基于视觉注意力和 PLSA 模型的钢轨表面缺陷检测

摘要：

针对目前钢轨表面缺陷检测的速度，精度较低，分类较难的现状，提出一种基于视觉注意力和 PLSA 模型的钢轨表面缺陷检测方法；结合亮度和纹理特征的视觉注意力模型检测钢轨表面缺陷，提取原图像的缺陷区域，并采用 PLSA 模型对提取的缺陷进行分类。实验结果表明：所提出的方法提高了检测及分类的速度与精度，能满足钢轨表面缺陷检测的要求。

关键词：钢轨表面缺陷、视觉注意力、PLSA、缺陷分类

分类号：U216.3;TU447(铁路线路工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50808025；中山市科技局工业攻关计划项目2013A3FC0263

在线出版日期：2015-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：509-514