基于图像处理的地铁车厢门板缝隙的识别算法研究

摘要

城市轨道交通便捷快速,其使用频率以及对其生产过程的高效性和可靠性的要求越来越高.对于地铁来说,其车厢内电气柜门板的缝隙是否合格既影响了美观,也关系着地铁能否安全运营.利用传统人工检测方式费时费力且检测精度不高,为此提出了一种基于图像处理的电气柜门板缝隙的检测方法.采用了一种基于区域生长的缝隙提取方法,非常适用于直缝隙的提取,在背景中存在较多直线干扰时效果依然很好,可以有效得抑制噪声的干扰.在提取出缝隙所在区域后,采用P－tile阈值分割算法以及最小二乘法拟合的方式将缝隙准确提取并计算其宽度.实验结果表明,该算法能够准确提取出门板缝隙并准确计算出其宽度.