列车检修停靠状态下底板螺栓缺陷自动检测研究

摘要

本文基于机器视觉设定摄像机标定子程序、图像识别与定位子程序、导航子程序、抓取子程序,采集螺栓图像,使用稀疏表示方法得到螺栓图像内信号所包含的信息,继而获取螺栓缺陷的具体位置。实验结果表明,原始图像经过统计滤波处理,图像点云数据个数为16124个,在裂纹、气孔、划痕、砂眼、破损共5种螺栓缺陷类型中,识别率最低的为破损缺陷检测,识别率可达到94.54%,对划痕的识别率最高,识别率达到98.18%。