基于计算机视觉的车载钢轨光带异常检测系统研制

资 源 简 介

基于计算机视觉的车载钢轨光带异常检测系统研制

详 情 说 明

在铁路交通日益发展的今天，钢轨的健康状况直接关系到列车运行的安全性和稳定性。钢轨光带异常是一种常见的表面缺陷，可能预示着潜在的裂纹或磨损问题。传统的检测方法往往依赖人工巡检，不仅效率低下，而且容易漏检。

为了解决这一问题，基于计算机视觉的车载钢轨光带异常检测系统应运而生。该系统通过安装在列车底部的工业相机实时采集钢轨表面的图像数据，结合计算机视觉算法进行自动分析与判断。系统的主要组成部分包括图像采集模块、预处理模块、特征提取模块以及异常检测模块。

在图像采集阶段，高速相机能够适应列车运行时的震动和光线变化，确保图像质量稳定。预处理阶段通过滤波、增强等技术优化图像，减少噪声干扰。特征提取模块则专注于识别光带的几何特征和纹理特征，如光带的宽度、连续性以及亮度分布等。最后，异常检测模块利用机器学习或深度学习模型，对提取的特征进行分类或回归，判断是否存在异常。

该系统的优势在于实现了钢轨检测的自动化和实时化，大幅提升了检测效率与准确性，同时降低了人工成本。未来，随着算法的进一步优化和硬件性能的提升，该系统有望成为铁路安全监测的重要组成部分，为列车安全运行保驾护航。