【技术实现步骤摘要】
一种钢轨剥落掉块检测方法及系统
[0001]本专利技术属于轨道交通病害检测
,公开了一种钢轨剥落掉块检测方法及系统。
技术介绍
[0002]钢轨是铁路重要部件,用于承载火车的重量,钢轨在长期使用过程中,受到车轮长期碾压的影响,容易发生应力疲劳,长期使用后,使钢轨表面产生鱼鳞纹等病害,并发展为剥离(也即剥落)掉块病害,剥离掉块病害为影响钢轨的廓形,产生线路不平顺性,影响行车稳定性、带来安全威胁。
[0003]为此,必须在工务巡检过程中,对钢轨剥离掉块病害进行检测。目前,工务常用方法是采用人工巡道,但是,人工巡道存在主观因素影响,无法做得客观准确。针对该问题,我们提出一种钢轨剥离掉块病害自动检测系统,用于实现钢轨剥离掉块病害高效、准确、自动检测。
技术实现思路
[0004]基于以上问题,本专利技术提出了一种钢轨剥落掉块检测方法及系统。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下:一种钢轨剥落掉块检测方法,该检测方法包括以下步骤:S1:至少采集钢轨深度图像,设定钢轨候选区域R;S2:在钢轨候选区域R内,判定是否存在钢轨接头区域,若存在钢轨接头区域,将其屏蔽;S3:在钢轨候选区域R内,提取钢轨头部基准曲线S0,根据钢轨头部基准曲线S0生成钢轨头部基准图像,并对钢轨深度图像进行高度修正,得到高度修正图像;S4:用S3中生成的钢轨头部基准图像与高度修正图像相减,提取低于钢轨头部基准图像的区域E1;S5:对高度修正图像进行均值滤波,以均值滤波后图像为基准与高度修正图像相减,提取低于均值滤波后图像 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种钢轨剥落掉块检测方法,其特征在于,该检测方法包括以下步骤: S1:至少采集钢轨深度图像,在所述深度图像中设定钢轨候选区域R;S2:在钢轨候选区域R内,判定是否存在钢轨接头区域,若存在钢轨接头区域,将其屏蔽;S3:在钢轨候选区域R内,提取钢轨头部基准曲线S0,根据钢轨头部基准曲线S0生成钢轨头部基准图像,并对钢轨深度图像进行高度修正,得到高度修正图像;S4:用S3中生成的钢轨头部基准图像与高度修正图像相减,提取低于钢轨头部基准图像的区域E1;S5:对高度修正图像进行均值滤波,以均值滤波后图像为基准与高度修正图像相减,提取低于均值滤波后图像的区域E2;S6:将区域E1和E2合并,根据合并后的区域形状、深度信息判断是否为钢轨剥落掉块病害,若是,则计算剥落掉块病害区域的长、宽、深和面积信息。2.根据权利要求1所述的一种钢轨剥落掉块检测方法,其特征在于, S3中提取钢轨头部基准曲线S0的方法为:在钢轨候选区域R内,根据钢轨头部的高度范围,通过阈值分割找到钢轨头部区域R2;在钢轨头部区域R2内,遍历每一列像素,取每列像素取值的众数,作为钢轨基准曲线S0在当前列位置上中的取值。3.根据权利要求1所述的一种钢轨剥落掉块检测方法,其特征在于, S3中对钢轨深度图像进行高度修正的方法为:在钢轨候选区域R内,遍历钢轨深度图像每行像素,根据每行像素计算该行像素对应的钢轨头部剖面参考高度hi,得到n个参考高度,构成参考高度序列H={h0,h1,...,hn
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1};在钢轨候选区域R内,根据参考高度序列H,对钢轨深度图像进行高度对齐,使高度对齐后的钢轨深度图像中钢轨具有相同的基准高度,以修正检测过程中振动产生的高度偏差,得到高度修正图像。4.根据权利要求3所述的一种钢轨剥落掉块检测方法,其特征在于,所述根据每行像素计算该行像素对应的钢轨头部剖面参考高度hi的方法为:将钢轨深度图像中每一行像素看作位于钢轨横截面二维平面内的点云数据,采用点云数据匹配方法,使钢轨头部基准曲线S0与每一行像素构成的曲线进行配准,基于配准结果,计算每一行像素到钢轨头部基准曲线S0的高度差作为hi。5.根据权利要求4所述的一种钢轨剥落掉块检测方法,其特征在于,采集到钢轨头部深度图像时,进行配准的方法是以钢轨中轴线为界,在非磨耗一侧取钢轨基准曲线S0和钢轨深度图像每行像素进行匹配。6.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈志远,段启楠,周言柱,李云浩,甄波,王薇,卢燊,兰伟,胡承凯,
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:
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