钢轨的三维全参数智能化检测方法
【专利摘要】本发明公开了钢轨的三维全参数智能化检测方法，属于钢轨检测技术领域；它包含以下步骤：钢轨表面图像采集；光源；在计算机视觉系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征参量，使成像质量不受物体位置；钢轨缺陷深度处理；在用激光扫描仪连续扫描钢轨前，首先将标定板放于钢轨踏面，通过扫描仪自带软件校正基准面，使标定板所在平面Z0=0。然后让激光扫描仪扫描一段无缺陷钢轨，将所得数据求和取平均，得到一行无缺陷的钢轨表面相对于基准面的数据。能有效减少缺陷误判率和漏检率。能准确检测出钢轨缺陷的位置、大小及深度，为钢轨表面缺陷检测提供一种成本低、检测精度高的快速有效新途径。
【专利说明】
钢轨的三维全参数智能化检测方法
技术领域
[0001]本发明涉及钢轨检测技术领域，具体涉及钢轨的三维全参数智能化检测方法。
[0002]【背景技术】:
在我国的交通运输行业中，铁路运输发挥着不可替代的作用。
[0003]铁路运输是一种陆上运输方式，以两条平行的铁轨引导火车。铁路运输是其中一种最有效的已知陆上交通方式。铁轨能提供极光滑及坚硬的媒介让火车的车轮在上面以最小的摩擦力滚动。这样，在火车上面的人会感到更舒适，而且节省能量。如果配置得当，铁路运输可以比路面运输运载同一重量客货物时节省五至七成能量。而且，铁轨能平均分散火车的重量，令火车的载重力大大提高。
[0004]为保证铁路运输的安全、快速，除了对钢轨高平直度、高热处理强度和高精度的要求外，对钢轨的表面质量也提出了更为严格的要求。而表面缺陷则是衡量钢轨表面质量的一个重要技术指标，也是保证铁路运行安全的重要保障。近几年，世界各国加强了对钢轨表面缺陷检测的研究，许多发达国家已自行研制出高速轨检车，如意大利MERMEC Group公司开发的Rail Profile System(RPS)、澳大利亚SY00970轨道扫描试验车以及俄罗斯的BFSM检测系统等，许多学者对基于机器视觉的表面检测技术也做了深入的研究工作。目前，国内常用的钢轨表面检测方法主要有人工目视法、磁场法和电涡流法。但是人工疲劳、环境恶劣等各方面的因素致使检测受到局限。
[0005]—些通过二维图像进行识别的方法，无法给出量化的缺陷深度信息，一些细小孔洞等难以用二维图像识别的方法将其检测出来。
【发明内容】
针对上述问题，本发明要解决的技术问题是提供一种设计合理、操作方便、稳定性好的钢轨的三维全参数智能化检测方法。
[0006]本发明的钢轨的三维全参数智能化检测方法，它包含以下步骤:
1、钢轨表面图像采集
1.1光源;在计算机视觉系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键;光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征参量，使成像质量不受物体位置变化的影响。
[0007]1.2、相机与镜头;考虑到钢轨生产线生产速度为1.5 m/s(5.4 km/h)，系统精度设计为±0.2 mm，拍摄视场为300 mm，可推算出相机的参数如下:
①C⑶分辨率;选择分辨率为2 048像素的相机，实际精度为300/2 048=0.14 mm。
[0008]②CCD线扫描频率若纵向分辨率为0.2mm，则可得到线阵CCD的水平扫描频率:HSF=V/R=5.4/0.2=27 kHz ;选用型号为raL2048_48 gm的线扫描黑白相机。该相机最大行频48 kHz，分辨率为2 048，镜头选择固定焦距50 mm的C口镜头。由于相机本身属于千兆以太网接口，因此直接通过网线将采集图像传输回计算机而不用图像采集卡。
[0009]2、钢轨区域定位;摄像机采集的图像中除了钢轨表面区域外还包含其他背景区域，去掉无关的背景区域能大幅减少存储空间和运算时间，能有效提高检测结果的有效性；通过对采集的图像进行观察和分析发现:钢轨区域相对于图像背景区域灰度差异明显，钢轨所在区域的灰度值比背景所在区域的灰度值高
3、图像分割算法;为降低噪声对图像处理效果的影响，具体步骤如下:
