摘要：一种高速铁轨表面缺陷的实时视觉检测与识别方法，其步骤为：(1)图像获取；(2)图像预处理；(3)缺陷初步检测：包括使用逻辑或操作组合基于灰度补偿的检测结果和基于高帽操作的检测结果；如果检测图像中是否存在的异常区域，如果没有则结束本次检测，否则继续进行处理；(4)缺陷精确定位：通过粘合单个缺陷算法、填充缺陷区域内孔洞算法和选择主要缺陷算法精确定位缺陷，并通过标记提取缺陷区域；(5)缺陷分类：提取和选择缺陷区域的特征，设计并训练一个BP神经网络，并使用BP神经网络对缺陷进行分类。本发明具有原理简单、自动化程度高、检测速度快、检测精度高等优点。
- 专利类型发明专利
- 申请人湖南大学;
- 发明人王耀南;唐湘娜;贺振东;肖昌炎;
- 地址410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路2号湖南大学电气与信息工程学院
- 申请号CN201210248719.8
- 申请时间2012年07月18日
- 申请公布号CN102854191A
- 申请公布时间2013年01月02日
- 分类号G01N21/88(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06K9/60(2006.01)I;
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京公网安备11010802043465号
