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钢轨表面缺陷识别系统的设计与研究  
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【英文题名】 Design and Research of Recognition System on Railway Surface Defects
【作者】 孟佳;
【导师】 高晓蓉;
【学位授予单位】 西南交通大学;
【学科专业名称】 光学工程
【学位年度】 2005
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西南交通大学
【网络出版投稿时间】 2006-03-06
【关键词】 线阵CCD; 帧速率; 线扫描速率; 钢轨表面缺陷:数字图像处理边缘检测; 边缘连接; 边缘生长; 特征提取; 模式识别;
【英文关键词】 line CCD; frame rate; line scan rate; rail surface defect; digital image processing; edge inspection; edge link; edge growing; feature extreaction; pattern recognition;
【中文摘要】 随着现代铁路的高速发展,对现役钢轨进行检测越来越重要。为了克服人工检测方法的诸多弊端,顺应轨道缺陷自动检测的发展趋势,本文提出了基于图像处理、模式识别及机器视觉的钢轨表面缺陷检测方法。此方法不仅可以大大节省人力物力,同时也可提高检测速度和精度,具有广阔的应用前景。 论文主要由硬件和软件两部分构成。 第一部分主要是借鉴常用的机器视觉系统模型,设计出适合本系统的在线检测硬件构成,并针对系统所要求达到的精度进行了相应的参数计算,选择合适的元器件。论文分析了列车速度对图像质量的影响,提出保证图像在车速变化的过程中仍然具有一致分辨率的方案,即根据车速大小实时改变线阵相机的工作线扫描速率,并用实验验证了方案的可行性。同时利用所选器件到现场获取了大量缺陷图像。 第二部分主要是图像处理、模式识别部分。根据钢轨表面缺陷图像的特点,利用数字图像处理技术对采集到的轨道图像进行处理并提取出缺陷,同时对缺陷特征进行描述,最后利用有效特征对缺陷进行分类。图像处理和模式识别部分的主要步骤包括预处理、检测区域定位、边缘检测、边缘连接、目标缺陷定位、特征...
【英文摘要】 With the development of the railway, defect inspection of rails becomes more and more important to ensure the safety. In order to overcome the disadvantages of manual inspections and to adapt the trend of automatic inspections, this paper advances a new inspection method of rail surface defects based upon image processing, pattern recognition and machine vision. The advantage of it is not only decreasing the effect of environmental factor and economizing on manpower, but also advancing the detection rate of...
【更新日期】 2006-04-15

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导师:高晓蓉    导师单位:西南交通大学    学位授予单位:西南交通大学
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