一种采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法，属于铁路基础设施检测领域。本发明专利技术的主要步骤为：采用三维成像系统获取轨道扣件三维形貌数据，并以轨道平面为深度图像水平基准面，转换为二维深度图像，在二维深度图像中先提取紧固件区域，然后在紧固件区域中，计算紧固件活动部件的浮起高度和旋转角度，综合利用浮起高度和旋转角度，判定扣件紧固件是否松动。本发明专利技术所提出的检测方法使用方便，不会改变现有铁路扣件结构，可有效检测多种类型扣件螺栓或螺帽松动，保障铁路安全运行。

A detection method of rail fastener looseness using depth image

【技术实现步骤摘要】
一种采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法
本专利技术涉及铁路基础设施检测领域，具体指一种采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法。
技术介绍
扣件是连接钢轨和轨枕的重要部件，其作用是将钢轨固定在轨枕上，保持轨距以及阻止钢轨发生相对于轨枕的纵横向移动，因此，扣件在保证轨道稳定性、可靠性方面起着十分重要的作用。螺栓和螺帽是确保扣件固定牢靠的关键，螺栓或螺帽一旦发生浮起，必然会导致扣件发生松动，进而造成严重的安全隐患。在铁路基础设施检测上，我国长期以人工和静态检测为主，养护费用高，强度高，安全性差，随着高速铁路迅猛发展，对铁路检测的自动化、实时性提出了更高的要求。目前，国内外已出现了一些基于图像的扣件检测缺陷检测方法，主要通过线阵相机拍摄扣件图像，通过图像处理算法，识别扣件缺陷。但是，现有的这些扣件检测系统都无法识别和检测扣件是否松动。专利CN201580000881X，公开了一种铁路扣件螺栓松动自动显示装置，该装置通过包括上下两层垫片，当上层垫片和下层垫片之间的摩擦力小于弹簧的张力时，上层垫片和下层垫片两者在弹簧张力作用下重叠部分分开，露出反光装置或发光装置，从而使检测设备或检测人员发现。该专利虽然可以检测出铁路扣件螺栓是否松动，但其主要缺点在于：需要在铁轨施工过程中，安装这些垫片，改变现有扣件结构。并且，这种方式需要人工参与检测，无法自动判别扣件松动。专利CN2012101926412，介绍一种基于红外热成像的铁路扣件松动高速探测系统与方法：利用内置红外摄像机直接获取扣件取扣件与钢轨的接触应力产生的红外热成像图，通过红外图像灰度值，判断扣件是否松动或缺失并进行自动预警。但是，该方法存在以下缺点：该方法通过红外热成像获取扣件在疲劳应力下产生热量的温度变化来判定扣件是否松动，仅能用于列车行驶过的轨道，对于未行驶列车的轨道，不存在疲劳应力，不会有温度变化，而无法检测；这限制了红外测温方法应用于扣件松动检测的应用范围。也就是说，这种检测方法，只能按照在列车或大型轨检车上，以对扣件产生冲击和发热。上述专利都难以对扣件松动程度进行测量，但是不能用于扣件紧固件早期预警(早期预警，可在扣件未完全松离前，及时发现，并采取加固措施)。为此，迫切需要研究一种可对扣件松动程度准确测量、可靠检测扣件紧固件松动，既可挂载在列车或轨检车、又可安装于日常巡检轨道小车上的便捷、高效轨道扣件紧固件松动检测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于三维形貌数据的轨道扣件紧固件松动检测方法，用以精确检测轨道扣件紧固件是否松动，以解决现有轨道扣件松动检测方法所存在的精度差、效率低、适用范围有限的问题。