基于HALCON的钢轨表面缺陷检测技术研究

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1、基于HALCON的钢轨表面缺陷检测技术研究庚兴兵徐志根西南交通大学信息科学与技术学院摘要：针对当前检测钢轨表面缺陷存在的效率低、易漏检误检问题，提出一种基于HALCON图像处理软件开发的钢轨表而缺陷检测方法，实现测量过程中对缺陷图像的识别和处理。通过钢轨模拟检测平台采集钢轨表面图像，利用HALCON软件对获取的原始图像进行预处理、边缘检测、目标特征提取，计算相关几何特征信息并定位钢轨表面缺陷。实验表明，该方法具有较高的测量精度和测量效率，能够满足实际应用，为钢轨表面缺陷在线检测提供了新的途径。关键词：钢轨检测；HALCON;图像处;缺陷;作者简介：庚兴兵，在读硕丄

2、研究牛；作者简介：徐志根，教授。收稿日期：2017-06-07RailsurfacecrackdefectbasedonHALCONTUOXingbingXUZhigenSchoolofInformationSciencesandTechnology,SouthwestJiaotongUniversity;Abstract：Aimingattheexistingproblemsofinefficiency,leakanderrorinthedetectionofrailsurfacedefects,thisarticlepresentedamethodtodete

3、ctthesurfacedefectsofrailbasedonHALCONsoftware,andimplementfunctionsofrecognixingandprocessingofdefectimages.ThemethodwastoacquirerailsurfaceimagesbyaSimulativcrailtestplatf001，preprocesstheoriginalimages,detectedge,extractfeaturesbyusingHALCONsoftware,calculateandcalibratetherelevant

4、geometricalinfonnationofdefects,getthepositionofdifferentkindsofdefectsfinal1y.Theexperimentshowedthatthismethodwaswithhighmeasuringprocisionandofficicncy,andcouldmeetthepracticalapplication，providedanewwayforon-linemeasurementforrailsurfacedefects.Keyword：ra订detection;HALCON;imagepro

5、cessing;defect;Received：2017-06-07钢轨作为轨道交通系统屮车辆运动的载体，其表面平顺性和缺陷检测对轨道交通的安全运行至关重要。传统的钢轨检测是通过人工巡检的方式检测钢轨表而缺陷，包括目视法、电涡流法和磁粉法，容易受环境和人为因素的影响，效率低下,且易漏检误检，无法满足轨道交通需求的增长及辺。近年来，随着计算机技术和图像处理技术的发展，钢轨缺陷检测手段也在不断进步，基于图像处理的轨道表面缺陷检测技术正蓬勃发展，为钢轨检测提供低成本、高效率、高可靠的途径，节省了人力物力资源，并且提高了检测精度，具有重大的实用意义固。本文研究一种基于HA

6、LCON图像处理软件的钢轨表面缺陷检测方法，通过钢轨在线检测平台获取钢轨表面图像，利用HALCON进行缺陷识别和特征参数计算等操作，对处理结果进行人机界面显示。1轨道表面数据生成如图1所示，利用安装在模拟检测平台下方的高速线阵相机，在辅助光源系统的配合下，对物体成像并放大，然后经过图像釆集卡将原始模拟信号转换为计算机能够接受和处理的数字信号，形成数字图像。光源系统图1模拟检测平台下载原图将获得的图像传入处理计算机内，以一个像素矩阵(MXN的矩阵)表示，后续对数字图像的处理，就是对矩阵序列进行一系列变换和操作的过程。表示如式(1):/(X』)二fMMO)/(o,i)

7、/(U)/(M—1,0)2图像处理软件HALCON当前视觉处理系统中，关注更多的是硬件的选取，通过一定的算法，利用MicrosoftVisaul软件编程实现对目标的识别，这些通用的方法，针对不同的目标，处理算法不同，开发难度大、周期长。HALC0N是一款具有底层图像处理到高级的模式识别功能的专业、针对性强的图像处理软件，内含丰富的封装好的图像处理函数，可直接调用封装函数进行模块化编程设计，能够起到降低开发难度和开发周期的作用。HALCON为许多图像获取设备提供硬件接口以及开放的软件接口，能识别多种图片格式，II可以与C、C++、Visualbasic等多种常用编程

8、语言结合［