[发明专利]一种轨道表面缺陷智能在线检测装置及检测方法

权利要求书

1.一种轨道表面缺陷智能在线检测装置，其特征在于：由轨道表面缺陷检测系统、轨道表面缺陷检测模型在线更新系统、列车组数据交互系统、轨道缺陷定位系统、异常处理系统以及供电系统构成；

其中，所述轨道表面缺陷检测系统包括图像获取子系统和轨道检测分类子系统，所述图像获取子系统由基座(17)、与基座(17)连接的减震装置(20)、标定组件(40)、光源(50)以及图像采集器(30)组成；所述轨道检测分类子系统由与图像采集器(30)连接的图像处理器(60)、轨道识别模块(70)以及轨道分类模块(80)组成；

所述轨道表面缺陷检测模型在线更新系统由人机交互接口(90)、图像标记与神经网络训练中心(100)以及与轨道识别模块(70)和轨道分类模块(80)连接的模型参数更新模块(110)组成，人机交互接口(90)通过图像标记与神经网络训练中心(100)与模型参数更新模块(110)相连；

所述列车组数据交互系统由信号收发模块(120)、数据同步模块(130)、数据标准化模块(140)以及中心数据库(150)组成，信号收发模块(120)通过数据同步模块(130)、数据标准化模块(140)与中心数据库(150)相连；

所述轨道缺陷定位系统由与速度/加速度传感器(160)相连的相对位置推算模块(170)、GPS/北斗(180)、与GPS/北斗(180)相连的绝对位置推算模块(190)、与相对位置推算模块(170)以及绝对位置推算模块(190)连接的融合定位模块(200)组成；

所述异常处理系统由与各系统连接的异常检测模块(250)、异常分类模块(260)、异常报警器(270)以及与异常报警器(270)相连的异常清除(280)组成，异常检测模块(250)通过异常分类模块(260)与异常报警器(270)相连；

所述供电系统由列车电力系统模块(210)、常规供电模块(220)、应急供电模块(230)和电源适配模块(240)组成，列车电力系统模块(210)分别通过常规供电模块(220)和应急供电模块(230)与电源适配模块(240)相连。

2.根据权利要求1所述的一种轨道表面缺陷智能在线检测装置的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、利用安装在列车上的图像采集器(30)拍摄轨道的连续图像；所述图像采集器(30)采用高速面阵CCD相机并安装定焦镜头，将获取的图像传输到图像处理器(60)；

B、对获取图像中的轨道进行识别与提取：图像处理器(60)对图像进行预处理，在去除图像无用信息的同时增强有用的真实信息；

C、对提取出轨道的图像进行轨道初步处理与定位；

D、对精确定位出的轨道进行缺陷检测：在轨道的精确定位后，选择inception-v3作为基础网络结构，利用卷积神经网络进行轨道图像分类。

3.根据权利要求2所述的一种轨道表面缺陷智能在线检测装置的检测方法，其特征在于，所述步骤B具体包括以下步骤：

B1、对图像采集器(30)传输的图像进行灰度化处理：利用灰度加权法将原始RGB轨道图像进行灰度化处理，加权后图片灰度值f(i,j)计算公式如(1)，

f(i,j)＝αR(i,j)+βG(i,j)+γB(i,j) (1)

式(1)中，α、β、γ为灰度值计算公式系数，i表示像素所在图像的行标，j表示像素所在图像的列标，R(i,j)表示原始图像像素的红色分量，G(i,j)表示原始图像像素的绿色分量，B(i,j)表示原始图像像素的蓝色分量；

B2、对上述操作所得图像进行感兴趣区域分割：采用基于高斯分布模型的自适应阈值分割方法；在ROI区域，计算各像素点灰度的均值和方差，再根据公式(2)计算出分割阈值，以此为据对灰度图进行分割，得到二值图像；

I_T＝μ_I+3σ_I (2)

式(2)中，μ_I表示像素点灰度的均值，σ_I表示像素点灰度的方差，I_T表示分割阈值；

B3、对上述所得图像进行形态学处理：运用T×T像素的结构元素对二值图像进行处理，对图像进行膨胀、腐蚀操作，将两幅图像做差得到图像边缘信息，识别出拍摄图像中的轨道。