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基于计算机视觉的铁轨表面缺陷检测技术的研究
 
       随着我国铁路提速战略的实施，对列车的安全、舒适性提出了更高的要求，同时运行速度的提高和重载列车的开行，对轨道的破坏作用大，导致轨道状态的恶化加剧。因此，加强轨道动态检测力度，及时掌握轨道质量状态，指导线路养护维修，确保铁路运输安全，已成为铁路工作中的一项重要基础工作。
       目前对铁轨表面缺陷的检测，国内的检测方法主要有目视法、磁粉法和电涡流法。但这些方法各自存在弊端。目视法费时费力、劳动强度大、单调乏味、危险性高、效率低、测量结果易受主观因素影响较大。磁粉法操作成本高，不能对缺陷准确分类，检测速度低。电涡流法由于存在高频激励信号，使系统结构及信号处理较为复杂，而且检测效率比较低。
       计算机视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到图像处理、模式识别、人工智能、光学等多个领域。基于计算机视觉技术的基本理论，设计的铁轨表面缺陷检测的软硬件平台，并用于该方案对铁路现场采集到的铁轨缺陷图片进行处理。实验结果表明该方案能够正常识别出铁轨表面缺陷的大小和位置，具有一定的实用价值。