3.1求出图像中最小灰度值Zmin和最大灰度值Zmax，令阈值初值T0=(Zmin+Zmax)/2;
3.2根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分，并分别求出两区域的像素平均灰度值，记为μ?和μ2;
3.3求出新阈值为了1^+1=化1+42)/2汰=1，2，3丨;
3.4重复(3.2)-(3.3)，直到Tk+l=Tk，结束循环并跳转至(3.5);
3.5此时得到的Tk为最佳阈值，将大于Tk的部分判定为目标，灰度值设为255;将小于Tk的部分判定为背景，灰度值设为O，再对图像进行二值化操作
4、钢轨缺陷深度处理
在用激光扫描仪连续扫描钢轨前，首先将标定板放于钢轨踏面，通过扫描仪自带软件校正基准面，使标定板所在平面ZO=O。然后让激光扫描仪扫描一段无缺陷钢轨，将所得数据求和取平均，得到一行无缺陷的钢轨表面相对于基准面的数据。本发明操作时，二维视觉能够明显地提取裂纹、乳痕、结疤等缺陷，但也容易将小凹坑等缺陷区域判定为非缺陷。利用激光扫描仪获得的深度数据，可以快捷地判定出深度大于0.5 mm的凹坑等缺陷，但由于受扫描仪本身检测精度影响，很难检测出裂纹等平面缺陷。因此，适当地将二维视觉与三维视觉的结果融合起来能大大提高系统的准确度。采用“并”操作进行融合，即根据二维图像中缺陷区域的位置求得每个区域的最大缺陷深度;将缺陷二维特征与三维特征组成一组特征描述向量，共同表示缺陷。本发明的有益效果:能有效减少缺陷误判率和漏检率;能准确检测出钢轨缺陷的位置、大小及深度，为钢轨表面缺陷检测提供一种成本低、检测精度高的快速有效新途径。
【具体实施方式】
[0010]本【具体实施方式】采用以下技术方案:它包含以下步骤:
1、钢轨表面图像采集
1.1光源;在计算机视觉系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键;光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征参量，使成像质量不受物体位置变化的影响。
[0011]1.2、相机与镜头;考虑到钢轨生产线生产速度为1.5 m/s(5.4 km/h)，系统精度设计为±0.2 mm，拍摄视场为300 mm，可推算出相机的参数如下:
①C⑶分辨率;选择分辨率为2 048像素的相机，实际精度为300/2 048=0.14 mm。
[0012]②CCD线扫描频率若纵向分辨率为0.2mm，则可得到线阵CCD的水平扫描频率:HSF=V/R=5.4/0.2=27 kHz ;选用型号为raL2048_48 gm的线扫描黑白相机。该相机最大行频48 kHz，分辨率为2 048，镜头选择固定焦距50 mm的C口镜头。由于相机本身属于千兆以太网接口，因此直接通过网线将采集图像传输回计算机而不用图像采集卡。
[0013]2、钢轨区域定位;摄像机采集的图像中除了钢轨表面区域外还包含其他背景区域，去掉无关的背景区域能大幅减少存储空间和运算时间，能有效提高检测结果的有效性；通过对采集的图像进行观察和分析发现:钢轨区域相对于图像背景区域灰度差异明显，钢轨所在区域的灰度值比背景所在区域的灰度值高 3、图像分割算法;为降低噪声对图像处理效果的影响，具体步骤如下:
3.1求出图像中最小灰度值Zmin和最大灰度值Zmax，令阈值初值T0=(Zmin+Zmax)/2;
3.2根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分，并分别求出两区域的像素平均灰度值，记为μ?和μ2;
3.3求出新阈值为了1^+1=化1+42)/2汰=1，2，3丨;
3.4重复(3.2)-(3.3)，直到Tk+l=Tk，结束循环并跳转至(3.5);
3.5此时得到的Tk为最佳阈值，将大于Tk的部分判定为目标，灰度值设为255;将小于Tk的部分判定为背景，灰度值设为O，再对图像进行二值化操作
4、钢轨缺陷深度处理
