基于信息融合技術(shù)列車輪對踏面損傷在線檢測與識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于光學(xué)測量技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種列車輪對踏面損傷在線檢測和識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]車輪是列車重要的走形部件，對列車的安全運行起著關(guān)鍵性的作用。而列車車輪的運行環(huán)境極其惡劣，除了與鋼軌、道岔的撞擊和摩擦外，還會遭受到雨水、油污、腐蝕劑等的侵蝕，這樣車輪在運行一段時間后經(jīng)常會產(chǎn)生一定程度的損傷和缺失，尤其是列車在緊急制動時，由于摩擦產(chǎn)生的高溫會使車輪踏面出現(xiàn)擦傷、剝離、裂損及掉塊等現(xiàn)象，這些統(tǒng)稱為踏面損傷，列車踏面損傷是列車輪對在線檢測中最難測量的一個參數(shù)。常見的車輪踏面損傷包括踏面擦傷、踏面剝離、踏面碾堆、失圓(局部凹陷)等。由于列車在行駛過程中，輪對踏面與鋼軌接觸，因此輪對踏面損傷部位很難定位，同時列車在運行時鋼軌的振動給測量帶來很大誤差。
[0003]目前國內(nèi)踏面損傷的檢測多采用靜態(tài)的檢測方法:當(dāng)列車入庫后采用眼看、錘敲、聽聲的方法進(jìn)行人工排查，由于人為因素、故障所在部位、環(huán)境條件等的影響難以及時發(fā)現(xiàn)車輪踏面故障。有科研人員提出一種輪對踏面缺陷在線檢測與識別系統(tǒng)，它利用機器視覺或光電傳感器的方法，將檢測系統(tǒng)固定安裝在列車行駛的鋼軌上，當(dāng)列車進(jìn)入測量區(qū)域時，由視覺系統(tǒng)代替人眼動態(tài)檢測缺陷并作出判斷，并對缺陷進(jìn)行分類。這些方法一方面可以大大節(jié)省車輪維護的經(jīng)濟成本和人力成本，另一方面還可以同時保證檢測的可靠性和重復(fù)性。這方面的技術(shù)方案包括:中國發(fā)明專利申請“一種基于圖像拍照形式的車輪踏面缺陷識別”(專利申請?zhí)?201210475411.7)提出的利用圖像拍照形式車輪踏面缺陷擦傷和剝離檢測方法；中國發(fā)明專利申請“機車輪對全周踏面表面缺陷在線動態(tài)檢測裝置”(專利申請?zhí)?201010575920.8)提出的利用紅色LED光源和線陣CXD采集圖像車輪踏面缺陷擦傷和剝離檢測方法。本專利申請人也曾在中國發(fā)明專利申請“車輪踏面缺陷非接觸式動態(tài)檢測裝置及其檢測方法”(專利申請?zhí)?201110361994.6)中提出一種利用激光位移傳感器和CCD攝像技術(shù)踏面擦傷和剝離檢測方法。
[0004]但是，目前檢測方案主要針對輪對踏面的擦傷和剝離，而對于輪對踏面碾堆、失圓及擦傷和剝離混合等情況的在線檢測技術(shù)和系統(tǒng)報道甚少；同時與一般情況下目標(biāo)檢測和識別方式不同，由于輪對踏面損傷在線檢測的高速度、高精度的要求，使得高速列車輪對踏面損傷檢測和識別方法面臨著以下主要問題:
[0005](I)圖像干擾因素多。在高速情況下，檢測裝置和系統(tǒng)可能隨著列車的振動產(chǎn)生移動或小角度的旋轉(zhuǎn)，并且現(xiàn)場環(huán)境、光照變化和天氣等因素可能對圖像引入噪聲、模糊帶和陰影區(qū)域，使得一般的檢測方法和技術(shù)容易受到干擾。
[0006](2)車輪踏面損傷包括踏面擦傷、踏面剝離、踏面碾堆、失圓(局部凹陷)等，而車輪踏面損傷形成前踏面會有裂紋出現(xiàn)，同時踏面經(jīng)常會受到油污、灰塵等因素的干擾，這些參數(shù)的紋理特征不盡相同，因此單一的檢測裝置和方法不能有效地識別。
[0007](3)檢測速度和精度要求。由于列車輪對踏面損傷在線檢測與識別方法的速度要求，一般的目標(biāo)檢測和識別方法不能同時滿足在線高速度和高精度的要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就在于:針對現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種原理簡單、自動化程度高、檢測速度快、檢測精度高、多參數(shù)檢測的列車輪對踏面損傷在線檢測與識別方法。
[0009]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0010]一種基于多視覺列車輪對踏面損傷在線檢測與識別方法，其步驟為:
[0011](I)圖像獲取:利用黑白相機獲取輪對踏面灰度圖像，利用近紅外線激光器和近紅外相機獲取輪對踏面線圖像并將線圖像拼接成一幅全景圖像；
[0012](2)圖像預(yù)處理:包括對圖像進(jìn)行噪聲干擾去除，圖像二值化及圖像分塊；
[0013](3)損傷初步檢測:對近紅外圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，剔除偽損傷，標(biāo)記損傷位置，獲得損傷株度及失圓；
