基于机器视觉的钢轨表面损伤检测算法

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基于机器视觉的轨道缺陷检测算法研究

基于机器视觉的轨道缺陷检测算法研究基于机器视觉的轨道缺陷检测算法研究摘要：随着铁路运输的快速发展，轨道的安全性和可靠性越来越受到重视。

而轨道缺陷是影响铁路运行安全和舒适性的重要因素之一。

传统的轨道检测方法需要大量的人力和时间，效率低下。

本研究通过使用机器视觉技术，提出了一种基于图像处理和机器学习的轨道缺陷检测算法，可以实现自动化和高效的轨道缺陷检测。

1. 引言铁路交通作为一种重要的交通工具，具有高速、大容量和低能耗等优势，对经济社会发展起到至关重要的作用。

然而，由于轨道长期受到列车的运行和气候等因素的影响，轨道表面可能会产生各种缺陷，如裂缝、磨损和锈蚀等。

这些轨道缺陷会导致列车运行不稳定，影响行车安全和乘客的舒适性。

因此，轨道缺陷的及时检测和修复对于确保铁路运输的安全性和可靠性至关重要。

2. 传统轨道缺陷检测方法传统的轨道缺陷检测方法主要依靠人工巡检和目视观察，并通过人工判断来确定轨道是否存在缺陷。

这种方法存在以下问题：(1) 人工巡检需要大量的人力和时间，成本高且效率低；(2) 人为因素会影响判断结果的准确性和一致性；(3) 对于一些微小的缺陷很难进行发现和识别。

因此，开发一种自动化、高效且准确的轨道缺陷检测方法具有重要意义。

3. 基于机器视觉的轨道缺陷检测算法基于机器视觉的轨道缺陷检测算法利用图像处理和机器学习技术，通过对轨道图像进行分析和识别，实现轨道缺陷的自动检测。

具体步骤如下：(1) 图像采集：使用高分辨率的摄像机对轨道进行图像采集，并保证图像的清晰度和准确性。

(2) 图像预处理：对采集到的轨道图像进行滤波、灰度化、二值化等处理，以减少噪声和突变，提高后续处理的效果。

(3) 特征提取：从预处理后的图像中提取轨道的特征，包括颜色、纹理和形状等信息。

常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测和纹理描述子等。

(4) 缺陷识别：通过机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，以确定轨道图像中是否存在缺陷。

基于二维和三维视觉信息的钢轨表面缺陷检测

基于二维和三维视觉信息的钢轨表面缺陷检测我国铁路运输处在发展的黄金阶段,钢轨的需求量大幅度增加,
因此对钢轨质量检测的精度和速度也有更高的要求,目前研究较多的是单一的基于二维图像特征或者仅基于三维点云配准的钢轨表面质
量检测方法。

但是仅依靠二维图像特征进行缺陷检测容易受油污、氧化等干扰,对一些对比度不明显的缺陷难以识别。

三维点云检测可以弥补二维检测的不足但不能检测裂纹等缺陷。

本文对基于二维图像信息和三维点云信息的钢轨表面质量检测技术进行研究。

根据机器视觉理论和出厂钢轨表面质量检测标准,本文设计了一套二维和三维视觉信息相结合的钢轨表面质量检测设备,该系统可以实现钢轨表面轮廓的三维重建、表面缺陷分割和分类。

首先建立光栅式编码结构光三维视觉传感器的几何模型,利用张正友标定法和传统格二值雷码以及交比不变性完成测量模型的标定,求出摄像机机内参和光栅平面方程,
利用三角法获得三维坐标。

用编码器脉冲同步触发工业相机和投影仪完成二维信息和三维信息的结合,并用BP神经网络对分割出的轧疤、轧痕、夹杂、凹痕四种缺陷进行识别。

对于三维点云配准不能分割出的裂纹缺陷,可以根据裂纹的几何特征如面积、长度、周长,对裂纹缺陷进行识别。

本文搭建了二维和三维视觉信息结合的钢轨检测实验平台,并对提出的检测算法进行了系统测试。

结果表明,本文提出的缺陷识别技术可以精确的识别出钢轨表面存在的轧疤、轧痕、夹杂、凹痕、裂纹五种缺陷。

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测算法研究

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测算法研究近年来，随着工业自动化技术的不断进步，机器视觉在工业领域的应用越来越广泛。

