检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082 [2]湖南华南光电(集团)有限责任公司,湖南常德415005
出 处:《湖南大学学报(自然科学版)》2016年第4期75-80,共6页Journal of Hunan University:Natural Sciences
基 金:国家自然科学基金重点资助项目(60835004);国家高技术研究发展计划('863'计划)资助项目(2007AA04I244)~~
摘 要:为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题,本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法.该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域;之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化,得到缺陷的位置信息;然后通过感知哈希算法,得到钢轨表面缺陷的形态信息;最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果.通过实验验证,该算法能有效识别系统图像中的冗余部分,准确率达到97.5%.In order to address the redundancy of image in the detection process of rail surface defects,an algorithm of matching for the redundancies of rail surface images was proposed.At the beginning,the rail surface area was extracted by using the vertical projection method.And then,the location information of defects was obtained through the image preprocess and binarization on the rail surface.Next,the morphological information of the rail surface defects was achieved in the horizontal projection method.At last,the defect location information and morphological information were matched on the basis of the improved fuzzy matching algorithm.The experiment results verify that this algorithm can effectively identify the redundancy information of image,and the accuracy rate is as high as 97.5%.
分 类 号:U213.4[交通运输工程—道路与铁道工程]
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