基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测关键技术研究

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重轨在国民经济生产中具有举足轻重的作用,其质量是保障铁路安全运输的重要条件。重轨表面缺陷是影响重轨质量的一个重要因素,热态重轨缺陷检测为加强轧制工艺管理,改善工人劳动条件,提高重轨表面质量起到了至关重要的作用。机器视觉是用计算机来分析从摄像机获得的图像的一种方法。视觉检测技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,在实际中显示出广阔的应用前景。本文以国内某大型钢铁企业的热态重轨的检测现状为应用背景,对热态重轨缺陷图像和常用检测方法做了大量的分析和研究,针对目前采用的人工
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