基于钢轨图像频域特征的钢轨波磨检测方法.pdfVIP

第37卷 ，第 l期 中 国 铁 道 科 学 Vo1．37 No．1 2016年 1月 CHINA RAILW AY SCIENCE January，2016 文章编号：1001—4632 (2016)01—0024—07 基于钢轨图像频域特征的钢轨波磨检测方法 李清勇 ，章华燕 ，任盛伟 ，戴 鹏 ，李唯一 (1．北京交通大学 交通数据分析与挖掘=jE京市重点实验室 ，北京 100044； 2．中国铁道科学研究院 基础设施检测研究所，北京 100081) 摘 要：通过统计分析钢轨图像中钢轨波磨线和背景线的傅里叶变换系数 ，发现波磨线的能量集中在频率 比较低的区间，而背景线的能量分布比较分散。基于此钢轨图像 的频域特征提出了新的钢轨波磨检测方法。首 先设计并采用基于位置加权的钢轨定位算法 ，以快速从轨道图像中提取出钢轨的图像；然后基于钢轨图像每列 的傅里叶变换特征 ，提出频率阈值法和累积能量阈值法2种钢轨波磨线识别算法；最后依据识别出的钢轨波磨 线的连续性判定钢轨的波磨区间。结合实际线路的轨道图像 ，采用新方法和传统方法进行钢轨波磨检测效果的 对比试验。结果表明：新方法的精准率和召回率分别为 92．19 和 97．25 ，比传统方法提高了约4 和 11 ， 检测速度也提高了1倍以上。 关键词：钢轨波磨 ；轨道检测 ；傅里叶变换；波磨线；波磨区间；图像频域特征 中图分类号：U216．424 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．1001—4632．2016．01．04 钢轨波浪形磨耗简称钢轨波磨，是指钢轨沿纵 器特征和机器学习的钢轨波磨检测方法，该方法是 向表面出现的周期性的类似波浪形状的一种不平顺 目前常用的基于计算视觉的波磨检测技术。该方法 现象，是一种典型的轨头表面缺陷_1]。长期以来， 对整幅钢轨图像抽取 Gabor纹理特征，然后应用 钢轨波磨检测大多采用专用卡尺进行人工抽样测 K一近邻方法进行波磨识别，取得了比较高的识别 量，检测效率低。近年来，研究人员提出了各种新 效果。但是该方法基于钢轨图像的全局特征，Ga— 型的钢轨波磨检测方法，主要包括弦测法、惯性基 bor滤波速度比较慢，而且它还需要离线的模型训 准法和机器视觉方法l1≈]。弦测法的基本原理是利 练过程，使用不够方便。 用钢轨上两测点的连线作为测量弦，中间测点到该 在前期工作_80_的基础上，本文提出了以局部 弦的垂直距离作为钢轨波磨的测量值。惯性基准法 频率特征分析为核心的钢轨波磨检测方法。本文基 的原理是计算加速度计安装点相对惯性坐标系的位 于钢轨图像中纵向直线的频域特性，提出基于累积 移，加速度计一般安装在构架上，并在轴箱上安装 能量阈值的波磨线 (为钢轨图像中顺轨方向的灰度 光电位移计，测量轴箱相对加速度计安装点的位 值呈周期变化的直线)判定算法，然后对局部的波 移_4]。随着光电技术的发展，在弦测法或惯性基准 磨线判定结果进行全局整合，最后识别输入图像是 法中，研究人员正在考虑采用光电摄像和图像处理 否包含波磨。 技术获得位移信号，以提高检测精度[。当前，基 于计算机视觉的车载轨道巡检系统在国内外都得到 1 基于频域特性的钢轨波磨检测算法 广泛应用E6-93，这些轨道巡检系统能够实时采集线 路环境 (包括轨道)的高分辨率数字图像，然后运 在巡检系统采集的图像中钢轨波磨体现为明暗 用先进的模式识别技术进行特定的后端处理。 相间的周期模式。如果把图像按列进行傅里叶变 相应地，基于机器视觉的钢轨波磨检测方法得 换，那么钢轨的波磨线在频