劉建龍

（中國(guó)鐵路北京局集團(tuán)有限公司 地下直徑線(xiàn)工程項(xiàng)目管理部，北京 100045）

0 引言

隨著高速鐵路快速發(fā)展，當(dāng)前動(dòng)車(chē)組運(yùn)營(yíng)數(shù)量保持高位的同時(shí)還在持續(xù)增多，這對(duì)每個(gè)動(dòng)車(chē)所的檢修能力提出新挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)單純依靠人工的檢測(cè)方式已經(jīng)被人工、設(shè)備相互合作的方式代替，而基于圖像檢測(cè)的智能裝備［1］更是廣泛應(yīng)用于日常列車(chē)檢測(cè)［2］。但傳統(tǒng)的二維圖像檢測(cè)在面對(duì)列車(chē)轉(zhuǎn)向架部件種類(lèi)繁多、缺陷類(lèi)型多、拍攝環(huán)境復(fù)雜時(shí)，暴露出其誤報(bào)多、報(bào)警準(zhǔn)確率低的缺點(diǎn)。由于二維圖像僅能記錄物體表面由于反射光線(xiàn)形成的灰度信息［3］，其檢測(cè)重心在于通過(guò)物體表面紋理的變化識(shí)別出缺陷，必然會(huì)大幅受限于物體表面狀態(tài)以及周?chē)h(huán)境的影響［4］。雖然基于深度學(xué)習(xí)的二維圖像檢測(cè)能極大改善部件丟失、破損等缺陷的檢出效果，但對(duì)于變形（微小）、松動(dòng)、位移的檢測(cè)，二維圖像仍然缺乏有效方法。三維數(shù)據(jù)包含物體的幾何尺寸信息，能更加直接、具體地表述出物體空間幾何狀態(tài)。而對(duì)于物體空間幾何變化的檢測(cè)，例如部件變形、螺栓松動(dòng)、撒砂管高度變化等，三維數(shù)據(jù)檢測(cè)則更有優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)前三維成像方法多種多樣?；诟窭状a的相位測(cè)量輪廓術(shù)三維成像技術(shù)，有成像速度快、成像面積大、數(shù)據(jù)精度高的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)該技術(shù)可以快速獲取轉(zhuǎn)向架部件三維數(shù)據(jù)用以部件檢測(cè)。研究三維成像技術(shù)獲取轉(zhuǎn)向架部件高精度三維數(shù)據(jù)，并通過(guò)三維數(shù)據(jù)完成部件在變形、螺栓松動(dòng)、尺寸測(cè)量上的檢測(cè)運(yùn)用。

1 格雷碼三維成像技術(shù)原理

格雷碼三維成像是基于相位測(cè)量輪廓術(shù)的一種結(jié)構(gòu)光三維成像方法。通過(guò)多幅格雷碼圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)相移光柵圖像中每一個(gè)周期條紋的編碼，進(jìn)而完成相位解包，達(dá)到三維測(cè)量的目的。

通過(guò)向待測(cè)物體投射一系列光柵圖像，物體表面的高低變化會(huì)對(duì)光柵圖像進(jìn)行調(diào)制。根據(jù)光柵圖像計(jì)算出物體表面對(duì)應(yīng)點(diǎn)的相位分布情況，解包裹、得到連續(xù)相位分布后即可聯(lián)系標(biāo)定結(jié)果，實(shí)現(xiàn)三維測(cè)量。相位測(cè)量輪廓術(shù)光路見(jiàn)圖1。

最常見(jiàn)的4步相移法，假設(shè)物體表面光強(qiáng)分布為：

式中：I'為背景光強(qiáng)分布；I''為物體表面反射率分布；φ(x，y)為相位分布；δi為初始相位值。

圖1 相位測(cè)量輪廓術(shù)光路

通過(guò)以上4幀圖像，即可計(jì)算相位［5］：

采用反三角函數(shù)計(jì)算相位值，由于反三角函數(shù)的值域限制，導(dǎo)致相位會(huì)被截?cái)?。相位包裹過(guò)程見(jiàn)圖2。

圖2 相位包裹過(guò)程

為了得到連續(xù)的相位分布需要進(jìn)行相位解包，其過(guò)程實(shí)際就是依次給各相位值加2nπ。而格雷編碼目的就是通過(guò)多幅格雷碼圖像確定n 值［6］。格雷碼編碼方式見(jiàn)表1，0為暗條紋、1為亮條紋。

