基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法
Detection of rail track surface defects based on gray level-gradient co-occurrence matrix
DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2015.02.002
Keywords: 图像处理,灰度-梯度共生矩阵,最大熵,钢轨缺陷
image processing,gray level-gradient co-occurrence matrix,maximum entropy,rail track surface defects
Abstract:
摘要 根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.
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