基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法

摘要：

针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题,本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法.首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线,提取出钢轨顶面区域;然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点;最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘,确定钢轨擦伤区域的位置.用测试数据集对本文算法进行检测性能评测,并与基于灰度阈值的算法进行对比.结果表明:本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4％,而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8％,本文算法的检测准确率大幅提升,能够对钢轨擦伤进行有效检测.

关键词：钢轨擦伤、机器视觉、图像处理、伤损检测、轨面提取、灰度曲线、擦伤边缘检测、形态学处理

所属期刊栏目：63

分类号：U216.41+7(铁路线路工程)

资助基金：中国铁道科学研究院集团有限公司基金2022YJ179

在线出版日期：2023-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-3,9