謝克宇

（中鐵第五勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司 東北院，哈爾濱 150006）

動(dòng)車組旅客列車是指時(shí)速在200～300 km 之間的列車。由于動(dòng)車組運(yùn)行速度快，在制動(dòng)時(shí)對(duì)閘片的磨損非常嚴(yán)重，曾出現(xiàn)因閘片過(guò)薄，導(dǎo)致在制動(dòng)時(shí)整個(gè)車輪呈紅熱的不安全狀態(tài)。制動(dòng)閘片的厚度，直接影響動(dòng)車組的運(yùn)行安全。由于制動(dòng)閘片均分布在車輛底部，利用人工檢測(cè)，存在效率低下、漏檢和誤判的情況；利用檢測(cè)裝置[1]檢測(cè)，前期需投入大量檢測(cè)裝置，后期需更新維護(hù)；利用測(cè)量?jī)x[2]檢測(cè)，除需投入測(cè)量?jī)x、更新維護(hù)外，還有使用次數(shù)的限制。針對(duì)上述情況，本文利用Halcon[3]機(jī)器視覺(jué)軟件及VS[4]程序開(kāi)發(fā)環(huán)境，開(kāi)發(fā)了一個(gè)動(dòng)車組制動(dòng)閘片厚度自動(dòng)識(shí)別模塊，該模塊可實(shí)現(xiàn)動(dòng)車組通過(guò)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)，對(duì)過(guò)薄的閘片進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警，以提醒檢修人員及時(shí)更換，避免不安全狀態(tài)發(fā)生，對(duì)確保動(dòng)車安全運(yùn)行，具有十分重要的意義。

1 動(dòng)車組制動(dòng)閘片厚度自動(dòng)識(shí)別模塊

動(dòng)車組制動(dòng)閘片厚度自動(dòng)識(shí)別模塊是利用Halcon 及VS2010 軟件中的圖像處理方法和VC++語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)的。動(dòng)車組的型號(hào)有很多，本文對(duì)車型CRH5A 和CRH380B 進(jìn)行了研究及大量測(cè)試，以閘片位置比較復(fù)雜的CRH380B 車型為例進(jìn)行介紹。

該模塊根據(jù)線陣相機(jī)拍攝的動(dòng)車組底部圖片、磁鋼采集的軸距信息及識(shí)別的車號(hào)信息，自動(dòng)對(duì)所有閘片進(jìn)行厚度計(jì)算并報(bào)警。該模塊的工作流程，如圖1 所示。

1.1 拼圖

圖1 動(dòng)車組制動(dòng)閘片厚度自動(dòng)識(shí)別模塊工作流程

動(dòng)車組的車輛分為動(dòng)車和拖車。裝配有驅(qū)動(dòng)車輪的車輛是動(dòng)車，無(wú)驅(qū)動(dòng)裝置車輛是拖車。在實(shí)際的動(dòng)車編組中，動(dòng)車車輛和拖車車輛是根據(jù)車號(hào)來(lái)區(qū)分的。動(dòng)車車輛底部有2 個(gè)制動(dòng)盤，拖車車輛底部有3 個(gè)制動(dòng)盤。根據(jù)線陣相機(jī)L1～L10 通道拍攝部位，L4 拍攝的是整個(gè)車輛底部，分辨率為1 400×2 048；L9、L10 分別拍攝車輛底部的兩側(cè)，分辨率均為1 400×1 024。由于L4 與L9、L10 均有拍攝重合的部分，因此，只需對(duì)L4 拍攝的拖車中間部位閘片、L9 和L10 拍攝的動(dòng)車拖車閘片進(jìn)行厚度識(shí)別。

本文閘片厚度自動(dòng)識(shí)別模塊是根據(jù)動(dòng)車組通過(guò)時(shí)，線陣相機(jī)拍攝的車輛底部圖片、磁鋼采集的軸距信息及車號(hào)自動(dòng)識(shí)別模塊識(shí)別的車號(hào)信息，結(jié)合動(dòng)車、拖車軸偏移距離，進(jìn)行軸距校正，再對(duì)校正的軸距鄰近的2 張圖片進(jìn)行拼圖，根據(jù)閘片所在部位特點(diǎn)，截取2 000×750 像素大小的圖片進(jìn)行處理。本文僅以處理情況復(fù)雜且具有代表性的L9 通道相機(jī)拍攝的拖車底部圖像為例，如圖2 所示。

圖2 L9 拍攝的拖車底部拼圖截圖

1.2 圖像預(yù)處理

在現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境影響下，線陣相機(jī)所拍攝的圖像中存在大量的噪聲干擾信息，對(duì)閘片厚度的計(jì)算有較大的影響，因此為去除噪聲干擾，需對(duì)線陣相機(jī)拍攝的圖片進(jìn)行圖像預(yù)處理。

圖像預(yù)處理[5]可以有效地提高圖像特征提取、分割、匹配和識(shí)別的可靠性，是圖像處理前必不可少的步驟。在模型定位之前，先調(diào)用mean_image 對(duì)拼圖截圖進(jìn)行均值濾波[6]，調(diào)用zoom_image_factor 對(duì)拼圖截圖進(jìn)行按比例縮小，以提高圖像處理速度，得到500×188 像素大小的圖片，如圖3 所示。

