北京信息科技大学 王嘉宁 汤景然 蒋祝鹏 李博洋

扣件弹条是高速铁路的重要组成部分，一旦扣件弹条产生裂缝，将严重影响高速列车行驶的稳定性。本文分别对基于相位一致性的高速铁路扣件弹条裂缝检测算法和基于卷积神经网络的高度铁路扣件弹条裂缝检测算法，进行了详细的分析和探究，进而为提升高速铁路扣件弹条的检测效率和质量提供参考建议。

随着我国经济的高速发展，交通行业进步的速度也变得越来越快，高速铁路作为当前人们出行的主要方式，确保其稳定性和安全性是交通行业发展过程中的核心要素。高速列车在行驶的过程中需要与扣件弹条进行相互作用，因此，对扣件弹条的裂缝进行有效的检测工作，是确保高速列车稳定、安全运行的保障。

1 相位一致性的高速铁路扣件弹条裂缝检测算法

1.1 对扣件弹条裂缝进行定位

在相位一致的基础上对高速铁路扣件弹条的裂缝进行检测，首先要做的就是对扣件弹条的裂缝进行定位，通常情况下，技术人员在进行定位时都是采用相机来对裂缝进行图像采集，虽然可以使检测范围更小，检测结果更加准确，但由于相机的分辨率较低，因此对于扣件弹条裂缝的定位工作存在着一定的难度。

首先，在对扣件弹条裂缝进行图像采集之后，技术人员需要对图像进行一定的处理，使其分辨率更高，呈现更加清晰的图像。此时，技术人员要先对图像进行灰度化处理，以便于人眼对图像内容进行观察；……