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列车车轮踏面缺陷的图像区域提取
被引量：
9
1
作者
赵勇
方宗德
田丽丽
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期901-908,共8页
建立了基于机器视觉的踏面缺陷检测系统,研究了该系统的踏面缺陷图像区域提取技术。采用基于平稳小波自适应阈值算法提取踏面区域;然后,根据踏面剥离缺陷图像特征,利用基于分块思想的粗定位和精定位组合的方法提取剥离图像区域;最后,根...
建立了基于机器视觉的踏面缺陷检测系统,研究了该系统的踏面缺陷图像区域提取技术。采用基于平稳小波自适应阈值算法提取踏面区域;然后,根据踏面剥离缺陷图像特征,利用基于分块思想的粗定位和精定位组合的方法提取剥离图像区域;最后,根据踏面擦伤缺陷图像特征,利用基于踏面边缘线扫描搜索擦伤区域的方法提取擦伤图像区域。用两个实例验证了提出方法的有效性,实验结果表明:系统对剥离和擦伤两种缺陷的漏识率分别为8.3%和5.3%,误识率为5.1%,从而为后续特征提取和缺陷识别奠定了基础。
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关键词
车轮踏面
缺陷区域提取
剥离
擦伤
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题名
列车车轮踏面缺陷的图像区域提取
被引量：
9
1
作者
赵勇
方宗德
田丽丽
机构
西北工业大学机电学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期901-908,共8页
基金
西安铁路局横向基金资助项目
文摘
建立了基于机器视觉的踏面缺陷检测系统,研究了该系统的踏面缺陷图像区域提取技术。采用基于平稳小波自适应阈值算法提取踏面区域;然后,根据踏面剥离缺陷图像特征,利用基于分块思想的粗定位和精定位组合的方法提取剥离图像区域;最后,根据踏面擦伤缺陷图像特征,利用基于踏面边缘线扫描搜索擦伤区域的方法提取擦伤图像区域。用两个实例验证了提出方法的有效性,实验结果表明:系统对剥离和擦伤两种缺陷的漏识率分别为8.3%和5.3%,误识率为5.1%,从而为后续特征提取和缺陷识别奠定了基础。
关键词
车轮踏面
缺陷区域提取
剥离
擦伤
Keywords
train wheel tread
defect region extraction
burning
peeling
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
列车车轮踏面缺陷的图像区域提取
赵勇
方宗德
田丽丽
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
9
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