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重庆大学学报 2007
重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2007.09.007 Keywords: 重轨,机器视觉,表面缺陷,支持向量机,重轨,表面缺陷,机器视觉检测,Machine,Vision,Based,Rail,Steel,Surface,Detecting,Faults,Key,Technology,工程检测,正确率,缺陷识别,实验验证,模式识别,缺陷特征参数,核心,特征参数提取,搜索算法,边缘 Abstract: 针对重轨生产线中重轨表面缺陷在线检测的困难,提出了基于机器视觉检测的系列关键技术,包括缺陷成像机理、多CCD组合采集器、图像处理技术、基于多空间的缺陷参数提取等.通过图像校正、基于支持向量机(SVM)的直线(面)边缘搜索算法和缺陷特征参数提取等核心技术,可获得完整的重轨全表面的图像,其提纯的缺陷特征参数可以进行模式识别.实验验证表明,采用上述关键技术对重轨表面常见的缺陷识别,正确率在80%以上,达到了工程检测的需要.
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