钢轨是铁路运输系统中非常重要的组成部分，因此钢轨表面的缺陷检测对保证铁路运输安全具有重要意义。

本文将基于机器视觉技术，研究钢轨表面缺陷检测算法。

钢轨表面缺陷的种类繁多，包括裂纹、疲劳、焊缝问题等。

为了准确地检测这些缺陷，我们需要借助计算机视觉技术，将图像信息转化为数字信号进行分析处理。

下面，我们将介绍一种基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测算法的研究。

首先，为了获取钢轨表面的图像信息，我们可以利用数字相机对钢轨进行拍摄。

在拍摄过程中，我们应该注意光照的均匀性，以避免光照不均匀引起的误差。

获取到图像后，我们需要对其进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续算法的性能。

钢轨表面缺陷检测算法的核心在于特征提取。

我们可以利用图像处理的技术，提取钢轨表面图像的各种特征，如颜色、纹理、形状等。

这些特征往往与不同类型的缺陷有着一定的关联性。

例如，裂纹往往呈现出明显的线状形状，而疲劳往往呈现出局部的颜色异常。

基于这些特征，我们可以设计相应的算法来进行缺陷检测。

在特征提取之后，我们需要对提取到的特征进行分类和识别处理。

这一步骤通常采用机器学习的方法，如支持向量机、神经网络等。

通过训练一定数量的带有标签的图像样本，机器学习模型可以学习到不同类型缺陷的特征，从而能够准确地识别出钢轨表面的缺陷。

此外，为了进一步提高算法的性能，我们可以使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等，进行特征的自动学习，从而减少人工特征设计的工作量。

对于钢轨表面缺陷检测算法的性能评估，我们可以采用一些常用的指标，如准确率、召回率、精确率等。

另外，针对不同类型的缺陷，我们还可以评估算法的误检率和漏检率，以衡量算法对不同类型缺陷的检测能力。

同时，为了验证算法在实际场景中的应用性能，我们还可以采集一些真实环境下的数据样本进行测试。

然而，在实际应用过程中，还需要考虑算法的实时性和鲁棒性。

基于机器视觉的一种改进铁轨表面缺陷检测方法

第43卷湖北师范大学学报(自然科学版)Vol.43第1期Journal of Hubei Normal University(Natural Science)No.1,2023基于机器视觉的一种改进铁轨表面缺陷检测方法李国旺,李　英,马韵琪,夏晨旭(长春理工大学光电工程学院,长春　130022)摘要:由于机器视觉对铁轨表面进行缺陷检测时,其检测的缺陷大小远超过实际缺陷大小,为提高检测缺陷大小的精准性,提出基于机器视觉的一种改进铁轨表面缺陷检测方法。

首先,提出一种基于边缘灰度值水平投影最大值的轨道边缘提取算法,在经过边缘检测后的图像中定位出轨道的真正边缘;然后,利用自适应降噪双边滤波保留缺陷边缘,针对性去除轨道表面噪声,避免了图像分割后需要进行形态学处理而造成的缺陷损失;最后,基于Otsu阈值分割引入背景加权,使分割的缺陷更接近实际缺陷。

实验结果表明,低于50个像素的缺陷部分准确率和召回率分别达到:99.64%和100.00%,高于50个像素的缺陷部分准确率和召回率分别达到:97.89%和99.58%.关键词:机器视觉;缺陷检测;阈值分割;特征提取中图分类号:TP274.3 文献标志码:A 文章编号:2096-3149(2023)01-0033-07doi:10.3969/j.issn.2096-3149.2023.01.0050　引言铁路运输是我国重要交通运输方式之一,铁路轨道的质量是列车运行安全的关键因素,对铁轨表面缺陷进行精确的检测是有必要的。

目前铁轨表面缺陷检测方式分为三大类:一是借助传感器(激光[1]、超声波[2,3]、红外线[4]和涡流[5]等)进行缺陷检测的方法,测量的结果对传感器本身的精度和可靠性要求较高,无法满足铁轨检测快速的要求[6]。

二是传统的图像处理和机器视觉方法,对缺陷的检测具有较好的客观性和精准性,但是检测出的缺陷大小远超过实际缺陷大小。

例:甄理利用二值图像边界跟踪法分离缺陷[7];刘蕴辉等人利用灰度阈值分割图像获取铁轨缺陷[8];张闯利用样条小波、方波卷积检测缺陷[9];邬峰等人采用自适应投影算法和Weber对比度裁剪法检测缺陷[10];Deutschl 利用光谱图像差分方法对轨道表面缺陷进行自动检测[11];Nitti采用梯度方法,通过图像像素弧度制变化进行检测[12];Mandriota通过轨道表面纹理特征进行缺陷检测[13]。

基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法

摘要：提出了一种二维视觉与三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法该方法通过线阵相
机采集二维图像，由激光扫描仪采集钢轨深度信息，最后将这两组数据传送回主机。用Ｈａｌｃｏｎ和ＶＣ
Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍｉａｎｙａｎｇ６２１０１０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｒａｉｌｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎ２Ｄｖｉｓｕａｌａｎｄ３Ｄｖｉｓｕａ１．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｕｓｅｓｔｈｅ
关键词：二维视觉；三维视觉；激光扫描仪；钢轨表面缺陷；Ｈａｌｃｏｎ
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ７７２０（２０１５）１９ — ００１０ — ０４引用格式：王时丽，刘桂华．基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法… ．微型机与应用，２０１５，３４（１９）：ｌ０ —１３．
编写上层图像处理软件，获得钢轨表面缺陷的大小、形状、位置及深度．实现了全面检测钢轨表面缺

