[發(fā)明專利]高速鐵軌表面缺陷的實(shí)時(shí)視覺檢測與識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210248719.8
• 申請日: 2012-07-18
• 公開（公告）號: CN102854191A
• 公開（公告）日: 2013-01-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王耀南;唐湘娜;賀振東;肖昌炎
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;G06K9/62;G06K9/60
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務(wù)所 43008
• 代理人: 趙洪;周長清

1.一種高速鐵軌表面缺陷的實(shí)時(shí)視覺檢測與識別方法，其特征在于，步驟為：

(1)圖像獲??；在隨列車在鐵軌上高速行駛的情況下，獲取鐵軌線圖像并將線圖像拼接成一幅全景圖像；

(2)圖像預(yù)處理；包括去除噪聲的干擾和提取鐵軌表面區(qū)域；

(3)缺陷初步檢測：包括使用邏輯或操作組合基于灰度補(bǔ)償?shù)臋z測結(jié)果和基于高帽操作的檢測結(jié)果；檢測圖像中是否存在異常區(qū)域，如果沒有則結(jié)束本次檢測，否則繼續(xù)進(jìn)行處理；

(4)缺陷精確定位：通過粘合單個(gè)缺陷算法、填充缺陷區(qū)域內(nèi)孔洞算法和選擇主要缺陷算法精確定位缺陷，并通過標(biāo)記提取缺陷區(qū)域；

(5)缺陷分類：提取和選擇缺陷區(qū)域的特征，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對缺陷進(jìn)行分類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速鐵軌表面缺陷的實(shí)時(shí)視覺檢測與識別方法，其特征在于，所述步驟(2)的具體步驟為：

(2.1)自適應(yīng)中值法進(jìn)行濾波：使用一個(gè)大小為5×5的窗口掃描圖像f(x，y)，比較窗口中心點(diǎn)像素的灰度值與窗口中最大的灰度值，若兩者相等，則使用窗口的灰度中值代替窗口中心點(diǎn)像素的灰度值，否則不替換；

(2.2)提取鐵軌表面區(qū)域：使用一個(gè)全局閾值二值化圖像，統(tǒng)計(jì)鐵軌二值圖像每行的白色像素個(gè)數(shù)，繪制其二值圖像水平投影圖；并利用一條直線與曲線相交，并使用它們的交點(diǎn)提取鐵軌表面區(qū)域，包括以下步驟：

(2.2.1)統(tǒng)計(jì)濾波后的灰度均值Mean，并取Mean-35為全局閾值T，對鐵軌圖像f₁(x，y)進(jìn)行二值化：

f2(x,y)=255,f1(x,y)≥T0,f1(x,y)<T;]]>

(2.2.2)統(tǒng)計(jì)鐵軌二值圖像f₂(x，y)每行的白色像素總個(gè)數(shù)P(x)：

P(x)=Σy=1columnf2(x,y)255,]]>x＝1，2，...，row；

式中row，column分別是圖像f₂(x，y)的行數(shù)和列數(shù)；以圖像的行數(shù)為縱坐標(biāo)，每行的白色像素個(gè)數(shù)為橫坐標(biāo)，繪制其二值圖像水平投影圖；

(2.2.3)在二值圖像水平投影圖中，作一條橫坐標(biāo)為且與橫軸垂直的直線，并記錄下直線第一次與投影曲線縱軸上方和縱軸下方相交的點(diǎn)A和點(diǎn)B；

(2.2.1)A、B點(diǎn)的縱坐標(biāo)對應(yīng)鐵軌表面區(qū)域兩條邊界的行數(shù)，直接使用其縱坐標(biāo)裁剪濾波后的鐵軌圖像f₁(x，y)，得到鐵軌表面區(qū)域灰度子圖像g(x，y)。