【摘 要】
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本文针对钢轨表面图像的特点,经过图像预处理、缺陷标记,提取出轨道表面存在的缺陷,计算得到缺陷的4个特征(矩形度、致密度、离心率和灰度均值),将获得的缺陷特征采用径向基
【机 构】
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中国电建市政建设集团有限公司,兰州交通大学,中国电建集团铁路建设公司
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本文针对钢轨表面图像的特点,经过图像预处理、缺陷标记,提取出轨道表面存在的缺陷,计算得到缺陷的4个特征(矩形度、致密度、离心率和灰度均值),将获得的缺陷特征采用径向基神经网络进行分类,从而获得轨道表面缺陷的具体类别,进行自动报警供维修人员维修。仿真结果表明,基于图像的轨道缺陷识别能够精确的检测出轨道表面的疤痕、裂缝以及波纹擦伤缺陷。
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