基于半導體激光技術應用于鐵路檢測中的研究

李繼光，林昌健

中鐵十九局集團第七工程有限公司，廣東珠海 519020

0 引言

隨著半導體激光技術的發(fā)展，其發(fā)展速度隨著時代的發(fā)展而不斷加大，已經(jīng)成為世界上發(fā)展速度最快的一種激光技術。半導體激光器從原先的低溫條件下運行發(fā)展至室溫條件下進行運轉，由小功率朝著大功率的方向而轉變。在結構發(fā)明，激光器由原來的同質結構發(fā)展至目前的單異質結構、雙異質結構以及量子阱等270多種結構。在制作方法方面，也由原來的擴散法發(fā)展至目前的液相外延（LPE）、氣相外延（VPE）、分子束外延（MBE）、化學束外延（MBE）、金屬有機化合物氣相淀積（MOCVD）及其它們的各種結合型等多種工藝。

近年來，高功率半導體激光器陣列器件也得到了飛速的發(fā)展，已推出產(chǎn)品有連續(xù)輸出功率5W、10W、1SW、20W 和30W的激光器陣列。脈沖工作的激光器，峰值輸出功率S0W、120W、1S00W、和4800W 的陣列也已經(jīng)商品化。一個4.5cm9cm 二維陣列，其峰值輸出功率為3S0kW 的二維陣列問世。目前國外用半導體激光器疊層陣列泵浦Nd：YAG 激光器，輸出功率達到1000W，預示著工業(yè)和國防應用的半導體激光泵浦技術將產(chǎn)生巨大變革。

1 半導體激光器檢測鐵路鋼軌缺陷深度的檢測原理

半導體激光器檢測鐵路鋼軌表面缺陷深度具體的檢測原理如圖1所示。由下圖可以看出，首先激光器經(jīng)過單面的柱狀透鏡，形成一束激光線束，然后將激光線垂直地投射于鋼板的表面，在整個生產(chǎn)的表面形成一個整塊的覆蓋面，激光線在縱向上的寬度一般為0.1cm～0.2cm，對激光線的漫反射圖像進行采集，然后再對相關投射上來的圖像加以處理，從而獲得了鐵路鋼板表面缺陷的三位深度方面的重要信息。筆者實際的實驗過程中，一般采用的是半導體紅色激光器，其輸出的波長一般為650nm～700nm之間，輸出功率較低，約為30mW。對于圖像的采集而言，應該注意選擇一個分辨率比較高的面陣攝像機，采用的方式一般為隔行掃描方式，有效地像素為768288，實驗平臺為自行設計開發(fā)的運動圖像采集與表面在線檢測實驗臺。系統(tǒng)在深度方向的圖像采集范圍為30mm左右，深度檢測的理論精度為0.10mm。

圖1 半導體激光器檢測鐵路鋼軌表面缺陷深度原理圖

2 攝像機的標定

根據(jù)如上關于半導體激光器檢測鐵路鋼軌表面缺陷深度的原理可以得知，攝像機在檢測的過程中起到了十分重要的作用，對于檢測效果的好壞具有重要的影響。在實際的檢測過程之中，攝像機的標定對于檢測具有十分重要的作用。對于攝像機的標定而言，其中一個非常重要的任務就是在某一個特定的攝像機模型條件下，通過對數(shù)字圖像等地處理，運用一些數(shù)學計算以及變化等方法，對攝像機模型的內部參數(shù)加以求解，從而能夠很好地確定成像平面上各個點與物理坐標中各點的攝像關系。對于系統(tǒng)的標定而言，其主要使用到的方法就是在一定的成像模型之下，利用尺寸與形狀已知的標定參照物求取攝像機的內部與外部的參數(shù)。在標定過程中，常常將一些參數(shù)設置成數(shù)學模型，其中一個比較常用的模型為直接線性變換方法，其使用到的一個重要的模型為：

