热轧重轨表面缺陷在线检测识别的关键技术研究

• 作者: 谢志江 谢长贵
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 机器视觉 缺陷识别 热轧重轨 检测精度
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: TB96
• 字数: 2812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2014.02.09

摘要

目前热轧重轨表面缺陷检测速度慢、精度低.为此,提出了一种基于机器视觉的热轧重轨表面缺陷在线检测系统.分析了过暗过曝区域交叠融合法与图像像素线互相关校验法两种方法提取特征缺陷等关键技术,并对模糊脉冲神经网络的表面缺陷分类效果进行了研究.实际应用证明,采用上述机器视觉的检测关键技术对热轧重轨表面进行缺陷检测识别,较大提高了检测速度和精度,且检测正确率在90％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢志江	重庆大学机械传动国家重点实验室	159	1375	19.0	29.0
2	谢长贵	重庆大学机械传动国家重点实验室	7	32	4.0	5.0