圖3 L9 拖車拼圖截圖的圖像預(yù)處理

1.3 模型定位

為保證定位結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文采用2 次定位的模式，并調(diào)用find_shape_model 進(jìn)行模型定位[7]。若第1 次定位成功，則調(diào)用gen_rectangle1 生成矩形、reduce_domain[8]獲取新的標(biāo)記區(qū)域及crop_domain 對(duì)圖像的尺寸進(jìn)行裁剪，從而截取含有制動(dòng)閘片的圖片，并進(jìn)行第2 次模型定位；反之，則記錄第1 次定位失敗，并返回。若第2 次定位成功，同樣調(diào)用上述3 個(gè)算子，截取閘片部位圖片并保存；反之，則記錄第2 次定位失敗，并返回。兩次模型定位截取的圖片，分別如圖4～圖5 所示。

圖4 拖車L9 上、下閘片第1 次定位圖

圖5 拖車L9 上、下閘片第2 次定位圖

1.4 閘片厚度計(jì)算

對(duì)第2 次定位截取的閘片部位圖片，依次調(diào)用mean_image、 dyn_threshold、 connection[9]及region_to_bin 算子，進(jìn)行均值濾波、動(dòng)態(tài)閾值分割、生成區(qū)域以及計(jì)算區(qū)域的二值圖像[10]，再調(diào)用累計(jì)概率霍夫變換HoughLinesP[11]計(jì)算該二值圖像中的直線。

累計(jì)概率霍夫變換計(jì)算后，會(huì)得到很多條直線。

（1）根據(jù)已知二值圖像的大小及閘片位置特征，利用縱坐標(biāo)信息，將該二值圖像分成上、下2 個(gè)部分；

（2）分別計(jì)算上、下2 個(gè)部分的角度在173°～180°之間且長(zhǎng)度最長(zhǎng)的直線，從而得到目標(biāo)上、下直線；

（3）分別計(jì)算目標(biāo)上、下直線的縱坐標(biāo)均值，并作上、下均值的差值計(jì)算，該差值就是閘片厚度。

同時(shí)，調(diào)用算子line 在閘片截圖上畫(huà)出上、下直線的位置并保存，從而得到閘片厚度畫(huà)線圖，如圖6 所示。

圖6 拖車L9 上、下閘片厚度畫(huà)線圖

1.5 閘片厚度自動(dòng)報(bào)警

根據(jù)線陣相機(jī)拍攝的圖像像素信息特征及經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，本文將閘片厚度的閾值設(shè)置為15 個(gè)像素點(diǎn)，當(dāng)閘片厚度小于15 個(gè)像素點(diǎn)時(shí)，畫(huà)出該閘片所在相機(jī)拍攝的原圖中的位置，保存并自動(dòng)報(bào)警。

該CRH380B 動(dòng)車組的報(bào)警位置圖，如圖7 所示，對(duì)應(yīng)的閘片截圖及閘片厚度畫(huà)線圖，如圖8 所示。

圖7 報(bào)警閘片位置圖

圖8 報(bào)警閘片截圖及閘片厚度畫(huà)線圖

2 報(bào)警結(jié)果準(zhǔn)確性驗(yàn)證

為驗(yàn)證報(bào)警結(jié)果的準(zhǔn)確性，將該報(bào)警原圖與其后張圖像進(jìn)行拼接，截取制動(dòng)閘片部位，作為原始圖。將原始圖與保存的報(bào)警閘片截圖、以及隨機(jī)選取的2 張閘片截圖，分別進(jìn)行特征點(diǎn)匹配[12]。依次調(diào)用SurfFeatureDetector、FlannBasedMatcher、SurfDescriptorExtractor 及drawMatches 算子，進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)、計(jì)算特征點(diǎn)及特征點(diǎn)匹配，并畫(huà)出匹配的特征點(diǎn)。匹配結(jié)果，如圖9 所示，從左至右依次是閘片截圖（a）、隨機(jī)閘片截圖（b）、隨機(jī)閘片截圖（c）。

圖9 特征點(diǎn)匹配結(jié)果

由圖9 可見(jiàn)，報(bào)警閘片與原始圖的特征點(diǎn)完全匹配；而非報(bào)警閘片，雖與報(bào)警閘片幾乎只有厚度之別，匹配結(jié)果卻大相徑庭，充分驗(yàn)證了報(bào)警結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文閘片自動(dòng)識(shí)別模塊的檢測(cè)速度非?？?，即動(dòng)車組通過(guò)后，1 min 內(nèi)即可完成檢測(cè)并自動(dòng)報(bào)警，遠(yuǎn)超人工檢測(cè)速度，同時(shí)保證了檢測(cè)結(jié)果的可靠性。通過(guò)對(duì)150 多列動(dòng)車組的測(cè)試和驗(yàn)證，證明了該模塊具有很好的魯棒性。

但是，該模塊的閘片厚度閾值是統(tǒng)一設(shè)置的，應(yīng)該根據(jù)動(dòng)車、拖車及閘片位置特點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)設(shè)置；同時(shí)，該模塊僅對(duì)動(dòng)車組CRH380B 和CRH5A 車型進(jìn)行了大量測(cè)試和驗(yàn)證，下一步將完善車型種類，提高其應(yīng)用范圍。

目前，動(dòng)車組已成為人們出行的首選交通工具。若動(dòng)車組制動(dòng)閘片厚度過(guò)薄，在動(dòng)車組制動(dòng)時(shí)，將直接影響整個(gè)動(dòng)車組的安全，因此，對(duì)閘片厚度進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的進(jìn)一步研究，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。