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    鋼軌表面圖像冗余信息的模糊匹配算法

    2016-08-12 23:00:48王耀南尹遜帥賀振東穆雪峰
    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺鋼軌

    王耀南 尹遜帥 賀振東 穆雪峰

    摘要:為了解決高速鐵路軌道表面缺陷機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)中采集圖像的冗余問題,本文提出一種鋼軌表面圖像冗余信息的模糊匹配算法。該種算法首先采用豎直投影法提取鋼軌表面區(qū)域;之后對(duì)鋼軌表面區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理并二值化,得到缺陷的位置信息;然后通過感知哈希算法,得到鋼軌表面缺陷的形態(tài)信息;最后計(jì)算缺陷的位置誤差和形態(tài)相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該算法能有效識(shí)別系統(tǒng)圖像中的冗余部分,準(zhǔn)確率達(dá)到97.5%。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;鋼軌;表面缺陷;模糊匹配

    中圖分類號(hào):U213.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    隨著鐵路列車的不斷提速,重載列車和城市地鐵輕軌運(yùn)營的增加,對(duì)鐵路安全性、可靠性的要求日漸提高。由于受到天氣狀況惡劣、負(fù)載過大、行車速度快等因素影響,鋼軌表面容易產(chǎn)生各種類型的缺陷,常見的有疤痕、裂紋、波紋擦傷、褶皺、剝落等。如果不及時(shí)對(duì)鋼軌進(jìn)行維護(hù)和更換,會(huì)發(fā)展成內(nèi)部缺陷,造成嚴(yán)重的列車事故。因此,鋼軌表面缺陷檢測(cè)對(duì)維護(hù)鐵路系統(tǒng)的安全運(yùn)行非常重要。

    目前鋼軌表面缺陷檢測(cè)主要依靠有經(jīng)驗(yàn)的鐵道工人目測(cè)巡檢。這種檢測(cè)方法不僅效率低、危險(xiǎn)性大,還受人為和天氣因素影響。隨著技術(shù)的進(jìn)步,超聲、磁感應(yīng)、電渦流感應(yīng)、機(jī)器視覺等無損檢測(cè)技術(shù)不斷出現(xiàn),尤其是機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù),已有一些研究人員進(jìn)行了相應(yīng)的研究并取得了一定成果。湖南大學(xué)采用線掃描相機(jī)采集鋼軌圖像,應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)對(duì)鋼軌表面缺陷進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)效率高,實(shí)時(shí)性好。中國鐵道科學(xué)研究院研究了一種魯棒實(shí)時(shí)鋼軌表面擦傷檢測(cè)算法,檢測(cè)性能較高、速度快。

    但是,上述算法僅對(duì)缺陷的識(shí)別做出了相應(yīng)研究,對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)在采集過程中可能出現(xiàn)的冗余問題沒有關(guān)注。由于在鐵路維護(hù)過程中,一段鋼軌可能要多次檢測(cè),因此會(huì)造成鋼軌圖像的重復(fù)采集。在鋼軌分段維護(hù)中,路段與路段連接處也可能存在冗余信息。

    鋼軌表面缺陷的檢測(cè)系統(tǒng)均采用線掃描相機(jī)采集鋼軌圖像,線掃描相機(jī)分辨率高,圖像數(shù)據(jù)量大。以本文采集系統(tǒng)為例,若每次檢測(cè)1000km鐵路線路將采集至少25萬張圖像。所以,在使用大容量存儲(chǔ)設(shè)備的同時(shí),為了減少鋼軌缺陷檢測(cè)和分析的運(yùn)算量,增加單次檢測(cè)的里程,需要減少冗余圖像。

    在檢測(cè)系統(tǒng)中圖像采集的開始里程由人工輸入,而后續(xù)里程則通過圖像的采集量由系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算,因此圖像的冗余會(huì)影響采集系統(tǒng)中里程信息的準(zhǔn)確性。為了提高鋼軌缺陷定位的精度,冗余信息的去除也是非常有必要的。

    鋼軌缺陷的檢測(cè)結(jié)果是鐵路部門制定鐵路維護(hù)計(jì)劃的主要參考數(shù)據(jù)以及鐵路損傷相關(guān)研究的資料,冗余信息的出現(xiàn)可能會(huì)造成缺陷識(shí)別結(jié)果的重復(fù),影響檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,給后續(xù)的工作和研究帶來不必要的問題。

    因此需要研究一種識(shí)別冗余信息的匹配算法,以達(dá)到去除冗余信息的目的。由于無缺陷的鋼軌圖像高度相似,因此鋼軌特征信息非常少,基于灰度和梯度信息都很難識(shí)別冗余信息。針對(duì)鋼軌圖像的高度相似性,本文通過鋼軌缺陷的位置和形態(tài)的特異性,提出了一種鋼軌表面圖像冗余信息的模糊匹配算法,實(shí)現(xiàn)了冗余圖像的識(shí)別功能。

