高铁扣件的自适应视觉检测算法

• 作者: 侯云 李柏林 熊鹰 范宏
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高速铁路 扣件检测 机器视觉 图像处理 模式识别
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 896-902
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180496

摘要

为了实现高铁缺陷扣件的准确、快速和自动化检测,提出一种基于图像处理技术的高铁扣件自适应视觉检测算法.针对高铁扣件图像的特性,使用改进的LBP (local binary pattern)算子提取扣件的显著特征;在扣件特征图的基础上,采用模板匹配算法得到扣件区域在原始图中的精确位置,进而得到扣件子图并用扣件的位置信息校验定位结果;以相邻两个扣件子图的差值作为判断依据,如果差值大于预设的阈值,相应的扣件则被判断为缺陷扣件.将该检测算法应用于高铁工务部门提供的真实扣件图.研究结果表明:本文提出的自适应扣件检测算法在雨天的表现最差,检出率为96％,误检率为0.50％;在晴天的表现最好,检出率为100％,误检率为0.22％;在不同天气、光照、环境下的综合检出率为99％,综合误检率为0.33％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李柏林	西南交通大学机械工程学院	139	883	15.0	21.0
2	熊鹰	西南交通大学机械工程学院	19	170	9.0	12.0
3	侯云	西南交通大学机械工程学院	4	15	2.0	3.0
4	范宏	西南交通大学机械工程学院	4	8	2.0	2.0