用于检测铁轨缺陷,特别是铁轨顶部缺陷的方法和设备.pdf
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用于检测铁轨缺陷,特别是铁轨顶部缺陷的方法和设备.pdf
用于检测铁轨缺陷,特别是铁轨顶部缺陷的方法和设备。一种用于通过测量铁轨车辆的轴箱加速度信号检测在铁路轨道中铁轨的铁轨缺陷,特别是铁轨顶部缺陷的方法和设备,其中纵向轴箱加速度信号被用作检测所述铁轨缺陷,特别是铁轨顶部缺陷的所在地的度量。所述方法还包括测量所述铁轨车辆的垂向轴箱加速度信号,其中,纵向轴箱加速度信号和垂向轴箱加速度信号相结合并且同时被使用,更优选的是,所述纵向轴箱加速度信号被使用,以便从所述垂向轴箱加速度信号中除去涉及包括轴承和轴箱(3)的铁轨车辆的轮副的振动的信号部分,并且所述轴箱加速度信号被
铁轨缺陷的检测方法、检测系统及车辆.pdf
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铁轨表面缺陷的机器视觉检测系统的开题报告.docx
铁轨表面缺陷的机器视觉检测系统的开题报告一、选题背景铁路交通作为国家重点基础设施之一,关系到国家经济发展和人民出行安全。在铁路运输过程中,铁轨是重要的组成部分,铁轨表面的缺陷如裂纹、磨耗等会导致铁轨强度下降,严重的会导致事故发生。因此,对铁轨表面缺陷进行及时、准确的检测具有重要的意义。传统的铁轨缺陷检测主要通过工人进行人工识别来完成,这种方式存在时间长、效率低、误差大等缺陷,无法满足实际检测的需求。为解决这个问题,开发一种铁轨表面缺陷的机器视觉检测系统十分必要。二、选题意义机器视觉检测技术是一种新兴的检测
铁轨表面缺陷的机器视觉检测系统的任务书.docx
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铁轨表面缺陷的视觉检测算法研究的中期报告一、研究背景铁路作为我国公共交通的重要组成部分,其安全性直接关系到人民群众的出行安全和国民经济的发展。在铁路运营过程中,铁轨表面的缺陷如裂纹、疲劳、腐蚀等问题是影响铁路安全的重要因素。因此,在铁路建设和维护中,对铁轨表面缺陷进行及时检测和处理是非常重要的。传统的铁轨表面缺陷检测方法主要采用人工目测或人工敲击的方式,存在着效率低、误判率高和对人力资源的过度依赖等缺点。现如今,随着计算机视觉、机器学习等技术的发展,基于图像处理和模式识别的铁轨表面缺陷检测算法被普遍应用于