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学兔兔 第31卷 第9期 仪 器 仪 表 学 报 Vol_3l No．9 2010年9月 Chinese Journal of Scientific Instrument Sep．2010 基于视觉感知的故障图像检测算法 逯 鹏 ，李永强 ，王治忠 ，矫 琨 (1 郑州大学电气工程学院 郑州 450001；2 河南长城信息技术有限公司 郑州 450001) 摘 要：针对列车运行故障图像检测问题，提出了一种基于视觉感知机制的图像故障检测方法，实现了列车摇枕裂纹故障的高 效率少样本检测。该方法首先基于ICA模型从图像序列中学习初级视皮层中简单细胞感受野；然后，计算正常图像和故障图像 神经元的响应，找出对刺激响应较强烈的神经元，输出其对应的内容，进行故障检测。实验结果表明，该方法具有较高的故障检 测率，同时能够利用少量样本实现对大量图像的故障检测。 关键词：视觉感知；感受野；故障图像；裂纹 中图分类号：TP2 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510．8040 Fault-image detection algorithm based on visual perception Lu Peng ，Li Yongqiang ，Wang Zhizhong ，Jiao Kun。 (J School of Electrical Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China； 2 The Great Wall Information Technology Co．Ltd ofHenan Province，Zhengzhou 450001，China) Abstract：A method based on visual perception mechanism is proposed for solving the problem of fault—image detec— tion of running train．The detection of swing bolster crackle can be achieved in high efficiency and with small sam— pies．Firstly，the receptive field of simple cells in primary visual cortex is obtained from the image sequence using ICA mode1．Secondly，the neuron response of normal and fault images are calculated，then the neuron that responds stronger to the stimulus can be found out，and its corresponding content for fault detection can be outputted as wel1． Experiment results show that the method has a high fault．-detection rate and can achieve fault detection of large Bum·- ber of images using small samples． Key words：visual perception；receptive field；fault image；crackle 基于独立分量分析(ICA)模型从列车图像序列中学 1 引 言 习初级视皮层中简单细胞感受野，计算正常图像和故障