线扫描铁轨表面缺陷成像与检测.pdf

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2017-10-10 发布于湖北
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线扫描铁轨表面缺陷成像与检测

第40卷第11期湖南大学学报(自然科学版) V01．40，No．11 01 2 01 ofHunan Sciences) NOV．23 3年11月 Journal University(Natural 文章编号：1674—2974(2013)11—0064—06 线扫描铁轨表面缺陷成像与检测+ 肖昌炎+，贾康成，王耀南 (湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410082) 摘要：基于线扫描的机器视觉成像系统，用于采集铁轨表面图像，提出一种以图像增强和自动阈值分割为核心的缺陷检测算法，该算法能够准确检测出铁轨表面缺陷．图像增强采用局部零均值法，克服了铁轨表面光线反射不均的缺点，提高了缺陷和背景的区分度．自动阈值分割采用强调概率的最大背景类方差法，取到的阈值使背景类方差最大的同时保持缺陷出现概率较小．将本文的核心方法与传统方法进行对比实验，验证了该算法的有效性和快速性，具有一定的实用价值．关键词：机器视觉；铁轨；表面缺陷；图像增强；自动阈值分割中图分类号：U213．4 文献标识码：A andDetectionofRailSurfaceDefects Imaging onLine Based Scanning XIAO IA Yao—nan Chang—yan+，JKang—cheng。WANG ofElectricalandInformation (College Engineering，HunanUniv，Changsha，Hunan410082，China) introduceda machinevision to railsurface basedonline Abstract：This paper imagingsystemacquire images an todetectrailsurfacedefects basedon enhancementandauto— scanning，andpresentedalgorithm accurately image matic alocalzeromeanmeasuretoenhancerail canovercomethenonuni— thresholding。Weproposed images，which formreflectionoftherailsurfaceand thedistinctionbetween for— defectsand then，we improve background．Andput warda maximum variance toselect measure athreshold，whichmaximizes pro