在6張格雷編碼圖像（二值化后）上，每個(gè)像素點(diǎn)的像素值按次序列（第一張圖為第一位，第二張圖為第二位，依次類(lèi)推）確定該像素點(diǎn)的格雷碼值。將格雷碼的第一位保持不變，之后的每一位取其與之前一位的異或值作為該位的值［7］。

通過(guò)連續(xù)采集一系列的光柵圖像，依照以上方法進(jìn)行計(jì)算，即可獲取圖像可視范圍內(nèi)所有點(diǎn)的三維數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，將相機(jī)與投影儀共同構(gòu)成的采集盒固定在機(jī)械臂等自動(dòng)化部件上，由設(shè)備進(jìn)行自動(dòng)采集，采集圖像見(jiàn)圖3、圖4；再通過(guò)上述處理方法，可以快速獲取所采集轉(zhuǎn)向架部件的三維數(shù)據(jù)（見(jiàn)圖5）。

表1 格雷碼編碼

圖3 格雷碼圖像

圖4 光柵圖像

2 部件檢測(cè)

轉(zhuǎn)向架區(qū)域部件類(lèi)型多、缺陷種類(lèi)多、環(huán)境復(fù)雜，基于二維的圖像檢測(cè)面臨部件適應(yīng)性、污漬、光照等環(huán)境因子干擾問(wèn)題。當(dāng)獲取到部件的高精度三維數(shù)據(jù)，可以直接根據(jù)部件的實(shí)際尺寸、空間關(guān)系、幾何形態(tài)等三維特征信息進(jìn)行檢測(cè)，有效提高報(bào)警準(zhǔn)確率，同時(shí)更利于轉(zhuǎn)向架部件的檢測(cè)。

2.1 形變檢測(cè)

高斯曲率是指曲面上某一點(diǎn)曲率最大值與最小值的乘積。

圖5 轉(zhuǎn)向架部件三維成像結(jié)果示例

高斯曲率反映曲面的彎曲程度，因此把高斯曲率作為分析曲面質(zhì)量和連接情況的主要依據(jù)。當(dāng)曲面的高斯曲率變化較大、較快時(shí)表明曲面內(nèi)部變化較大，即曲面的光滑程度較低；而2個(gè)連接曲面如果在公共邊界上的高斯曲率發(fā)生突變表示2個(gè)曲面的高斯曲率并不連續(xù)，通常也叫曲率不連續(xù)［8］。

軸身、掃石器、擋板等大面積平面（曲面）部件在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)由于飛石等因素造成掉塊、變形等缺陷。變形檢測(cè)流程見(jiàn)圖6。當(dāng)物體表面出現(xiàn)掉塊、變形時(shí)，該缺陷區(qū)域的“彎曲程度”較正常情況會(huì)發(fā)生明顯變化，也與其周?chē)^(qū)域的“彎曲程度”不同。計(jì)算全區(qū)域所有點(diǎn)的高斯曲率，通過(guò)連續(xù)性判斷提取出異常的高斯曲率區(qū)域，該區(qū)域即為發(fā)生掉塊或變形的區(qū)域。

圖6 變形檢測(cè)流程

2.2 螺栓松動(dòng)檢測(cè)

螺栓松動(dòng)是螺栓丟失的前兆，檢測(cè)出螺栓松動(dòng)對(duì)于列車(chē)轉(zhuǎn)向架檢修具有重大意義。傳統(tǒng)的圖像方法通過(guò)識(shí)別防松標(biāo)記線(xiàn)，檢測(cè)其相較于歷史或模板圖像中對(duì)應(yīng)線(xiàn)的偏轉(zhuǎn)角度，來(lái)實(shí)現(xiàn)松動(dòng)檢測(cè)。但對(duì)于沒(méi)有防松標(biāo)記線(xiàn)的螺栓或者由于下雨、列車(chē)缺乏清洗等難以獲得清晰的防松標(biāo)記線(xiàn)圖像，該方法則無(wú)法檢出，所以有較大的局限性。

螺栓尺寸是固定的，所以對(duì)于某一顆具體的螺栓，可以通過(guò)計(jì)算螺栓表面相較于其安裝基座的高度并與其設(shè)定的固定高度相比較進(jìn)行判斷，可以計(jì)算出該螺栓的當(dāng)前松動(dòng)情況。具體檢測(cè)流程見(jiàn)圖7。