在上述模型中，（xw,yw,zw）為三維空間中控制點的坐標，（u,v）為圖像上對應于三維控制點的像點坐標，毛為待定參數(shù).不失一般性，令l23=1，則如果得到N(N≥6)個控制點的空間坐標（xw,yw,zw）及其對應的像坐標(u，v)，就可以用最小二乘法求解出除如外的另外11個參數(shù)。按照激光線條所出現(xiàn)的期望區(qū)域，這個區(qū)域主要指的就是激光器發(fā)射的激光線在一定空間所形成的平面圖像。該光平面所截取標定的靶面上相應的區(qū)域，而且在圖像相關區(qū)域之內均勻地選擇了具有一定特征的48個點位，然后對這些點位的特征空間進行仔細地記錄，主要記錄的內容就是這些點的空間坐標以及這些點所形成的這個光平面的坐標，然后再講這些數(shù)據(jù)用語對系統(tǒng)成像加以標定。根據(jù)筆者的實際實驗可以得出如下這樣的結果：系統(tǒng)如此標定，其誤差非常之大，對該系統(tǒng)的誤差的具體分布不難發(fā)現(xiàn)，以往實驗中的標定范圍多為正方形，效果較好，而此次圖像為狹長區(qū)域，造成圖像左右段區(qū)域數(shù)據(jù)的干擾。具體標定的實驗結果如表1所示：

表1 標定驗證結果對比分析表

3 激光線性提取及其空間曲線的還原

待攝像機的標定完成之后，應該注意對激光線性提取以及空間進行還原。下面就是著重對激光進行線性提取及其空間曲線進行還原，具體而言，主要包括如下幾個方面。

3.1 首先進行圖像的細化處理

對于鐵路軌道檢測而言，其現(xiàn)場的光環(huán)境與外界一致，于是可以通過安裝一定的激光檢測設備而使其保持相對穩(wěn)定的結構。因此，筆者在實際的鐵路軌道的檢測過程之中，一般選取的是閾值化法對圖像進行二值化處理。運用閾值化法對圖像進行二值化處理的一個非常關鍵的步驟就是選擇恰當?shù)拈撝礣。根據(jù)如圖2所示的圖像對其灰度直方圖的分布的特點，來選擇圖像灰度直方圖分布上最高波峰后的第一個波谷作為閾值，處理后得到二值圖像如圖3所示。在這個過程中，應該注意的是：為了能夠滿足讀者對缺陷圖像特征的觀察，本研究主要選擇了深度較深的鋼軌模擬缺陷來對圖像加以處理，在實際的實驗過程之中，筆者選取了缺陷深度為6mm的作為模板。對于本環(huán)節(jié)的另外一個非常重要的任務就是通過對圖像的二值化處理之后，所得的圖像源自于原始的圖像的噪聲干擾及其一些離散的干擾點加以去除。

圖2 激光線的原始圖像

圖3 經(jīng)過二值化處理的圖像

3.2 圖像細化處理

圖像細化，細化(Thinning)是一種圖像處理運算，處理過程是運用圖像細化算法將二值圖像中具有一定寬度的激光線條狀區(qū)域處理成一條細線，以逼近該區(qū)域的中心線，也稱為骨架或核線,細化的目的在于減少圖像其他成分，直到只留下線條的最基本信息，以便進一步分析和識別。常用的圖像細化過程是基于對圖像特征區(qū)域進行腐蝕算法的，本質上說就是不斷考察圖像區(qū)域中的各點，按上下左右的順序，反復“隱去”那些不需要保留的點，直到線形形成。具體的細化算法有多種，如Hilditch算法、Naccache算法、掩膜法和內接圓法等。經(jīng)實驗發(fā)現(xiàn)，此類方法對目標區(qū)域邊緣形狀比較敏感，對提取深度信息有影響。

4 結論

綜上所述可以得知，半導體激光器技術已經(jīng)經(jīng)過了數(shù)十年的快速發(fā)展，在快速發(fā)展的過程之中，應用十分之廣泛，涉及到經(jīng)濟、軍事、水利以及工業(yè)等方面。本研究主要對半導體激光器運用于鐵路鋼軌表面缺陷深度的檢測過程之中，為鐵路檢測之中的一個非常重要的方法，應該極力地加以推廣。

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