陳國(guó)輝 上海鐵路局科研所

1 引言

高速鐵路和重載鐵路的運(yùn)營(yíng)對(duì)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施可靠性的要求十分嚴(yán)格。軌道不平順檢測(cè)作為工務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施檢測(cè)工作的一部分，對(duì)鐵路運(yùn)營(yíng)安全起著重要的作用。軌道高差平順度是軌道的一個(gè)基本幾何參數(shù)，描述了鋼軌頂面的起伏變化,它直接關(guān)系到輪軌的配合以及列車的行車安全。傳統(tǒng)的測(cè)量方式有弦測(cè)法和慣性基準(zhǔn)法等方法。隨著機(jī)器視覺(jué)測(cè)量技術(shù)的發(fā)展和日臻完善成熟，以非接觸、速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、精度高為特點(diǎn)的CCD 高速攝像機(jī)檢測(cè)方式越來(lái)越成為有效檢測(cè)的方法之一。它能準(zhǔn)確檢測(cè)出軌道高低不平順，對(duì)于保障列車運(yùn)行的安全具有重要意義。

2 技術(shù)現(xiàn)狀

目前國(guó)內(nèi)外檢測(cè)軌道高低不平順的方法有弦測(cè)法和慣性法。

三點(diǎn)等弦的弦測(cè)法檢測(cè)，設(shè)固定的弦長(zhǎng),在間距定長(zhǎng)的3個(gè)軸上分別安裝位移計(jì),選定測(cè)量基準(zhǔn),測(cè)量軸頭與基準(zhǔn)的相對(duì)位移，從而獲取軌道的高低不平順測(cè)量值。目前的檢測(cè)產(chǎn)品有水平尺、德國(guó)的水平測(cè)量綜合站等。

多年來(lái),弦測(cè)法一直用作檢測(cè)、養(yǎng)護(hù)和維修軌道高低等工作。但是弦測(cè)法也存在問(wèn)題，它不能反映軌道高低的實(shí)際情況。雖然能部分滿足乘座平穩(wěn)質(zhì)量要求,但從安全的需要、輪軌相互作用的研究、全面正確養(yǎng)護(hù)和維修軌道等方面的需要來(lái)說(shuō),仍有不足之處。

慣性基準(zhǔn)法是1949 年Sperry 公司軌檢車采用類似地震儀的慣性位移法裝置測(cè)量軌道高低的方法。由于只能測(cè)出波長(zhǎng)較短的部分軌道高低而未得到推廣。近年來(lái),日、法等國(guó)用在軸箱上安裝加速度傳感器的方法,測(cè)量軸箱上、下運(yùn)動(dòng)的加速度A，再將A 二次積分求得軸箱上下運(yùn)動(dòng)的位移W(即軌道的高低)。這種慣性基準(zhǔn)軸箱加速度直接積分法，也不能得到整個(gè)需測(cè)波長(zhǎng)范圍的高低變化。

基于計(jì)機(jī)器視覺(jué)的測(cè)量技術(shù)是近年發(fā)展起來(lái)的新的測(cè)量手段，并已逐步應(yīng)用到鐵路軌道檢測(cè)諸多領(lǐng)域。它集中運(yùn)用了CCD 成像技術(shù)、圖像處理技術(shù)、人工智能技術(shù)和信息通訊等眾多高新技術(shù)，成為自動(dòng)檢測(cè)方法和研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。現(xiàn)場(chǎng)自動(dòng)獲取被測(cè)物體的輪廓要素的灰度信息，采用圖像處理技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以獲得檢測(cè)的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)。

3 檢測(cè)原理與系統(tǒng)構(gòu)成

3.1 算法原理

圖1 算法原理

圖1 為10 m 長(zhǎng)、平順的軌道，將光靶分別放在5 m、N m、10 m 處，其在10 m 焦距出的成像點(diǎn)A、B、D。

圖2 算法原理

如圖2 所示，假設(shè)在軌道N m 處有個(gè)凹不平順,那么光源的下邊沿的位置就由E 點(diǎn)下移到了F 點(diǎn)其在相機(jī)10 m 處成像的位置也有B 像素點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了C 像素點(diǎn)。

通過(guò)在實(shí)驗(yàn)室的10 m 范圍的平臺(tái)上定標(biāo)，可以測(cè)出在10 m 處成像時(shí)候的光源的像素當(dāng)量，這樣，N m 處成像位置BC 之間的距離就可以算出?！鱃EF≌△GBC 是兩個(gè)相似的三角形，EF 就是我們要計(jì)算的高差，代入公式，EF÷BC=N÷10，由此得出EF=(N×BC)÷10。由光源的移動(dòng)可以連續(xù)推演出一段鋼軌的不平順高差，得到整段鋼軌高低的曲線波形。