    1 成像設(shè)備

    成像系統(tǒng)由線掃描相機(jī)和鏡頭、光源、控制設(shè)備3部分組成。相機(jī)選用DSLSA Spyder3GigE Vision線掃描相機(jī),分辨率為1024像素,線掃描頻率最高為68kHz,通過千兆以太網(wǎng)接口將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦た貦C(jī)。鏡頭接口為C口,焦距為25mm,光圈可調(diào)。采用超高亮度LED條形光源,對(duì)稱安裝于相機(jī)兩側(cè)對(duì)鋼軌進(jìn)行照明,以減少外界光線影響,提高成像質(zhì)量。在軌檢車車輪上安裝旋轉(zhuǎn)編碼器,利用編碼器信號(hào)控制相機(jī)的采集頻率。軌道檢測(cè)實(shí)驗(yàn)車如圖1(a)所示,成像系統(tǒng)如圖1(b)所示。

    2 模糊匹配算法

    匹配算法是將成像系統(tǒng)采集的鋼軌圖像運(yùn)用圖像處理技術(shù),得到兩幅圖像中缺陷的位置誤差和相似度,通過模糊控制算法,得到匹配結(jié)果。由于普通鋼軌表面圖像的無差別性,只能根據(jù)鋼軌表面的缺陷識(shí)別圖像的冗余。體現(xiàn)鋼軌缺陷特異性的因素主要有兩個(gè):位置和形態(tài)。

    因?yàn)椴杉^程中圖像受光線、震動(dòng)、噪音等影響,在不同采集情況下采集的缺陷經(jīng)過圖像處理后提取的位置信息不盡相同,因此,僅采用缺陷的位置信息難以判斷兩缺陷是否相同。缺陷的形態(tài)學(xué)信息也存在這種問題。故本文采用模糊匹配算法,計(jì)算缺陷位置誤差及形態(tài)相似度并作為模糊匹配算法的兩個(gè)輸入,既可以充分利用缺陷的位置和形態(tài)這兩個(gè)特異性特征,又能彌補(bǔ)單個(gè)特征單獨(dú)使用準(zhǔn)確性不足的問題。

    匹配算法流程圖如圖2所示。

    匹配算法包括以下步驟:1)鋼軌表面區(qū)域提??;2)圖像預(yù)處理、二值化及形態(tài)學(xué)操作;3)缺陷形態(tài)信息和位置信息獲??;4)位置誤差和相似度計(jì)算;5)位置與相似度模糊匹配。

    匹配算法步驟中鋼軌效果圖如圖3所示。圖中(a)為成像系統(tǒng)采集到的鋼軌圖像,圖像大小為1024×1024;(b)為采用豎直投影法提取到的鋼軌表面區(qū)域圖像;(c)為圖像預(yù)處理后的鋼軌表面區(qū)域圖像;(d)為二值化后鋼軌表面區(qū)域圖像;(e)為形態(tài)學(xué)操作后的鋼軌表面區(qū)域圖像。

    2.1 鋼軌表面區(qū)域提取

    成像系統(tǒng)采集到的圖像如圖3(a)所示,鋼軌表面區(qū)域只占據(jù)圖像中央一部分,鋼軌兩側(cè)有很多石子、道釘?shù)雀蓴_物體,這些物體的存在不利于后續(xù)處理。因此為了降低后續(xù)處理的難度,需要提取鋼軌表面區(qū)域如圖3(b)所示。通過觀察,鋼軌表面區(qū)域與兩側(cè)區(qū)域的灰度值有明顯的差別,因此本文提出了豎直投影法(Vertical Projection,VP)提取鋼軌表面區(qū)域,主要步驟如下:

    1)逐列累加圖像f(x,y)中各像素的灰度值,并計(jì)算均值,得到圖像的各列灰度均值數(shù)組Avg(i),Avg(i)如圖4所示。

    2)統(tǒng)計(jì)全部圖像的灰度均值A(chǔ)vg_mean。

    3)Avg(i)數(shù)組二值化,將Avg(i)數(shù)組依次與灰度均值A(chǔ)vg_mean比較,大于Avg_mean設(shè)為1,小于Avg_mean設(shè)為0,得到數(shù)組Avg_Val(i)。

    在Avg_Val(i)數(shù)組中找到第一個(gè)連續(xù)10個(gè)值都是1的點(diǎn),該點(diǎn)便是鋼軌表面圖像開始的邊緣點(diǎn)Begin_Point;在Avg_Val(i)數(shù)組Begin_Point之后找到第一個(gè)連續(xù)10個(gè)值都是0的點(diǎn),該點(diǎn)便是鋼軌表面圖像結(jié)束的邊緣點(diǎn)End_Point,截取鋼軌圖像Begin_Point列到End_Point列之間的圖像即可得到鋼軌表面區(qū)域圖像f1(x,y)。得到的鋼軌表面區(qū)域圖像如圖3(b)所示。

