一種基于改進(jìn)的Sobel算法鋼軌表面損傷語義分割方法*

*基金：湖南省教育廳資助科研項目（19C1214）

作者簡介：曾樹華(1980—)，通信作者，男，湖南衡陽人，副教授，湖南鐵路科技職業(yè)技術(shù)學(xué)院，碩士，主要領(lǐng)域鋼軌探傷、圖像識別。

黃銀秀(1980—)，女，湖南株洲人，副教授，湖南化工職業(yè)技術(shù)學(xué)院，碩士，職業(yè)教育研究。

0   引言

隨著鐵路運輸?shù)闹剌d化、高頻化愈加頻繁，鋼軌受到頻繁強力撞擊，傷損頻繁。鐵路運輸間歇時間短暫，效率低下的人工檢查方式致使作為鐵路安全運營之基的鋼軌無法及時有效排除隱患，給鐵路安全運行帶來巨大挑戰(zhàn)。在鋼軌損傷中，尤以表面?zhèn)麚p數(shù)量居多，檢測效率低，最易被忽視，增加行車危險系數(shù)和維護(hù)成本。近年來，高效自動的鋼軌表面?zhèn)麚p檢測技術(shù)成為學(xué)者們研究的重點，包括渦流檢測技術(shù)、漏磁檢測技術(shù)、超聲檢測技術(shù)和機器視覺技術(shù)等。其中，渦流檢測方法在鄰近多裂紋傷損情況下容易出現(xiàn)漏檢錯檢；漏磁檢測方法因其依賴人工目檢，檢測速度和準(zhǔn)確度無法保證；超聲檢測方法存在近表面檢測盲區(qū)，難以可靠檢測表面?zhèn)麚p。故近年來，隨著計算速度提升和先進(jìn)算法的出現(xiàn)，機器視覺技術(shù)在鋼軌表面?zhèn)麚p的應(yīng)用越來越受到廣大學(xué)者們的關(guān)注，基于機器視覺技術(shù)的鋼軌表面?zhèn)麚p檢測技術(shù)已經(jīng)作為軌檢輔助措施之一逐步開發(fā)出各種軌檢車^[1]。

邊緣檢測算法中的微分算子法在其他機器視覺應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，其中Canny 和Log 算子的檢測精度較高，受到廣泛關(guān)注，但因其算法復(fù)雜，而不適合實時性高的領(lǐng)域；Roberts 和Prewitt 算子的計算工作量小，但精度不高，在一些精度要求不高的場景有較廣應(yīng)用；Sobel 算子法的算法更簡單，特別適合實時性要求高的鋼軌檢測領(lǐng)域^[2]，為此，各種提升檢測精度的改進(jìn)Sobel 算子法陸續(xù)推出。劉源改進(jìn)了Sobel 算子檢測方法，利用四方向結(jié)合動態(tài)閾值得到更好的邊緣檢測效果^[3]。張雯柏結(jié)合二值形態(tài)處理將鋼軌輪廓從背景中檢測出來^[4]。蔣超等人通過計算像素的一階導(dǎo)數(shù)的局部最大值和二階導(dǎo)數(shù)的過零點來連接適當(dāng)?shù)南袼兀垣@得缺陷邊緣，該方法雖然具有有效的噪聲抑制，但耗時較長^[5]。潘少偉等人利用八個方向的Sobel 算子對巖心圖像邊緣進(jìn)行檢測，取得不錯的效果^[6]，本文擬引入對鋼軌表面?zhèn)麚p進(jìn)行檢測。

1   經(jīng)典Sobel算子

經(jīng)典Sobel 算子自提出以來被廣泛使用于各種邊緣檢測，該算子的思路是先使用3×3 的卷積模板對被檢圖進(jìn)行加權(quán)平均，以便降低邊緣模糊程度，其卷積模板如圖1 所示。

圖1 Sobel算子卷積模板

對于任意圖像中的像素點假設(shè)為f (x,y)，則圖像在此點的梯度是一個矢量，包括幅值和方向，其幅值計算公示如式1 定義為：

定義它的方向（角度）如式2

具體算法步驟如下：

1）在水平方向和豎直方向用Sobel 算子卷積模板遍歷全部圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)點為模板的中心點。

2）圖像數(shù)據(jù)中每個像素點對應(yīng)的兩個模板進(jìn)行離散卷積運算，則每個像素點對應(yīng)有兩個值，取兩個值中的較大者為像素點的灰度值，得到圖像對應(yīng)的新數(shù)據(jù)集。

3）邊緣判斷：規(guī)定一閾值于新數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，若數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)大于閥值判斷為邊緣點，連接所有邊緣點得到圖像邊緣。

2   改進(jìn)的Sobel算子檢測方法

改進(jìn)的Sobel 算子的像素點梯度利用5×5梯度模板進(jìn)行計算，將檢測角度增加到8個，圖2是其梯度模版矩陣分別定義。改進(jìn)的Sobel 算子增加了斜線方向的權(quán)重，有利于更細(xì)節(jié)的特征信號提取。在此基礎(chǔ)上，調(diào)整了判斷閥值。

圖2 改進(jìn)的Sobel算子卷積模板

3   實驗結(jié)果與分析

為了驗證改進(jìn)的算法對鋼軌表面?zhèn)麚p定位的準(zhǔn)確性，對采集的鋼軌表面?zhèn)麚p圖片進(jìn)行比對傷損識別實驗^[6]。采MATLAB2016 軟件進(jìn)行編程實驗，結(jié)果如圖3 所示。其中圖3（a）為帶扎傷鋼軌原圖，圖3（b）為傳統(tǒng)Sobel 算子檢測圖，采用的是MATLAB 自帶的Sobel 算子，圖3（c）是改進(jìn)的Sobel 算子檢測效果圖。由圖3 可知，傳統(tǒng)Sobel 算子在檢測鋼軌表面扎傷傷損時存在漏檢和誤檢，效果差，改進(jìn)的Sobel 算子檢測方法成功的檢測出兩處扎傷，無誤檢漏檢。

4   結(jié)束語

本文以傳統(tǒng)Sobel 算子為基礎(chǔ)，改進(jìn)了Sobel 算子邊緣檢測方法：將其檢測方向增加到8 個，并更改了判斷閥值，并應(yīng)用于鋼軌表面扎傷檢測實驗中。新算法經(jīng)實驗表明：能有效檢測鋼軌表面，無錯檢漏檢。本方法實驗數(shù)量有限，效果尚需進(jìn)一步大數(shù)據(jù)驗證。

參考文獻(xiàn)：

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[2] 管宏蕊,丁輝.圖像邊緣檢測經(jīng)典算法研究綜述[J].首都師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2009,30(S1):66-69.

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[4] 張雯柏,柴曉冬,鄭樹彬,等.基于二值形態(tài)學(xué)算子的軌道圖像分割新算法[J].測控技術(shù),2018,37(10):10-13,21.

[5] 蔣超,牛宏俠.基于改進(jìn)Radon變換的直線鋼軌識別算法[J].鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計,2017,61(4):19-22.

[6] 王平,劉澤,王嵬,等.基于數(shù)字圖像處理和特征提取的鋼軌表面缺陷識別方法[J].現(xiàn)代科學(xué)儀器,2012(2):24-28.

[7] 甘金瑞,李啟元等.基于分層提取器的可視軌道表面檢查系統(tǒng)[J].IEEE傳感器學(xué)報,2017,17(23):7935-7944.

（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年11月期）