论文钢轨表面图像冗余信息模糊匹配算法是适合钢轨论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关旧钢轨开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题,本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法.该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域；之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化,得到缺陷的位置信息；然后通过感知哈希算法,得到钢轨表面缺陷的形态信息；最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果.通过实验验证,该算法能有效识别系统图像中的冗余部分,准确率达到97.5%.
关键词：机器视觉；钢轨；表面缺陷；模糊匹配
中图分类号：U213.4 文献标识码：A
随着铁路列车的不断提速,重载列车和城市地铁轻轨运营的增加,对铁路安全性、可靠性的要求日渐提高.由于受到天气状况恶劣、负载过大、行车速度快等因素影响,钢轨表面容易产生各种类型的缺陷,常见的有疤痕、裂纹、波纹擦伤、褶皱、剥落等.如果不及时对钢轨进行维护和更换,会发展成内部缺陷,造成严重的列车事故.因此,钢轨表面缺陷检测对维护铁路系统的安全运行非常重要.
目前钢轨表面缺陷检测主要依靠有经验的铁道工人目测巡检.这种检测方法不仅效率低、危险性大,还受人为和天气因素影响.随着技术的进步,超声、磁感应、电涡流感应、机器视觉等无损检测技术不断出现,尤其是机器视觉检测技术,已有一些研究人员进行了相应的研究并取得了一定成果.湖南大学采用线扫描相机采集钢轨图像,应用数字图像技术对钢轨表面缺陷进行检测,检测效率高,实时性好.中国铁道科学研究院研究了一种鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法,检测性能较高、速度快.
但是,上述算法仅对缺陷的识别做出了相应研究,对检测系统在采集过程中可能出现的冗余问题没有关注.由于在铁路维护过程中,一段钢轨可能要多次检测,因此会造成钢轨图像的重复采集.在钢轨分段维护中,路段和路段连接处也可能存在冗余信息.
钢轨表面缺陷的检测系统均采用线扫描相机采集钢轨图像,线扫描相机分辨率高,图像数据量大.以本文采集系统为例,若每次检测1000km铁路线路将采集至少25万张图像.所以,在使用大容量存储设备的同时,为了减少钢轨缺陷检测和分析的运算量,增加单次检测的里程,需要减少冗余图像.
在检测系统中图像采集的开始里程由人工输入,而后续里程则通过图像的采集量由系统自动计算,因此图像的冗余会影响采集系统中里程信息的准确性.为了提高钢轨缺陷定位的精度,冗余信息的去除也是非常有必要的.
钢轨缺陷的检测结果是铁路部门制定铁路维护计划的主要参考数据以及铁路损伤相关研究的资料,冗余信息的出现可能会造成缺陷识别结果的重复,影响检测结果的准确性,给后续的工作和研究带来不必要的问题.
因此需要研究一种识别冗余信息的匹配算法,以达到去除冗余信息的目的.由于无缺陷的钢轨图像高度相似,因此钢轨特征信息非常少,基于灰度和梯度信息都很难识别冗余信息.针对钢轨图像的高度相似性,本文通过钢轨缺陷的位置和形态的特异性,提出了一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法,实现了冗余图像的识别功能.
1 成像设备
成像系统由线扫描相机和镜头、光源、控制设备3部分组成.相机选用DSLSA Spyder3GigE Vision线扫描相机,分辨率为1024像素,线扫描频率最高为68kHz,通过千兆以太网接口将图像数据传输到工控机.镜头接口为C口,焦距为25mm,光圈可调.采用超高亮度LED条形光源,对称安装于相机两侧对钢轨进行照明,以减少外界光线影响,提高成像质量.在轨检车车轮上安装旋转编码器,利用编码器信号控制相机的采集频率.轨道检测实验车如图1（a）所示,成像系统如图1（b）所示.
2 模糊匹配算法
匹配算法是将成像系统采集的钢轨图像运用图像处理技术,得到两幅图像中缺陷的位置误差和相似度,通过模糊控制算法,得到匹配结果.由于普通钢轨表面图像的无差别性,只能根据钢轨表面的缺陷识别图像的冗余.体现钢轨缺陷特异性的因素主要有两个：位置和形态.
因为采集过程中图像受光线、震动、噪音等影响,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.故本文采用模糊匹配算法,计算缺陷位置误差及形态相似度并作为模糊匹配算法的两个输入,既可以充分利用缺陷的位置和形态这两个特异性特征,又能弥补单个特征单独使用准确性不足的问题.
匹配算法流程图如图2所示.
匹配算法包括以下步骤：1）钢轨表面区域提取；2）图像预处理、二值化及形态学操作；3）缺陷形态信息和位置信息获取；4）位置误差和相似度计算；5）位置和相似度模糊匹配.
匹配算法步骤中钢轨效果图如图3所示.图中（a）为成像系统采集到的钢轨图像,图像大小为1024×1024；（b）为采用竖直投影法提取到的钢轨表面区域图像；（c）为图像预处理后的钢轨表面区域图像；（d）为二值化后钢轨表面区域图像；（e）为形态学操作后的钢轨表面区域图像.
2.1 钢轨表面区域提取
成像系统采集到的图像如图3（a）所示,钢轨表面区域只占据图像 一部分,钢轨两侧有很多石子、道钉等干扰物体,这些物体的存在不利于后续处理.因此为了降低后续处理的难度,需要提取钢轨表面区域如图3（b）所示.通过观察,钢轨表面区域和两侧区域的灰度值有明显的差别,因此本文提出了竖直投影法（Vertical Projection,VP）提取钢轨表面区域,主要步骤如下：
1）逐列累加图像f（x,y）中各像素的灰度值,并计算均值,得到图像的各列灰度均值数组Avg（i）,Avg（i）如图4所示.
2）统计全部图像的灰度均值Avg_mean.
3）Avg（i）数组二值化,将Avg（i）数组依次和灰度均值Avg_mean比较,大于Avg_mean设为1,小于Avg_mean设为0,得到数组Avg_Val（i）.
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参考文献：
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