基于机器视觉的钢轨光带检测方法

为了从轨道图像中准确地提取轨面区域并检测光带位置，根据钢轨光带的结构特征，提出了基于机器视觉的钢轨光带检测方法。首先根据轨道图像的频域特征，设计了基于占优的频率域采样值的轨面区域定位算法，从轨道图像中准确提取出轨面区域；然后利用图像灰度变换突出光带与非光带区域的边界，通过逐行计算梯度识别光带的位置。结合实际线路的轨道图像，采用该方法对钢轨光带进行检测，并与现有方法进行对比。结果表明：该方法能有效地检测钢轨光带，计算的光带区域与人工标注的光带区域的交并比平均值达到了88.81%，比现有方法提升了11.58%。