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    基于CCD圖像分析的空軌軌道梁表面缺陷檢測

    2019-09-23 10:04:48
    無損檢測 2019年9期
    關(guān)鍵詞:方差均值像素

    (1.中鐵二院工程集團(tuán)有限責(zé)任公司,成都 610031;2.電子科技大學(xué) 自動化工程學(xué)院,成都 611731)

    空軌(或稱懸掛式單軌、空鐵)是一種歷史悠久的城市軌道交通系統(tǒng),且具有地形適應(yīng)性強(qiáng)、運(yùn)營安全可靠、環(huán)境適應(yīng)性好、景觀效果好、造價低、建設(shè)周期短等優(yōu)點(diǎn)[1],具有廣闊的應(yīng)用前景。

    空軌車輛不同于傳統(tǒng)的輪軌車輛,其走行部位位于軌道梁內(nèi),而車體懸吊于其下方,車體底部距離地面一般不小于5 m。軌道梁是由鋼板焊接而成的開口薄壁箱型截面梁,起到引導(dǎo)列車運(yùn)行、承載列車質(zhì)量的作用,是空軌系統(tǒng)中最重要的結(jié)構(gòu)之一,其斷面示意如圖1所示。由于長期受到較大的作用力,加上大氣的腐蝕,所以軌道梁表面極易出現(xiàn)裂紋、銹斑、磨損等缺陷,若不及時處理,會危及行車安全。因此,檢測軌道梁表面缺陷的技術(shù)成為一種非常重要的控制手段。針對金屬板材的表面缺陷,一般采用人工檢測[2]和高精度傳感器進(jìn)行檢測,如:渦流檢測[3]、紅外檢測[4]、圖像檢測、漏磁檢測[5]等方法。

    圖1 空軌軌道梁斷面示意

    圖像檢測方法屬于非接觸檢測技術(shù),在先進(jìn)的自動化檢測中發(fā)揮著重要的作用。圖像檢測方法的原理為:首先采用電荷耦合器件(CCD)攝像機(jī)攝取目標(biāo)圖像,再由圖像處理系統(tǒng)對采集到的圖像進(jìn)行各種運(yùn)算以抽取目標(biāo)的特征,最后根據(jù)預(yù)設(shè)的容許度和其他條件輸出結(jié)果,實(shí)現(xiàn)對物質(zhì)表面的自動檢測。目前,結(jié)合圖像處理技術(shù)和模式識別理論、智能優(yōu)化算法等,產(chǎn)生了多種缺陷檢測的方法。

    筆者采用基于圖像分析技術(shù)[6]的表面異常檢測方法,對空軌軌道梁表面進(jìn)行缺陷檢測。首先,利用CCD圖像的均值和方差盡可能多地回收正常樣本,此過程所需時間短,且缺陷樣本包含正常樣本和缺陷樣本兩部分,故稱此過程為粗檢過程;再利用基于積分圖的Bayes算法將粗檢過程中錯檢為缺陷樣本的正常樣本剔除掉,此過程主要利用壓縮感知算法,該算法準(zhǔn)確率較高,但計算速度較慢,故稱為細(xì)檢過程。

    1 表面缺陷檢測方案

    提出了一種高效的金屬板材表面異常實(shí)時檢測方法,該方法基于圖像分析技術(shù),可以在不需要大量樣本的前提下,對金屬板材表面異常進(jìn)行快速檢測,其不僅能提高檢測的準(zhǔn)確率,同時也能滿足實(shí)時性的要求,檢測流程如圖2所示。

    (1)輸入圖像為I,求取該圖像的積分圖I′。

    (2)對圖像I中圖像塊(patch)粗分類,得到一個疑似異常patch的集合;除疑似異常patch集合外,其余的patch都?xì)w類到正常的patch集合中。

    圖2 表面缺陷檢測流程

    (3)利用壓縮感知[7]特征對疑似異常patch進(jìn)行細(xì)檢測,即采用壓縮矩陣對正常patch集合和疑似異常patch集合進(jìn)行特征壓縮。計算每個維度的均值和方差,獲取正常patch集合w個維度高斯分布的特征;在此基礎(chǔ)上設(shè)定一個閾值,并根據(jù)閾值進(jìn)行分類。

