钢轨浅层剥离损伤检测方法及检测系统技术方案

本发明专利技术提供一种钢轨浅层剥离损伤检测方法和检测系统。通过线阵相机阵列采集钢轨表面连续图像；通过数据处理器，对钢轨表面图像进行钢轨定位处理，以定位钢轨本体所在区域；对钢轨本体图像进行图像增强处理，以提高图像对比度；对图像预处理单元处理后的图像进行形态学处理，以进行灰度区域合并，定位异常区域，并，在异常区域中进行缺陷提取，定位缺陷区域。本发明专利技术提出了基于机器视觉和特征识别的钢轨浅层损伤检测方法，该方法能够有效识别浅层的鱼鳞状钢轨损伤，提升检测效率，有效克服人为因素造成的误检、漏检等潜在隐患，降低误报率，可提高轨检设备的损伤检测能力，保证铁路运输安全。安全。安全。

Detection method and system of rail shallow peeling damage

【技术实现步骤摘要】
钢轨浅层剥离损伤检测方法及检测系统


[0001]本专利技术涉及探伤
，涉及一种钢轨浅层剥离损伤检测方法及检测系统。

技术介绍

[0002]轨道车辆与钢轨之间的磨损问题影响铁路运输的效率，若可以快速、准确地掌握钢轨表面的恶化程度，则可以为铁路工务检修部门的维修养护工作提供指导数据，对于确保铁路运营安全具有极其重要的意义。
[0003]早期的钢轨损伤检测主要依靠人工目视检查，通过人工巡视的方式，观察钢轨表面缺陷，并进行标记。该方法检测效率比较低下，而且易受到检修人员主观影响，随着技术水平的进步，该检测方法正逐步被自动化的检测手段取代。
[0004]目前较为常见的钢轨损伤自动化检测手段主要有电涡流法、超声法等。电涡流法基于电磁感应原理，应用通有交变电流的线圈在钢轨周围形成稳定磁场，不同程度的钢轨损伤影响电涡流的分布，通过观察线圈的阻抗变化，判断钢轨的质量及损伤水平，电涡流法检测设备结构复杂，操作繁琐，且检测结果易受环境干扰，在国内工务检修中应用比较有限。超声法利用超声波的透射、衍射、反射等特性，通过判断被测钢轨中超声波的波形、能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢轨浅层剥离损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：图像采集步骤：采集钢轨表面图像；钢轨定位步骤：对钢轨表面图像进行处理，定位钢轨本体所在区域；图像增强步骤：调整钢轨本体图像灰度的动态分布范围，拉伸灰度分布频谱，增强图像的对比度；形态学处理步骤：对图像增强处理后的图像进行灰度区域合并处理，定位异常区域；缺陷提取步骤：在异常区域中定位缺陷区域。2.如权利要求1所述的钢轨浅层剥离损伤检测方法，其特征在于，对钢轨本体所在区域进行定位的方法包括：计算钢轨表面图像灰度在钢轨横断面方向的灰度投影；其中，r表示图像内像素所在行，c表示图像内像素所在列，n(c)表示该像素所在列的像素总数，Region(c)表示该像素所在的列区域，Image(r,c)表示该像素灰度值；设定第一灰度阈值，将灰度大于第一灰度阈值的图像区域作为待选区域；设定像素阈值，在待选区域中，沿钢轨横断面方向，在钢轨表面图像中裁剪除宽度为像素阈值的图像；裁剪后的图像为钢轨本体区域图像。3.如权利要求1所述的钢轨浅层剥离损伤检测方法，其特征在于，进一步包括图像去噪步骤：在图像定位步骤后，在获得的钢轨本体区域图像上，选取图像窗口区域，统计窗口区域所有像素点灰度值，计算窗口区域所有像素点灰度均值，获取窗口区域中心位置的灰度值；若窗口区域中心位置像素点的灰度值为窗口区域所有像素点灰度值极大值或极小值，则将窗口区域中心位置像素点灰度值更改为该窗口区域灰度均值；若窗口区域中心位置像素点的灰度值位于窗口区域所有像素点灰度值极大值与极小值之间，则将窗口区域中心位置像素点灰度值保持不变；按固定步长连续选择图像窗口区域，重复上述步骤，直至钢轨定位区域图像全部处理完毕；对去噪后的图像进行图像增强处理。4.如权利要求1所述的钢轨浅层剥离损伤检测方法，其特征在于，图像增强步骤的方法包括：对各像素点灰度进行重定义：其中，g(x,y)为处理前像素点的灰度值，G...

【专利技术属性】
技术研发人员：臧勐佳，孟琳山，王子晗，兰洪财，钱永军，赵渊，
申请(专利权)人：中车青岛四方车辆研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：