基于机器视觉的电梯钢丝绳表面缺陷检测系统

基于机器视觉的电梯钢丝绳表面缺陷检测系统发布时间：2023-02-02T07:33:15.334Z 来源：《科学与技术》2022年18期作者：李志峰史青黄桂珍[导读] 电梯的出现便利了人们的生活，减轻了人们的负担。

李志峰，史青，黄桂珍甘肃省特种设备安全技术检查中心，甘肃兰州，730000 摘要：电梯的出现便利了人们的生活，减轻了人们的负担。

但是，电梯故障的存在威胁着使用着者的生命安全。

其中电梯钢丝绳的表面缺陷是导致电梯故障的主要因素之一。

针对传统检测方法中存在的检测精度低和实时性差等问题，设计了一种基于机器视觉的电梯钢丝绳表面缺陷检测系统。

介绍了检测系统的总体构造及如何设计并实现视觉图像处理系统，系统采用直方图阈值分割法与数学形态学边缘检测法对所取得的图像进行实时处理。

实验结果表明设计的钢丝绳表面缺陷检测系统能有效的对钢丝绳表面断裂和磨损等缺陷进行实时和有效的检测，满足了对电梯钢丝绳表面缺陷的实时高精度检测的需求。

从而提高了电梯运行的安全性。

关键词：电梯故障；钢丝绳表面缺陷；机器视觉；图像处理 Machine Vision based Elevator Wire Rope Surface Defect Detection System LI Zhifeng，Shi Qing，Huang GuizhenGansu Province Special Equipment Safety Technical Inspection Center，Lanzhou Gansu 730000） Abstract: The emergence of elevators has facilitated people's lives and reduced their burdens. However, the existence of elevator failure threatens the life safety of users. One of the main factors leading to elevator failure is the surface defects of elevator ropes. A machine vision-based elevator wire rope surface defect detection system is designed to address the problems of low detection accuracy and poor real-time performance in traditional detection methods. The overall structure of the inspection system and how to design and implement the visual image processing system are introduced. The system uses histogram threshold segmentation method and mathematical morphology edge detection method to process the obtained images in real time. The experimental results show that the designed wire rope surface defect detection system can effectively detect defects such as wire rope surface fracture and wear in real time and effectively, which meets the demand for real-time and high-precision detection of elevator wire rope surface defects. Thus, the safety of elevator operation is improved.Keywords: elevator failure; wire rope surface defects; machine vision; image processing 随着我国经济的快速发展，电梯在各类楼栋中的应用日益广泛。

基于机器视觉的轨道损伤检测技术研究

基于机器视觉的轨道损伤检测技术研究随着铁路交通规模的不断扩大，机车、车辆、轨道的损伤检测更加重要。

传统的轨道损伤检测方法往往需要人员手动巡检，在时间和效率上存在着不足。

而基于机器视觉的轨道损伤检测技术，可以实现自动化、高效率的损伤检测，并且具有广泛的应用前景。

一、机器视觉技术介绍机器视觉技术是以数字图像处理技术和计算机科学为基础的一种视觉信息处理技术。

该技术可以将图像信息转化为数值信号，通过计算机算法实现对图像信息的识别、分析和处理。

通过机器视觉技术，可以构建智能化的视觉检测系统，实现自动化、高效率的检测和生产。

二、基于机器视觉的轨道损伤检测技术轨道损伤是影响铁路运输安全和运行效率的重要因素之一。

基于机器视觉的轨道损伤检测技术，能够实现全自动化的损伤检测，提高了检测精度和效率。

1.数据采集基于机器视觉的轨道损伤检测技术，需要对铁路轨道进行数字化采集。

通过激光扫描、数字相机拍摄等方式，将轨道图像转换为数字化的数据信息，作为后续的数据分析和处理的基础。

2.数据处理采集到的数据需要经过一系列的数字处理和分析。

首先通过数字图像处理技术，对图像进行黑白化、灰度化等处理，然后利用人工智能算法，对轨道损伤进行自动化分析和判断。

最后，根据分析结果，对轮廓、损伤位置和等级进行判定。

有效的数据处理能够提高轨道损伤检测的精度和效率。

3.应用场景基于机器视觉的轨道损伤检测技术可以被应用在许多铁路行业领域。

例如，实现列车运行过程中的自动化损伤检测、轨道建设工程的质量检测、城市铁路路网的自动化巡检等等。

三、优缺点分析基于机器视觉的轨道损伤检测技术具有很多优点，如：1.全自动化检测，实现高效率和精度的损伤分析；2.纠正人为因素，减少了人力巡查的工作量和时间消耗；3.减少了人员工作的危险程度，提高了工作安全；4.精度高，能够准确检测不同等级的轨道损伤，并进行分类处理。

