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摘要:
动车底部闸瓦部位的螺栓是列车制动系统中的一个重要零件,对列车的安全制动和行驶起着关键作用.对于列车零部件的维护,传统的人工检修模式显然不再适应当前铁路运输领域中高效率、高质量的检修要求.随着计算机技术和电子技术的发展,基于机器视觉的在线检测系统在工业测量领域正在发挥着越来越重要的作用.在室外复杂环境下,通过图像处理和分析的方法对螺栓进行自动检测和识别,是一种行之有效的方法,但是充满了挑战.提出了一种基于特征提取和机器学习相结合的方法,实现了螺栓的快速定位和检测.通过实验验证,提出的算法对外界复杂环境,特别是光线的变化,具有较强的鲁棒性.
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文献信息
篇名 动车底部螺栓快速定位方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 交通运输
关键词 螺栓检测 特征提取 图像梯度 支持向量机 动车
年,卷(期) 2017,(15) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-35
页数 5页 分类号 U216.3
字数 3107字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1704-0438
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘震 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院 27 314 11.0 17.0
2 路绳方 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院 4 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
螺栓检测
特征提取
图像梯度
支持向量机
动车
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
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总被引数(次)
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