基于图像处理的铁轨表面缺陷检测设计.pdf

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1、基于图像处理的铁轨表面缺陷检测设计任俊箫信息工程学院控制工程李强教授陈雪冬副研究员ClassifiedIndex:TP391U.D.C:004.8SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisDesignofRailSurfaceDefectsDetectionBasedonImageProcessingGrade:2014Candidate:RenJunxiaoAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:Contr

2、olEngineeringSupervisor:LiQiangMarch.26,2017独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件

3、，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名日期：西南科技大学硕士研究生学位论文第I页摘要随着我国铁路高速发展，传统的铁路轨道检测手段已无法满足高效、准确的检测需要。本文以铁轨图像为研究对象，结合图像处理、模式识别等相关技术，提出一套基于图像处理的铁轨表面缺陷检测系统，该系统能够实现对铁轨表面缺陷区域进行智能识别。本文主要包括以下几方面内容。首先，通过对比几种传统的图像滤波算法，采用一种结合均值的快速中值滤波方法对图

4、像进行初步的滤波处理；结合形态顶帽运算，提出一种基于梯度投影的方法对铁轨表面区域进行定位，通过定位结果验证该方法的有效性。其次，通过对比前后图像的差异，来初步判断图像是否存在缺陷；结合人类视觉注意机制，采用视觉显著性计算方法对缺陷区域进行分割，得到准确的缺陷区域，并与SR算法和Itti算法得到的结果做对比性实验；对缺陷区域进行特征提取，包括缺陷部分的形状特征、几何特征、灰度特征和纹理特征，分析提取到的数据，选取合适的特征训练SVM分类器并完成SVM核函数参数优化，实现缺陷与伪缺陷（轨道连接处）的分类。最后，设计缺陷检测软件来实

5、现上述算法，并对软件的可靠性进行检测。经过实验验证，本文算法具有良好的稳定性，经过统计最终的检测识别率为91.67%，在实际应用中具有参考价值。关键词：图像滤波图像分割视觉显著性特征提取支持向量机西南科技大学硕士研究生学位论文第II页AbstractWiththerapiddevelopmentofrailwayinourcountry,thetraditionalrailwaytrackdetectionmethodscannotmeettherequirementsofhighefficiencyandaccuracy.T

6、hetrackimageshavebeentreatedasresearchobjects.Combinedwiththerelatedtechniquessuchasimageprocessingandpatternrecognition,thispaperisproposedbasedonasetofrailsurfacedefectsdetectionsystemofimageprocessing.Thissystemcanrecognizetherailsurfacedefectsintelligently.Thisp

7、apermainlyincludesthefollowingaspects.Firstly,withthecomparisonofseveraltraditionalimagefilteringalgorithms,thispaperchoseafastmedianfilteringmethodwhichcombinedthemean,anduseditinpreliminaryimageprocessing.Combinedwithmorphologicaltophatoperation,thispapershowsamet

8、hodbasedonprojectiongradientwhichisusedforpositioningtracksurfacearea.Inaddition,theeffectivenessofthismethodhasbeenverifiedbytheexperimen