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基于机器视觉的铁路轨道表面缺陷的检测

发表时间:2022-12-05 14:15

铁路是我国重要的交通方式,在交通运输体系中占有骨干地位。我国铁路系统已经过六次大面积提速改造工程,引进和发展的高速铁路时速350km/h 以上,同时重载铁路运输因其运输量大、经济效益高而使用率高,因此高铁轨道的负荷越来越重。虽然随着金属冶炼技术及无损探伤技术的发展,高铁轨道内部原始损伤出现的概率越来越小,但是由高铁轨道表面缺陷引发高铁轨道内部伤损的风险依然较大。高铁轨道表面缺陷的主要类型有剥落、划痕、裂纹、结疤等,这些表面缺陷会引起高铁轨道内部伤损,进而导致高铁轨道出现断裂或脱轨。及时发现高铁轨道表面缺陷,是防止高铁轨道伤损扩大、确保铁路交通安全的最好措施,因此高铁轨道表面缺陷的检测是铁路系统日常检测维护的重要方面。高速铁路轨道安全检测技术已成为维护高速铁路运营安全的基石。

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轨道表面缺陷容易造成重大列车事故

迄今为止,我国铁路部门还主要依靠人工巡检的方法检测高铁轨道伤损。日常巡检以人工肉眼观察、重点路段检查、经验检测为主,铁路工人按月、季、年定时巡检。巡检过程一般以工人的个人经验为主,辅助一些简单仪器,工人在巡检过程中发现问题后记录并上报维护部门。这种现行的人工巡检效率低、检测精度低、安全隐患大,并容易引发巡检人员的心理及生理问题。

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人工检测

机器视觉在一些不适合人工工作的环境中或人工难以满足工作要求的场所正逐步取代人工工作,在高速铁路系统的检测工作中也被逐渐应用。应用机器视觉原理的新装备将不断替代铁路工人的人工工作,并大大提高高速铁路维护的效率和准确性。

国内外对高铁轨道检测的成熟技术主要集中在高铁轨道内部缺陷检测及高铁轨道部件丢失的检测,基于机器视觉的高铁轨道表面缺陷检测则是未来高铁轨道检测的主要趋势,而且还有很多技术需要研究和改进。

铁路轨道机器视觉检测系统


一、应用要求:

1、检测速度:在视觉检测设备以 120km/h 运动的条件下,能够满足对高铁轨道表面伤损动态采集、图像浏览和大容量数据的压缩、存储和数字化管理等要求,实现车载检测系统的精确定位和里程同步功能。

2、表面伤损测量精度:能够提取图像中高铁轨道表面的擦伤、剥离、脱落、鱼鳞纹、高铁轨道顶面光带等信息,精度为横向2mm,纵向3mm;

3、检测准确率:高铁轨道表面缺陷的检测准确率不低于95%;

4、图像存储容量:图像采集软件能连续实时按距离采集、存储和显示轨道表面图像,图像数据包括图像的采集时间、里程线路等信息,存储能力不少于1,000km;

5、系统适应性:系统能满足各个时段,各种铁路环境使用,以及隧道环境,强烈阳光环境等恶劣环境;

6、允许温度:检测系统需要的工作温度为-25-+40℃;

7、检测结果:检测结果及相关信息应存储在数据库中并可以输出表格。

二、解决方案

视觉检测系统由高速线扫描相机采集高铁轨道图像,相机由安装在车轮上的旋转编码器触发,相机触发后与列车速度同步前行,相机每次触发扫描一行高铁轨道图像,每1024行组成一幅图像,由千兆网线传输到磁盘阵列存储。使用线光源为相机补光,线光源亮度可以由服务器控制。相机采集的图像,由图像处理计算机实时或在线处理,处理结果存储在数据库中。系统服务器、磁盘阵列及图像处理计算机之间通过TCP/IP进行网络通信。

1、光源的选择

目前,LED光源凭借其发光效率高、寿命长、成本低、功耗低、发光稳定等优点,被大量应用在机器视觉系统中。高铁轨道表面缺陷机器视觉检测系统对光源有着成本低、寿命长、稳定的要求,所以白色LED光源是比较理想的选择。由于,视觉检测系统将选用线扫描相机,因此视觉检测系统选择白色LED条形光源。

由于高铁轨道的物理特性,背光照明不可取,背光照明将无法显现高铁轨道表面的缺陷。高铁轨道表面平整,不存在复杂角度,漫反射照明不适用于高铁轨道表面的照明。同轴及多轴照明,虽然成像效果可能会比较好,但照明方案结构复杂,不利于维护也不能适应高铁轨道检测的现场环境。考虑到列车身的空间限制,光源与高铁轨道平行的暗/明域照明方案更适用。

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2、相机的选择

根据需求,选择Teledyne DALSA 公司的 Spyder3 GigE Vision 系列SG-14-01K80-00-R 型号的  


像素尺寸14μm,该相机可以实现完全编程,精确控制各个参数,相机具体参数如下:

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Spyder3 GigE Vision 相机参数型号

基于铁路轨道检测的需要对相机的一些关键参数进行设定。首先,对于相机图像的传输存在一个控制参数Image Timeout,在相机采集过程中,无论相机是否采集完一张图像,在Image Timeout 设定的时间内相机都将传输一张图像到工控机。因此当Image Timeout 值设定得太小,如果列车行驶速度太慢,会导致采集到的图像不完整,即相机只采集了一部分图像便将图像传输到了工控机,如图所示,将Image Timeout参数设置为最大值60s。