    2 基于均值和方差的表面缺陷粗檢過程

    粗檢過程就是從圖像快速而簡單的幾何特征出發(fā),即通過求取圖像的均值和方差[8]確定合適的閾值,從而將圖像分成正常樣本和疑似缺陷樣本,并進(jìn)一步檢測出疑似缺陷樣本的缺陷。

    2.1 均值和方差檢測的基本算法

    采用尺寸為40像素×40像素,步長為20像素的滑動窗口對圖像進(jìn)行檢測。均值的計算公式為

    (1)

    式中:m和n分別為圖像的長和寬;I(i,j)為每一點(diǎn)的像素值。

    進(jìn)一步確定圖像的方差計算公式為

    (2)

    根據(jù)方差的定義可知,缺陷區(qū)域方差較大,圖像平滑區(qū)域,即無缺陷區(qū)域方差較小。可見,基于均值和方差的檢測法能夠突出背景灰度差異不大的缺陷部分,進(jìn)而用于檢測圖像缺陷。

    2.2 粗檢試驗(yàn)結(jié)果及分析

    金屬板材的表面缺陷主要是裂紋和銹蝕(銹斑),但同時也包含劃痕和孔洞等缺陷。裂紋粗檢試驗(yàn)結(jié)果如圖3所示,粗檢的試驗(yàn)過程如下所述。

    首先根據(jù)式(1)和(2),求取圖3(a)原圖像的均值和方差,得到圖3(b)和圖3(c),然后對均值和方差進(jìn)行排序,并求導(dǎo)得到圖3(d)。由圖3(a)可見,一幅圖像中缺陷部分所占面積遠(yuǎn)小于正常部分所占面積;同時,圖3(d)中方差在走勢曲線后端部分開始明顯變化,所以可以設(shè)定一個自適應(yīng)的閾值來進(jìn)行劃分,試驗(yàn)所設(shè)定的閾值公式為

    (3)

    圖3 裂紋粗檢試驗(yàn)結(jié)果

    式中:thro為閾值;m為相應(yīng)位置的方差;v為列數(shù),即方差個數(shù);floor函數(shù)可實(shí)現(xiàn)向下取整的功能;函數(shù)變量取v/2是為了盡可能地將缺陷從圖像中劃分出來;time為系數(shù);end為排序后最后一個滑框的編號。

    根據(jù)實(shí)際情況,從2/3區(qū)域處開始搜索缺陷,其判斷依據(jù)是如果相鄰兩方差的差值大于所設(shè)定的閾值,則判斷為缺陷區(qū)域,并將其用黃色框框出,如圖3(e)所示。此外,經(jīng)過大量的試驗(yàn)觀察,發(fā)現(xiàn)均值最大和最小處也是缺陷部分,所以在圖3(e)中增加兩個代表均值最大和最小區(qū)域的紅色框。

    利用上述方法同樣可得到銹蝕(銹斑)、劃痕及孔洞的試驗(yàn)結(jié)果,分別如圖46所示。結(jié)果表明,粗檢過程能夠粗略地檢測出缺陷所在區(qū)域。

    圖4 銹蝕粗檢試驗(yàn)結(jié)果

    圖5 劃痕粗檢試驗(yàn)結(jié)果

    圖6 孔洞粗檢試驗(yàn)結(jié)果

    對采集到的500張樣本圖片進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果顯示,缺陷檢出率為99.2%,準(zhǔn)確率為72%,可見該方法存在一定數(shù)量的漏檢和錯檢,主要原因是圖像采集過程中背景變化多導(dǎo)致滑框的均值方差波動較大,動態(tài)閾值法得到的閾值未將缺陷分割出來。

    試驗(yàn)所用電腦的CPU配置為Intel i5-4590 3.30 GHz,內(nèi)存為8 G,處理一張2 448像素×2 048像素的樣本圖像僅需18 ms。所以,可將此方法作為一種粗檢方法,即將正常樣本和疑似缺陷樣本區(qū)分開的一種快速方法。