[0014](4)損傷精確定位:近紅外圖像處理結(jié)果與灰度圖像處理結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，對踏面損傷標(biāo)記和定位，經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理獲得損傷的紋理和面積，對踏面裂紋進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理獲得裂紋的長度；
[0015](5)損傷的判定:提取和選擇踏面裂紋、碾堆、擦傷和剝離區(qū)域的特征，設(shè)計并訓(xùn)練一個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，通過終端處理單元記錄列車輪對踏面擦傷、剝離、失圓、碾堆、裂紋等損傷信息，不僅有利于技術(shù)人員在列車?？繒r對車輪進(jìn)行有針對性的復(fù)檢，還能為車輪、機車及線路的運行情況分析提供參考。
[0016]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于:
[0017](I)本發(fā)明的檢測和識別速度快，保證了列車輪對踏面損傷在線檢測的速度要求。本發(fā)明不同于一般的檢測方法，直接對整幅圖像進(jìn)行處理，而是采用分塊提取車輪踏面區(qū)域的算法，從而達(dá)到去除非車輪踏面區(qū)域?qū)z測結(jié)果的影響和節(jié)約算法時間的目的。
[0018](2)本發(fā)明的檢測精度高。車輪踏面損傷的形態(tài)復(fù)雜，不同類型的缺陷灰度特征不一樣，同時經(jīng)常存在缺陷混合的現(xiàn)象，而且踏面表面經(jīng)常受到油污、灰塵等偽缺陷，因此不同于一般的單一、同類型的目標(biāo)檢測和識別，因此如何有效地將圖像上所有缺陷同時檢測出來，是一個難點。本發(fā)明巧妙地將近紅外圖像檢測結(jié)果和黑白圖像檢測結(jié)果組合起來，從而很好地同時檢測出車輪踏面多種損傷并剔除偽缺陷，解決了這個問題。
[0019](3)本發(fā)明采用了信息融合中的表決算法從而進(jìn)一步保證檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，利用了近紅外圖像和黑白圖像的各自特點及互補性，通過“或”和“與”處理，根據(jù)車輪踏面損傷的特點，綜合評判檢測結(jié)果，可以實現(xiàn)車輪踏面損傷的全面評估。
【附圖說明】
[0020]圖1為列車輪對踏面損傷在線檢測與識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0021]圖2為實施例中列車輪對踏面損傷在線檢測與識別裝置的原理圖。
[0022]圖3為本發(fā)明的總體流程示意圖。
[0023]圖4為實施例中列車輪對踏面損傷在線檢測與識別裝置現(xiàn)場安裝示意圖。
[0024]圖5為實施例列車輪對踏面損傷在線檢測與識別裝置近紅外圖像采集示意圖。
[0025]圖6為實施例中黑白單元圖像處理的流程圖。
[0026]圖7為實施例中近紅外單元圖像處理的流程圖。
[0027]圖8為實施例中信息融合輪對踏面損傷識別算法流程圖。
【具體實施方式】
[0028]以下將結(jié)合說明書附圖和具體實施例對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0029]如圖1和圖2所示，本發(fā)明包括終端處理單元3，還包括設(shè)置在鋼軌一側(cè)的定位傳感器1，定位傳感器I與終端處理單元3相連，終端處理單元3與設(shè)置在鋼軌兩側(cè)的近紅外攝像單元2和黑白攝像單元4相連，近紅外攝像單元2由近紅外相機22和近紅外線激光器21組成。列車行走的時候鋼軌都是成對設(shè)置的，所述鋼軌一側(cè)設(shè)置定位傳感器I是指成對設(shè)置的鋼軌中，其中一條鋼軌的一個側(cè)面設(shè)有定位傳感器1，所述鋼軌兩側(cè)設(shè)置近紅外攝像單元2和黑白攝像單元4是指兩條鋼軌20的外側(cè)面均設(shè)有近紅外攝像單元2，內(nèi)側(cè)面均設(shè)有黑白攝像單元4，對于其中任一條鋼軌，近紅外攝像單元2和黑白攝像單元4位于鋼軌20的一側(cè)。
[0030]所述定位傳感器I是兩個電渦流傳感器或兩個光電開關(guān)，所述近紅外攝像單元2是指近紅外相機22和近紅外線激光器21。通過定位傳感器I檢測列車的行駛速度，通過近紅外攝像單元2和黑白攝像單元4拍攝輪對踏面損傷的圖像，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)浇K端處理單元3。
[0031]如圖3所示，本發(fā)明的基于信息融合技術(shù)列車輪對踏面損傷在線檢測與識別方法，其流程