机器视觉在轨道扣件检测上的应用综述

机器视觉通过模拟人眼感知,对图像进行采集、预处理、特征提取、识别定位等步骤,结合深度学习与图像处理算法,实现轨道扣件的高精度、实时、自动化检测。具体应用包括:运用边缘检测、模板匹配识别扣件缺失、松动;使用机器学习分类识别磨损、裂纹等表面缺陷;采用三维视觉测量扣件几何参数偏差,显著提升了检测精度、范围和效率。针对机器视觉在轨道扣件检测方面的一些研究应用,从传统的视觉检测方法出发,扩展到基于深度学习的检测方法,阐述视觉检测基本原理、关键技术和实际应用效果,以及面临的挑战与未来发展趋势。

基于机器视觉的尺寸测量研究进展

基于机器视觉的尺寸测量是近年来在计算机视觉领域中备受关注的一个研究方向。随着人工智能和图像处理技术的快速发展,利用机器视觉进行精确尺寸测量的方法因其准确、高效、非接触的特性,被广泛应用于智能制造、质量控制和自动化系统等领域。常用的机器视觉尺寸测量方法,包括特征提取、边缘检测、模板匹配和三维重建等技术,通过建立相机与被测物的相对坐标,计算转换得到测量数据。同时,基于机器学习和深度学习的尺寸测量方法,通过建立高效准确的尺寸预测模型,实现更灵活准确测量。机器视觉测量从利用设备获取数据的方式的不同,可分为被动测量与主动测量,文章将针对上述方法在两种方式上的应用,对基于机器视觉的尺寸测量技术进行综述,总结了机器视觉测量存在的问题,并对其发展趋势进行了展望。