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一种高鲁棒性的钢轨表面缺陷检测算法
被引量：
10
1
作者
彭方进
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期266-270,共5页
利用机器视觉技术检测钢轨表面缺陷时,存在背景光照复杂、车载检测设备与钢轨相对位置发生变化等情况,严重影响了缺陷检测的准确率,为此,提出基于灰度标准差与投影积分的钢轨表面区域定位算法和基于多尺度灰度对比度的增强算法。定位算...
利用机器视觉技术检测钢轨表面缺陷时,存在背景光照复杂、车载检测设备与钢轨相对位置发生变化等情况,严重影响了缺陷检测的准确率,为此,提出基于灰度标准差与投影积分的钢轨表面区域定位算法和基于多尺度灰度对比度的增强算法。定位算法利用灰度标准差排除复杂背景的干扰,通过投影积分获取精确的钢轨表面区域;综合不同尺度空间的灰度对比度,将钢轨表面区域图像转化为灰度对比图,实现钢轨表面缺陷的增强;采用迭代阈值分割法提取钢轨表面的缺陷。实验结果表明:提出的钢轨表面缺陷检测算法在几种不同拍摄条件下漏检率均低于6%,准确率均高于93%,用于高速有砟轨道无缝钢轨表面缺陷检测时具有较高的鲁棒性。
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关键词
钢轨表面缺陷
灰度
标准差
多尺度灰度对比图
鲁棒性
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职称材料
题名
一种高鲁棒性的钢轨表面缺陷检测算法
被引量：
10
1
作者
彭方进
机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期266-270,共5页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1201202)
文摘
利用机器视觉技术检测钢轨表面缺陷时,存在背景光照复杂、车载检测设备与钢轨相对位置发生变化等情况,严重影响了缺陷检测的准确率,为此,提出基于灰度标准差与投影积分的钢轨表面区域定位算法和基于多尺度灰度对比度的增强算法。定位算法利用灰度标准差排除复杂背景的干扰,通过投影积分获取精确的钢轨表面区域;综合不同尺度空间的灰度对比度,将钢轨表面区域图像转化为灰度对比图,实现钢轨表面缺陷的增强;采用迭代阈值分割法提取钢轨表面的缺陷。实验结果表明:提出的钢轨表面缺陷检测算法在几种不同拍摄条件下漏检率均低于6%,准确率均高于93%,用于高速有砟轨道无缝钢轨表面缺陷检测时具有较高的鲁棒性。
关键词
钢轨表面缺陷
灰度
标准差
多尺度灰度对比图
鲁棒性
Keywords
rail surface defect
gray standard deviation
multi-scale grayscale contrast diagram
robustness
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种高鲁棒性的钢轨表面缺陷检测算法
彭方进
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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