[发明专利]一种扣件弹舌离缝检测方法

说明书

本发明公开一种扣件弹舌离缝检测方法，属于铁路基础设施检测领域。本发明的主要步骤为：通过三维数据采集系统获取轨道两侧的三维形貌数据，并将其转换为二维深度图像，提取扣件所在区域的局部二维深度图像，并对其进行阈值化处理，提取扣件螺栓轮廓，计算螺栓中心位置，并以螺栓中心为起点，向钢轨一侧进行行采样，然后对采样序列进行阈值化处理，计算扣件弹舌高度和弹舌离缝高度，并根据阈值判断是否存在弹舌离缝危险。本发明所提出的检测方法可自动有效检测扣件弹舌离缝，及时消除列车运行安全隐患。

技术领域

本发明涉及铁路基础设施检测领域，具体指一种扣件弹舌离缝检测方法。

背景技术

扣件是连接钢轨和轨枕的重要部件，其作用是将钢轨固定在轨枕上，保持轨距以及阻止钢轨发生相对于轨枕的纵横向移动，因此，扣件在保证轨道稳定性、可靠性方面起着十分重要的作用。扣件弹舌是否离缝是扣件固定是否牢靠的重要体现，一旦出现弹舌离缝情况，便会造成严重的安全隐患。因此，及时检测扣件弹舌是否离缝在铁路基础设施检测领域非常重要。

在铁路基础设施检测上，我国长期以人工和静态检测为主，养护费用高，强度高，安全性差，随着高速铁路迅猛发展，对铁路检测的自动化、实时性提出了更高的要求。目前国内外已出现了一些扣件检测技术，主要有：基于线阵激光的连续扫描装置，如德国Sick公司；基于面阵图像传感器的计算机视觉检测装置，如美国ENSCO公司的VIS系统、德国AtlasElectronic公司开发的光电式轨道检测系统以及北京福斯达公司高速车载式轨道图像识别系统等。然而，现有的这些扣件检测系统都无法实现扣件弹舌离缝的检测，因此，亟需一种有效可靠的扣件弹舌离缝检测方法，以及时消除扣件弹舌离缝存在的安全隐患。

发明内容

本发明的目的是提供一种扣件弹舌离缝检测方法，通过基于图像处理的方法自动检测扣件是否出现弹舌离缝，以解决现有扣件检测系统无法检测扣件弹舌离缝的问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案来如下：一种扣件弹舌离缝检测方法。其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采用三维成像系统获取轨道三维形貌数据，以轨道平面为深度图像水平面基准，将三维形貌数据转换为二维深度图像；

所述三维成像系统为线结构光三维扫描成像系统，获取轨道扣件三维形貌数据时，需对采集的三维形貌数据进行扫描方向校准，以保证转化后的二维深度图像中像素横坐标与纵坐标单位像素所代表的物理尺寸相等。

步骤2：在二维深度图像中确定扣件位置，并提取扣件局部二维深度图像；

所述确定扣件在二维深度图像中位置可采用手动选取，也可以采用SVM或深度学习或神经网络分类等自动检测方法。

步骤3：设定阈值T₁，对扣件局部二维深度图像进行阈值化处理，提取扣件螺栓轮廓，T₁的取值范围为0-1000；

所述阈值T₁＝v_max-a，其中，v_max表示局部二维深度图像中的最大灰度值，a为固定常数，取值为正整数；所述阈值化处理方法如下：

其中，f(x,y)和f′(x,y)分别表示阈值处理前和处理后的局部二维深度图像中像素坐标(x,y)处的像素灰度值。

步骤4：计算扣件螺栓的中心位置C(x_c,y_c)；

所述螺栓中心位置C(x_c,y_c)采用公式(2)或公式(3)：