基于计算机视觉技术的轨道缺陷检测研究与应用

作     者：王勇 贺锐 蔡志贤 WANG Yong;HE Rui;CAI Zhixian

作者机构：广东广佛轨道交通有限公司广东广州510380 广州地铁集团有限公司广东广州510380 广州中车轨道交通装备有限公司广东广州510380 

出 版 物：《工程技术研究》 (Engineering and Technological Research)

年 卷 期：2022年第7卷第23期

页      码：13-16页

摘      要：铁路运输是提升国民经济发展的重要支柱,轨道作为铁路运输的重要组成部分,需要更先进的检测方法来检测轨道缺陷。基于此,文章设计了一种基于计算机视觉技术的轨道缺陷检测系统,整个系统将机器视觉作为理论基础,系统对待测轨道图像进行图像滤波、图像分割和图像边缘检测等预处理,并提取图像区域的周长、面积、长宽比、矩形度、复杂度等特征参数,最终输入BP神经网络学习,最终获得缺陷识别结果。通过现场实验验证,该系统能够较好地识别表面断裂、局部凹陷、表面剥离、表面裂纹这四种缺陷,平均分类精度高达86.3%,相比传统人工巡查的方式,具有无法比拟的优势。

主 题 词：铁路运输 轨道检测 深度学习 机器视觉 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.19537/j.cnki.2096-2789.2022.23.004

馆 藏 号：203116262...