車(chē)載智能軌道巡檢系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

聶海麗 上海鐵路局科研所

隨著高速鐵路的發(fā)展,鐵路檢測(cè)設(shè)備已經(jīng)由靜態(tài)檢測(cè)發(fā)展到動(dòng)態(tài)檢測(cè)，由接觸式檢測(cè)發(fā)展到非接觸式檢測(cè)，由低速運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)發(fā)展到高速運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)。目前國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家已成功地將CCD高速攝像技術(shù)應(yīng)用于鐵路軌道動(dòng)態(tài)檢測(cè)，大大提高了軌道檢測(cè)的速度和精度。

國(guó)內(nèi)近年來(lái)也不斷引進(jìn)、消化國(guó)外先進(jìn)的高速軌道檢測(cè)技術(shù)，但國(guó)內(nèi)外軌道檢測(cè)技術(shù)發(fā)展較為成熟的還僅僅在對(duì)軌道幾何尺寸的測(cè)量和軌道動(dòng)力學(xué)性能的檢測(cè)，而對(duì)軌道結(jié)構(gòu)病害檢測(cè)還沒(méi)有能應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際的成熟技術(shù)。在高鐵大規(guī)模建設(shè)和開(kāi)通運(yùn)營(yíng)的條件下，工務(wù)部門(mén)亟需采用車(chē)載動(dòng)態(tài)非接觸方式對(duì)軌道結(jié)構(gòu)病害進(jìn)行檢測(cè)，本系統(tǒng)就是在這一環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生的。

1 系統(tǒng)研究的主要內(nèi)容

車(chē)載智能軌道巡檢系統(tǒng)是一套集高速數(shù)字圖像采集、大容量圖像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和存儲(chǔ)、定位技術(shù)、智能化和信息化、自動(dòng)控制于一體的智能系統(tǒng)，能對(duì)可視性軌道結(jié)構(gòu)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè)。系統(tǒng)分為實(shí)時(shí)采集和后期分析處理兩大部分。

1.1 圖像的實(shí)時(shí)采集和存儲(chǔ)

系統(tǒng)通過(guò)布置于車(chē)底的高速相機(jī)陣列，拍攝列車(chē)通過(guò)高鐵線路的整個(gè)車(chē)底下道床圖像，存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)。通過(guò)車(chē)載系統(tǒng)提供的里程定位信息、車(chē)輛速度信息、車(chē)輛編碼器信息、列車(chē)行進(jìn)方向、上下行等信息，拍攝列車(chē)經(jīng)過(guò)線路的軌道圖像，包含軌道板裂紋、扣件的缺失甚至松動(dòng)、鋼軌表面的光帶、鋼軌的擦傷、剝落掉塊等所有可視缺陷，經(jīng)數(shù)字化處理后顯示于監(jiān)視器上，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)列車(chē)經(jīng)過(guò)的整條線路的檢測(cè)。

1.2 圖像的后期分析和處理

圖像采集回來(lái)以后，工作人員在辦公室對(duì)采集的圖像通過(guò)人機(jī)結(jié)合的方式進(jìn)行分析處理。先由自動(dòng)識(shí)別軟件對(duì)選定的目標(biāo)圖像文件夾進(jìn)行智能圖像分析與缺陷識(shí)別，識(shí)別出來(lái)的缺陷圖像將自動(dòng)放入缺陷庫(kù)（目前能夠自動(dòng)識(shí)別的缺陷主要包括扣件的異常、鋼軌的擦傷和剝落掉塊、光帶的分布不勻等）。然后通過(guò)人工輔助分析，判斷哪些是現(xiàn)場(chǎng)真實(shí)缺陷，哪些是由于線路的油漆痕跡和扣件內(nèi)的污物等造成的誤判，剔除不構(gòu)成行車(chē)安全的缺陷圖片，剩下的即是有效的缺陷圖片。通過(guò)人工回放軟件對(duì)目前暫時(shí)未能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別的軌道板裂紋、道床的翻漿冒泥等軌道結(jié)構(gòu)病害進(jìn)行人工預(yù)覽判斷，從而實(shí)現(xiàn)了軌道面全覆蓋的可視化巡檢，為線路的養(yǎng)護(hù)維修提供了科學(xué)的依據(jù)。