圖7 螺栓松動(dòng)檢測(cè)流程

（1）通過(guò)深度學(xué)習(xí)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)每張圖像上的螺栓進(jìn)行識(shí)別定位［9］。在獲取到該圖像中的螺栓位置信息后，與預(yù)先設(shè)定的模板相匹配，給出每顆螺栓對(duì)應(yīng)的設(shè)定高度值。

（2）通過(guò)二維圖像到三維數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，從該三維數(shù)據(jù)中獲取螺栓三維數(shù)據(jù)。采用區(qū)域生長(zhǎng)算法，以圖像中心和其他隨機(jī)種子點(diǎn)進(jìn)行生長(zhǎng)計(jì)算，完成三維數(shù)據(jù)分割［10］，確定出螺栓表面和螺栓基座。螺栓部件圖像及其分割效果見(jiàn)圖8。其中（a）（c）為二維灰度圖像，（b）（d）為對(duì)應(yīng)的三維數(shù)據(jù)，在三維數(shù)據(jù)中綠色區(qū)域?yàn)槁菟ū砻妫t色區(qū)域?yàn)樵撀菟ǖ陌惭b基座。

（3）基于2個(gè)面的三維數(shù)據(jù)，完成高度計(jì)算并與設(shè)定高度值比較完成松動(dòng)檢測(cè)。

圖8 螺栓部件圖像及其分割效果

2.3 尺寸檢測(cè)

部件尺寸檢測(cè)是轉(zhuǎn)向架檢測(cè)中非常關(guān)鍵的一環(huán)，其包括撒砂管、掃石器高度，閘片厚度等關(guān)鍵部件的超限檢測(cè)。傳統(tǒng)二維圖像檢測(cè)中，只有當(dāng)目標(biāo)物體的測(cè)量長(zhǎng)度方向完全垂直于拍攝方向時(shí)，才能保證從圖像像素轉(zhuǎn)化成實(shí)際長(zhǎng)度的測(cè)量準(zhǔn)確性。加大了測(cè)量操作難度，同時(shí)也限制了測(cè)量精度。

基于高精度三維數(shù)據(jù)，在保障測(cè)量目標(biāo)拍攝完全的情況下，可以較大程度地放寬拍攝角度，最大程度地降低測(cè)量操作難度，并且可保證精度。

（1）部件高度測(cè)量。在二維圖像中，結(jié)合撒砂管、掃石器拍攝圖像特征，通過(guò)連接域?qū)D像分為2 個(gè)區(qū)域，分別為測(cè)量目標(biāo)和鋼軌，并獲取其各自的三維數(shù)據(jù)。在測(cè)量目標(biāo)區(qū)域三維數(shù)據(jù)中，從最下方提取出撒砂管的最低點(diǎn)或掃石器的下表面點(diǎn)。在鋼軌區(qū)域三維數(shù)據(jù)中，以位置在區(qū)域上方和垂直于軌側(cè)面為約束條件完成軌上表面擬合。最后根據(jù)軌面擬合平面，計(jì)算出目標(biāo)高度。

（2）閘片厚度測(cè)量。在二維圖像中，通過(guò)提取閘片邊界來(lái)計(jì)算2條邊界的距離完成閘片厚度測(cè)量。這種方法無(wú)法規(guī)避由于拍攝角度偏差而引起的二維圖像標(biāo)定誤差，同時(shí)基于二維圖像的邊緣提取算法也存在一定的限制與誤差，最終導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確。閘片厚度計(jì)算流程見(jiàn)圖9。

首先通過(guò)YOLOv3目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)完成閘片區(qū)域的定位。獲取到閘片三維數(shù)據(jù)后，根據(jù)幾何關(guān)系和連續(xù)性判定，提取出閘片的2條邊界。這種基于三維數(shù)據(jù)的邊界提取方法，最大程度避免了由于光照、污漬等引起的傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)誤差。閘片邊界提取效果見(jiàn)圖10。

圖10 閘片邊界提取效果

3 結(jié)束語(yǔ)

格雷碼三維成像技術(shù)可以快速獲取高精度三維數(shù)據(jù)。應(yīng)用于圖像檢測(cè)設(shè)備中，可以保證高效、快速獲取部件三維數(shù)據(jù)。基于三維數(shù)據(jù)，對(duì)部件變形、螺栓松動(dòng)、尺寸測(cè)量的檢測(cè)方法進(jìn)行研究。相較于二維圖像，通過(guò)三維數(shù)據(jù)在這些檢測(cè)項(xiàng)中有更好的檢測(cè)效果，可以突破二維圖像限制，有效提升圖像類(lèi)檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)效果。