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列车检修停靠状态下底板螺栓缺陷自动检测研究
摘 要:
本文基于机器视觉设定摄像机标定子程序、图像识别与定位子程序、导航子程序、抓取子程序,采集螺栓图像,使用稀疏表示方法得到螺栓图像内信号所包含的信息,继而获取螺栓缺陷的具体位置。实验结果表明,原始图像经过统计滤波处理,图像点云
数据
个数为16124个,在裂纹、气孔、划痕、砂眼、破损共5种螺栓缺陷类型中,识别率最低的为破损缺陷检测,识别率可达到94.54%,对划痕的识别率最高,识别率达到98.18%。
作 者:
管春玲1;周金龙2;卢俊业2;吕照明2
单 位:
1.广州铁路职业技术学院;2.中国铁路广州局集团有限公司广州动车段
关键字:
轨道交通车辆;机器视觉;自动检测;
页 码:
81-82
出 处:
电子技术与软件工程
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2021年18期
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