基于图像区域划分的轨道缺陷自动检测技术研究

轨道表面缺陷检测是保障铁路运输安全的重要手段之一,本文设计了基于机器视觉的轨道缺陷自动检测系统,并对钢轨表面缺陷提取技术进行了研究。改进了最大类间方差自适应阈值分割算法,提出了基于轨道峰区检测的自适应二值图像投影法快速提取钢轨表面区域;最后,采用内部点掏空法和链码跟踪算法获取并存储缺陷轮廓信息,实现了钢轨表面缺陷区域的自动检测。实验结果表明:本文所采用的方法可快速定位钢轨区域,并自动准确提取缺陷图像,平均每幅图像耗时11 ms,从而为后续缺陷的测量和识别奠定基础。     

基于相位法的三维测量系统的相移误差分析

采用投影栅相位法进行三维测量时,光栅移动的精密控制是整个测量系统的基础。针对相移误差,对硬件系统进行设计,通过步进电机细分控制实现更小、更平稳的相移误差;并对传统的四步相位提取算法进行优化,在优化算法中,稳定的相移误差项可以作为中间变量,即其大小随机变化不再对相位计算结果产生影响。实验结果表明:设计的硬件系统调试简单,步进电机可以实现最小1/128细分;优化后的算法有效地抑制了相移误差对测量结果的影响,进一步提高了表面微观形貌的测量精度和可靠性;从而使得测量系统的整体性能指标得到提升。