图像处理在接触网吊弦缺陷检测中的应用

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吊弦是接触网的重要组成部分,吊弦缺陷将会对铁路的安全运行产生重大影响。因此,定期对吊弦的检测显得尤为重要。首先论文对接触网吊弦及相关图像处理技术做了详细的介绍,并且构建了以高频和高倍工业相机为基础的吊弦图像采集系统。其次设计了相应的吊弦缺陷检测方法,具体分为:吊弦的预处理、吊弦的定位和吊弦的缺陷检测三个部分。吊弦的预处理主要是通过图像处理的手段来降低噪声和光照的影响,与此同时强化吊弦的主体部分,具体采用了阈值分割、图像滤波、图像光亮校正、图像去运行模糊等算法,来有效提高吊弦图片质量。吊弦的定位本文采用间接定位线夹的方式来定位吊弦,采用了先进的深度学习方式来对吊弦线夹进行建模学习,采用Faster R-CNN的方式快速去定位线夹,然后切割出吊弦所在区域。吊弦的缺陷检测则是对切分出来的吊弦小图像进行处理,本文对吊弦缺陷检测采用了图像处理与深度学习相结合的方式进行处理。对吊弦的断裂、不受力等简单缺陷采用了图像处理的方案,使用Canny边缘并结合寻找直线和曲线的算法进行判断。而对吊弦的散股和螺栓松脱采用了深度学习的方式进行分类,并通过大量的吊弦图像进行了测试统计分析,吊弦的缺陷检出率大于95%。最后通过对真实路段上的吊弦数据进行处理统计分析证明该吊弦缺陷检测系统,设计合理,并能够准确有效的检出吊弦缺陷。
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