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基于改进距离正则化水平集的钢轨表面缺陷提取方法

曹义亲,  谢舒慧

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2019 >  37(5): 78-83,93
曹义亲, 谢舒慧. 基于改进距离正则化水平集的钢轨表面缺陷提取方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(5): 78-83,93. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.05.011
引用本文: 曹义亲, 谢舒慧. 基于改进距离正则化水平集的钢轨表面缺陷提取方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(5): 78-83,93. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.05.011
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CAO Yiqin, XIE Shuhui. An Extraction Method of Rail Surface Defects Based on Improved Distance Regularized Level Set[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(5): 78-83,93. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.05.011
Citation: CAO Yiqin, XIE Shuhui. An Extraction Method of Rail Surface Defects Based on Improved Distance Regularized Level Set[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(5): 78-83,93. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.05.011
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基于改进距离正则化水平集的钢轨表面缺陷提取方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.05.011

  • 华东交通大学软件学院 南昌330013

  • 华东交通大学软件学院 南昌330013

基金项目: 

国家自然科学基金项目

江西省科技支撑计划重点项目

详细信息

  • 中图分类号: TP391.41

An Extraction Method of Rail Surface Defects Based on Improved Distance Regularized Level Set

    摘要
  • 摘要: 针对现有钢轨表面缺陷检测方法复杂度过高且精确率较低,提出基于Sigmoid对比度拉伸的距离正则化水平集算法.通过对数变换和均值操作对钢轨图像进行预处理;根据钢轨表面图像梯度变化,以Sigmoid对比度拉伸方法替换距离正则化水平集中的停止函数;根据初始轮廓曲线演化方向的特点,通过新的自适应速度函数替换距离正则化水平集中的演化速度常量;以曲线演化的最终轮廓提取缺陷区域.仿真实验显示,新算法在钢轨表面缺陷数据集中的精确率为99.07%,豪斯多夫距离平均值为6.64,检测缺陷用时为16.46 s.与DRLSE、DCNNs和CTFM算法相比,改进的距离正则化水平集算法提升了检测的精确率和检测速度,对噪声具有一定的鲁棒性并适用小范围缺陷检测.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-10-28

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