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基于机器视觉的轨道缺陷识别方法研究

  • 发布日期:2017-04-19
  • 责任编辑:lgg
  • 论文字数:38547
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1 绪论 
 
1.1 论文研究背景及意义
“十二五”规划以来,我国加大铁路建设,铁路营业里程增速明显加快,铁路客货运呈现高速、重载的发展趋势。截止 2012 年,我国铁路客货运周转量达 292 百亿吨每公里,旅客周转量达 98 亿人每公里;截止 2014 年,我国铁路运营里程 12 万公里,全年旅客发送量达 16.7609 亿人次。根据国家统计局的数据,2014 年中国铁路运营里程已经达到 11.18 万公里,仅次于美国位居世界第二位,其中高铁运营里程达到 1.6 万公里,占世界的 60%以上。铁路运输的日益繁忙及干线列车高速重载的发展,对铁路的现代维修与养护提出了很高的要求。 钢轨、轨枕、扣件和道砟组成的轨道是铁路的重要基础设施[1]。由于行车载荷及自然环境对运营线路的长期影响,轨道区域会产生钢轨表面伤损、轨枕破损、扣件丢失、整体道床开裂等病害,对铁路的安全运营形成极大的威胁[2]。钢轨表面的擦伤、褶皱等缺陷会对机车轮对和轴承造成磨耗,且随着伤损程度的不断增加时,钢轨会出现突然断裂或崩塌,这将引起后果异常严重的列车事故[3];而扣件的缺失会导致钢轨松动,长期以往钢轨将出现变形、崩塌等问题,严重时会直接导致列车脱轨。为保障铁路的安全运输与运营效率的提高,需对轨道关键部分进行定期巡检,尽早发现并处理轨道缺陷,同时为轨道病害的防治提供有效地数据支持。因此,需要对轨道线路常见病害钢轨表面缺陷、扣件缺失等进行定期巡检、并系统性的记录检测数据[4]。 近年来机器视觉成为检测领域的热门,由于检测过程中各测量器件仅通过光与被测物体接触,机器视觉技术具有非接触式、连续性和在线检测的特点,而且测量精度高、成本低和速度快,尤其适合于在复杂环境条件下进行长时间、高精度、重复性的工作[5-7]。而这恰好符合轨检系统要求,因此利用机器视觉技术能更好的在高速、重载的铁路发展环境下实现轨道自动化检测[8]。 
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1.2 国内外研究现状与分析 
目前国外基于非接触式视觉检测研发生产了基本可代替人工巡检的自动化巡检车系统。其总的特点是高度自动化、检测精度高和有效记录缺陷位置,能够有针对性地指导线路的维修与养护工作。美国 ENSCO 公司研制的 VIS 轨道视频综合检测车[10],采集途经线路的场景图像、轨道各部件和道床路基的高分辨率黑白图像,并自动判别PANDROL 扣件是否正常[11]。意大利 Mermec Sp A 公司研制了高速多功能检测车,该轨检车运用光学激光技术,进行了对轨距断面,钢轨顶纵、横向断面和轨道几何尺寸等的非接触式检测。现有的轨道检测系统还有法国的 IRIS320 系统,如图 1.1(a)所示;德国的阿基米德综合检测车,如图 1.1(b)所示;美国的 Image Map's track inspection 系统;日本的 East-i 系统,如图 1.1(c)所示;澳大利亚的 EM-250 系统等[12-14]。我国目前已研发出五代综合轨检车:GJ-3 型、GJ-4 型、GJ-4G 型、GJ-5 型、0 号,如图 1.2 所示。由于轨检车造价高昂,各铁路局保有量有限,无法应用于线路的日常巡检[15]。其检测内容主要包括轨距、轨向、高低、三角坑、水平、车体加速度等,但缺少对钢轨磨耗、钢轨表面缺陷、扣件缺失等轨道缺陷的检测。  
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2 便携式轨道缺陷视觉检测系统设计 
 