3.2 總體設(shè)計(jì)

該檢測(cè)裝置由圖像采集模塊、信息傳輸模塊、光源模塊構(gòu)成（見(jiàn)圖3）。CCD 相機(jī)攝像機(jī)安裝在軌道上，垂直于被測(cè)LED 方形光源。

圖3 模塊劃分圖

4 軟件實(shí)現(xiàn)

4.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境

開(kāi)發(fā)語(yǔ)言：VC6.0

操作系統(tǒng)：Windows XP

4.2 軟件處理流程

采用基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的自動(dòng)測(cè)量方法。應(yīng)用圖像分割、剔除干擾、圖像細(xì)化等算法，對(duì)采集到的鋼軌圖像進(jìn)行處理；然后對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)細(xì)化，對(duì)圖像相鄰的特征像素點(diǎn)進(jìn)行聚類做感知編組；最后找到圖像中的邊界線，進(jìn)而計(jì)算出光源的邊緣對(duì)應(yīng)的高差。

4.3 圖像采集

圖像采集模塊包括光學(xué)子系統(tǒng)(主要有光源、濾光片和鏡頭等)和CCD 圖像采集子系統(tǒng)。光學(xué)子系統(tǒng)在將檢測(cè)的圖像成像在CCD 攝像機(jī)的光敏單元上，其核心器件是光源和成像鏡頭。CCD 圖像采集子系統(tǒng)將成像在光敏單元上的光學(xué)影像轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)。圖像采集卡對(duì)圖像信號(hào)采樣，轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)輸入到計(jì)算機(jī)，為后續(xù)圖像處理做準(zhǔn)備。圖像采集模塊的基本構(gòu)成如圖4 所示。

圖4 采集模塊圖

4.4 圖像處理

（1）分割目標(biāo)與背景

為便于對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別和處理，利用采集到的灰度圖，將邊緣從圖像中提取出來(lái)，用于的識(shí)別和準(zhǔn)確測(cè)量。圖像直方圖是圖像分割的基礎(chǔ)，它反映了圖像灰度分布的統(tǒng)計(jì)特性，不同灰度級(jí)像素的多少分別對(duì)應(yīng)直方圖的波峰和波谷。在圖像直方圖中，通常波峰對(duì)應(yīng)圖像的目標(biāo)和背景，而波谷則對(duì)應(yīng)邊緣。閾值法是一種簡(jiǎn)單有效的圖像分割法，它用一個(gè)或若干個(gè)閾值將圖像按像素灰度級(jí)分為若干區(qū)域(等級(jí))，并認(rèn)為處于同一個(gè)灰度等級(jí)的圖像具有相同的性質(zhì)。對(duì)圖像在邊緣處分割，即分割的閾值選在直方圖的波谷。當(dāng)圖像直方圖的波谷寬闊平坦時(shí)，該閾值難以確定，為此，系統(tǒng)采用最大類間方差閾值法對(duì)采集的圖像進(jìn)行識(shí)別，從而確定自適應(yīng)閾值，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割。

（2）圖像的細(xì)化

對(duì)圖像分割并剔除干擾后，圖像中只剩下光靶邊緣。由于裝置的邊緣圖像太粗，直接對(duì)它測(cè)量，可能影響檢測(cè)精確度，所以需要對(duì)光靶邊緣進(jìn)行取直線處理，即將光靶邊緣細(xì)化成細(xì)直線段。圖像細(xì)化，大大壓縮了原始圖像的數(shù)據(jù)量，并保留了原始的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而為精確測(cè)量提供了準(zhǔn)確的依據(jù)。

4.5 圖像處理線程

工作線程進(jìn)入圖像實(shí)際采集線程，找到灰度圖像的邊界（起始邊界、結(jié)束邊界、標(biāo)準(zhǔn)結(jié)束邊界），如圖5 所示。

圖5 找邊界流程圖

5 結(jié)束語(yǔ)

采用基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的方法測(cè)量軌道高低不平順，能夠有效提高測(cè)量效率和精度，降低檢測(cè)成本，有助于軌道檢測(cè)的智能化，實(shí)現(xiàn)對(duì)線路高度的高精度、非接觸測(cè)量。

[1]《軌道工程》.

[2]《高速鐵路概論》.

[3]《機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用》.