在用激光扫描仪连续扫描钢轨前，首先将标定板放于钢轨踏面，通过扫描仪自带软件校正基准面，使标定板所在平面ZO=O。然后让激光扫描仪扫描一段无缺陷钢轨，将所得数据求和取平均，得到一行无缺陷的钢轨表面相对于基准面的数据本【具体实施方式】操作时，二维视觉能够明显地提取裂纹、乳痕、结疤等缺陷，但也容易将小凹坑等缺陷区域判定为非缺陷。利用激光扫描仪获得的深度数据，可以快捷地判定出深度大于0.5 _的凹坑等缺陷，但由于受扫描仪本身检测精度影响，很难检测出裂纹等平面缺陷。因此，适当地将二维视觉与三维视觉的结果融合起来能大大提高系统的准确度。采用“并”操作进行融合，即根据二维图像中缺陷区域的位置求得每个区域的最大缺陷深度;将缺陷二维特征与三维特征组成一组特征描述向量，共同表示缺陷。本【具体实施方式】能有效减少缺陷误判率和漏检率。能准确检测出钢轨缺陷的位置、大小及深度，为钢轨表面缺陷检测提供一种成本低、检测精度高的快速有效新途径。
[0014]以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征以及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
【主权项】
1.钢轨的三维全参数智能化检测方法，其特征在于它包含以下步骤: (1)、钢轨表面图像采集 (1.1)、光源;在计算机视觉系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征参量，使成像质量不受物体位置变化的影响； (1.2)、相机与镜头;考虑到钢轨生产线生产速度为1.5m/s(5.4 km/h)，系统精度设计为±0.2 mm，拍摄视场为300 mm，可推算出相机的参数如下: ①CCD分辨率;选择分辨率为2 048像素的相机，实际精度为300/2 048=0.14 mm；②CCD线扫描频率若纵向分辨率为0.2 mm,则可得到线阵CCD的水平扫描频率:HSF=V/R=5.4/.0.2=27 kHz;选用型号为raL2048-48 gm的线扫描黑白相机;该相机最大行频48 kHz，分辨率为2 048，镜头选择固定焦距50 mm的C口镜头；由于相机本身属于千兆以太网接口，因此直接通过网线将采集图像传输回计算机而不用图像采集卡； (2)、钢轨区域定位;摄像机采集的图像中除了钢轨表面区域外还包含其他背景区域，去掉无关的背景区域能大幅减少存储空间和运算时间，能有效提高检测结果的有效性;通过对采集的图像进行观察和分析发现:钢轨区域相对于图像背景区域灰度差异明显，钢轨所在区域的灰度值比背景所在区域的灰度值高； (3)、图像分割算法;为降低噪声对图像处理效果的影响，具体步骤如下: (3.1)求出图像中最小灰度值211^11和最大灰度值2111&1，令阈值初值1'0=(21^11+2111&1)/2; (3.2)根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分，并分别求出两区域的像素平均灰度值，记为μ?和μ2; (3.3)求出新阈值为了1^+1=化1+42)/2汰=1，2，3丨； (3.4)重复(3.2)-(3.3)，直到Tk+l=Tk，结束循环并跳转至(3.5); (3.5)此时得到的Tk为最佳阈值，将大于Tk的部分判定为目标，灰度值设为255;将小于Tk的部分判定为背景，灰度值设为0，再对图像进行二值化操作； (4)、钢轨缺陷深度处理 在用激光扫描仪连续扫描钢轨前，首先将标定板放于钢轨踏面，通过扫描仪自带软件校正基准面，使标定板所在平面ZO=O;然后让激光扫描仪扫描一段无缺陷钢轨，将所得数据求和取平均，得到一行无缺陷的钢轨表面相对于基准面的数据。
【文档编号】G01N21/95GK106093071SQ201610698834
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年8月22日 公开号201610698834.3, CN 106093071 A, CN 106093071A, CN 201610698834, CN-A-106093071, CN106093071 A, CN106093071A, CN201610698834, CN201610698834.3
【发明人】陈志远, 王盛杰, 苏辉, 叶剑鸣
【申请人】合肥德泰科通测控技术有限公司