基于反向P-M扩散的钢轨表面缺陷视觉检测

被引：91

作者：

贺振东 ^{[1
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]}

王耀南 ^{[1
]}

毛建旭 ^{[1
]}

印峰 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 郑州轻工业学院电气信息工程学院

来源：

自动化学报 | 2014年 / 40卷 / 08期

关键词：

反向P-M扩散; 图像差分; 钢轨表面缺陷; 视觉检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

研制了一种基于反向P-M(Perona-Malik)扩散的钢轨表面缺陷视觉检测装置,该装置可自动获取钢轨表面图像,并实现实时检测与定位钢轨表面缺陷.钢轨图像具有光照变化、反射不均、特征少等特点,为了在运动过程中从复杂的钢轨表面图像提取缺陷,首先将图像进行反向P-M扩散,然后将扩散后的图像与原图像进行差分,从而减小了上述因素的影响,最后将差分图像进行二值化操作,根据缺陷边缘特性和面积进行滤波,分割出缺陷图像.实验仿真和现场测试结果表明,该方法能很好地识别块状缺陷和线状缺陷,并且检测速度、精度、识别率和误检率都能很好地满足要求.

引用

页码：1667 / 1679

页数：13

共 7 条

[1]

窄带主动轮廓模型及在医学和纹理图像局部分割中的应用 [J].