同时，也存在一些缺点：1.采集和处理数据的成本较高；2.技术需要不断升级和改善，适应新的环境和损伤情况；3.对技术人员的要求较高，需要有较强的数字图像处理能力和机器学习算法实现能力。

钢轨表面缺陷检测机器视觉系统的设计

第２４卷
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第１１期
电பைடு நூலகம் 测量与仪器学报
Ｊ０ＵＲＮＡＬｏＦＥＬＥＣＴＲｏＮＩＭＥＡＳＣＵＲＥＭＥＮＴＡＮＤＮＳＲＵＭＥＮＴＩＴ
２４
Ⅳ０１．１
１２・０１
２１年１月００１
钢轨表面缺陷检测机器视觉系统的设计
ＬｉｕＺｅＷａｎｇＷｅＷａｉｎｇＰｉｎｇ
（ｔｔＫｙａｏａｒｏａｒｆｃｏｔｌｎａｅ，ｅｉｇＪｏｏｇＵｎｖｒｔＢｉｎ００４ＣｉａＳａｅｂｒｔｙｆｉＴａｎｒｄＳｆｙＢｉｎａｔｎｉｅｓｙｅｉｇ１０４，ｈｎ）ｅＬｏＲｌｉＣｏａｔｊｉｉ，ｊ
Ａｂｓｒｃ：ＤｅｉｎｄｄｎｍｉｈｅｈｌｌｏｉｍｎａｒｇｏｘｒｃｉｎａｇｒｔｍｏｒｃｓｉｇｔｙｃｌｔａｔｓｇｅｙａｃｔｒｓｏｄａｇｒｔｈａｄｆｗｅｉｎｅｔａｔｏｌｏｉｌｈｆｒｐｏｅｓｎｗｏｔｐｉａｒｉｓｒａｅｄｆｃｓｒｉｈａｐｌｎｎｒｃｓＦｌｗｅｉｎｃｎｂｘｒｃｅａｌｕｃｅｅｔ，ａｌｅｄｓａｌｇａｄｃａｋ．ａｒｇｏａｅｅｔａｔｄ，ｗｈｌｔｏｓｔｎａｄｆａｕｅｗｅｅｆｉｉｉｓｐｉｉｎｅｔｒｒｅｏｓｖｄａａｃｌｔｄ．ｉｔｔｅｓｍｕａｅａｌｄｔｃｉｇｐａｆｒ，ｃｐｕｅｍａｅｔｅｐｏｉｈｓｅｄｌｅｓａａｅｎｄｃｌｕａｅＢｕｌｈｉｌｔｄｒｉｅｅｔｌｔｏｍｎａｔｒｄｉｇｓｗｉｈｈｌｆｈｇ —ｐｅｉ —ｃｎｎｃｍｅａａｄｉｌｍｉａｔ，ｈｎｔａｐｒｅｈｍｏｈｓｏｐｔｒｖａＧｉａｉＥｔｅｎｅ．ｅｉａｅｐｏｅｓｎｏｔｒａｒｎｌｕｎｎｓｔｅｒｎｓｏｔｄｔｅｔｏｔｃｍｕｅｉｇｂｔｈｒｔＴｈｍｇ — ｒｃｓｉｇｓｆｗａｅｗａｏｉｇｂａｃｎａｄｖｓａｈｒＩｉｕａｅｘｅｉｎ，ｈｅｃａｋｓｗｈｅｗｉｔｓｌｓｃｄｎｙｈｌｏｎｉｕｌＣｓａｐ．ｎｓｍｌｔｄｅｐｒｍｅｔｔｒｃｏｓｄｈｉａｌｂｏｎｅｃｍｍｃｒｅｆｕｄｄａ－

轨道表面缺陷的视觉检测模型与算法

轨道表面缺陷的视觉检测模型与算法汇报人：日期:CATALOGUE 目录•引言•轨道表面缺陷视觉检测模型•轨道表面缺陷视觉检测算法•实验与结果分析•结论与展望引言01轨道作为交通工具行驶的重要基础设施，其表面缺陷会直接影响行驶安全，因此对轨道表面缺陷进行及时、准确的检测具有重要意义。

目前，针对轨道表面缺陷的检测主要采用人工检测和机器视觉检测两种方式，但人工检测存在效率低、易漏检等问题，而机器视觉检测存在对光照条件、表面纹理等要求较高的问题。

研究背景与意义研究现状与问题目前，针对轨道表面缺陷的机器视觉检测研究主要集中在图像处理算法的优化和改进上，如基于深度学习的缺陷检测算法、基于小波变换的缺陷检测算法等。

