一种火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法技术

本发明专利技术公开了一种火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法，包括以下步骤：对火车轮对进行分区并采集火车轮对的裂纹磁粉图像；对采集到的裂纹磁粉图像进行预处理突出裂纹特征；对裂纹特征进行分割提取；根据裂纹特征信息对裂纹进行识别定位与测量。本发明专利技术根据裂纹的形状特点，提出通过裂纹面积与其外接矩形面积关系和连通域外接矩形纵横比相结合的裂纹特征分割算法，实现对轮对裂纹特征的精准提取，并对裂纹的识别定位与测量。与其它裂纹检测方法相比，本发明专利技术不仅对火车轮对表面裂纹做到无损检测，而且有效的分割出火车轮对裂纹的特征，便于对火车轮对的裂纹识别定位与测量，从而实现轮对裂纹磁粉探伤的自动化。从而实现轮对裂纹磁粉探伤的自动化。从而实现轮对裂纹磁粉探伤的自动化。

【技术实现步骤摘要】
一种火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法


[0001]本专利技术涉及火车轮对表面裂纹识别定位与测量方法，尤其涉及一种火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法。

技术介绍

[0002]铁路运输在物流行业中尤为重要，伴随着经济崛起，社会对铁路服务需求大幅增加，对火车的运维也提出了更高的要求。其中火车轮对作为火车的关键零部件之一，其工作环境非常恶劣而且需要持续长时间的工作，使得火车轮对表面出现裂纹等缺陷问题，如不加以维护则会大大减少火车轮对的使用寿命，甚至会导致交通事故的发生，因此火车轮对表面裂纹的识别与维护是尤为重要的。
[0003]在现有技术中，火车轮对磁粉探伤图像裂纹识别大多停留在半自动化阶段，主要依靠人工检查，这需要花费大量的劳动力和时间，长时间工作会使得用眼疲劳，可能会出现漏检的情况，得不到及时维护，使得轮对寿命缩短。
[0004]深度学习模型在裂纹识别领域有较好的识别效果，但需要有大量的裂纹样本，而当前火车轮对裂纹样本量较少，深度学习模型不适用，需要运用传统方法对火车轮对裂纹进行识别，在传统裂纹识别中，识别的关键在于对裂纹特征的分割提取，只保留裂纹特征，由于裂纹特征比较细长，在轮对裂纹图像中，看作细长封闭的区域，通过提取轮对裂纹的连通域可以分割提取出裂纹的特征。但现有的连通域筛选方法仅适用于单一的背景的裂纹特征提取识别，火车轮对表面粗糙复杂，并且有光亮线束等干扰，现有的连通域筛选方法难以提取出轮对裂纹特征，会出现漏提取和误提取的情况，达不到预期效果，同时现有的裂纹测量方法较少，并且精度不高，因此，有必要专利技术一种火车轮对荧光磁粉检测并应用基于计算机视觉的技术进行裂纹缺陷自动识别定位与测量的方法，实现火车轮对裂纹的自动化识别定位与测量。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：针对现有技术中火车轮对表面粗糙复杂特征分割提取困难、轮对裂纹识别半自动化的问题，本专利技术提出一种火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法，首先对轮对分区采集裂纹图像，然后对采集到的图像进行预处理，突出裂纹特征，便于图像裂纹的分割；对图像进行自适应阈值分割二值化处理，形态学处理连接二值化处理后部分断裂的裂纹，形成裂纹特征和其它干扰特征的封闭区域，提取其连通域信息；根据裂纹的形状特点，提出通过裂纹面积与其外接矩形面积关系和连通域外接矩形纵横比相结合的裂纹特征分割算法，实现对轮对裂纹特征的精准提取，并进一步完成对裂纹的识别定位与测量，并根据实际需求设计出火车轮对裂纹自动识别检测操作界面，实现火车轮对磁粉探伤图像裂纹自动识别定位与测量的可视化和自动化。
[0006]技术方案：本专利技术火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法包括以下步骤：
[0007](1)对火车轮对进行分区并采集火车轮对的裂纹磁粉图像；
[0008](2)对采集到的裂纹磁粉图像进行预处理突出裂纹特征，过程为：
[0009](2.1)对磁粉图像进行G通道分离与阈值处理；
[0010](2.2)对磁粉图像进行滤波处理：
[0011](3)对裂纹特征进行分割提取；
[0012](4)根据步骤(3)中的裂纹特征信息对裂纹进行识别定位与测量；过程为：
[0013](4.1)裂纹识别定位，记(X1,Y1)为裂纹外接矩形左上角坐标点，(X2,Y2)为裂纹外接矩形右下角坐标点，绘制检测框，根据裂纹特征提取后获得的裂纹区域中x、y、w、h，其中，x是各个连通域外接矩形左上角图像像素横坐标，y是各个连通域外接矩形左上角图像像素纵坐标，w是各个连通域外接矩形的宽，h是各个连通域外接矩形的高，s是各个连通域所占的像素点个数，即各个连通域的面积，得：
[0014][0015](4.2)裂纹长度测量：
