[发明专利]多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法及系统

说明书

本发明提供一种多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法及系统，属于基于计算机视觉的轨道缺陷检测技术领域，获取无砟轨道结构的二维图像数据；基于二维图像，对无砟轨道裂缝、共面离缝、破损掉块和异面离缝进行初步辨识；提取初步辨识的破损掉块和异面离缝对应的空间点云数据；基于空间点云数据，判断初步辨识的破损掉块和异面离缝是否为误判，得到最终的缺陷检测结果。本发明利用计算机视觉处理技术，通过对2D图像和3D点云信息采集设备的合理布局，实现快速巡检条件下的无砟轨道隐性缺陷表观视觉信息采集，通过对图像和点云信息分级利用，满足无砟轨道结构多种典型隐性缺陷的准确辨识、定位及定量测量。

技术领域

本发明涉及基于计算机视觉的轨道缺陷检测技术领域，具体涉及一种多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法及系统。

背景技术

高速铁路无砟轨道结构在列车荷载、循环温度荷载等复杂环境长期作用下，轨道板、填充层以及板间结构的裂缝、离缝、开裂破损等隐性缺陷逐渐显现，如未及时发现、修整，其可诱发轨道涨板、不平顺加剧等显性病害，对高速行车安全和舒适性造成威胁，同时会降低无砟轨道结构服役耐久性

高速铁路无砟轨道结构隐性缺陷具有高突发性、随机分布性，当前以大型高速检测车周期性动检+人工肉眼结合小型检测仪”的既有轨道检测体系对显著病害具有良好检测效果，但对所提隐性缺陷的检测及诊断能力不足，长期处于“病显就医”管养模式，难以对隐性缺陷实现早发现、早诊治。此外，已有基于弹性波、空气超声耦合技术、激光扫描技术、红外成像等多种新型隐性缺陷检测技术也有报道，但全部为处于试验研究阶段的单一手段的检测方法，且检测“速度-精度相互制约”技术瓶颈难以突破，难以满足无砟轨道隐性缺陷工务快速精准检测工程化需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种对隐性缺陷实现快速、精准检测识别的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法及系统，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：

一方面，本发明提供一种多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法，包括：

获取无砟轨道结构的二维图像数据；

基于二维图像，对无砟轨道结构层间及板间的裂缝、共面离缝进行精准识别和量化分析。同时对板间结构破损、填充层表面脱空掉块、填充层-底座板之间的异面离缝进行初步定位和辨识；

提取初步辨识的破损掉块和异面离缝对应的空间点云数据；

基于空间点云数据，判断初步辨识的破损掉块和异面离缝是否为误判，得到最终的缺陷检测结果。

可选的，对二维图像数据进行图片滤波去噪、图像增强、阈值化处理预处理操作，采用深度学习算法进行图像裂纹识别以及尺寸量化，结合图像设定的无砟轨道覆盖区域和图中裂纹分布位置先验知识，实现对轨道板、板间结构及填充层表面裂缝、轨道板-填充层层间共面离缝、轨道板-板间结构表面板间离缝的精准辨识和尺寸测量。

可选的，对无砟轨道上表面及侧面的二维图像数据先进行形态学图像处理，后提取图像特征，结合灰度异常区域分割出异常块状区域并根据此二值图像测量面积，结合相机对无砟轨道的覆盖区域以及图像中异常块状区域分布位置，实现轨道板及板间结构表面破损掉块、填充层脱空掉块的初步图像识别。

可选的，对分割后的二值化图像拟采用基于关键点的尺寸测量，通过计算分段后每一部分的外接矩形垂线得到裂缝的最大宽度，对填充层-底座板层间异面离缝是否存在进行初步图像识别。

可选的，若初步辨识中识别隐性缺陷为填充层脱空掉块或板间结构侧面破损掉块时，调取对应里程处的空间点云数据进行三维重构，计算得到结构异常体积形态，进行脱空掉块、破损掉块缺陷精准辨识和量化分析，若分析判定为无破损掉块，则纠正初步辨识结果为误判。