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文檔簡介
1、針對現(xiàn)有鋼軌表面缺陷檢測方法存在適應(yīng)性差、可靠性不強(qiáng)、自動化程度不高等問題,設(shè)計(jì)了一種基于圖像特征的鋼軌表面缺陷檢測系統(tǒng),使用數(shù)字圖像處理技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法對鋼軌表面幾種典型缺陷進(jìn)行判斷識別。
本文首先介紹了無損檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,并分析了鋼軌表面幾種典型缺陷類型以及產(chǎn)生的原因,設(shè)計(jì)了一種基于圖像特征的鋼軌表面缺陷檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括圖像預(yù)處理、特征描述、分類器設(shè)計(jì)等3個(gè)方面。在預(yù)處理階段,首先通過改進(jìn)投影法提取出鋼軌所在
2、區(qū)域;其次,通過對噪聲類型進(jìn)行分析,選擇使用自適應(yīng)中值濾波算法對鋼軌圖像進(jìn)行濾波操作;針對鋼軌表面圖像灰度分布均勻的特點(diǎn),提出一種分塊自適應(yīng)模糊增強(qiáng)算法,根據(jù)子塊熵值判斷,對缺陷潛在子塊進(jìn)行模糊增強(qiáng),并通過OSTU閾值分割方法實(shí)現(xiàn)圖像分割;使用空頻域相結(jié)合的方法,分別提取缺陷圖像的灰度、幾何、不變矩,以及小波變換后各區(qū)域的均值、方差作為鋼軌圖像的特征;最后,通過設(shè)計(jì)訓(xùn)練生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,來達(dá)到鋼軌圖像表面缺陷檢測的目的。
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