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高速轨道超声成像伤损检测及其参数学习方法

         
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针对高速轨道伤损检测问题,提出一种基于0°、37°、70°超声探头探伤的检测方法.该方法基于B型图像显示分析了各伤损的颜色、面积、倾斜角度、长度、质心坐标等特征,并根据其伤损特征的内在逻辑关系设计了检测算法.此外,由于超声成像过程受多种不确定因素的影响,同类伤损的图像特征常出现较大差异而影响检测准确率,为了提高算法检测的准确率,提出一种参数学习方法,该方法可实时调整检测参数的阈值.首先,基于建立的检测算法模型提取伤损判定过程的检测参数;其次,结合伤损的关键检测参数,以相同特征约束下的同区域轮廓其类别特征间隔最大化为准则,基于支持向量机建立了一种检测和学习相结合的学习模型,并基于该模型对参数阈值进行优化调整.实验结果分析表明,采用所提方法,其轨道伤损检测准确率可达97.5％;并对初检中检测率较低的伤损进行学习再检测,其准确率得到了明显提高,从而验证了所提方法的有效性.

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