基于机器视觉的钢轨表面损伤检测算法

• 作者: 李斌 郝晓莉
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 损伤检测 钢轨表面损伤 区域方向筛选 骨架提取
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机应用与图像处理
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2015.02.005

摘要

钢轨表面损伤的检测对于铁路运输安全具有重要的意义.不同类型的损伤具有不同的成因和特征,单一的检测算法针对性和鲁棒性不强,应根据不同的损伤类型提出针对性的检测方法.本文针对鱼鳞纹损伤的规则方向性特征,提出了基于转动惯量等效椭圆的区域方向性计算和基于纵向区域直方图的区域方向性筛选算法;针对踏面剥离裂纹和浅层掉块损伤的呈带状分布的不规则、不连续和多凹陷特征,提出了基于多孔洞区域的骨架提取的检测算法.这两种算法均能有效地检测出相应损伤,为缺陷的分类识别提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝晓莉	北京交通大学电子信息工程学院	20	217	9.0	14.0
2	李斌	北京交通大学电子信息工程学院	10	64	5.0	8.0