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王军 《铁道科学与工程学报》2015,(3)
针对目前钢轨表面缺陷检测的速度,精度较低,分类较难的现状,提出一种基于视觉注意力和PLSA模型的钢轨表面缺陷检测方法;结合亮度和纹理特征的视觉注意力模型检测钢轨表面缺陷,提取原图像的缺陷区域,并采用PLSA模型对提取的缺陷进行分类。实验结果表明:所提出的方法提高了检测及分类的速度与精度,能满足钢轨表面缺陷检测的要求。 相似文献
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《铁道科学与工程学报》2017,(12)
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。 相似文献
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针对滚动轴承在实际运行环境中同时存在变负荷和变噪声的复合工况干扰而产生的故障诊断效果不理想的问题,提出了一种用于滚动轴承变工况故障诊断的一维残差卷积神经网络方法.将归一化后整理完的原始轴承振动信号输入到网络模型中,利用具有残差连接的多个一维卷积层提取特征,再经过多个卷积池化,最后输入到Softmax层进行分类,输出轴承... 相似文献
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几何形状的识别在计算机视觉中具有重要意义,不变矩特征由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变,而且具有全局特性,是几何形状识别的主要方法。在已有的不变矩分析方法基础上,本文提出一种基于Ra-don变换的不变矩提取算法,用于对物体的几何变换不变性分析。该算法首先对图像进行坐标变换与归一化处理以实现平移与尺度变换不变,然后利用Radon变换将经过坐标变换与归一化处理后的目标图像转换到Radon投影空间,组成投影矩阵,再从投影矩阵中提取不变矩A(r)、E(r)进行目标图像的识别与分类。理论分析与实验结果表明,与现有的不变矩分析方法相比,该算法对噪声的鲁棒性强、时间复杂度低,仅用有限的几个矩即可以达到很好的分类效果。 相似文献
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特征是描述纹理根本属性的一种有效手段,本文结合Gabor滤波器对不同频率和方向的选择特性及自组织特征映射神经网络对特征聚类的适应性和灵活性,提出了一种新的纹理图像分割方法。该方法首先通过Gabor滤波器提取纹理图像的能量特征,然后运用自组织特征映射神经网络进行特征聚类和分类,实现纹理图像的分割。仿真结果证明,该方法能有效地分割出区域特性不同的纹理,且错分率低于共生矩阵和K均值聚类相结合的分割方法。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2016,(11):41-44
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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法。该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步提取形成低维样本集,在保留故障特征的局部几何结构信息的同时降低特征数据的复杂度,提高故障模式识别的分类性能;最后将低维样本集输入到KNN分类器中进行故障识别。通过比较初次提取特征和再次提取特征,结果表明该模型具有优越的聚类性能,可准确地识别几种常见的高速列车转子系统故障类型。 相似文献
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基于断裂力学有关原理对制动盘寿命进行预测。根据应力强度因子理论,提出用断裂率Kr以及载荷率Sr为失效双判据的缺陷评定图对含裂纹的制动盘进行安全评定的方法。在VB环境下,以Paris公式为理论依据,对制动盘剩余寿命预测系统进行设计并实现。系统采用模块设计思想,能够根据给定的数据对制动盘进行快速有效的评估分析、合理评价及寿命预测,对提高我国高速列车基础制动系统的可靠性和安全性具有重要的实用价值。 相似文献
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高铁制动盘螺栓疲劳裂纹可能会危害列车行车安全,有必要进行原位检测。但常用小角度纵波检测未考虑原位状态下预紧力的影响,螺栓缺陷定量精度不足。运用CIVA软件对原位螺栓裂纹进行仿真并优化检测工艺;利用有效弹性常数法表征螺栓在应力诱导下的宏观各向异性,研究预紧力对缺陷定量的影响规律。建立原位状态的螺栓模型,分析折射角,晶片尺寸,频率和带宽对螺栓声场和缺陷回波的影响,选择最佳工艺参数。基于此参数,模拟不同预紧力下不同尺寸缺陷的回波。研究结果表明:不同预紧力下回波幅值不同。最后,绘制缺陷大小-波幅曲线图,实现螺栓缺陷定量分析。对实际螺栓开展原位检测,结果表明考虑预紧力后,缺陷定量误差降低了12%。 相似文献
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对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。 相似文献
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陶丹丹 《铁道科学与工程学报》2021,18(2):343-350
钢轨表面缺陷具有独特性和稀疏性,利用机器视觉技术自动地检测钢轨表面缺陷仍存在很大挑战。提出一种基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法,利用钢轨图像固有特性构建图像背景分布模型,找到背景分布簇中心,以定位到可疑像素点;提出一种钢轨表面缺陷像素级识别方法,根据可疑像素点的上下文特征和空间位置先验概率识别该像素点是否属于真实缺陷,并在钢轨缺陷数据集和实际线路上进行试验验证。研究结果表明:该方法在重载铁路和客运铁路2种钢轨缺陷数据集上均取得良好的识别性能,并在实际线路上达到100%的检测率。 相似文献
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张杰 《铁道标准设计通讯》2019,(11):165-171
铁路计算机联锁软件制作的关键数据,由手工输入,智能化水平不高。提出专家系统的思想,借助专家系统工具CLIPS,实现联锁站场特征的自动识别,数据的自动生成。将蓝图信息规范化,统一为Excel文件,解决了联锁知识的概念化及形式化问题。采用面向对象的知识表示方法,借鉴ID3的分类算法,建立知识库。分类算法提高了规则的合法化及程序执行的效率。在站场特征识别问题上,先讨论了基于二叉树的实现方法,又叙述了直接利用CLIPS消息函数的方法,比较可得,消息函数的方法简洁,具有优越性。总结3类VC++和CLIPS交互技术,说明CLIPS嵌入到VC++是可行的。经检验,该专家系统可以初步解决计算机联锁数据标准化、自动化的问题。 相似文献