基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测研究 .pdfVIP

基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测

研究

铁路铁轨几何误差对于铁路运输的安全和效率具有重要影响。传统

的铁轨几何误差检测方法需要人工测量和判断，费时费力且易受主观

因素影响。随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于机器视觉的

铁路铁轨几何误差自动检测成为可能。

1.引言

铁路作为一种重要的交通方式，对于城市和国家的发展具有重要作

用。然而，铁路的安全和稳定性对铁轨几何误差的精确检测有着严格

要求。

2.机器视觉在铁路铁轨几何误差检测中的应用

机器视觉技术可以通过图像处理和模式识别技术来检测铁轨几何误

差。首先，通过采集铁轨图像，使用图像处理技术进行预处理，包括

去噪、增强和边缘检测等操作。然后，利用机器学习算法对图像特征

进行提取和分类，从而实现铁轨几何误差的检测和测量。

3.图像处理技术

在铁路铁轨几何误差检测中，图像处理技术起着重要的作用。常用

的图像处理操作包括去噪、增强、边缘检测、形态学处理等。这些技

术可以使得铁轨图像更加清晰，提高后续的特征提取和分类准确性。

4.特征提取和分类

机器学习算法需要对铁轨图像进行特征提取和分类，以实现几何误

差的测量。特征提取可以通过局部二值模式、方向梯度直方图等方法

实现。而分类算法可以采用支持向量机、卷积神经网络等。通过这些

技术，可以对铁轨几何误差进行自动化测量。

5.实验和结果分析

本研究中，我们采集了大量的铁轨图像，并使用机器视觉技术进行

几何误差检测。通过对比实验和分析，我们得出了几何误差自动检测

系统的性能指标，并对系统的可行性进行了评估。

6.总结和展望

基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测是铁路安全的重要保障

措施。本研究通过图像处理和机器学习技术，实现了铁轨几何误差的

自动化检测。然而，仍有一些挑战存在，包括数据标注和算法优化等

方面。未来的研究可以进一步完善该系统，并将其应用于实际的铁路

维护和管理中。

通过基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测研究，可以有效提

高铁路运输的安全性和效率性。这项研究对于铁路行业的发展和维护

具有重要意义，也为其他领域的自动检测和测量提供了新的思路和方

法。