[發明專利]一種基于圖像識別的軌道缺陷檢測系統及方法

有效

• 申請號: 202010982473.1
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112208573B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 王喜春;周濤;韋曉瑩;劉玉鵬;張孟辰
• 申請（專利權）人: 天津津航技術物理研究所
• 主分類號: B61K9/10
• 分類號: B61K9/10;G06T7/00
• 代理公司: 天津市鼎拓知識產權代理有限公司 12233
• 代理人: 劉雪娜

1.一種基于圖像識別的軌道缺陷檢測方法，其特征在于，所述缺陷檢測方法，包括如下步驟：

步驟S1，現場采集圖像數據，圖像數據包括正常工況下軌道左右接觸軌、走行軌和鎖扣表面圖像，以及軌道缺陷圖像、軌道磨耗、鎖扣缺陷圖像和鎖扣丟失圖像，同時對圖像進行增光處理；對現場采集的圖像數據進行分類，不同檢測點進行標注，并利用深度學習算法迭代現場采集的圖像數據，訓練模型；將現場采集的圖像作為標準圖像，儲存在控制器中；且通過深度學習算法識別圖像目標特征,其使用端到端的構架設計了缺陷和鎖扣目標的識別模型，采用殘差網絡并結合特征金字塔網絡FPN結構，在網絡后兩個特征圖上采樣后于網絡前期相應尺寸的特征圖聚合再經過卷積網絡后得到預測結果；

所述缺陷為接觸軌和走行軌表面缺陷：麻點、凹坑、脫落、裂紋、磨耗；所述鎖扣目標包括裂紋、丟失、螺栓松動；

步驟S2，檢測小車在軌道表面運行，圖像采集模塊通過編碼器產生脈沖信號，將脈沖信號作為觸發信號進行圖像采集，實時采集接觸軌、走行軌和鎖扣表面的實時圖像和位置信息，并上傳至控制器；

步驟S3，對所述實時圖像進行預處理；

步驟S4，利用深度學習目標檢測算法對預處理后的實時圖像，進行圖像識別，生成最優圖像；

步驟S5，將最優圖像與預存的標準圖像進行對比，并根據對比結果判斷當前軌道表面是否存在缺陷，當不存在缺陷時，返回步驟S2；當存在缺陷時，進入步驟S6；

步驟S6，確認缺陷類別，將缺陷類型信息和缺陷圖像上報控制器，控制器發出報警信號、存儲報警信息，系統界面顯示真實缺陷圖像和位置信息。

2.根據權利要求1所述的基于圖像識別的軌道缺陷檢測方法，其特征在于，所述圖像采集模塊通過編碼器產生脈沖信號，當檢測小車向前推動，車輪每旋轉一周，編碼器發出一次信號，編碼器觸發圖像采集模塊產生一次信號。

3.根據權利要求1所述的基于圖像識別的軌道缺陷檢測方法，其特征在于，所述圖像采集，通過以可拆卸方式安裝于檢測小車上的左接觸軌圖像采集子模塊、右接觸軌圖像采集子模塊、左走行軌圖像采集子模塊和右走行軌圖像采集子模塊及鎖扣圖像采集子模塊完成。

4.根據權利要求3所述的基于圖像識別的軌道缺陷檢測方法，其特征在于，任意所述圖像采集子模塊，由相機、鏡頭、光源和封閉外殼組成。

5.根據權利要求1所述的基于圖像識別的軌道缺陷檢測方法，其特征在于，所述預處理包括：對圖像進行幾何變換、去除噪聲、圖像增強。

6.根據權利要求5所述的基于圖像識別的軌道缺陷檢測方法，其特征在于，所述去除噪聲，利用中值濾波算法對采集到的圖像進行噪聲降噪，同時保持圖像清楚輪廓，采用二階差分法對圖像進行增強對比度處理，采用數學形態學上的膨脹和腐蝕算子來處理圖像中的噪聲和空洞。