鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。     

基于高斯-中值的钢轨表面缺陷图像滤波研究

针对传统滤波算法在钢轨表面缺陷检测中噪声滤除效果的缺点,提出一种高斯-中值滤波算法。将图像反转,使缺陷及一些被氧化处与正常的钢轨表面的灰度亮度发生反转。对反转后图像的滤波模板窗口求加权平均值,将图像中的每个点的像素灰度值与其加权平均值进行比较,若该点的像素灰度值大于其加权平均值,则用中值滤波算法进行处理,否则用高斯滤波算法进行处理。将仿真结果与传统的方法相比较表明:该方法去除噪声效果更好,并能很好的保护图像细节和改善缺陷处的边缘细节。     

钢轨超声相控阵检测中的信号去噪研究

针对钢轨缺陷超声相控阵法检测应用中所存在的信噪比不高的问题,选用db4小波和阈值法对噪声图像进行小波变换,得到小波系数矩阵,再通过阈值化对小波系数矩阵做逆变换,抑制噪声对检测效果的不利影响,并重构钢轨缺陷的全聚焦图像。选用含人工缺陷的60钢轨试块开展超声相控阵检测实验,对比去噪前后的PSNR和MSE验证本方法的去噪性能,为钢轨缺陷相控阵C扫描成像提供有效保障。     

基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法。首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法增强缺陷图像的关键特征信息;最后,通过改进Faster R-CNN卷积神经网络,实现了多尺度钢轨表面缺陷的检测与识别。通过对所提出的检测算法进行对比实验,实验结果表明:裂纹、剥落、磨损三类缺陷的识别精度分别为91.87%,92.75%和91.52%,检测速度为每张图像0.265 s,优于已有的钢轨表面缺陷检测算法,能够很好地应用于实际项目中。     

基于模糊集和k-means算法的变压器红外图像分割

针对k-means算法的k值选定和复杂背景下红外图像误分割问题,提出了一种结合模糊集理论和k-means算法的改进方法。该方法根据灰度级直方图估计k值,在获得k值的基础上,利用直方图均衡化和模糊集理论进行图像增强,然后通过k-means算法结合数学形态学的开运算,再进行图像分割。实验结果表明,该方法获得了更为准确的聚类结果,同时实验对比发现该方法相较其它方法分割效果更好,又兼顾了快速性和变压器温度细节表现能力。     

基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法

为满足轨道交通全自动运行系统对铁路限界内异物检测提取的需求,改进帧间差分法,提出一种以帧间差分累积为基础的铁路限界内异物检测提取算法。算法针对图像序列帧匹配提取的轨道线为依据标定限界区域,通过多帧隔帧帧差法得到差分结果,根据铁路限界内道床纹理特征,通过数学形态学实现背景纹理的重构来降低背景噪声影响。最后,以侧向差分灰度的累积投影值来动态确定不同环境下的异物前景范围,并通过最大类间方差法提取得到前景目标。通过对47个路轨场景进行测试,算法对有前景目标场景的目标检测率为96.87%,定位提取过程的平均耗时为137 ms。实验结果表明:算法可完成对运动背景下的轨道限界内前景目标的定位和提取,具有较好的实时性和准确性。     

一种钢轨裂纹红外图像处理算法研究

针对钢轨裂纹红外图像信噪比低、对比度低和纹理细节模糊的特点,提出了一种涉及降噪、目标细节增强和区域分割等的红外图像综合处理算法。首先,通过自适应均值滤波除去钢轨裂纹红外图像的部分噪声;其次,采用非线性非子采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)对裂纹图像进行增强处理;最后,利用改进的最大类间方差法实现图像中目标裂纹区域的分割。实验结果表明,本文算法在有效地抑制噪声,提高图像对比度的基础上,能突显裂纹细节纹理,同时降低细节分割丢失,为后续图像信息处理奠定了必要的基础。     

基于多特征融合与AdaBoost算法的轨面缺陷识别方法

针对钢轨表面缺陷检测精度易受采集装置振动与异物干扰的影响等问题,通过分析缺陷的位置,设计钢轨图像采集装置。在此基础上,首先根据钢轨的形状特征,结合Hough变换与最小二乘法提取钢轨表面区域,再结合超熵理论与模糊理论对钢轨表面缺陷进行分割,然后建立正样本及负样本数据库,并通过提取样本的Harr-like特征与低层特征建立样本特征数据库,最后结合C4.5与AdaBoost算法设计缺陷分类器,对非缺陷进行排除并对缺陷进行分类。通过在500~1 000 lx,1 000~10 000 lx,10000~100 000 lx 3种不同的光照强度区间内对木枕及混凝土枕轨道的钢轨表面缺陷进行识别,识别时间平均为698ms,识别正确率平均为97.02%,与传统的识别方法对比具有明显的优势。     

