8、铁路缺陷检测与苹果分级方法解析

铁路缺陷检测与苹果分级方法解析

铁路缺陷检测

在铁路安全检测中，利用BP神经网络进行铁路缺陷检测是一种有效的方法。

首先，关于数据处理，1 - 6通道定义了一个6字节的数组，先对0x80和掩码进行按位求和，然后右移一位来恢复6字节的原始数据。

BP神经网络模型

BP（反向传播）神经网络是最传统的神经网络，它使用反向传播算法。通过对样本数据的训练，不断修正网络权重和阈值，使误差函数沿负梯度方向下降并接近预期输出。当输入测试的B扫描数据时，每个神经元接收来自上一个神经元的输入信号（B扫描数据），信号通过加权连接传输，神经元将这些信号相加得到总输入值，再与阈值比较，经过“激活函数”处理得到最终输出。
- 若输出结果接近1，则判定包含轨头损伤数据，损伤数据对应的脉冲计数输出即为损伤的位置信息。
- 若最终输出结果接近0，则表示这是正常的B扫描数据，不返回位置信息。

损伤模式分类基于BP神经网络的操作流程如下：
1. 准备数据，对获取的B扫描数据进行解压、分析和恢复，得到左右轨18通道的原始B扫描数据并制作数据集。
2. 将超声B扫描数据输入铁路损伤检测系统，可直接作为神经网络输入。
3. 通过训练好的神经网络模型，根据判断规则确定损伤的分类结果。
4. 最终输出损伤数据的位置信息。

其流程图如下：

graph LR
    A[建立BP神经网络] --> B[BP神经网络训练初始化]
    B --> C[铁路缺陷数据检测]
    C --> D{训练结束?}