粗糙集理论在钢轨表面缺陷分类中的应用

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统已被广泛使用,但之前的工作大都关注于缺陷的检测,对缺陷的后分类研究却鲜有涉及。缺陷后分类不仅可实现扣件异常的归类,而且有利于去除诸如泥污、斑点、噪声、轨缝等造成的干扰。本文提出的缺陷分类方法包括2个步骤:首先基于几何形状和灰度统计实现了缺陷分类特征的快速提取;然后利用粗糙集理论提取了缺陷的分类规则。试验结果验证了提取特征的有效性,在测试集上的分类精度达到90.8%,取得了令人满意的分类结果。