基于计算机视觉技术钢轨断面检测系统的研究

资 源 简 介

基于计算机视觉技术钢轨断面检测系统的研究

详 情 说 明

钢轨断面检测是铁路维护中的关键环节，关乎列车行驶安全与轨道寿命。传统人工检测方式效率低且易受主观影响，而基于计算机视觉的自动化系统正在成为行业新趋势。

核心检测流程可分为三个层次：首先通过工业相机采集钢轨高清图像，采用自适应阈值分割算法分离钢轨与背景；接着利用边缘检测技术定位断面轮廓特征点，结合亚像素定位技术将测量精度提升至0.1mm级；最后通过三维重建算法将二维图像转化为实际尺寸数据，与标准断面模板进行比对分析。

该系统创新性在于融合了传统图像处理与深度学习技术：使用卷积神经网络识别钢轨表面缺陷（如裂纹、磨损），同时通过特征匹配算法动态跟踪钢轨形变趋势。实验表明，该方案检测速度可达人工的20倍以上，且能发现肉眼难以观测的微观形变。

未来发展方向包括引入多光谱成像技术提升锈蚀检测能力，以及通过联邦学习实现跨路段检测模型的协同优化。这类系统的普及将大幅降低铁路运维成本，为智能轨道建设提供关键技术支撑。