机器视觉技术在列车车轮踏面擦伤检测中的应用

"基于视觉的列车车轮踏面擦伤定位方法" 本文主要探讨了一种基于机器视觉的列车车轮踏面擦伤动态检测系统及其核心的擦伤定位算法。车轮踏面擦伤是一个重要的安全问题，因为它可能导致行车事故，因此高效准确的检测方法至关重要。传统的检测方法如振动法、共振解调法、电磁超声检测法等在精度和实施效率上存在不足。 该系统的构建主要包括以下几个步骤： 1. 图像预处理：首先，使用快速中值滤波算法对原始图像进行平滑处理，这一环节旨在消除图像噪声，提高图像质量，为后续处理提供清晰的图像基础。 2. 踏面区域分割：接下来，应用Canny算法进行踏面区域的分割。Canny算法是一种经典的边缘检测算法，能有效提取图像中的边界，从而将车轮踏面从背景中分离出来。 3. 擦伤可疑区域提取：结合踏面的几何特性，设计了一种基于踏面边缘线扫描搜索的算法来定位擦伤可疑区域。该算法沿着踏面边缘线进行扫描，寻找与擦伤特征相符的图像区域。 实验结果显示，该系统在擦伤定位上的准确率达到了97.62%，漏识率为2.38%，误识率为3.81%。这样的表现显著优于传统方法，为后续的擦伤识别提供了精确的候选区域，降低了人工检测的负担和误差。 在国内外的研究背景下，车轮踏面擦伤的自动化检测技术仍处于发展阶段。尽管已有多种检测方法提出，如振动法、电磁超声检测法等，但它们普遍存在精度不高和实际应用困难的问题。我国在这方面的研究相对较晚，但随着技术的进步，以机器视觉为基础的检测系统逐渐成为研究热点。 本文的创新之处在于提出了一套完整的车轮踏面擦伤检测流程，包括图像处理、踏面区域定位以及擦伤识别。其中，擦伤可疑区域定位算法是关键，它有效地解决了图像中的噪声干扰，准确地定位出可能存在的擦伤区域。这一算法的实施对于提升我国铁路系统的安全性和效率具有重要意义。 未来的研究方向可能包括优化图像处理算法以进一步提高擦伤定位的准确性和鲁棒性，以及开发更智能的识别算法，以实现对各种复杂擦伤状况的自动识别，从而提升整个系统的整体性能。