将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测，通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤，得到钢轨表面深度的变化值，并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示，通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域，从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用，可以达到的最大检测速度为1.5m/s，深度检测分辨力为0.2mm。
2024-08-16 13:37:47
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研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。
2023-02-19 14:20:43
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针对传统钢轨检测方法不能满足线路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法,运用投影法和特定区域像素点扫描统计相结合的方法定位扣件位置,使用灰度特征和HOG特征描述扣件特征向量,并利用Chi开方距离分类器进行特征提取。实验结果表明,该算法具有一定的有效性和可行性。
2021-12-24 15:05:23
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