基于图像的钢轨轨面缺陷检测识别技术研究

目录

声明

1 绪论

1.1 论文的选题背景和研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

2 轨道表面图像预处理

2.1 机器视觉概述

2.2 采集系统的硬件组成

2.3 轨道图像的图像增强

2.4 轨道图像的图像去噪

2.5 本章小结

3 轨道表面缺陷分割

3.1轨面区域提取

3.2 基于边界的缺陷分割

3.3 基于阈值的缺陷分割

3.4 本章小结

4 基于深度学习的钢轨缺陷分类

4.1 深度学习概述

4.2 深度学习网络SE-DenseNet的介绍

4.3 SE-DenseNet在轨面缺陷分类中的应用

4.4 本章小结

5 总结与展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果