| 基于语义分割的钢轨表面缺陷实时检测系统 |
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| 引用本文： | 李忠海,白秋阳,王富明,刘海荣.基于语义分割的钢轨表面缺陷实时检测系统[J].计算机工程与应用,2021,57(12):248-256. |
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| 作者姓名： | 李忠海 白秋阳 王富明 刘海荣 |
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| 作者单位： | 沈阳航空航天大学 自动化学院,沈阳 110135 |
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| 摘 要： | 钢轨表面缺陷检测是铁路日常检测的重要部分,根据现代铁路自动化检测技术对实时检测和适应性的要求,构建了一个完整的钢轨表面缺陷识别和分析系统.根据机器视觉的基本原理,设计了一种带有LED辅助光源和遮光箱的图像采集装置,并将采集到的图像进行人工标注,建立了一个较为庞大的具有语义分割标注的钢轨表面缺陷数据集;将高级语义分割技术应用于钢轨图像分析,利用一种级联自编码结构(CASAE)的语义分割网络,将缺陷图像转化为基于语义分割的像素级预测掩码,并通过紧凑型卷积神经网络(CNN)将分割结果进行分类,从而实现钢轨表面缺陷的识别与分类;构建了智能化的人机交互系统,并将系统通过仿真实验的方式进行测试.实验结果表明,系统的检测准确率达到90％以上,每幅图像的平均处理时间为245.61 ms,可以在一定程度上代替人工检测,实现对钢轨缺陷的数字化管理.
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| 关 键 词： | 实时检测 机器视觉 语义分割 钢轨缺陷检测系统 |
Real-Time Detection System of Rail Surface Defects Based on Semantic Segmentation |
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| LI Zhonghai,BAI Qiuyang,WANG Fuming,LIU Hairong.Real-Time Detection System of Rail Surface Defects Based on Semantic Segmentation[J].Computer Engineering and Applications,2021,57(12):248-256. |
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| Authors: | LI Zhonghai BAI Qiuyang WANG Fuming LIU Hairong |
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