摘要
车轮作为列车走行部的关键部件之一,其踏面产生缺陷后会直接影响到列车的运行安全.为了能够在检测时准确识别车轮踏面缺陷不同类型,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的纹理特征提取方法,对踏面图像的灰度和梯度特征分析之后,根据灰度-梯度共生矩阵提取踏面图像纹理特征矢量,再结合K-均值(K-means)聚类优化算法对踏面缺陷特征量进行聚类,从而将踏面缺陷类型进行分类,并将分类结果用可视化数据显示.实验结果表明,采用上述所提方法,对车轮踏面缺陷不同类型的分类识别精度达96％以上.
基金项目
甘肃省兰州市人才创新创业项目(2020-RC-105)
维普
万方数据