列车车轮踏面缺陷在线磁粉检测

赵思泽; 刘泽; 黄文超; 李俊杰; 王铭伟

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荧光磁粉探伤技术应用于列车车轮表面与近表面出厂缺陷检测,当前主要依靠人工识别缺陷,提出了一种将机器视觉应用于磁粉探伤,实现列车车轮踏面自动化缺陷识别的方法。首先通过分离三原色通道的灰度化预处理,消除紫光反射噪声;使用中值滤波与形态学开运算,抑制图像噪声并加强形态;采用多阈值最大类间方差分割算法解决大背景下阈值偏移问题;提取灰度特征和形状特征以及基于旋转不变等价局部二值模式的纹理特征,使用随机森林构建分类模型。缺陷分类准确率为97.63%,单幅图片处理时间69.95 ms,实验结果表明,该方法能有效快速识别列车车轮踏面缺陷,满足列车踏面在线缺陷检测的自动化要求。

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来源
《国外电子测量技术》 |2021年第5期|104-108|共5页
作者
赵思泽; 刘泽; 黄文超; 李俊杰; 王铭伟;
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作者单位

北京交通大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生产过程自动化;
关键词
磁粉探伤; 机器视觉; 特征提取; 随机森林; 旋转不变等价局部二值模式;

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