基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法

针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题，本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法。首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线，提取出钢轨顶面区域；然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点；最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘，确定钢轨擦伤区域的位置。用测试数据集对本文算法进行检测性能评测，并与基于灰度阈值的算法进行对比。结果表明：本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4%，而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8%，本文算法的检测准确率大幅提升，能够对钢轨擦伤进行有效检测。     

基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法

针对铁路货车铸件DR(Digital Radiography)图像数据量大、背景亮度不均匀以及对DR图像中铸件薄壁区域的缺陷提取效果不理想和基于C-V模型的分割方法存在计算量大的问题,研究基于DR图像多重快速分割的铸件缺陷提取方法.先利用OTSU双阈值分割算法对铸件DR图像进行分割,然后应用区域生长技术得到铸件薄壁区域的图像;对该图像进行剥皮和归一化线性灰度拉伸处理后,再次利用OTSU双阈值分割算法和区域生长技术对图像进行分割,从中提取出含有和可能含有铸件缺陷的局部图像;对可能含有铸件缺陷的亮背景区域图像用C-V模型再次进行分割,最终提取出所有铸件缺陷的图像.     

基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术

针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题,以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足,提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法,以弥补传统算法在红外图像增强时的不足。在空间域上采用直方图均衡化对红外图像进行处理,提高图像对比度降低图像噪声;在频率域上采用高通滤波对红外图像进行锐化处理,增强图像的边缘和细节信息。仿真结果表明:该算法在对钢轨裂纹红外图像增强时很好地抑制了背景噪声,而且有效地凸显了钢轨裂纹内部微弱的细节纹理,保护图像的细节信息,为更好地提取钢轨裂纹的缺陷信息提供条件。     

基于机器视觉的钢轨表面检测光学模型的研究

在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。     

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统由光学系统、FPGA模块、DSP图像处理模块及上位机组成.为提升图像采集的质量,提出并设计线阵相机加激光光源的组合方案,用以有效滤除阳光干扰,避免图像过度曝光.针对高速实时采集需求,设计FPGA采集模块,实现巡检图像采集控制和传输.针对实时智能检测需求,开发基于DS...     

基于灰度期望值和二值化高精度图像处理算法

在系统地分析高精度图像处理的分割算法的基础上,对现有的图像二值化算法进行了改进,提出了一种基干灰度期望值和二值化的高精度图像处理算法,该算法的处理效果和自适应性明显优干原算法,并且对于灰度分布范围比较大的图像可以比前者在局部区域上保留更多的细节信息.实验证明该算法可以得到比较满意的处理效果.     

基于小波变换的轨道检测数据滤波方法

为了尽量减小轨道检测数据中夹杂的粗大噪声干扰对轨道检测结果的影响,利用小波算法对轨道检测数据滤波处理是一种可行方法。分析了dbl,db2,db3和db4小波基对轨道检测数据中高频突变脉冲信号的敏感性,选用较为敏感的db1小波基对轨道检测数据进行小波分解。通过3σ准则识别出粗大误差点并加以剔除,对轨道检测数据的高频和低频部分进行小波重构,从而达到较好的轨道检测数据去噪滤波效果。分别采用均方误差值、信噪比和平滑度指标对几种小波的去噪滤波效果进行了分析比较,进一步验证了db1小波能在轨道检测数据的处理中达到较好的去噪滤波效果。实例表明,论文提出的方法对能够敏感地识别轨道检测数据中的噪声信号,有效地剔除检测数据中的粗大误差,达到较为理想的轨道检测数据滤波效果。     

基于二维相关性的图像分割及快速递推算法

基于二维直方图提出了二维相关性的阈值分割算法。首先,通过邻域平均得到原始图像的平滑图像,由原始图像和平滑图像构造二维直方图,然后根据相关性最大准则选择最佳的二维阈值向量。由于该方法同时考虑了图像像素的灰度信息及其空间邻域信息,与一维阈值相比能得到更好的分割效果。同时为降低二维阈值算法的复杂性,提出了快速递推算法。该算法将二维相关性的计算写成递推形式,减少了大量的重复计算,使得算法的复杂性从O(L4)降低到O(L2),计算时间大为减少,有利于该算法的实时应用。     

一种基于高斯函数的直方图规定化算法

提出一种基于高斯函数的直方图规定化算法，本算法首先根据原图像的信息求出灰度平均值和灰度平均对比度，并利用这两个参数估计输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度，然后利用输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度构成高斯函数来规定输出图像的直方图，从而控制输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度。此算法处理效果明显优于直方图均衡化算法，而且计算量小、处理速度快、不需要人工干预，可用于计算资源有限、实时性要求较高的场合。而且通过改变单一参量就可以控制输出图像的对比度，在工程应用中为用户提供了调控与选择手段。