[发明专利]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

说明书

本发明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。

技术领域

本发明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。

背景技术

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。

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。

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，有必要发明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。

发明内容

发明目的：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，本发明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。

技术方案：本发明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：

(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：