论文摘要
无砟轨道表面伤损的自动检测技术是当前高速铁路检测与监测的关键技术。采用三维图像技术,将原始三维图像转换为二进制图,基于三维光影模型的轨道结构表面裂缝的三维图像识别算法,采用连通域分析与线性形态分析方法,了轨道结构裂缝识别中图像噪声消除算法,从而提高轨道结构表面裂缝自动识别的准确率。室内试验对比结果表明:课题组研发的高速铁路轨道表面伤损检测系统,可获得高精度的裂缝长度、宽度以及深度的数据信息,轨道板裂缝最大宽度的识别结果相对误差为6.25%、9.68%,裂缝长度的测试识别相对误差为1.39%、2.92%,平均深度的测试识别相对误差为15.69%、13.04%。采用提出的裂缝识别算法可实现100%准确率的裂缝自动识别。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 阳恩慧,张傲南,杨荣山,王郴平
关键词: 三维图像,无砟轨道,裂缝,识别算法
来源: 铁道学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 西南交通大学土木工程学院
基金: 国家自然科学基金(U1534203)
分类号: U216.3
页码: 95-99
总页数: 5
文件大小: 877K
下载量: 248