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：一种采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采用三维成像系统获取轨道扣件三维形貌数据，以轨道平面为深度图像水平基准面，将三维形貌数据转换为二维深度图像；步骤2：在二维深度图像中，根据扣件高度先验，采用阈值分割方法，检测扣件区域；步骤3：在二维深度图像、扣件区域内，根据紧固件在扣件中位置，提取紧固件区域；步骤4：在二维深度图像、紧固件区域内，计算活动部件高度hc和角度βc；步骤5：计算活动部件浮起高度Δh＝hc-hb，hb是活动部件参考高度，计算活动部件旋转角度Δβ＝|βc-βb|，βb是活动部件参考角度；步骤6：设定高度判定阈值Th和角度判定阈值Tβ，当活动部件浮起高度Δh＞Th或旋转角度Δβ＞Tβ时，判断扣件紧固件松动；所述扣件紧固件包括固定部件和活动部件，固定部件包括螺孔座或螺杆，活动部件包括螺栓或螺帽。所述步骤1中三维成像系统包括线结构光扫描三维成像系统，面结构光三维成像系统，单目激光散斑三维成像系统，双目激光散斑三维成像系统，双目立体视觉三维成像系统，TOF三维成像系统，光场成像三维成像系统；当采用线结构光扫描三维成像系统时，需对获取的三维形貌数据进行扫描方向校准，以保证转化后的二维深度图像中像素横坐标与纵坐标单位像素所代表的物理尺寸相等。所述活动部件为螺栓，在步骤4中采用以下步骤计算活动部件高度hc的第一种方法是：步骤a-4-1：对紧固件区域中像素进行阈值分割，得到区域R：其中，f(x,y)表示紧固件区域中(x,y)处的深度图像像素灰度值，vmax是紧固件区域中深度图像像素灰度最大值，a为固定常数，a的取值范围为0～50；步骤a-4-2：计算区域R中深度图像像素直方图，取像素直方图中非零的、数量最大的像素值作为活动部件高度hc。所述活动部件为螺栓，在步骤4中计算活动部件高度hc的第二种方法是：在步骤a-4-2中，计算区域R中深度图像像素的均值或中值，或对区域R中非零元素进行正多边形拟合，提取正多边形或正多边形内接圆区域内深度图像像素的均值或中值，作为活动部件高度hc，所述正多边形包括正六边形、四边形。所述活动部件为螺帽，在步骤4中计算活动部件高度hc的第一种方法是：步骤b-4-1：与步骤a-4-1相同；步骤b-4-2：对区域R进行形态学滤波，消除孤立噪声，计算区域R的中心c(x,y)和外接圆半径r1，当r1>r2+e2时，计算区域R内深度图像像素均值或中值，作为活动部件高度hc，否则转步骤b-4-3；步骤b-4-3：以c(x,y)为圆心，设定半径为r5、r6的同心圆环，r5＝r2+e3，r4＝r3-e3，在深度图像上取同心圆环区域内像素均值或中值，作为活动部件高度hc；其中，e2、e3是偏差量，取值范围为0～50；r2是螺杆半径，r3是螺帽外接圆半径，通过事先计算得到。所述活动部件为螺帽，在步骤4中计算活动部件高度hc的第二种方法是：步骤c-4-1：与步骤a-4-1相同；步骤c-4-2：对区域R进行形态学滤波，消除孤立噪声，计算区域R的中心位置，并以中心位置为圆点，给定半径r1，设定一个圆周，对位于该圆周上的深度图像进行采样，得到采样序列S，r1的取值范围：r2<r1<r3，其中r2是螺杆半径，r3是螺帽外接圆半径，通过事先计算得到；步骤c-4-3：对采样序列S进行阈值化处理，得到新的采样序列S’；步骤c-4-4：计算新的采样序列S’的均值或中值，作为活动部件高度hc。所述活动部件为螺栓，在步骤4中计算活动部件角度βc的方法是：当螺栓顶部存在数字或文字等标识时：采用模板匹配方法，以最优匹配条件下模板图像方向作为活动部件角度βc；当螺栓顶部不存在数字或文字等标识时：执行步骤a-4-1得到区域R，对区域R进行形态学滤波、消除孤立噪声，再对区域R进行正多边形拟合，以拟合的正多边形对称顶点连线中、与轨道方向夹角最小的顶点连线作为活动部件角度βc，所述多边形包括六边形、四边形。所述活动部件为螺帽，在步骤4中计算活动部件角度βc的方法是：步骤d-4-1：与步骤a-4-1相同；步骤d-4-2：与步骤c-4本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：采用三维成像系统获取轨道扣件三维形貌数据，以轨道平面为深度图像水平基准面，将三维形貌数据转换为二维深度图像；/n步骤2：在二维深度图像中，根据扣件高度先验，采用阈值分割方法，检测扣件区域；/n步骤3：在二维深度图像、扣件区域内，根据紧固件在扣件中位置，提取紧固件区域；/n步骤4：在二维深度图像、紧固件区域内，计算活动部件高度h

