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摘要
为了提升传统货运列车车轮对缺陷状态参数在线检测方法存在的检测精度低问题，结合数据挖掘技术，提出一种基于数据挖掘技术的货运列车车轮对缺陷状态参数在线检测方法。对货运列车车轮对原始数据进行小波包降噪以及阈值二值化处理，去除图像中的噪声。通过图像中辐板孔回波在空间域存在的周期性基本特征，利用图像互关法有效提取辐板孔回波的周期性特征，消除周期性产生的干扰。最后利用数据挖掘技术，获取货运列车车轮对的缺陷质心以及面积，同时在原始数据中定位缺陷，有效实现货运列车车轮对缺陷状态参数在线检测。仿真实验结果表明，所提方法具有较高的检测精度，同时误检率以及漏检率较低。
