动态阈值与特征识别：钢轨表面缺陷机器视觉检测系统

本文主要探讨了钢轨表面缺陷检测机器视觉系统的创新设计。针对钢轨表面常见的两种缺陷——掉块和裂纹，研究人员设计了一种动态阈值分割算法和缺陷区域提取算法。这些算法能够精确地识别和定位缺陷区域，同时对缺陷特征进行统计分析，从而提高检测的准确性。 系统的核心组成部分包括高速线阵相机和辅助光源，它们协同工作，实时捕捉钢轨表面的图像。这些图像通过千兆网传输到工业控制计算机（工控机）中，这确保了数据传输的高效性和实时性。在这个过程中，Halcon和Visual C#这两种强大的图像处理工具被用来编写上层图像处理软件，实现在线的自动检测功能。 值得一提的是，这个系统在实际应用中的性能非常出色。在模拟钢轨探伤实验中，即使在钢轨以100公里每小时的速度移动的情况下，也能准确地检测出1毫米宽度的表面裂纹，并记录下缺陷的具体位置。这不仅提高了探伤作业的效率，也显著提升了铁路安全保障的可靠性。 此外，文章还提到了项目得到了国家“863”计划和国家自然科学基金的支持，显示出研究的学术价值和实际应用前景。该研究遵循了中图分类号U216.3的规范，并被归类为510.4050国家标准学科，强调了其在铁路工程领域的关键作用。 总结来说，这篇论文介绍了钢轨表面缺陷检测机器视觉系统的设计，它通过先进的图像处理技术，实现了对钢轨表面缺陷的高效、精确检测，对于提升铁路交通的安全性和维护工作具有重要意义。