2 圖像的采集系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)的組成

高速相機(jī)和LED光源安裝于列車(chē)底部，測(cè)速觸發(fā)裝置向兩個(gè)相機(jī)發(fā)出行觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)接到觸發(fā)信號(hào)后采集圖像，并將圖像傳回給采集存儲(chǔ)系統(tǒng)，由采集存儲(chǔ)系統(tǒng)負(fù)責(zé)將圖像進(jìn)行壓縮和存儲(chǔ)。如圖1所示。

圖1 裝置構(gòu)成

系統(tǒng)使用兩臺(tái)相同型號(hào)的線陣列相機(jī)，通過(guò)外出發(fā)模式來(lái)進(jìn)行相機(jī)的采集控制。相機(jī)的分辨率為2k，單個(gè)相機(jī)視場(chǎng)大小1600mm，工作距離800mm，通過(guò)選擇適當(dāng)焦距的鏡頭，可拍攝物體景深250mm左右。每個(gè)相機(jī)的視場(chǎng)大小雖然只有1600mm,但兩個(gè)相機(jī)拼在一起的視場(chǎng)超過(guò)了2800mm,滿足了覆蓋整個(gè)軌道板面的要求（如圖2所示）。對(duì)于采集圖像的重疊部分，將在回放時(shí)由回放軟件裁剪掉。

相機(jī)長(zhǎng)時(shí)間不間斷采集軌道圖像，最高時(shí)的頻率可達(dá)18kHz，在行車(chē)速度60km/h的情況下，保證了1mm/線的高精度圖像采集。同時(shí)，在行車(chē)方向上，圖像可以連續(xù)地進(jìn)行無(wú)縫拼接。

圖2 兩個(gè)相機(jī)協(xié)同工作原理

光源選擇定制型高亮度條形LED。中心的LED對(duì)著鐵軌，亮度較低；兩邊LED對(duì)著扣件以及軌道板，亮度稍高。由于鐵軌比扣件距離相機(jī)和光源更近，所以光源亮度做了調(diào)整，使得拍攝出的圖像亮度更為均勻。

2.2 圖像的采集流程

圖3 系統(tǒng)工作流程

由行同步編碼器發(fā)出同步信號(hào)觸發(fā)兩臺(tái)相機(jī)采集圖像，相機(jī)接收觸發(fā)信號(hào)，逐行拍攝，并將拍攝的圖像傳遞給采集卡，通過(guò)采集卡的整合發(fā)送給采集應(yīng)用程序。應(yīng)用程序?qū)Σ杉膱D像進(jìn)行相應(yīng)的壓縮后將圖像保存到磁盤(pán)陣列存儲(chǔ)器中。磁盤(pán)陣列在多個(gè)磁盤(pán)上同時(shí)存儲(chǔ)和讀取數(shù)據(jù)，保證了大容量圖像數(shù)據(jù)的高速存儲(chǔ)。整個(gè)工作流程如圖3所示。采集界面如圖4所示。

圖4 采集界面

3 圖像人工回放系統(tǒng)

每次采集的圖像和相關(guān)的里程信息、線路信息和其它配置信息等統(tǒng)一按照規(guī)則存儲(chǔ)到圖像采集任務(wù)包中?；胤跑浖匀蝿?wù)包為單位對(duì)采集的圖像進(jìn)行顯示，回放人員可以用矩形框標(biāo)注出所查看到的缺陷，并通過(guò)點(diǎn)擊下一幅按鈕來(lái)遍歷每一幅圖。遍歷的過(guò)程中可以任意縮放圖像，查看之前標(biāo)注的缺陷，也可以設(shè)置時(shí)間自動(dòng)播放。每一幅圖像都有相應(yīng)的里程信息，回放時(shí)可以隨時(shí)通過(guò)里程定位查找到相應(yīng)位置的圖像。人工標(biāo)注好缺陷以后，軟件可以按要求查詢出缺陷圖像及缺陷信息，并可自動(dòng)生成圖文報(bào)表，幫助進(jìn)行巡檢。

4 智能識(shí)別系統(tǒng)

