制造行业大数据模型推荐-钢轨缺陷智能检测

业务问题：
钢轨轨面是否存在缺陷关乎着列车的行车安全。
钢轨是铁路运输系统中最基础的部件，直接承载列车并把压力传递到道枕和路基上，它的质量和状态直接影响着铁路运输的安全。钢轨缺陷分为钢轨内部缺陷和轨面缺陷两种。铁路部门对钢轨内部缺陷主要采用物理方法进行检测，包括超声波检测、超声导波检测、涡流检测、漏磁检测等。随着我国钢铁冶炼和加工技术的进步，钢轨内部出现缺陷的概率越来越低，但另一方面我国铁路运输事业在不断发展，铁路运营里程在不断增加，列车运行速度在不断提高，车轮与钢轨轨面之间的相互作用力越来越大，这对轨面缺陷检测工作的效率和质量提出了更高的要求。为保障列车的行车安全，及时检测出钢轨轨面缺陷已成为铁路发展迫切需要解决的问题，具有重要的研究意义及应用价值。
从模型效果展示对比中可以发现，模型中基于种子生长算法的缺陷检测算法检测到的缺陷的数量与位置都正确无误，且缺陷的大小基本相差无几。基于数字图像处理与种子生长点算法技术的轨面缺陷检测模型，不仅可以应用于轨面缺陷检测，也适用于相同性质的漆面缺损、车厢污渍等情境中，它能够快速稳定地对图像中的缺陷区域进行检测，从而采取相应的缺损补救措施，避免一些安全隐患。

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