跨座式單軌交通軌道梁表面裂紋識(shí)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(yù)應(yīng)力混凝土軌道梁對(duì)單軌列車(chē)起著支撐和導(dǎo)向作用，它的健康狀態(tài)直接關(guān)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(cè)是單軌交通系統(tǒng)日常維護(hù)中最為重要的工作之一。相對(duì)于傳統(tǒng)的人工檢測(cè)，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的檢測(cè)技術(shù)具有突出的高效性和安全性，已成為大型基礎(chǔ)設(shè)施健康狀態(tài)檢測(cè)中的重要手段。目前，數(shù)字成像技術(shù)快速發(fā)展，軌道梁表面裂紋檢測(cè)的圖像采集系統(tǒng)日趨成熟，但是裂紋檢測(cè)的圖像處理技術(shù)仍相

2、對(duì)滯后。本文主要研究基于圖像分析的裂紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，并著重解決從高噪聲背景中識(shí)別細(xì)小裂紋的問(wèn)題，同時(shí)兼顧計(jì)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(shí)發(fā)現(xiàn)裂紋，計(jì)算速度是本研究中必須考慮的重要問(wèn)題。本文首先提出了用于裂紋區(qū)域檢測(cè)的曲面形狀識(shí)別方法，用相對(duì)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(rèn)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(rèn)為由非保距形變產(chǎn)生，兩種曲面可通過(guò)測(cè)地距離圖來(lái)辨識(shí)。為解決裂紋中的間隙對(duì)測(cè)地距離圖產(chǎn)生明顯干擾的問(wèn)題，本文提出了計(jì)算測(cè)地距離圖的平穩(wěn)行進(jìn)算法。曲面形狀識(shí)別方法主要利用曲面的全局幾何特征，因此具有很強(qiáng)的抗噪能力。實(shí)驗(yàn)表明其兼顧了計(jì)算速度和檢測(cè)準(zhǔn)確率。此外，該方法還能夠擴(kuò)展成一種裂紋快速提取方法。
　　裂紋提取是裂紋危害等級(jí)評(píng)估的前提性工作。然而提取嵌入在高噪聲背景中的細(xì)小裂紋仍是一項(xiàng)難題，目前很多

4、方法仍然不能兼顧自動(dòng)化水平、抗噪能力以及對(duì)裂紋寬度信息的保留。本文提出了兩種新的裂紋自動(dòng)提取方法，均具有抗噪能力強(qiáng)以及能夠保留裂紋寬度信息的性質(zhì)，克服了上述問(wèn)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。基本思想是通過(guò)空間聚類將像素點(diǎn)分配到任意形狀的空間簇中，然后根據(jù)形狀狹長(zhǎng)這一特性篩選出對(duì)應(yīng)于裂紋的空間簇。該方法仍將灰度圖像通過(guò)曲面表示，然后基于曲面的幾何性質(zhì)，設(shè)計(jì)了各向異性的聚類準(zhǔn)則，確保在將相鄰對(duì)象分離的同時(shí)能

5、夠?qū)⒁粭l裂紋的多個(gè)片段歸入同一個(gè)空間簇。此外，通過(guò)與全局凸分割模型的結(jié)合，聚類過(guò)程所需的候選點(diǎn)和重要參數(shù)可以自動(dòng)設(shè)定。
　　提出的第二種裂紋提取方法是最小路徑點(diǎn)過(guò)程方法。基于最小路徑的裂紋提取方法面臨的首要困難是如何自動(dòng)設(shè)置最小路徑的端點(diǎn)。該方法將最小路徑的端點(diǎn)視為點(diǎn)過(guò)程模型中的標(biāo)記點(diǎn)，然后建立點(diǎn)過(guò)程的Gibbs能量，從而將最小路徑端點(diǎn)的自動(dòng)設(shè)置問(wèn)題轉(zhuǎn)化為能量最小化問(wèn)題。另一方面，相對(duì)于傳統(tǒng)的標(biāo)記點(diǎn)過(guò)程模型，該方法建立的模型不必考

6、慮標(biāo)記點(diǎn)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(jī)搜索算法求解時(shí)具有很高的求解效率。通過(guò)與全局凸分割模型相結(jié)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(duì)于連續(xù)性差和邊緣模糊的裂紋可取得更為準(zhǔn)確的提取結(jié)果。
　　本文最后對(duì)裂紋提取結(jié)果進(jìn)行局部形狀分析，以實(shí)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)