[发明专利]一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法

摘要

本发明公开了一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法，采用数字图像处理技术分析相机拍摄的轨道图片并检测其钢轨光带是否发生异常；利用图像增强、边缘检测、直线检测等方法初步定位图像中钢轨区域；然后通过模式识别、图像分割、阈值处理等方法提取出钢轨顶面光带区域；最后，对所提取的钢轨光带区域进行统计、分析并识别出其是否发生异常。本发明可以高效、自动、智能的检测钢轨平稳性，有效地降低人力投入、减少检测时间，并保障检测的准确率，使得列车在高速运行时的安全得到有效保障。

主权项

一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法，采用数字图像处理技术分析相机拍摄的轨道图片并检测其钢轨光带是否发生异常，其处理包含如下步骤：1)通过对大量正常钢轨表面区域进行实际测量，用刻度尺测量光带区域的宽度和两侧非光带区域的宽度，根据统计的大量数据得到光带区域的宽度阈值，所述宽度阈值为光带区域与非光带区域的比值；然后根据方差计算每段钢轨区域光带边缘的波动值，得到光带区域的波纹阈值；2)读取拍摄的钢轨图片，使用边缘检测的方法，提取出钢轨图像中的边缘纹理；3)对步骤2得到的边缘图像进行滤波，降低图像中的噪声干扰；4)若已知钢轨在图像当中的大致方向，则通过旋转使得钢轨在图像中接近垂直，直接转步骤6；否则，使用直线检测的方法找到步骤3得到的边缘纹理图像中最长的直线，用其方向作为图像中钢轨的方向；5)若步骤4得到的钢轨方向接近垂直状态，则直接转步骤6；否则，对步骤3得到的边缘纹理图像进行旋转，使得钢轨方向接近垂直；6)从左到右提取边缘纹理图像中接近垂直方向上的直线，合并在垂直方向上过于接近的平行线，然后通过直线的长度以及 其在原图对应区域的纹理特征、颜色特征，判断该直线是否为钢轨顶面两侧的边缘线，若是，则保存直线参数；最终，获得钢轨顶面两侧的边缘线；7)提取边缘纹理图像中接近水平方向的直线，选取其中两条最长且非近邻的直线，作为图像中垂直于轨道的参考线；8)将提取出的钢轨顶面两侧边缘直线和接近水平方向的直线两两相交，得到四个交点；9)将步骤8所得四个交点对应的四边形映射为新的图片中的一个矩形，该矩形的四个顶点分别与步骤8所得四个交点一一对应；10)利用步骤8所得四个交点与步骤9矩形四顶点的对应关系，计算将四边形转换成矩形的转换矩阵；11)利用步骤10所得转换矩阵将钢轨图像映射至步骤9所得新图，新图矩形两条垂直方向边之间区域为钢轨表面区域；12)利用钢轨光带及非光带区域的颜色分布特征，结合阈值处理得到钢轨区域的光带区域和非光带区域，提取钢轨表面光带区域与非光带区域交界的边缘线，利用预先统计的波纹阈值分析光带是否存在波纹，如果存在波纹，则转步骤14；13)计算光带区域在钢轨表面所占宽度比例，利用预先统计的宽度阈值分析光带区域是否过宽或过窄，如果光带区域宽度正常，则提示正常，如果光带区域宽度异常，则转步骤14，转步骤2；14)记录轨道表面异常，并记录异常点的物理位置信息，发出异常提示信号。