根据机器视觉的基本原理,确定便携式轨道缺陷视觉检测系统设计方案,其主要包括图像采集、图像处理、数据记录和检测小车设计四个部分[25]。根据检测要求和现场条件进行设备选型,并设计便于调节的简易相机参数设置界面;在软件方面,提出快速有效的图像处理算法,并利用 Lab VIEW 完成程序编写。从系统使用便携性角度考虑,设计易于搬运、拆卸的轨检小车,并装载轨检系统进行现场实验验证。
 
2.1 基于机器视觉的检测系统设计思路 
本文将铁路沿线钢轨表面缺陷、扣件缺失作为检测对象,结合机器视觉技术非接触式高精度测量的特点,设计了便携式轨道缺陷视觉检测系统。该系统采用手推检测方式实现轨道缺陷自动化实时检测,在系统整体设计时应考虑满足如下要求: (1)  系统硬件结构应具有便携式特点,易于拆卸、方便携带。 (2)  检测系统的体系结构应充分考虑实际线路的检测环境状况,如现场检测空间提供的可拍摄条件、外界光源对系统的干扰程度、在恶劣环境下对系统的正常运行能力[26]。 (3)  对检测系统整体成本有所控制,避免造价过高不利于检测设备的推广使用。 轨道缺陷检测系统主要利用密闭遮光加辅助光源的方式进行轨检图像的高效获取,通过图像处理模块在线处理,利用人工交互系统对检测结果进行实时显示,并自动生成检测报表以便后续复检。 
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2.2 总体方案设计 
系统需要各个模块之间相互配合才能实现其检测功能。对系统各项功能,各模块之间应不同分工。 (1)  图像数据采集功能。主要采集铁路的路面图像,并需要通过照明装置、遮光装置尽量减少外界光源的影响,为系统提供稳定的高质量图像; (2)  数据实时处理分析功能。在保证检测准确率的前提下,提高算法运算速度。将已有图像处理方法结合检测目标特征进行改进,以降低运算复杂度,实现采集图像中钢轨表面缺陷和扣件缺失的实时检测; (3)  人机交互操作、结果显示与记录功能。针对现场工作人员的实际情况设计简易的人机交互操作。人机交互系统提供实时检测画面,工作人员可对检测结果进行现场确认,并对系统参数及时调整以保证系统最佳的运行状态。人机交互系统界面可显示检测结果实时动态波形,此外还具有数据自动分类记录与打印报表功能。该功能可用于针对轨道状态的预测分析和指导维护人员现场施工。 依据系统检测方案,将系统总体框架分为:图像采集装置、算法与软件实现和人机交互系统、检测设备 4 个部分。 (1)  检测设备 为满足轨道设备对便携性要求需求,其外形参考金属探伤车的设计,搭建可直接行驶于铁路轨道的轨检小车,并在钢轨表面设计遮光罩,小车具有良好的扩展性,以适应快速发展的铁路对轨检的需求。 (2)  图像采集装置 图像采集装置主要由 CCD 相机、光源、图像采集卡组成。CCD 相机生成轨道区域图像的原始数据,经图像采集卡采集图像数据并送入计算机处理系统。 
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3  基于轨道色相特征的区域定位算法 ............ 15 
3.1  轨道色相特征分析 ......... 15 
3.2  钢轨表面区域定位 ......... 17 
3.2.1  搜索 H 值突变点 ........... 18 
3.2.2  判定钢轨边界点 ............ 19 
3.2.3  表面边界判定 ...... 20 
3.3  扣件区域定位 ....... 21
3.4  小结 ............. 22 
4  钢轨表面缺陷检测 .......... 23 
4.1  钢轨表面缺陷类型 ......... 23 
4.2  钢轨图像预处理 ............. 23
4.3  钢轨表面缺陷识别 ......... 26
4.4  小结 ............. 28 
5  扣件缺失检测 ........ 29 
5.1  扣件特征分析 ....... 29 
5.2  扣件区域图像预处理 ..... 29
5.3  扣件缺失识别 ....... 33 
5.4  小结 ............. 36
 