    3 基于積分圖的Bayes細(xì)檢過程

    根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果可知,粗檢速度快但準(zhǔn)確率較低,漏檢率可忽略不計。因此,下一步將在粗檢結(jié)果(已標(biāo)注區(qū)域)的基礎(chǔ)上,引入基于積分圖的屬板材表面缺陷的Bayes金檢測算法,即細(xì)檢方法,將粗檢已標(biāo)注區(qū)域中的正常部分剔除。

    圖7 計算積分圖

    3.1 基于積分圖的Bayes檢測算法

    該算法最顯著的優(yōu)點(diǎn)是只需對整幅圖像遍歷一次就可以求出所有區(qū)域的像素和,且計算速度很快。

    設(shè)灰度圖像為I,積分圖為I′,計算積分圖如圖7所示。根據(jù)Iwidth=width,Iheight=height可知,積分圖計算公式為

    (4)

    在實(shí)際的計算中,通常采用如下所示的計算公式

    I′(x,y)=I′(x-1,y)+I′(y-1,x)-

    I′(x-1,y-1)+I′(i,j)

    (5)

    針對工程項(xiàng)目的試驗(yàn)步驟如下所述。

    (1)獲取計算圖像的積分圖。

    圖8 圖片壓縮方法示意

    (2)獲取被粗檢判定為正常patch(圖像塊)集合的區(qū)域,然后隨機(jī)選取3~4個部分,圖片壓縮方法示意如圖8所示,按照一定的權(quán)重將每個patch進(jìn)行壓縮,其中壓縮之后的patch服從高斯分布。

    針對在粗檢階段已判定為正常patch的每個vi,根據(jù)大數(shù)定理可得

    (6)

    式中:rij為圖像像素;xi為權(quán)值。

    (7)

    式中:n為patch的數(shù)目。

    (8)

    可推出

    (9)

    (3)采用相同的方式對疑似異常的patch進(jìn)行壓縮,并計算patch為正常的概率,如果該概率大于一個閾值就判斷為正常。

    按照上述方法獲取每個樣本的表達(dá)式為

    (10)

    然后再根據(jù)Bayes公式計算每個vfi的正態(tài)分布概率。具體試驗(yàn)中將概率最小值作為相應(yīng)樣本的得分,并將得分大于閾值的部分判定為正常部分。

    3.2 細(xì)檢試驗(yàn)結(jié)果及分析

    采用上述細(xì)檢方法對粗檢圖像進(jìn)行檢測,可得如圖910所示的試驗(yàn)結(jié)果。

    由圖9~10可知,細(xì)檢結(jié)果的精確度明顯高于粗檢結(jié)果的精確度,進(jìn)一步證明了細(xì)檢法可將粗檢結(jié)果中的正常部分剔除。對采集到的500張樣本圖像進(jìn)行試驗(yàn)的正確率為98.2%,粗檢過程的正確率為72%,可見細(xì)檢過程很大程度上提高了正確率。一張圖像經(jīng)歷粗檢和細(xì)檢過程需耗時70 ms左右,可見該檢測法基本能滿足一般檢測中實(shí)時性的要求。

    4 結(jié)語

    提出的檢測方法主要分為粗檢和細(xì)檢兩個階段,粗檢采用均值和方差相結(jié)合的方法來預(yù)先回收正常樣本,而其中疑似缺陷樣本也包含了較多的正常樣本,因此需要再通過細(xì)檢過程進(jìn)行更細(xì)致的篩選。細(xì)檢即通過壓縮感知的特征提取與特征學(xué)習(xí),及Bayes似然分類來提高檢測的正確率。試驗(yàn)證明,該方法對于金屬板材表面各種異常缺陷(如裂紋、銹蝕、劃痕、污跡、異物等)的檢測都有較高的檢出率和正確率,以及較好的實(shí)時性。

    圖9 待檢圖像一的粗檢和細(xì)檢結(jié)果

    圖10 待檢圖像二的粗檢和細(xì)檢結(jié)果

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