然而，现有的机器视觉检测方法仍存在一些问题，如对光照条件和表面纹理的敏感性、对缺陷类型的泛化能力不足等。

本研究旨在开发一种基于深度学习的轨道表面缺陷视觉检测模型与算法，以提高缺陷检测的准确性和鲁棒性。

然后，采用卷积神经网络（CNN）技术对图像进行特征提取和分类，并通过对网络结构和参数的优化，提高模型的泛化能力和检测速度。

研究内容与方法首先，通过对大量轨道表面图像的数据预处理和标注，构建一个包含多种缺陷类型的图像数据集。

最后，通过实验验证模型的准确性和鲁棒性，并与现有方法进行对比分析。

轨道表面缺陷视觉检测模型02卷积神经网络（CNN）模型利用深度学习技术中的CNN模型，对轨道表面图像进行卷积操作，提取图像中的缺陷特征，并自动分类缺陷类型。

迁移学习模型采用预训练的CNN模型，例如VGG16、ResNet等，对轨道表面图像进行特征提取，并对缺陷进行分类。

基于深度学习的缺陷检测模型将轨道表面图像进行小波变换，将图像分解成多个频段，并对每个频段进行特征提取。

小波变换将提取的特征进行融合，得到更加丰富的缺陷特征表示，并用于分类器进行缺陷分类。

特征融合基于小波变换的缺陷特征提取模型基于支持向量机（SVM）的缺陷分类模型SVM分类器使用SVM分类器对提取的缺陷特征进行分类，将缺陷分为不同的类别。

基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术研究

基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术研究一、背景介绍随着工业化的不断深入，钢铁生产越来越成为国民经济的重要组成部分，而钢铁表面缺陷的检测则显得尤为重要。

传统的钢铁表面缺陷检测技术主要基于人工目视或者简单的量测手段，这种检测方式在效率和准确性上都存在一定的缺陷，往往无法满足复杂的工业生产需求。

因此，基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术应运而生。

二、技术原理基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术主要基于图像处理和模式识别算法。

其实现流程包括图像采集、图像处理、特征提取、模式识别等几个主要环节。

1. 图像采集钢铁表面缺陷检测的首要问题是如何采集表面缺陷的图像。

建议采用高分辨率的CCD摄像机，可以同时获取表面多个角度的图像，以保证检测的全面性和准确性。

2. 图像处理钢铁表面图片的真实背景比较复杂，需要进行图像预处理，以提取表面缺陷区域。

常见的图像处理算法包括边缘检测、二值化、模糊等。

图像处理后需进行二次确定，以确保无遗漏。

3. 特征提取通过图像处理过程中已确定的钢铁表面缺陷区域，利用不同的特征提取方法，如支持向量机（SVM）、主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）等，获取缺陷区域的关键特征，并进行定量化分析。

