基于机器视觉的轨道扣件缺失快速检测方法

简介：
本研究提出了一种基于机器视觉技术的轨道扣件缺失快速检测方法，通过图像识别和分析，实现对铁路线路安全状态的高效、精准监测。 轨道扣件缺失检测是铁路日常巡检中的关键环节之一。为了满足现代化铁路对自动化检测技术的实时性和自适应性要求，本段落提出了一种基于机器视觉的轨道扣件缺失实时检测方法。 该方法设计了带有遮光罩和LED辅助光源的图像采集装置，以应对环境光线干扰问题。通过采用开关型中值滤波以及改进Canny边缘检测算法（即基于图像梯度幅值的方法），对扣件边缘特征进行了自适应增强处理。此外，结合利用扣件弹条稳定的内外轮廓曲线特性，运用了模板匹配技术来实现扣件缺失的实时识别。 实验结果显示，在该方法下每帧图像平均处理时间为245.61毫秒；正确识别率达到了85.8%；并且此方案还具备一定的自适应能力，最高支持3.82毫秒/米的速度。因此，这种方法能够满足实际运营线路中进行扣件缺失实时检测的需求。