[发明专利]一种基于毫米波成像的铁路轨枕缺陷检测方法有效
申请号: | 202011056630.2 | 申请日: | 2020-09-30 |
公开(公告)号: | CN112150452B | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
发明(设计)人: | 韦若禹;彭莉莎;张倩文;邹澳;刘东 | 申请(专利权)人: | 西南交通大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人: | 李梦蝶 |
地址: | 610036 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 毫米波 成像 铁路 轨枕 缺陷 检测 方法 | ||
1.一种基于毫米波成像的铁路轨枕缺陷检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、利用毫米波扫描车对目标铁路轨枕进行扫描,并接收回波信号;毫米波扫描车包括车体,车体上设置有控制器,控制器包括相互连接的毫米波处理器和服务器,所述控制器与扫描平台连接,所述扫描平台上设置有毫米波发射天线和毫米波接收天线;
所述对目标铁路轨枕进行扫描的方法包括:
S1-1、将毫米波成像装置的运动方向与目标铁路轨枕排列方向对齐,将毫米波正对位置处设置为像素点的坐标原点;
S1-2、以轨枕为像素点坐标基准移动扫描平台;
S1-3、依次打开毫米波发射天线和毫米波接收天线,毫米波发射天线发射毫米波照射轨枕,接收天线接收经过轨枕反射的回波信号;
S1-4、一行收发结束后,自动进入下一行进行逐行扫描,直至完成目标铁路轨枕所在区域的扫描;
S2、对回波信号进行预处理,得到处理后的回波信号;
S3、将处理后的回波信号代入二维成像算法,得到目标铁路轨枕的毫米波图像;
S4、将目标铁路轨枕的毫米波图像代入训练完毕的神经网络中,通过拉东变换得到样本特征值,建立特征曲线;
S5、对特征曲线进行判断,当特征曲线存在突变值时,即存在裂纹缺陷。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波成像的铁路轨枕缺陷检测方法,其特征在于,所述得到处理后的回波信号的方法包括:
S2-1、控制器将轨枕返回的回波信号与发射信号进行混频,得到模拟中频信号;
S2-2、对模拟中频信号进行模数转换,得到数字中频信号,即处理后的回波信号。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波成像的铁路轨枕缺陷检测方法,其特征在于,所述得到目标铁路轨枕的毫米波图像的方法包括:
假设轨枕上的像素点坐标为(x,y,z=0),收发天线位置坐标为(x',y',z0),需要重建的图像用轨枕的反射系数表示;
则毫米波图像f(x,y)的公式表达式为;
其中,k=ω/c为波数,j表示轨枕的反射系数,s(x',y')是轨枕被照射区域所有点信息的叠加,FT2D表示二维傅里叶变换。
4.根据权利要求3所述的基于毫米波成像的铁路轨枕缺陷检测方法,其特征在于,所述建立特征曲线的方法包括:
S4-1、将枕轨的扫描图像代入神经网络中进行训练,得到训练完毕的神经网络;
S4-2、将毫米波图像f(x,y)代入训练完毕的神经网络中,得到样本图像;
S4-3、任取方向x’,将样本图像代入拉东变换,得到样本特征值函数:
Rθ(x')=∫∫f(x,y)·δ(ρ-xcosθ-ysinθ)dxdy,
其中,当点(x,y)在直线ρ=xcosθ-ysinθ上时,逻辑函数δ(ρ-xcosθ-ysinθ)的值为1,否则为0;
S4-4、将(x,Rθ(x'))对应的点连接起来,得到特征曲线。
5.根据权利要求3所述的基于毫米波成像的铁路轨枕缺陷检测方法,其特征在于,所述对特征曲线进行判断的方法包括:
S5-1、对特征曲线求导,当方向x’上存在求导值为0的x取值时,即该方向上存在裂纹,对应的x为裂纹所在位置处;
S5-2、按设定次数重复步骤S4-3、S4-4和S5-1,且每次都改变方向x’的取值,当重复完毕时,若不存在求导值为0的x取值,则目标铁路轨枕上不存在裂纹,否则所有对应的x为全部裂纹所在位置处。
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