4. 模式识别通过比对已获取的特征数据与预设结果库中的数据相对比，利用最优分类方式对缺陷进行分类。

常用模式识别算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

三、技术优势相较于传统的手工检测方式，基于机器视觉的钢铁表面缺陷检测技术具有以下优势：1. 自动化程度高：采用机器视觉技术检测，自动化程度显然高于手工检测。

检测结果的准确性和稳定性较高，大大降低了人为因素对检测准确性的影响。

2. 处理速度快：在保证检测准确性的情况下，机器视觉技术显著降低了检测时间，缩短了生产周期，提升了生产效率。

3. 节省人力物力：基于机器视觉技术进行缺陷检测过程中，不需要大量人力投入，既节省了成本，又减轻了工人劳动量。

基于机器视觉的高速列车轮毂损伤检测技术

基于机器视觉的高速列车轮毂损伤检测技术随着高速列车的普及，安全问题的重视也日益增加。

在高速运行的过程中，轮毂作为车辆的关键部件，一旦损坏有可能引发重大事故。

因此，对轮毂损伤的检测技术日益成为研究的热点之一。

近年来，基于机器视觉的轮毂损伤检测技术得到了广泛的关注和应用。

一、基于机器视觉的轮毂损伤检测技术机器视觉技术，即利用数字图像处理和模式识别技术实现对实物的自动检测、识别、分析和处理等目标的一种高科技技术。

该技术具有高精度、高效率和可靠性等优势，因此在轮毂损伤检测中的应用得到了越来越多的认可。

机器视觉技术在轮毂损伤检测中主要的应用方式是使用CCD相机对轮毂表面进行拍照，通过数字信号处理和图像识别算法对轮毂损伤进行自动诊断。

由于轮毂外观的不规则性和表面的反光性，使得图像的处理变得较为困难，但是随着图像处理的技术的不断进步，机器视觉也在不断地完善，取得了显著的成果。

二、机器视觉技术的优势相比传统的检测方法，基于机器视觉技术的轮毂损伤检测具有极大优势。

首先，该技术具有高速、高精度的损伤检测能力，能够在短时间内实现对轮毂表面的全面扫描和检测，精度能够达到亚毫米级别。

其次，该技术对于人为因素的影响较小，检测的结果更加准确可靠。

最后，该技术还具有高覆盖率、低成本、易操作、易维护等优势，可以大大提高生产效率，降低生产成本，为轮毂生产商提供更好的服务。

三、现状与发展趋势目前，国内外对于基于机器视觉的轮毂损伤检测技术的研究还处于起步阶段，国内的技术水平相对于国外还有很大的差距。

但是，随着技术的发展和应用的不断推广，该技术的应用前景不可限量。

预计未来，随着高速列车的不断升级和换代，对于轮毂损伤检测的要求也会越来越高，这将推动机器视觉技术的不断发展和完善。

评价机器视觉技术的发展，需要从技术、应用和市场等三个方面进行分析。

在技术方面，随着深度学习、人工智能、大数据和物联网技术的发展，基于机器视觉的轮毂损伤检测技术将会更加智能化、精准化和高效化。

基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用

基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用随着工业发展的不断推进，工件表面缺陷的检测变得越来越重要。

其中，机器视觉技术的应用为工件缺陷检测提供了一种有效的手段。

本文将针对基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法进行研究与应用，探讨其原理和优势。

一、机器视觉技术在工件表面缺陷检测中的应用机器视觉技术是一种利用计算机视觉系统对图像进行感知、分析和处理的技术。

在工件表面缺陷检测中，机器视觉技术可以通过图像采集、处理和分析，实现对工件表面缺陷的自动检测和分类。

二、工件表面缺陷检测的算法原理1. 图像采集与预处理在工件表面缺陷检测中，首先需要采集工件表面的图像数据。

通过合适的光源和相机等设备，获取高质量的图像。

然后，进行图像预处理，包括图像去噪、图像增强等处理，以提高后续算法的准确性和稳定性。

2. 特征提取与选择提取工件表面缺陷图像中的特征是缺陷检测的关键一步。

常用的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。

根据具体情况，选择适合的特征进行提取，并进行适当的降维处理，以减少特征的维度和冗余信息。

3. 缺陷检测与分类在特征提取后，利用机器学习算法对工件图像进行缺陷检测和分类。

常用的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

通过训练模型和测试样本，实现对工件缺陷的有效检测和分类。

三、基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法的优势1. 高效性机器视觉技术可以实现对工件表面缺陷的自动检测和分类，大大提高了检测的效率。

相比于传统的人工检测方法，机器视觉算法可以在短时间内处理大量图像数据，提高了生产力和效益。

2. 准确性基于机器学习算法的工件缺陷检测可以通过大量的样本训练和测试，从而提高检测的准确性。

机器视觉算法可以自动识别和分析工件缺陷，避免了人眼视觉疲劳和主观判断的影响，减少了误检和漏检的问题。

3. 稳定性机器视觉算法可以稳定地运行在工业生产线上，实时地对工件进行检测。

相比于人工检测的系统，机器视觉算法可以克服环境变化对检测结果的影响，并且不受人为因素的干扰。

基于机器视觉的钢轨检测技术研究

基于机器视觉的钢轨检测技术研究近年来，基于机器视觉的钢轨检测技术在铁路行业得到越来越广泛的应用。

这种技术不仅可以大大减少人力物力的投入，提高铁路线路的安全性和可靠性，还可以实现对钢轨的精确检测和监测。

那么，机器视觉的钢轨检测技术究竟是如何实现的呢？这就是我们今天要探讨的话题。

一、机器视觉的钢轨检测技术机器视觉的钢轨检测技术是利用计算机视觉技术和图像处理技术来对铁路钢轨进行自动检测和监测的技术，其核心是通过采集图像信息，利用计算机对图像进行处理和分析，从而检测出钢轨的缺陷和问题。

