基于機器視覺(jué)的鋼軌表面損傷檢測研究*

作者簡(jiǎn)介：通信作者：曾樹(shù)華（1980—），男，湖南衡陽(yáng)人，副教授，碩士，主要領(lǐng)域鋼軌探傷、圖像識別。

黃銀秀（1980—），女，湖南株洲人，副教授，碩士，職業(yè)教育研究。

鋼軌是軌道交通之基石，健康鋼軌是軌道交通安全之基石，然而，鐵路運輸高頻、重載現象造成鋼軌病害進(jìn)程加速，及時(shí)發(fā)現鋼軌表、里傷損成為軌道交通運輸企業(yè)的安全重負：機器檢存在表面傷損檢測盲區，高度依賴(lài)人工檢的現狀造成漏檢、錯檢頻發(fā)，故高效自動(dòng)探傷技術(shù)一直是鐵路探傷工的追求。

目前鋼軌探傷技術(shù)層出不窮，就技術(shù)流派來(lái)看有超聲波探傷、渦流探傷、射線(xiàn)探傷、激光探傷、磁粉探傷等。超聲波探傷是目前應用最廣的一種鋼軌探傷技術(shù)，它利用探頭發(fā)射超聲波，聲束在介質(zhì)傳輸過(guò)程中遇到缺陷界面，將產(chǎn)生反射或使穿透波聲能下降，探傷儀接收端接收到回波和穿透波，根據回波信號和穿透波信號強弱變化判斷缺陷。但在近表面，超聲波存在準確度很低、形成近表面探測盲區的情況，故一般不用于鋼軌表面探傷情況。渦流探傷是利用通電線(xiàn)圈產(chǎn)生交變磁場(chǎng)，磁場(chǎng)將以鋼軌為導磁體，在鋼軌內部形成渦流，當存在缺陷時(shí)會(huì )引起渦流變化，進(jìn)而導致檢測線(xiàn)圈電壓和阻抗的改變，從而判斷缺陷的存在及其他信息，渦流探傷在單缺陷情況下檢測精度較高，但在鄰近存在多缺陷情況下容易出現誤判和漏判。磁粉探傷技術(shù)是將鋼軌磁化，利用鋼軌缺陷處磁導率與正常處磁導率存在差異，吸引磁粉堆積也存在差異，再目測堆積磁粉的差異判斷是否存在傷損，其最終還是依賴(lài)人工目測，故只作為鋼軌檢測的輔助技術(shù)。

1   機器視覺(jué)邊緣檢測技術(shù)

相對上述技術(shù)，機器視覺(jué)出現更晚，但隨著(zhù)各種人工智能快速發(fā)展，各種算法不斷出現，精度得到大幅提高。在傷損檢測中，準確識別缺陷邊緣是最核心之處，常用的邊緣檢測技術(shù)有Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Canny 和其他一些邊緣自適應算法。Roberts 算子是利用交叉微分算法，通過(guò)計算2X2 模版上正負45° 的一階導數得到偏導數，再通過(guò)局部差分數值確定檢測邊緣。該方法計算簡(jiǎn)單，但對邊緣定位準確度不高，且邊緣線(xiàn)條較粗。Prewitt 算子是在3×3 模版上，利用區域內上下、左右鄰點(diǎn)的像素灰度差實(shí)現邊緣檢測。由于Prewitt 算子采用上下、左右鄰點(diǎn)的像素灰度差而非45O 交叉計算偏導數，再取一定閾值定位邊緣，故在垂直方向和水平方向效果優(yōu)于Robert 算子，并有一定平滑噪聲效果。Sobel 算子與Prewitt 算子一樣，采用的是3×3 模版，利用區域內上下、左右鄰點(diǎn)的像素灰度差實(shí)現邊緣檢測。但與Prewitt 算子不同的是，Sobel 算子區分了距離不同的像素點(diǎn)對當前像素點(diǎn)的影響因子，引入不同權重，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，距離越近，權重越大，距離越遠，權重越小，從而實(shí)現圖像銳化，邊緣檢測效果好。log 邊緣檢測算法，Laplacian 算子是n 維歐幾里德空間中的一個(gè)二階微分算子，中心像素往鄰近的上下左右四個(gè)方向或八方向求微分，再將微分值求和，Laplacian 算子用于邊緣識別時(shí)優(yōu)點(diǎn)在于準確度高，幾乎無(wú)假邊緣，但抗噪能力差。Canny 邊緣檢測與log 邊緣檢測算法一樣的步驟：先平滑，后求導數。先是對圖像進(jìn)行預處理，采用高斯平滑濾波，接著(zhù)計算梯度幅值和方向，對梯度幅值進(jìn)行非極大抑制，剔除假邊緣；最后采用高低兩閾值尋求邊緣連接點(diǎn)，閉合圖像邊緣。

2   鋼軌表面損傷邊緣檢測比較實(shí)驗

為驗證上述5 種邊緣檢測技術(shù)在鋼軌表面傷損的檢測效果，本文做了對比實(shí)驗，實(shí)驗原始圖片來(lái)自自拍的一段鋼軌，鋼軌表面帶砸傷，圖1（a）是灰度化后的原始圖片，分別編寫(xiě)canny 算子邊緣檢測程序、log 邊緣檢測程序、sobel 邊緣檢測程序、roberts 邊緣檢測程序、prewitt 邊緣檢測程序，在MATLAB2016 環(huán)境下檢測鋼軌邊緣，分別得到圖1（b-f）。

圖1 邊緣檢測效果圖

圖中可見(jiàn)，對于（a）圖所示的鋼軌表面傷損，檢測效果最好的是log 算子檢測方法，但還是有很多背景被檢測成邊緣，且整塊扎傷被檢成蜂窩狀傷損。Canny 算子檢測法出現大類(lèi)假邊緣，其他三種roberts、prewitt、sobel 只檢測出傷損最突出處，其他都被漏檢，大幅改變傷損形狀，降低傷損損壞程度。

3   結束語(yǔ)

本文在介紹了鋼軌探傷技術(shù)現狀的基礎上，針對鋼軌表面傷損機器檢這一技術(shù)難題，采用機器視覺(jué)的五種傳統邊緣檢測技術(shù)檢測表面傷損，得到如下結論：鋼軌表面傷損形態(tài)多樣，圖片采集時(shí)背景復雜，利用傳統的邊緣檢測方法檢測傷損總體上都存在錯檢漏檢，難以達到工業(yè)級需求，需進(jìn)一步改進(jìn)算法。

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（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年12月期）