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3、光学镜头的选型

高铁轨道表面与扣件和道钉有 192mm 的高度差,普通镜头景深小,无法同时正确采集轨道表面与扣件、道钉的图像,因为不在景深范围内的图像无法正确聚焦。且当相机或被拍摄对象有器械振动时,普通镜头无法产生清晰的图片。而远心镜头具有高分辨率、超宽景深、超低畸变以及独有的平行光设计,可以在一定的物距范围内,使图像保持相同的放大率,并且产生清晰的图像。远心镜头可分为物方远心、像方远心和两侧远心。物方远心镜头的物方主光线平行于光轴主光线的汇聚中心位于像方无限远,可以消除物方由于物距不一致而导致的成像放大倍率不同的问题。物方远心镜头成像示意图如下图所示。

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根据需求,选择 kowa LM50TC 远心镜头,以满足视觉检测系统在采集过程中轻微震动及被采集物体不在同一平面等使用环境。

4、成像效果

在高铁轨道上推动试验车,旋转编码器旋转,产生脉冲,触发相机扫描高铁轨道,通过调节光源的高度、角度、镜头的对焦、相机曝光时间等,可以得到清晰的图像。

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通过采集到的高铁轨道图像可以看到高铁轨道表面区域、高铁轨道扣件、道钉都在图像内,且图像清晰,符合视觉检测系统的设计要求。

5、高铁轨道表面缺陷快速检测算法流程

第一步,高铁轨道表面区域提取

高铁轨道表面区域只占高铁轨道表面图像的一部分,两侧为空白、扣件或道砟等,因此可以提取高铁轨道表面区域以减少后续图像处理的运算量,消除两侧区域对后续处理的影响。观察高铁轨道表面区域图像与两侧的图像,两个区域灰度值有明显的区分,因此本文提出了基于列投影的高铁轨道表面区域提取。

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第二步,图像预处理

图像去噪。高铁轨道图像的采集过程中由于光照不均匀、相机的振动的原因而引起噪声,而且线阵CCD相机也会因CCD的结构、材质、工艺的自身原因和信号数字化过程的量化噪声及传输中受到电磁干扰、信道干扰等而产生噪声。这些噪声的随机性使采集到的图像与真实图像产生了偏差,甚至会淹没图像中关键的缺陷信息,这会给后续的图像处理过程带来麻烦,因此图像处理的首先一步便是去除噪声。

图像增强。在图像采集过程中,由于光照环境或高铁轨道表面反光等原因,会造成高铁轨道图像整体光照不均的现象,这就导致了高铁轨道缺陷与高铁轨道背景之间对比度过小,影响缺陷的识别。因此,需要对高铁轨道图像进行图像增强,以达到突出图像中感兴趣细节或抑制某些细节的目的。

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第三步,缺陷区域定位

高铁轨道缺陷的灰度值与高铁轨道表面其他区域的灰度值有明显的差别,因此可以通过行投影获取缺陷区域的纵向位置,通过列投影获取缺陷区域的横向位置。在行投影和列投影之后,对高铁轨道是否存在缺陷可以进行判断,若不存在缺陷检测过程到此结束,若存在缺陷检测继续下一步。得到缺陷区域的位置后对缺陷区域进行后续操作与直接对整幅图像进行操作相比,可以大大减少图像处理算法的运算量。

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第四步,缺陷特征提取和冗余信息的模糊匹配

在高铁轨道的缺陷检测中,若每次采集1000km铁路线的图像,相机视场400mm,则每次采集的图像就有25万张,如果每张图像都进行一次完整的运算,那么整体运算量太大,影响检测的实时性。若对同一段轨道进行多次检测,还会产生大量冗余信息。

可以通过寻找图像之间的共性(提取表面缺陷的特征)以及减少冗余信息来减少运算量。

通过二值化分割得到的缺陷区域图像中白色部分即为高铁轨道表面缺陷,分析缺陷区域图像中的白色部分就能得到高铁轨道表面缺陷的特征信息,这些特征信息可以为铁路维护部门对缺陷分类及缺陷成因分析等后续工作提供数据。常用的特征信息如面积、周长、圆形度、长度和宽度、长宽比、矩形度、长轴和短轴、灰度均值、灰度方差。

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表现缺陷特征的提取

由于普通高铁轨道表面图像的高度相似性,只能通过位置和形态来识别冗余图像。图像采集过程中受光线、震动、噪声等影响,在不同采集情况下采集的缺陷经过图像处理后提取的位置信息不尽相同,因此,仅采用缺陷的位置信息难以判断两缺陷是否相同。缺陷的形态学信息也存在这种问题。因此,必须同时计算缺陷位置误差及形态相似度,从而进行模糊匹配。匹配算法包括以下步骤∶高铁轨道表面缺陷快速检测、缺陷形态信息和位置信息获取、位置检测及位置误差计算、相似度计算及相似度检测、模糊匹配。

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模糊匹配

6、图像采集和处理软件

图像采集软件需要完成的主要任务有用户管理、采集任务信息输入、相机连接、图像采集和存储、相机相关采集显示及修改等。相机参数除曝光时间在软件运作中可以自由设置外,其余参数均在系统运作之前设定,相机参数设定使用Teledyne DALSA相机的配套软件Sapera CamExpert 进行设置。用户登录后,软件自动识别系统中存在的相机,并显示连接界面,由用户确认相机后连接。

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DALSA Sepera CamExpert 软件界面

连接相机成功后,软件自动在数据库创建新的表,表的名称由采集任务开始的时间和采集任务信息组成。相机连接及数据库创建无误后软件采集主界面弹出。

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相机连接界面

图像处理软件使用的是Teledyne DALSA公司开发的强大的视觉检测工具Sherlock8。用户可以对高铁轨道图像进行缺陷检测,检测算法为本文提出的缺陷快速检测算法,在检测过程中,图像的缺陷会在被标记,并在窗口中显示检测进度。用户可以通过图像存储的文件夹打开高铁轨道图像,并对图像进行相关操作。

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