基于圖像處理的鐵軌表面缺陷檢測(cè)設(shè)計(jì).pdf

1、隨著我國(guó)鐵路高速發(fā)展，傳統(tǒng)的鐵路軌道檢測(cè)手段已無(wú)法滿足高效、準(zhǔn)確的檢測(cè)需要。本文以鐵軌圖像為研究對(duì)象，結(jié)合圖像處理、模式識(shí)別等相關(guān)技術(shù)，提出一套基于圖像處理的鐵軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)鐵軌表面缺陷區(qū)域進(jìn)行智能識(shí)別。本文主要包括以下幾方面內(nèi)容。
　　首先，通過(guò)對(duì)比幾種傳統(tǒng)的圖像濾波算法，采用一種結(jié)合均值的快速中值濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行初步的濾波處理；結(jié)合形態(tài)頂帽運(yùn)算，提出一種基于梯度投影的方法對(duì)鐵軌表面區(qū)域進(jìn)行定位，通過(guò)定位

2、結(jié)果驗(yàn)證該方法的有效性。其次，通過(guò)對(duì)比前后圖像的差異，來(lái)初步判斷圖像是否存在缺陷；結(jié)合人類視覺(jué)注意機(jī)制，采用視覺(jué)顯著性計(jì)算方法對(duì)缺陷區(qū)域進(jìn)行分割，得到準(zhǔn)確的缺陷區(qū)域，并與SR算法和Itti算法得到的結(jié)果做對(duì)比性實(shí)驗(yàn)；對(duì)缺陷區(qū)域進(jìn)行特征提取，包括缺陷部分的形狀特征、幾何特征、灰度特征和紋理特征，分析提取到的數(shù)據(jù)，選取合適的特征訓(xùn)練SVM分類器并完成 SVM核函數(shù)參數(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)缺陷與偽缺陷（軌道連接處）的分類。最后，設(shè)計(jì)缺陷檢測(cè)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)上