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基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法
  • ISSN号：1001-4632
  • 期刊名称：《中国铁道科学》
  • 时间：0
  • 分类：U27[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60972104)
关键词： 铁路货车, 铸件缺陷, 图像识别, C-V模型, OTSU阈值分割
中文摘要：

针对铁路货车铸件DR(Digital Radiography)图像数据量大、背景亮度不均匀以及对DR图像中铸件薄壁区域的缺陷提取效果不理想和基于C-V模型的分割方法存在计算量大的问题,研究基于DR图像多重快速分割的铸件缺陷提取方法。先利用OTSU双阈值分割算法对铸件DR图像进行分割,然后应用区域生长技术得到铸件薄壁区域的图像;对该图像进行剥皮和归一化线性灰度拉伸处理后,再次利用OTSU双阈值分割算法和区域生长技术对图像进行分割,从中提取出含有和可能含有铸件缺陷的局部图像;对可能含有铸件缺陷的亮背景区域图像用C-V模型再次进行分割,最终提取出所有铸件缺陷的图像。

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期刊信息
  • 《中国铁道科学》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国铁路总公司
  • 主办单位:铁道科学研究院
  • 主编：阳建鸣
  • 地址：北京海淀区大柳树路2号
  • 邮编：100081
  • 邮箱：zgtdkx@rails.cn
  • 电话：010-51849013 5849003
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-4632
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2480/U
  • 邮发代号:82-776
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15268