跨座式單軌交通軌道梁表面裂紋識別方法研究.pdf

1、跨座式單軌交通系統(tǒng)是城市軌道交通的一種重要制式，其梁橋系統(tǒng)中的預應力混凝土軌道梁對單軌列車起著支撐和導向作用，它的健康狀態(tài)直接關系到乘客和地面人員的生命安全，因此軌道梁表面裂紋檢測是單軌交通系統(tǒng)日常維護中最為重要的工作之一。相對于傳統(tǒng)的人工檢測，基于計算機視覺的檢測技術具有突出的高效性和安全性，已成為大型基礎設施健康狀態(tài)檢測中的重要手段。目前，數(shù)字成像技術快速發(fā)展，軌道梁表面裂紋檢測的圖像采集系統(tǒng)日趨成熟，但是裂紋檢測的圖像處理技術仍相

2、對滯后。本文主要研究基于圖像分析的裂紋自動識別技術，并著重解決從高噪聲背景中識別細小裂紋的問題，同時兼顧計算速度。
　　軌道梁表面圖像數(shù)據(jù)總量十分龐大，為保證及時發(fā)現(xiàn)裂紋，計算速度是本研究中必須考慮的重要問題。本文首先提出了用于裂紋區(qū)域檢測的曲面形狀識別方法，用相對更快的速度將圖像分成裂紋圖像和非裂紋圖像，從而大幅降低后續(xù)裂紋提取步驟的工作量。基本思想是，將圖像轉(zhuǎn)化為參數(shù)化曲面后，非裂紋曲面間的形狀變化可認為由近似的保距形變產(chǎn)生，

3、而裂紋曲面與非裂紋曲面的形狀差異可認為由非保距形變產(chǎn)生，兩種曲面可通過測地距離圖來辨識。為解決裂紋中的間隙對測地距離圖產(chǎn)生明顯干擾的問題，本文提出了計算測地距離圖的平穩(wěn)行進算法。曲面形狀識別方法主要利用曲面的全局幾何特征，因此具有很強的抗噪能力。實驗表明其兼顧了計算速度和檢測準確率。此外，該方法還能夠擴展成一種裂紋快速提取方法。
　　裂紋提取是裂紋危害等級評估的前提性工作。然而提取嵌入在高噪聲背景中的細小裂紋仍是一項難題，目前很多

4、方法仍然不能兼顧自動化水平、抗噪能力以及對裂紋寬度信息的保留。本文提出了兩種新的裂紋自動提取方法，均具有抗噪能力強以及能夠保留裂紋寬度信息的性質(zhì)，克服了上述問題。
　　提出的第一種裂紋提取方法是曲面上各向異性聚類方法?；舅枷胧峭ㄟ^空間聚類將像素點分配到任意形狀的空間簇中，然后根據(jù)形狀狹長這一特性篩選出對應于裂紋的空間簇。該方法仍將灰度圖像通過曲面表示，然后基于曲面的幾何性質(zhì)，設計了各向異性的聚類準則，確保在將相鄰對象分離的同時能

5、夠?qū)⒁粭l裂紋的多個片段歸入同一個空間簇。此外，通過與全局凸分割模型的結合，聚類過程所需的候選點和重要參數(shù)可以自動設定。
　　提出的第二種裂紋提取方法是最小路徑點過程方法?；谧钚÷窂降牧鸭y提取方法面臨的首要困難是如何自動設置最小路徑的端點。該方法將最小路徑的端點視為點過程模型中的標記點，然后建立點過程的Gibbs能量，從而將最小路徑端點的自動設置問題轉(zhuǎn)化為能量最小化問題。另一方面，相對于傳統(tǒng)的標記點過程模型，該方法建立的模型不必考

6、慮標記點的內(nèi)部約束作用，并且具有更小的配置空間，因而在使用隨機搜索算法求解時具有很高的求解效率。通過與全局凸分割模型相結合，該方法同樣可提取包含寬度信息的完整裂紋。與第一種裂紋提取方法相比，該方法對于連續(xù)性差和邊緣模糊的裂紋可取得更為準確的提取結果。
　　本文最后對裂紋提取結果進行局部形狀分析，以實現(xiàn)找出最寬裂紋區(qū)間以及去除塊狀噪聲的目的。這一部分沿用了前文的圖像幾何化表示思想，并提出了使用Laplace-Beltrami特征函數(shù)