首先，机器视觉的钢轨检测技术需要利用铁路钢轨的基本特征进行识别和分类。

这些基本特征包括钢轨的几何形状、颜色、纹理等。

然后，利用计算机视觉技术和图像处理技术来对这些特征进行识别和分析，从而实现对钢轨的缺陷、裂纹、变形和损伤等问题的自动检测和监测。

二、机器视觉的钢轨缺陷检测技术机器视觉的钢轨检测技术可以针对不同类型的钢轨缺陷进行检测和监测。

其中，最常见的钢轨缺陷包括裂纹、变形和损伤。

对于裂纹，机器视觉的钢轨检测技术可以通过图像处理技术来对钢轨的表面进行扫描和分析，从而检测出裂纹的位置和大小。

然后，通过对裂纹的形状和分布等特征进行分析，可以判断裂纹的严重程度，及时采取措施进行修复和维护。

对于变形，机器视觉的钢轨检测技术可以通过对钢轨的几何形状进行分析，检测出不同部位的变形情况。

然后，通过对变形的大小、位置和形状等特征进行分析，可以判断变形的原因和严重程度，并采取对应的措施进行修复和维护。

对于损伤，机器视觉的钢轨检测技术可以通过对钢轨表面的颜色和纹理进行分析，从而检测出不同种类的损伤，如破裂、腐蚀等。

然后，通过对损伤的大小、位置和性质等特征进行分析，可以判断损伤的原因和严重程度，并采取对应的措施进行修复和维护。

三、机器视觉的钢轨监测系统机器视觉的钢轨检测技术通常是通过建立一个完整的钢轨监测系统来实现的。

这个系统包括硬件设备和软件系统两个部分。

基于机器视觉和卷积神经网络的轨道表面缺陷检测方法

第43卷第4期2021年4月铁道学报JOURNALOFTHECHINA RAILWAY SOCIETYVol.43No.4April2021文章编号：1001-8360（2021）04-0101-07基于机器视觉和卷积神经网络的轨道表面缺陷检测方法姚宗伟1>2!杨宏飞1!胡际勇3!黄秋萍1!王震1!毕秋实1（1.吉林大学机械与航空航天工程学院#吉林长春130025； 2.数控装备可靠性教育部重点实验室#吉林长春130025；3.一汽-大众汽车有限公司，吉林长春130011）摘要：为提高轨道表面缺陷查准率、召回率和检测效率，采用形态学滤波与概率霍夫变换算法剔除原始图像噪声，实现对轨道表面缺陷的快速准确识别；顺次应用阈值法和离散法得到轨道的真正边缘定位，解决Canny算子在提取轨道边缘时产生大量伪边缘的问题;构建能兼顾召回率和查准率的改进交叉爛损失函数，基于卷积神经网络进行特征提取，建立高效的轨道表面形态分类器%采用8523张实拍轨道图像进行试验#试验结果为:单次检测时间27ms,查准率为96.42%、召回率为92.21%，综合表现优于MLC、DcepPonw3和Cropimaaccnn三种方法%关键词：轨道缺陷检测；机器视觉；深度学习；卷积神经网络；特征提取中图分类号:TP391文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1001-8360.2021.04.013Track Surfacc Defed Detection Method Based on MachineVision and Convolutionae Neurae NetworkYAO Zongwel1,2#YANG HongfeO,HU Jiyong3#HUANG Qiuping1#WANG Zhen1#BI QiushO(1.School of Mechanical and Aerospace Engineering,Jilin University,Changchun130025,China；2.Key Laboratora of Numerical Control Equipment Reliability,Ministra of Education,Changchun130025,China；3.F hw-W olkswaaen Automobile Co.Ltd.,Changchun130011,China)Abstrad:In order to improvv the accuracy,recall and Wcienca of the defects detection for the track surface,morphological filtering and probabilistic Hough transform alyorithm were used to eliminate the originai08X1noise so as to rexi-Ov the rapid and accurate identmeation of Wack surface defects.Aiming at the problem that Canny alyorithm produces false edges when extracting the track edge,the threshold method and discrete method were applied sequentially to obtain the real edge location of the track.The wnprovvd cross-entropy loss function,which took both recal l and precision into accaunt,was used to extract features based on canvvlution neural network,and an efficient track surface morphology classifier was established.In this paper,8523imayvs taken on the spot were used for experiments.The results show that the proposed alyorithm has27ms detection time,realizing a precision rata of96.42%and a recal l rata of92.21%,and the ovvral l performance is better than MLC,Inception-3and Cropimayvcnn.Key words:Wack defect detection；machine vision；deep learning；canvvlutionai neural network；feature extraction高速铁路钢轨的质量是影响高铁列车运行安全的关键因素，实时准确检测轨道表面缺陷，对于及时排除轨道的潜在风险至关重要％轨道缺陷检测方法主要分收稿日期：2019-09-06"修回日期：2020-01-03基金项目：国家自然科学基金（51875232）第一作者：姚宗伟（1985）），男，山东省临沂人，副教授，博士E-mail：yzw@.通信作者：毕秋实（1988—），男，河北邢台人，讲师，博士％E-mail：biqs16@maiW.j].为以下三类：一是人工应用工具敲打和裸眼目测的方法，具有较大的主观性；二是借助于激光*1],超声波*2f3],红外线*4]和涡流*5]等传感器的检测方法,此类方法对传感器本身的可靠性和精度要求较高；三是基于传统的图像处理和机器视觉方法*6],此类方法的主要关注点在于异常对象的定位,其中图像处理过程占用了大量的计算时间*7]%除此以外，随着计算机和信息技术的发展，出现了102铁道学报第43卷利用机器视觉和基于神经网络的检测方法*8-0+。