    2.2 圖像預(yù)處理、二值化及形態(tài)學(xué)操作

    在鋼軌圖像的獲取過程中,容易受到現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、相機(jī)質(zhì)量等因素干擾而產(chǎn)生噪聲,影響匹配結(jié)果,因此,對(duì)鋼軌圖像f1(x,y)進(jìn)行3×1中值濾波。為了克服鋼軌表面光線反射不均勻的缺點(diǎn),采用局部零均值法圖像增強(qiáng),得到鋼軌圖像f2(x,y),如圖3(c)所示。采用文獻(xiàn)中提出的PEMCV法得到圖像的最佳分割閾值T,對(duì)濾波及增強(qiáng)后的鋼軌圖像f2(x,y)進(jìn)行二值化,得到二值圖像f2(x,y),如圖3(d)所示。

    由于鋼軌缺陷周圍存在一些亮點(diǎn)噪聲,影響位置信息的準(zhǔn)確性,使用形態(tài)學(xué)操作可以去除這些噪聲點(diǎn),而操作過度會(huì)導(dǎo)致缺陷的某些結(jié)構(gòu)信息被消除影響形態(tài)信息的準(zhǔn)確性。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文使用9×9的橢圓結(jié)構(gòu)元素對(duì)二值圖像。f3(x,y)進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作得到圖像f4(x,y),如圖3(e)所示。

    2.3 缺陷形態(tài)信息和位置信息獲取

    由于圖像的冗余,在系統(tǒng)中記錄鋼軌圖像采集位置的里程信息將不再準(zhǔn)確,但缺陷相對(duì)于鋼軌兩側(cè)邊緣的位置不會(huì)改變,不同缺陷的位置具有特異性。因此獲取缺陷的外接矩形就能得到缺陷相對(duì)于鋼軌兩側(cè)邊緣的位置信息。

    尋找二值圖像f4(x,y)中缺陷的外接矩形,得到鋼軌表面第m個(gè)缺陷的位置信息Pm(LX,RX,XW,YH),其中,LX為缺陷外接矩形的左側(cè)行坐標(biāo),RX為缺陷外接矩形的右側(cè)行坐標(biāo),XW為缺陷的寬度即缺陷所跨列數(shù),YH為缺陷的高度即缺陷所跨行數(shù)。

    通過感知哈希算法,可以得到缺陷的形態(tài)數(shù)組。感知哈希算法以其高效、快速的優(yōu)點(diǎn)在圖像識(shí)別中應(yīng)用非常廣泛。在圖像采集過程中,當(dāng)采集方向不同時(shí),缺陷的圖像會(huì)發(fā)生180°的翻轉(zhuǎn),因此計(jì)算形態(tài)數(shù)組時(shí)需要將缺陷圖像翻轉(zhuǎn)180°計(jì)算兩次。

    具體步驟如下:

    1)截取缺陷外接矩形內(nèi)的圖像f5(x,y),并將圖像歸一化到8×8尺寸。

    2)計(jì)算圖像f5(x,y)的哈希值作為缺陷的形態(tài)數(shù)組Dm1,形態(tài)數(shù)組是一組64位0或1數(shù)組。

    3)將圖像f5(x,y)翻轉(zhuǎn)180。得到圖像f5(x,y)。

    4)計(jì)算圖像f5(x,y)的哈希值作為缺陷的形態(tài)數(shù)組Dm2。

    在鋼軌圖像中,除缺陷外還有鋼軌的縫隙,在缺陷的匹配中鋼軌連接縫隙會(huì)對(duì)匹配結(jié)果產(chǎn)生影響,因此需要在匹配前將鋼軌縫隙剔除。因?yàn)殇撥壙p隙為橫向細(xì)縫,而鋼軌缺陷不存在橫向擦傷,所以形態(tài)數(shù)組數(shù)值全為1的必是鋼軌縫隙。得到缺陷形態(tài)數(shù)組后檢查是否數(shù)值全為1,若存在數(shù)值全為1的數(shù)組,則剔除該缺陷。

    2.4 位置誤差和相似度計(jì)算

    對(duì)比兩個(gè)缺陷的位置信息可以得到這兩個(gè)缺陷的位置誤差。對(duì)于位置差別較大的缺陷,在求取位置誤差之前通過計(jì)算缺陷的高度差和寬度差便可初步判斷兩缺陷是否為同一缺陷,對(duì)于高度差或?qū)挾炔钶^大的一組缺陷,匹配算法可以在此結(jié)束,以減少匹配步驟,提高效率。