[0016]已知火车轮对的标定片十字槽的实际长度为L
实
，计算裂纹磁粉图像中标定片十字槽磁粉的像素点数，得到十字槽磁粉的长度L
图
，计算得到磁粉长度的标定系数γ
L
：
[0017][0018](4.3)根据识别到的裂纹磁粉图像所获得的w、h，得到裂纹在磁粉图像中占的像素点数W
图
，计算出裂纹的实际长度W
实
：
[0019]W
实
＝W
图
×
γ
L (8)。
[0020]步骤(1)中，对火车轮对进行分区时，将火车轮对分为左轮、中轴和右轮三个区域。
[0021]步骤(1)中，对火车轮对的每个区域旋转后再进行采集。
[0022]步骤(1)中，通过探伤机对火车轮对的表面喷洒悬液，然后采用轮对裂纹图像采集系统采集火车轮对的裂纹图像。
[0023]步骤(2)中，对图像进行预处理前，采用自适应阈值分割的方法对预处理的图像进行二值化处理。
[0024]步骤(2)中，选取模板对图像的像素进行遍历，将模板中心的像素灰度值记为Q，领域内加权平均均值记为H，引入偏移量C，得出当Q>H
‑
C时，将所述像素的灰度值改变颜色，获得二值化处理后的图像。
[0025]步骤(2.1)中，首先提取G通道的图像像素值：
[0026]D＝f(a，b) (1)
[0027]其中，D是G通道图像像素的灰度值，a是图像的像素x坐标点，b是图像的像素y坐标点。
[0028]步骤(2.2)中，采用高斯模板扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值替代模板中心像素点的值。
[0029]步骤(3)中，采用裂纹面积与裂纹外接的矩形面积关系和连通域外接矩形纵横比
相结合的裂纹特征分割算法，对裂纹特征进行筛选、过滤。
[0030]步骤(3)中的裂纹特征包括横裂纹特征、纵裂纹特征和对角线裂纹特征。
[0031]有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0032](1)与其它裂纹检测方法相比，本专利技术不仅对火车轮对表面裂纹做到无损检测，而且有效的分割出火车轮对裂纹的特征，便于对火车轮对的裂纹识别定位与测量，从而实现轮对裂纹磁粉探伤的自动化。
[0033](2)本专利技术的轮对裂纹检测界面，实现了裂纹自动识别定位与测量的可视化，通过对轮对裂纹的分区采集便于快速准确查找裂纹的位置。
[0034](3)本专利技术还具有处理精度高、检测速度快、成本低的特点，在火车轮对磁粉探伤自动化检测领域有优越性。
附图说明
[0035]图1为本专利技术火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法流程图；
[0036]图2为本专利技术的火车轮对分区图；
[0037]图3为本专利技术的轮对探伤机的模型图；
[0038]图4为本专利技术的火车轮对荧光磁粉裂纹图；
[0039]图5为本专利技术的裂纹图像G通道分离图；
[0040]图6为本专利技术的阈值处理图；
[0041]图7为本专利技术的高斯平滑图；
[0042]图8为本专利技术采用的连通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)对火车轮对进行分区并采集火车轮对的裂纹磁粉图像；(2)对采集到的裂纹磁粉图像进行预处理突出裂纹特征，过程为：(2.1)对磁粉图像进行G通道分离与阈值处理；(2.2)对磁粉图像进行滤波处理：(3)对裂纹特征进行分割提取；(4)根据步骤(3)中的裂纹特征信息对裂纹进行识别定位与测量；过程为：(4.1)裂纹识别定位，记(X1,Y1)为裂纹外接矩形左上角坐标点，(X2,Y2)为裂纹外接矩形右下角坐标点，绘制检测框，根据裂纹特征提取后获得的裂纹区域中x、y、w、h，其中，x是各个连通域外接矩形左上角图像像素横坐标，y是各个连通域外接矩形左上角图像像素纵坐标，w是各个连通域外接矩形的宽，h是各个连通域外接矩形的高，s是各个连通域所占的像素点个数，即各个连通域的面积，得：(4.2)裂纹长度测量：已知火车轮对的标定片十字槽的实际长度为L
实
，计算裂纹磁粉图像中标定片十字槽磁粉的像素点数，得到十字槽磁粉的长度L
图
，计算得到磁粉长度的标定系数γ
L
：(4.3)根据识别到的裂纹磁粉图像所获得的w、h，得到裂纹在磁粉图像中占的像素点数W
图
，计算出裂纹的实际长度W
实
：W
实
＝W
图
×
γ
L (8)。2.根据权利要求1所述的火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法，其特征在于：步骤(1)中，对火车轮对进行分区时，将火车轮对分为左轮、中轴和右轮三个区域。3.根据权利要求1所述的火车轮对荧光磁粉探伤图像裂纹识别定位与测量方法，其特征在于：步骤(...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾勇，乔辉，姚苏恒，何雨春，赵晨羽，丁郁苗，
申请(专利权)人：盐城工学院技术转移中心有限公司，
类型：发明
国别省市：