基于机器视觉的钢轨光带检测方法

摘要：

为了从轨道图像中准确地提取轨面区域并检测光带位置,根据钢轨光带的结构特征,提出了基于机器视觉的钢轨光带检测方法.首先根据轨道图像的频域特征,设计了基于占优的频率域采样值的轨面区域定位算法,从轨道图像中准确提取出轨面区域;然后利用图像灰度变换突出光带与非光带区域的边界,通过逐行计算梯度识别光带的位置.结合实际线路的轨道图像,采用该方法对钢轨光带进行检测,并与现有方法进行对比.结果表明:该方法能有效地检测钢轨光带,计算的光带区域与人工标注的光带区域的交并比平均值达到了88.81％,比现有方法提升了11.58％.

关键词：机器视觉、钢轨光带检测、傅里叶变换、图像频域特征、灰度变换、交并比平均值

所属期刊栏目：62

分类号：U216.41+7(铁路线路工程)

资助基金：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划N2020G010

在线出版日期：2022-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：31-34,44