智能識(shí)別系統(tǒng)遍歷每一幅圖像，靠軟件自動(dòng)識(shí)別出相關(guān)缺陷，目前本系統(tǒng)主要完成了鋼軌光帶異常的自動(dòng)識(shí)別和扣件歪斜、缺失等問(wèn)題的自動(dòng)識(shí)別。

4.1 鋼軌光帶異常的識(shí)別

鋼軌光帶異常的智能識(shí)別主要包括鋼軌擦傷、點(diǎn)蝕、腐蝕等缺陷的識(shí)別。智能識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)預(yù)處理后的圖像的灰度變化，利用水平投影和垂直投影的平滑性改變來(lái)檢測(cè)缺陷，正常情況下的投影曲線應(yīng)是平滑的，如出現(xiàn)波動(dòng)，則說(shuō)明光帶有缺陷。圖像預(yù)處理的主要目的是消除圖像中無(wú)關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實(shí)信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可檢測(cè)性和最大限度地簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割、匹配和識(shí)別的可靠性。本系統(tǒng)的預(yù)處理過(guò)程包括平滑、增強(qiáng)等步驟。而投影是為了有效的提取圖像的特征信息。本系統(tǒng)首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行縱向投影，剪切出光帶及其周邊部分區(qū)域。因?yàn)楣鈳У幕叶戎底畲螅钥v向投影后對(duì)索引矩陣排序后找到最大值就可以找到光帶具體位置，再外擴(kuò)若干像素便可剪切出光帶子圖。再對(duì)這個(gè)光帶子圖進(jìn)行橫向投影，如果光帶存在異常，則其橫向投影就會(huì)出現(xiàn)灰度值陡變的情況，如圖5所示。

圖5 存在異常的光帶子圖的橫向投影效果

4.2 扣件歪斜與缺失的識(shí)別

圖6 剪切出軌道板子圖

智能識(shí)別軟件根據(jù)鋼軌的位置從圖中分割出扣件區(qū)域圖，將扣件區(qū)域圖與模板圖像進(jìn)行比對(duì)，從而判斷扣件是否存在歪斜與缺失。從整個(gè)圖像中分割出扣件區(qū)域圖是非常關(guān)鍵的一部。本系統(tǒng)采用灰度閾值分割法，在確定合適的閾值后，將閾值與像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行比較和分割，檢測(cè)灰度級(jí)或者結(jié)構(gòu)具有突變的地方，這些地方往往表明一個(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)區(qū)域的開(kāi)始。整個(gè)像素比較的過(guò)程可以并行進(jìn)行，分割的結(jié)果直接給出扣件區(qū)域。區(qū)域分割通過(guò)兩個(gè)步驟進(jìn)行，第一步是通過(guò)橫向投影，剪切出扣件所在區(qū)域的軌道板子圖。如圖6所示。

再進(jìn)行縱向投影剪切出扣件區(qū)域子圖。如圖7所示。對(duì)于扣件區(qū)域子圖，與模板圖像進(jìn)行比對(duì)，可檢測(cè)出扣件歪斜與缺失的圖像。

圖7 剪切出扣件區(qū)域子圖

5 結(jié)論

智能軌道檢測(cè)系統(tǒng)采用了先進(jìn)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)思路及技術(shù)手段體現(xiàn)出了有效、易用、安全、經(jīng)濟(jì)的顯著特色。該系統(tǒng)的研制成功，提高了軌道巡檢和地面檢測(cè)數(shù)據(jù)分析處理的能力。通過(guò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和分析系統(tǒng)，合理配置人工資源，能夠?qū)崿F(xiàn)把檢測(cè)到的缺陷數(shù)據(jù)及時(shí)提供給相應(yīng)的工務(wù)段，進(jìn)一步提高了對(duì)現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。該系統(tǒng)現(xiàn)在正在投入使用，基本滿足需求，但還可以通過(guò)增加相機(jī)進(jìn)一步改善拍攝效果，同時(shí)通過(guò)后續(xù)的研究，智能識(shí)別的缺陷類型也在不斷的增多。相信系統(tǒng)的不斷改進(jìn)將為鐵路的安全運(yùn)營(yíng)帶來(lái)更好的保障。