基于机器视觉的铁路扣件缺陷在线检测与识别方法

    公开(公告)号:CN116757990A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310029435.8

    申请日:2023-01-09

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的铁路扣件缺陷在线检测与识别方法,属于铁路技术领域。所述方法包括以下步骤:系统初始化,设置摄像机触发机制,该步骤采集高铁扣件区域的二维图像,根据先验值设置下次摄像机拍照的触发条件,然后,对采集到的下一帧图像图像进行边缘检测,平移后与标准图像进行模板匹配,找到最佳像素,修正预设拍照触发条件,所述机制可保证待检扣件位于最优成像区域;图像预处理,对所拍摄的二维图像进行预处理,首先进行中值滤波,然后对中值滤波后的图像进行双边滤波,以改善成像效果;扣件缺陷检测,对经过预处理后的图像进行二值化图像分割,然后进行模板匹配,判断待检扣件是否有缺陷;扣件缺陷识别。采用轻量型神经网络,将判别有缺陷的扣件图像识别。本发明可充分降低现有扣件检测与识别方法的成本和计算量,弥补现有检测方法的缺陷,成本较低,实用性强。