基于机器视觉的轨道障碍物检测算法研究

基于机器视觉的轨道障碍物检测算法研究随着自动驾驶技术的发展，轨道障碍物检测算法的研究变得越来越重要。

这个算法的目标是通过分析车辆周围的图像信息，检测和识别出存在于轨道上的障碍物，以防止与其相撞或造成事故。

1.图像预处理：首先，需要对输入的图像进行预处理以减少噪声和提高图像质量。

一些常用的预处理技术包括图像平滑、灰度化、边缘检测和图像增强等。

2. 目标检测和跟踪：在预处理完成后，需要对图像中的障碍物进行检测和跟踪。

目标检测算法可以通过使用一些特征描述子（如Haar特征、HOG特征、深度学习特征等）来提取图像中的目标，然后使用分类器对目标进行分类。

目标跟踪算法可以使用一些滤波器（如卡尔曼滤波器）来估计目标的位置和速度，并跟踪目标的运动轨迹。

3.障碍物识别和分类：在检测到目标后，需要对目标进行识别和分类，以确定目标的类型和属性。

这可以通过比较目标的特征向量与事先训练好的模型进行匹配来实现。

例如，可以使用支持向量机、随机森林等分类器来对目标进行分类。

4.预测和决策：在识别和分类目标后，需要根据目标的位置、速度等信息进行预测和决策。

预测算法可以根据目标的运动状态估计目标未来的位置和姿态，以便及时采取相应的措施。

决策算法可以根据目标的危险程度和交通规则等因素，做出避让或停车等相关决策。

以上是基于机器视觉的轨道障碍物检测算法研究的一些重点内容。

当然，这个研究领域还有很多其他的挑战和问题，例如不同天气条件下的检测效果、复杂场景下的目标检测和跟踪等。

未来，随着深度学习等技术的发展，基于机器视觉的轨道障碍物检测算法将会得到更进一步的提升和应用。

铁轨损伤检测的算法研究

铁轨损伤检测的算法研究铁路作为一种重要的运输方式，是现代城市化和经济发展的基石之一。

这些复杂的轨道结构承载着重载货物和数百万乘客的重量。

然而，随着时间的推移，铁轨的质量会逐渐下降，导致车辆振动和轨道噪声增加。

如果不及时检测和修复，这些损害可能会导致严重的事故和成本增加。

正因为如此，铁轨损伤检测技术的研究变得越来越重要。

传统的铁路检测方法依赖于人工巡逻、视觉检查和人工智能算法。

但是，这些预测方法普遍存在时间、准确性、范围和计算能力等方面的弊端。

为了解决这些问题，许多研究者开始探索新的自动化检测算法。

这些算法使用类似于机器学习和深度学习的技术，利用各种传感器和摄像头来收集数据，实现准确、高速的铁轨损伤检测。

其中一种被广泛研究和应用的技术是基于图像处理的算法。

这些算法依赖于高清晰度摄像机或无人机进行高解析度拍摄和图像处理，将影像转换成数字信号以进行更深入的分析。

图像处理算法可以识别铁轨上的各种损伤，包括裂纹、变形、磨损、锈蚀等，可以定量评估损伤的程度和位置。

一个广泛使用的图像处理技术是卷积神经网络（CNN）。

CNN具有深度学习的属性，能够从传感器数据中自动提取特征，将输入图像转换成输出值。

CNN可以训练学习一个深度模型，使其准确地检测各种铁路损伤。

其中一些模型还可以分类和区分多种类型的损伤，从而帮助工程师确定及其排除潜在危险。

除了通过图像处理来实现铁轨损伤检测，还有其他一些基于机器学习和深度学习技术的方法。

其中之一是基于物联网的检测方法。

这种方法使用传感器和物联网设备捕获实时数据，将数据传输到云端进行分析。

预测模型可以通过这些数据对铁路损坏进行分类、定位和预测。

由于这种方法可以处理大量的数据和持续的监控，因此在实际应用中具有很高的有效性。

另一个基于数据挖掘的方法是使用逻辑分析技术。

逻辑分析是一种模式识别的算法，将数据分为特定的类别并推断特定的属性。

该技术可用于挖掘已存在的诸如历史数据、运行参数和性能指标。

基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法

基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法王时丽;刘桂华【摘要】This paper proposed a rail surface defects detection method based on 2D visual and 3D visual. This method uses the linear array camera to collect images, uses laser scanners to collect the rail depth information, and finally transmits the two groups of data back to the host. It uses Halcon and VC to write the upper image processing software, and then get the size, shape, location and depth of rail surface defect, which can measure all aspects of rail surface defects. Experiments show that this detection system is better than 2D image recognition or 3D scanning detection.%提出了一种二维视觉与三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法。

该方法通过线阵相机采集二维图像，由激光扫描仪采集钢轨深度信息，最后将这两组数据传送回主机，用 Halcon 和 VC编写上层图像处理软件，获得钢轨表面缺陷的大小、形状、位置及深度，实现了全面检测钢轨表面缺陷。

实验表明，与二维图像识别，或者与单独使用三维扫描检测相比，本系统检测效果更好。

【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(000)019【总页数】4页(P10-13)【关键词】二维视觉;三维视觉;激光扫描仪;钢轨表面缺陷;Halcon【作者】王时丽;刘桂华【作者单位】西南科技大学信息工程学院，四川绵阳 621010;西南科技大学信息工程学院，四川绵阳 621010【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言在我国的交通运输行业中，铁路运输发挥着不可替代的作用。