6 系统实现及实验分析 
 
前面几章介绍了基于机器视觉轨道缺陷识别方法的原理,并围绕缺陷识别的几个关键技术进行了研究,如目标区域快速定位方法、钢轨表面缺陷检测方法、扣件弹条丢失判别方法。在此基础之上,针对铁路轨道缺陷识别方法的应用,设计并实现了基于目标区域快速定位的轨道区域缺陷识别的实时视觉检测系统,进行了实验室数据分析和现场实验验证。
 
6.1 系统实现 
根据基于机器视觉的轨道缺陷检测方法,本文设计了便携式轨道缺陷视觉检测系统,并开发了便携式轨道缺陷视觉检测样机,如图 6.1 所示。样机各部件可快速组装、拆卸,以单人手推方式完成线路上钢轨表面缺陷和扣件缺失的日常巡检和记录工作。根据系统检测要求,设计图像遮光采集装置。如图 6.2 所示,该装置可有效的避免外界光源直射的干扰,同时利用辅助 LED 光源为图像采集提供了稳定的光源环境。有效的相机位资调整装置使相机以最适合视角进行拍摄。 
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结    论 
 
轨道缺陷检测对铁路的安全运营具有重要意义。视觉检测是进行非接触式、长距离、实时检测的最有效手段。本文将工业应用较为成熟的机器视觉应用到轨道检测中,提出了视觉轨道缺陷识别系统,设计了基于便携式轨检小车的动态检测方案,分析了检测系统中照明方案、设备选型、交互界面等图像采集问题,利用轨道图像中色相值特征、几何位置特征,直接对原始图像进行了目标区域定位,再针对钢轨表面缺陷和扣件缺失的不同特征分别进行检测记录,并对该系统进行实验。 主要研究成果: 
(1)  建立了基于机器视觉的轨道缺陷识别方案;通过加设遮光装置,保证了轨道图像的高质量获取;考虑检测便携性,设计了可拆卸的轨检小车支撑结构;为便于检测人员获取详细缺陷信息,开发了轨道缺陷在线监测界面人机交互系统。 
(2)  分析了实际运营线路的两种类型轨道(木枕、混凝土枕)区域采集图像中不同部件分布特征,针对等分线处钢轨与其他部件相邻点 H 值突变的特性,提出了一种利用钢轨 H 值突变特征的钢轨表面区域快速判别方法,再结合扣件位于钢轨与轨枕的十字交叉区域的特征,实现了钢轨表面、扣件区域的快速定位。 
(3)  利用基于行程编码的形态学处理方法,解决了缺陷边缘轮廓提取时容易出现的毛刺、断边问题;基于链码方向的轮廓跟踪法保证了缺陷特征的快速、准确记录。与利用神经网络、支持向量机等分类方法相比,仅利用长宽比进行缺陷简单分类方便于轨道缺陷的记录,同时缩短了运算时间。
(4)  通过开关型中值滤波实现了在图像去噪的同时保留扣件弹条边缘特征清晰;利用梯度幅值实现 Canny 边缘检测中双阈值自适应,克服了外界光照强度动态变化对扣件边缘提取的影响;结合扣件弹条边缘曲线投影的模板匹配方法,大大提高了运算速度,保证了扣件缺失检测满足系统检测的实时性要求。 本文最终实现了便携式轨道缺陷视觉检测系统,并进行了实验室和现场实验。经过实验验证,基于 H 值特征的表面区域定位算法在 500lx~100000lx 的光照强度范围内具有很好的适应性,最大定位时间为 4.65ms、最大定位失败率为 5%;钢轨表面缺陷检测的实时检测速度达到 2m/s,可实现人工手推步行的实时检测;扣件缺失检测中处理每张图片的时间达 245.61ms,保证了便携式轨道缺陷视觉检测系统的实时性。该系统可在一定程度上代替人工巡检,实现了轨道缺陷的数字化管理。   
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