【技术特征摘要】
1.一种采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：采用三维成像系统获取轨道扣件三维形貌数据，以轨道平面为深度图像水平基准面，将三维形貌数据转换为二维深度图像；
步骤2：在二维深度图像中，根据扣件高度先验，采用阈值分割方法，检测扣件区域；
步骤3：在二维深度图像、扣件区域内，根据紧固件在扣件中位置，提取紧固件区域；
步骤4：在二维深度图像、紧固件区域内，计算活动部件高度hc和角度βc；
步骤5：计算活动部件浮起高度Δh＝hc-hb，hb是活动部件参考高度，计算活动部件旋转角度Δβ＝|βc-βb|，βb是活动部件参考角度；
步骤6：设定高度判定阈值Th和角度判定阈值Tβ，当活动部件浮起高度Δh＞Th或旋转角度Δβ＞Tβ时，判断扣件紧固件松动；
所述扣件紧固件包括固定部件和活动部件，固定部件包括螺孔座或螺杆，活动部件包括螺栓或螺帽。


2.根据权利要求1所述的采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法，其特征在于：所述步骤1中三维成像系统包括线结构光扫描三维成像系统，面结构光三维成像系统，单目激光散斑三维成像系统，双目激光散斑三维成像系统，双目立体视觉三维成像系统，TOF三维成像系统，光场成像三维成像系统；当采用线结构光扫描三维成像系统时，需对获取的三维形貌数据进行扫描方向校准，以保证转化后的二维深度图像中像素横坐标与纵坐标单位像素所代表的物理尺寸相等。


3.根据权利要求1或2所述的采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法，其特征在于：所述活动部件为螺栓时，在步骤4中采用以下步骤计算活动部件高度hc：
步骤a-4-1：对紧固件区域中深度图像像素进行阈值分割，得到区域R：



其中，f(x,y)表示紧固件区域中(x,y)处的深度图像像素灰度值，vmax是紧固件区域中深度图像像素灰度最大值，a为固定常数，a的取值范围为0～50；
步骤a-4-2：计算位于区域R中的深度图像像素直方图，取像素直方图中非零的、数量最大的像素值作为活动部件高度hc。


4.根据权利要求3所述的采用深度图像的轨道扣件紧固件松动检测方法，其特征在于：所述活动部件为螺帽时，在步骤4中采用以下步骤计算活动部件高度hc：
步骤b-4-1：与步骤a-4-1相同；
步骤b-4-2：对区域R进行形态学滤波，消除孤立噪声，计算区域R的中心c(x,y)和外接圆半径r1，当r1>r2+e2时，计算区域R内深度图像像素均值或中值作为螺帽高度hc，否则转步骤b-4-3；
步骤b-4-3：以c(x,y)为圆心，设定半径为r5、r6的同心圆环，r5＝r2+e3，r4＝r3-e3，在深度图像上取同心圆环区域内像素均值或中值作为活动部件高度hc；
其中，e2、e3是偏...

【专利技术属性】
技术研发人员：左丽玛，
申请(专利权)人：成都精工华耀科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51