    取帶有缺陷的兩幅缺陷圖像Def1和Def2,分別計(jì)算得到形態(tài)數(shù)組Dt1,Dt2,Do1,Do2,及位置信息R(LX,RX,XW,YH),P0(LX,RX,XW,YH)。通過位置信息的對(duì)比初步判斷兩個(gè)缺陷是否為同一缺陷;對(duì)有可能為同一缺陷的數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步計(jì)算,得到兩個(gè)缺陷的位置誤差和形態(tài)相似度。

    若Ep>0.2,則Def1與Def2不是同一缺陷,否則計(jì)算Def1與Def2的形態(tài)相似度S。

    3)計(jì)算Def1與Def2的形態(tài)相似度S。

    步驟a:統(tǒng)計(jì)形態(tài)數(shù)組Dt1與Do1中不同位的個(gè)數(shù)n1。

    步驟b:計(jì)算Def1與Def2的形態(tài)相似度S1,相似度計(jì)算公式如下所示:

    步驟c:統(tǒng)計(jì)形態(tài)數(shù)組Dt1與Do2中不同位的個(gè)數(shù)n2,根據(jù)公式(4)計(jì)算Def1與Def2的形態(tài)相似度S2

    步驟d:取S1和S2的最大值為S,若S<0.8則說明Def1與Def2不可能為同一缺陷。

    2.5 位置與相似度模糊匹配

    模糊匹配算法的輸入量為鋼軌表面缺陷的位置誤差Ep及相似度s,語言模糊子集為{大(L),中(M),?。≒)},位置誤差的論域?yàn)閇0,0.2],相似度的論域?yàn)閇0.8,1]。隸屬度函數(shù)如公式(5)和(6)所示。模糊控制器的輸出量為匹配結(jié)果,用U表示,模糊子集為{是(Y),否(N)},由于本算法的匹配結(jié)果為是和否兩個(gè)離散量,因此模糊輸出變量不需要反模糊化,N表示實(shí)時(shí)獲取缺陷與已存儲(chǔ)缺陷不是同一缺陷,Y表示實(shí)時(shí)獲取缺陷與已存儲(chǔ)缺陷是同一缺陷。

    模糊邏輯推理規(guī)則的結(jié)構(gòu)為:If Sand Ep thenU。當(dāng)缺陷的位置誤差較大時(shí),表明這組缺陷根據(jù)位置信息判斷為同一缺陷的概率較小,因此只有當(dāng)相似度也很大時(shí),這組缺陷才可能是同一缺陷。當(dāng)缺陷位置誤差較小時(shí),表明這組缺陷根據(jù)位置信息判斷為同一缺陷的概率較大,因此只要相似度不是很小,這組缺陷就很有可能是同一缺陷。得到模糊規(guī)則如表1所示。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文選取了40組帶有疤痕缺陷的圖像,其中,相同缺陷和不同缺陷的圖像各占一半。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示,表2中1~20組數(shù)據(jù)為相同缺陷的圖像得到的數(shù)據(jù),21~40組數(shù)據(jù)為不同缺陷的圖像得到的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)圖像舉例如圖5所示。

    由表2中實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知:大部分相同缺陷的位置誤差在0.05以下,相似度在0.95以上,如圖5(a)所示。大部分不同缺陷的位置誤差在0.2以上,相似度在0.8以下,如圖5(b)所示。不同缺陷圖像第39組位置誤差較小,而且相似度較高導(dǎo)致匹配出現(xiàn)錯(cuò)誤,這是因?yàn)楦兄K惴ㄖ槐A袅藞D像的低頻信息,去除了高頻的細(xì)節(jié)信息,當(dāng)遇到形狀結(jié)構(gòu)相似的兩個(gè)缺陷時(shí),容易得到一個(gè)較高的相似度。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    實(shí)驗(yàn)表明:在實(shí)驗(yàn)的圖像中,相同缺陷的圖像全部被檢出,而不同缺陷的圖像有一組被檢測(cè),說明本文算法對(duì)于相同缺陷的冗余圖像有很高的檢出率,對(duì)不同缺陷的圖像有一定的誤檢率。本文算法準(zhǔn)確率為97.5%,能有效識(shí)別出鋼軌圖像中的冗余部分,而且誤檢率和漏檢率較低,分別為5%和0%。

    4 結(jié)論

    本文提出了一種鋼軌表面圖像冗余信息的模糊匹配算法,能有效識(shí)別系統(tǒng)圖像中的冗余部分。該算法通過圖像處理算法獲取圖像的位置信息和形態(tài)信息,對(duì)比兩幅圖像中缺陷的位置信息和形態(tài)信息得到鋼軌缺陷的位置誤差和形態(tài)相似度。根據(jù)鋼軌缺陷位置和形態(tài)的特異性,通過計(jì)算缺陷的位置誤差和形態(tài)相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的有效性。

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