基于机器视觉的钢轨表面损伤检测算法

钢轨表面损伤的检测对于铁路运输安全具有重要的意义.不同类型的损伤具有不同的成因和特征,单一的检测算法针对性和鲁棒性不强,应根据不同的损伤类型提出针对性的检测方法.本文针对鱼鳞纹损伤的规则方向性特征,提出了基于转动惯量等效椭圆的区域方向性计算和基于纵向区域直方图的区域方向性筛选算法;针对踏面剥离裂纹和浅层掉块损伤的呈带状分布的不规则、不连续和多凹陷特征,提出了基于多孔洞区域的骨架提取的检测算法.这两种算法均能有效地检测出相应损伤,为缺陷的分类识别提供参考.