基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法

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1、第33卷第11期计算机工程2007年6月Vol.33No.11ComputerEngineeringJune2007·工程应用技术与实现·文章编号：1000—3428(2007)11—0236—03文献标识码：A中图分类号：TP274基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法1211刘蕴辉，刘铁，王权良，罗四维(1.北京交通大学计算机研究所，北京100044；2.中国铁道科学研究院基础设施检测中心，北京100081)摘要：对铁路轨道表面缺陷进行检测是保证铁路运输安全的重要手段之一，该文采用计算机图像处理技术对铁路轨道表面的缺陷进行自动化检测，提出了轨道表面缺陷检测的系统设计方案，

2、给出了一种利用图像灰度信息的快速、实时检测算法。实验验证了算法的有效性和高效性。关键词：轨道；表面缺陷；检测算法；实时RailSurfaceDefectsDetectionAlgorithmBasedonImageProcessing1211LIUYunhui,LIUTie,WANGQuanliang,LUOSiwei(1.InstituteofComputer,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044;2.InfrastructureInspectionResearchInstitute,ChinaAcademyofRailwayS

3、ciences,Beijing100081)【Abstract】Detectingtherailsurfacedefectsisoneoftheimportantmeanstoguaranteesafetransportation.Thispaperadoptstheimageprocessingtechniquetodetectthedefectsautomatically.Adetectionsystemschemeisdesignedandthedetectionalgorithmisstudiedwithemphasis.Itputforwardsarapidre

4、al-timedetectionalgorithmbasedonthepixelsbrightness.Experimentverifiesthevalidityandhighefficiencyofthealgorithm.【Keywords】Rail;Surfacedefect;Detectionalgorithm;Realtime[3]1概述测，这种方法实现简单但对获取设备有特殊要求，意大利铁路轨道表面擦伤、剥离和皱褶的缺陷对轮对、轴承等的Nitti等人使用梯度方法，通过考察轨道表面图像像素灰度造成了很大损害。车轮在表面有缺陷的轨道上运动时，周期值的变化情况来检测损

5、伤，并使用神经网络分类器实现损伤[4]性冲击引起整个车辆、轨道系统的耦合振动，不仅会缩短火的自动分类，该方法由于需要计算梯度，因此算法的时间车各部件的使用寿命，而且是造成车辆颠覆、燃轴、切轴的复杂度较高，Mandriota通过分析轨道表面的纹理特征给出了[5]重要原因，对铁路轨道进行缺陷检测是保证铁路运输安全的皱褶这类特定缺陷的检测方法，而国内在轨道表面缺陷检重要手段。我国长期以来轨道表面缺陷的检测一直依赖人工测方面研究较少，多是检测车轮踏面擦伤以及车轮外形检测，巡检，效率低下，检测结果受巡检人员的经验、责任心、天对轨道的检测也集中在轨道内部的探伤检测。气情况等因素的影响

6、，另外巡检人员的人身安全也是需要关2系统设计注的问题。随着对高速铁路交通需求的增长，需要研制自动本文给出了一个具有模块化结构的轨道表面缺陷检测系铁轨缺陷检测系统来替代人工。统设计方案，该系统包括如下的主要部分：图像获取子系统，国家“中长期铁路网规划”提出，到2020年我国将建设图像处理子系统，通信子系统以及可视化显示子系统。每个客运专线和城际客运系统12000km以上，车辆最高运行速度子系统又包括几个功能模块，整个系统的完整结构见将达到200km/h以上，速度的大幅提高对钢轨表面提出了更图1(a)。图像获取子系统实时采集现场的轨道图像，并通过高的要求，主要体现在高安全性、

7、高平直度、高的几何尺寸数据传输模块传送到图像处理子系统，该子系统中的数据分精度等方面。其中高安全性不仅反映在优良的韧塑性及焊接析与处理模块检测出轨道表面的缺陷位置及大小并分类，指性能等方面，还反映在钢质洁净，表面无缺陷等方面。钢轨出轨道缺陷类型，并将处理数据进行存储，通信子系统完成表面无缺陷，有利于提高抗疲劳性能、安全性能，延长钢轨各个处理器、监控器中间的通信功能，将图像处理子系统处的使用寿命，是客运专线铁路钢轨的基本要求，也符合客运理后得到的结果数据传送到远程的可视化显示子系统，以图[1]专线铁路要求。在当前铁路客运专线建设