基于计算机视觉的轨道扣件缺陷自动检测算法研究

资 源 简 介

基于计算机视觉的轨道扣件缺陷自动检测算法研究

详 情 说 明

轨道扣件在铁路系统中起着固定钢轨的重要作用，其完整性直接影响列车运行安全。传统人工检测方式效率低且易漏检，基于计算机视觉的自动检测算法成为研究热点。

核心实现思路 高精度图像采集：通过工业相机获取轨道扣件的高清图像，采用多角度光源补偿解决反光干扰 特征增强预处理：结合灰度归一化与直方图均衡化突出裂纹、锈蚀等缺陷特征 两级检测架构：先通过YOLO等目标检测网络定位扣件区域，再使用改进的ResNet网络进行缺陷分类 动态阈值判定：根据扣件类型自动调整缺陷判断阈值，提升对不同型号的适应性

技术突破点 针对小样本缺陷数据采用生成对抗网络(GAN)进行数据增强 设计空间注意力机制提升对微小裂纹的识别精度 开发轻量化模型适配移动检测设备的算力限制

该技术已在部分铁路段试点应用，相比人工检测速度提升20倍以上，误报率控制在3%以内。未来可结合5G实现实时云端分析，构建智能运维系统。