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基于机器视觉的钢轨接触疲劳裂纹检测方法
被引量:
5
1
作者
张博
刘秀波
《铁道建筑》
北大核心
2021年第11期116-119,共4页
针对现有钢轨伤损视觉检测未对伤损进行分类处理、缺乏针对钢轨接触疲劳裂纹的检测的问题,根据钢轨接触疲劳裂纹的方向性特征,提出了一种基于机器视觉的钢轨接触疲劳裂纹检测方法。首先利用纵向灰度值积分的方法从轨道图像中提取轨面区...
针对现有钢轨伤损视觉检测未对伤损进行分类处理、缺乏针对钢轨接触疲劳裂纹的检测的问题,根据钢轨接触疲劳裂纹的方向性特征,提出了一种基于机器视觉的钢轨接触疲劳裂纹检测方法。首先利用纵向灰度值积分的方法从轨道图像中提取轨面区域;再将钢轨的图像划分为若干个单元区域,统计每个单元区域的梯度方向直方图;然后根据梯度方向特性判断单元区域是否存在接触疲劳裂纹。试验结果表明:该方法能有效地检测钢轨接触疲劳裂纹区域,并能排除光照不均等因素的干扰,检测的准确率达到97.33%。
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关键词
机器视觉
钢轨接触疲劳裂纹
伤损检测
直方图
梯度方向筛选
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职称材料
题名
基于机器视觉的钢轨接触疲劳裂纹检测方法
被引量:
5
1
作者
张博
刘秀波
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
出处
《铁道建筑》
北大核心
2021年第11期116-119,共4页
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司基金(2018YJ146)。
文摘
针对现有钢轨伤损视觉检测未对伤损进行分类处理、缺乏针对钢轨接触疲劳裂纹的检测的问题,根据钢轨接触疲劳裂纹的方向性特征,提出了一种基于机器视觉的钢轨接触疲劳裂纹检测方法。首先利用纵向灰度值积分的方法从轨道图像中提取轨面区域;再将钢轨的图像划分为若干个单元区域,统计每个单元区域的梯度方向直方图;然后根据梯度方向特性判断单元区域是否存在接触疲劳裂纹。试验结果表明:该方法能有效地检测钢轨接触疲劳裂纹区域,并能排除光照不均等因素的干扰,检测的准确率达到97.33%。
关键词
机器视觉
钢轨接触疲劳裂纹
伤损检测
直方图
梯度方向筛选
Keywords
machine vision
rail contact fatigue crack
damage inspection
histogram
gradient direction screening
分类号
U213.43 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机器视觉的钢轨接触疲劳裂纹检测方法
张博
刘秀波
《铁道建筑》
北大核心
2021
5
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