文档介绍：学校代号 10532 学号 S10093032
分类号 TP391 密级公开

硕士学位论文

基于机器视觉的钢轨表面缺陷
检测技术研究

学位申请人姓名胡玉
培养单位电气与信息工程学院
导师姓名及职称毛建旭副教授
学科专业电子科学与技术
研究方向数字图像处理
论文提交日期 2013 年 4 月 10 日
学校代号:10532
学号:S10093032
密级:公开

湖南大学硕士学位论文

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测
技术研究

学位申请人姓名: 胡玉
导师姓名及职称: 毛建旭副教授
培养单位: 电气与信息工程学院
专业名称: 电子科学与技术
论文提交日期: 2013 年 4 月 10 日
论文答辩日期: 2013 年 5 月 12 日
答辩委员会主席: 刘宏立教授
Research on Defects Inspection Technology for Rail Surface
Based on Machine Vision
by
HU Yu

.(Weifang University)2010
A thesis submitted in partial satisfaction of the
Requirements for the degree of
Master of Engineering
in
Electronic Science and Technology
in the
Graduate School
of
Hunan University

Supervisor
Associate Professor MAO Jianxu
April, 2013
湖南大学
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作者签名: 日期: 年月日

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作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
I
基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究
摘要
安全是铁路运输的生命线,伴随着高速、大密度和重载列车的开行,铁路运
输的安全受到了严峻考验。预防为主和综合治理一直是铁路部门的指导方针。在
重载、疲劳磨损和外界环境影响下,轨道表面产生的缺陷会对行车安全造成很大
威胁。由于轨道地形复杂和线路较长,人工检测存在很多危险和效率较低,故轨
道表面检测技术研究方向应从人工检测向自动化检测技术方向转变。为了提高缺
陷检测的速度和精度,论文设计了一个视觉检测装置,实现了钢轨表面缺陷的自
动化检测与识别。
论文首先介绍了课题的研究背景及意义,简述了国内外轨道检测的研究现状
及本文的主要内容和组织结构。然后概述了机器视觉系统的组成和应用领域,设
计了一套钢轨表面的缺陷检测装置,并对其中的光源、相机、光学镜头、照明方
案、机械构造、采集与电气控制系统等几项关键技术进行详细分析。
在噪声和外界因素干扰下,采集的钢轨图像无法直接用于缺陷的检测识别处
理,因此需对图像进行预处理操作。首先,对钢轨图像进行图像增强和滤波处理,
针对传统图像滤波算法的研究,论文提出了一种自适应中值滤波算法。其次,提
出了一种图像剪裁算法实现了轨道表面区域定位,减少了后续图像处理的运算量。
最后,图像分割算法的研究为后续缺陷检测提供了理论基础和算法支持。
针对采集的钢轨表面图像,论文提出了两种缺陷检测流程:基于逐列扫描的
缺陷检测和基于边缘的缺陷检测,并筛选出了最优检测算法。然后对缺陷信息进
行边缘追踪和特征计算,并通过构建 BP 神经网络来实现裂纹缺陷和疤痕缺陷的
分类。实验结果表明,论文提出的检测算法能够快速、准确的检测和识别出钢轨