[发明专利]一种钢轨探伤超声信号数据质量检测方法

说明书

本发明涉及轨道交通及钢轨探伤领域，具体涉及一种钢轨探伤超声信号数据质量检测方法，其具体包括以下步骤：S1，将异常出波B显模板图像和待判定的B显图像转化为灰度图；S2，计算两张图像中每个像素的局部二值模式(LBP)；S3，计算两个图像的LBP条形图并做标准化处理；S4,计算两个条形图间的卡方距离；S5，如果条形图之间的卡方距离小于既定阈值，说明异常出波模板和待判定的B显图像相似度较高，判定为异常出波。本发明的优点是能够对超声信号数据进行筛选，判定异常数据，保证了采集数据的质量，有利于判伤工作的开展，提高判伤的精准性，对轨道交通安全运行有重要的意义。

技术领域

本发明涉及轨道交通及钢轨探伤领域，具体涉及一种钢轨探伤超声信号数据质量检测方法。

背景技术

近年来，随着铁路物流加大，列车密度提高，铁路负荷逐渐增大，加快了钢轨的磨损，钢轨的健康状态严重影响了铁路交通的安全，所以对钢轨的检测工作显得尤为重要。工务探伤是钢轨防断的一项重要工作，现有的探伤工作主要采用超声波钢轨探伤车对钢轨进行检测，并采集超声数据，将数据带回车间完成数据回放分析工作。分析员进行伤损的基本判定后再将伤损数据会上传到对应站段，由站段分析员进行一次复核；在站段分析员分析完毕后，会提交到集团公司工务处进行伤损的二次复核，采集的数据是否准确有效影响了后续工作环节。超声波探伤的过程中，容易出现因探头的老化失灵、轨表表面不平整、探伤工操作不规范等原因导致的检测数据不准确等情况，降低了数据回放的效率，影响了对钢轨的健康评判，容易出现漏判、误判等情况，威胁交通安全。于是，如何保证超声信号数据的精准性在整个钢轨探伤工作中尤为关键。本发明利用纹理分析的方法能够更加精确地分析超声信号的出波特征，从而自动筛选出波异常的超声信号区间，弥补了当前探伤领域超声信号质量检测的空白，能够提高判伤的精准性。

发明内容

有鉴于此，针对现有的超声波钢轨伤损数据采集过程中存在的问题，本发明提出一种钢轨探伤超声信号数据质量检测的方法，以解决上述背景技术中的缺点。

本发明的目的通过以下技术方案实现。

一种钢轨探伤超声信号数据质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，人工对出波异常的超声波B显图像区间进行标注；

S2，绘出出波异常和需要判定的超声波B显图，并转化为灰度图像。在对超声波B显图像进行处理时，采用对R，G，B加权平均的方法，计算公式如下：I(x,y)＝w_R*I_R+w_G*I_G+w_B*I_B。

S3，计算每个像素的局部二值模式(Local Binary Pattern，LBP)掩模。LBP掩模的计算方式为：取一个nxn的窗口，并根据固定的顺序遍历邻近的像素点。如果中心的像素值大于或等于相邻的像素值，则二进制数组对应位设为1，否则，对应位设为0。中心点的LBP值等于对应的二进制转换为十进制后的值。

S4，计算LBP的频数分布并做标准化处理，得到LBP的频率分布直方图。频率计算公式为：

S5，根据卡方距离计算需要判定的B显图像和出波异常图像对应的两个LBP条形图之间的距离。在这里使用的卡方距离公式为：

S6，若卡方距离小于设定的阈值，说明两个图像的纹理特征相似度较高，则判定为出波异常；

本发明的有益效果

本发明通过将超声B显转换成二值图像，充分挖掘图像的纹理信息，基于纹理分析的方式对B显波形和已标注的出波异常波形进行比对，从而精准判定数据质量异常的超声信号区段，保证数据质量，有利于判伤工作的开展，提高判伤的准确性和工作效率，弥补了当前探伤领域超声信号质量检测的空白，为轨道交通安全运行提供保障。

附图说明