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龍圖騰網(wǎng)獲悉中數(shù)智科(杭州)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于機(jī)器視覺的鋼軌瞎縫檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120397030B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510906037.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B61K9/08；該發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器視覺的鋼軌瞎縫檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由周思杭;楊軒;李鑫;汪華靖;余云凱;李想設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于機(jī)器視覺的鋼軌瞎縫檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及鐵路軌道檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種基于機(jī)器視覺的鋼軌瞎縫檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括軌對(duì)圖像獲取、邊緣軌跡提取、縫隙特征量化、檢測(cè)方法選擇及縫隙寬度分析步驟，通過多維度圖像特征分析結(jié)合智能選擇策略，快速匹配最優(yōu)檢測(cè)方式，并在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的縫隙寬度評(píng)估，系統(tǒng)包括軌對(duì)圖像獲取模塊、邊緣軌跡提取模塊、縫隙特征量化模塊、檢測(cè)方法選擇模塊及縫隙寬度分析模塊，本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中檢測(cè)效率低、精度不足及環(huán)境適應(yīng)性差的問題，顯著提升了軌道對(duì)接處縫隙寬度檢測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器視覺的鋼軌瞎縫檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于機(jī)器視覺的鋼軌瞎縫檢測(cè)方法，其特征在于：包括如下步驟： 軌對(duì)圖像獲取步驟，利用安裝于列車底部的視覺相機(jī)拍攝軌道對(duì)接處的圖像作為待分析圖像，并同步記錄軌道對(duì)接端的表面溫度； 邊緣軌跡提取步驟，在所述待分析圖像中通過邊緣檢測(cè)算法勾勒軌道對(duì)接端的縫隙邊緣軌跡，并根據(jù)邊緣點(diǎn)分布密度判斷邊緣軌跡的清晰度，邊緣軌跡連續(xù)性由邊緣點(diǎn)分布密度和距離閾值計(jì)算得到； 縫隙特征量化步驟，計(jì)算所述待分析圖像中縫隙區(qū)域與背景區(qū)域的灰度差值或歸一化對(duì)比度作為縫隙對(duì)比度，分析縫隙表面潔凈度，并結(jié)合邊緣軌跡連續(xù)性、光照強(qiáng)度、表面溫度以及縫隙對(duì)比度生成多維特征向量； 檢測(cè)方法選擇步驟，將所述多維特征向量輸入預(yù)設(shè)的分析方法選擇算式，輸出一個(gè)判斷指數(shù)，該判斷指數(shù)用于在線線檢測(cè)方法、點(diǎn)面檢測(cè)方法以及三維特征-熱成像圖檢測(cè)方法中選擇最優(yōu)檢測(cè)方法； 縫隙寬度分析步驟，根據(jù)所述檢測(cè)方法選擇步驟確定的最優(yōu)檢測(cè)方法執(zhí)行縫隙寬度分析任務(wù)。

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