本發(fā)明屬于鐵路客車車輪踏面損傷檢測，具體涉及一種車輪擦傷檢測方法及裝置、設備及存儲介質。

背景技術：

1、鐵道車輛的車輪踏面是指車輪與鋼軌軌頭表面接觸的部分，其中車輪踏面與鋼軌軌頭內側接觸的凸出部分稱為輪緣。在列車減速剎車過程中，由于司機操縱不當或基礎制動裝置調整不當等因素，列車部分車輪所受制動力過大，車輪沿鋼軌縱向滑行，車輪踏面產生滑動摩擦磨損，進而造成車輪踏面擦傷。車輪踏面擦傷會使車輛與軌道之間的振動和噪聲急劇增加，不僅影響乘客乘坐舒適性，而且誘發(fā)車輛和軌道結構零部件的疲勞失效，影響車輛運行安全。

2、目前車輪踏面擦傷檢測主要分為人工巡檢和車輪踏面廓形檢測。按照檢修規(guī)程，人工對列車每個輪對的左右車輪進行目測檢查，進而判斷車輪踏面是否存在擦傷，該方法存在檢修效率低、人工漏檢率較高且工作強度大等缺點。隨著傳感器技術在鐵道交通領域的廣泛應用，結合機器視覺技術的車輪踏面廓形檢測成為熱門。在相關技術中，通過手持式、軌旁式車輪廓形儀拍攝車輪踏面的圖像數據，進而處理得出車輪廓形數據，而后結合深度學習技術來建立車輪踏面擦傷特征提取和分類模型，以此判斷車輪踏面是否存在擦傷。

3、然而，相關技術中的方法對圖像采集的質量、數據處理的硬件要求苛刻，而且由于光照等環(huán)境因素的影響，單個訓練完成的預測模型無法適應太多的監(jiān)測工況，即預測模型的魯棒性偏弱，最后便是其復雜的模型算法導致檢測速度較慢，很難滿足實時性檢測的需求。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種車輪擦傷檢測方法及裝置、設備及存儲介質，可以適用于多種工作環(huán)境，且可以提升在多種工作環(huán)境下車輪擦傷檢測的準確性，同時，還可以提升車輪擦傷的檢測效率，以達到實時檢測的效果。并且，該方法對圖像質量、環(huán)境因素和硬件的要求較低，便于應用。

2、一方面，提供了一種車輪擦傷檢測方法，包括以下步驟：

3、獲取車輪圖像；

4、基于所述車輪圖像截取車輪踏面灰度圖；

5、基于所述車輪踏面灰度圖獲取車輪踏面灰度對比圖，所述車輪踏面灰度對比圖用于表示所述車輪踏面灰度圖對應位置處的灰度變化值；

6、基于所述車輪踏面灰度對比圖確定擦傷區(qū)域的檢測結果；

7、輸出所述檢測結果。

8、可選地，所述基于所述車輪圖像截取車輪踏面灰度圖，包括：

9、獲取所述車輪圖像中每列像素點的灰度均值g(i)與灰度方差ε(i)的比值f(i)，其中，i的取值范圍為1～m，m表示所述車輪圖像中像素點的總列數；

10、獲取車輪踏面的寬度w；

11、獲取任意連續(xù)的w列像素點的f(i)之和，在連續(xù)的w列像素點的f(i)之和取最大值時，確定所述連續(xù)的w列像素點的起始列數為車輪踏面的起始像素點的列數wb；

12、截取所述車輪圖像中像素點列數為第wb列至第wb+w列的圖像，以形成所述車輪踏面灰度圖。

13、可選地，所述基于所述車輪踏面灰度圖獲取車輪踏面灰度對比圖，包括如下步驟：

14、獲取所述車輪踏面灰度圖中像素點的灰度值r(x,y)，所述x、y為車輪踏面灰度圖中像素點的橫坐坐標；

15、基于每個像素點的灰度值r(x,y)計算所述車輪踏面灰度圖中每個像素點處的灰度對比值c(x,y)；

16、基于所述灰度對比值c(x,y)將所述車輪踏面灰度圖轉化為所述車輪踏面灰度對比圖。

17、可選地，所述基于所述車輪踏面灰度對比圖確定擦傷區(qū)域的檢測結果，包括：

18、確定所述車輪踏面灰度對比圖中的可疑區(qū)域的位置；

19、采用自適應閾值法獲取可疑區(qū)域的尺寸數據；

20、基于所述可疑區(qū)域的尺寸數據判定所述可疑區(qū)域是否為擦傷區(qū)域，并將所述可疑區(qū)域的判定結果作為測試結果。

21、可選地，所述獲取擦傷區(qū)域的尺寸數據，包括：

22、對所述車輪踏面灰度對比圖中的灰度對比值進行歸一化取整；

23、采用最小誤差法確定所述車輪踏面灰度圖的中灰度對比值的閾值h；

24、將對灰度對比值小于所述閾值的像素點定義為可疑像素點；

25、基于所述可疑區(qū)域的位置處的可疑像素點的數量，確定所述可疑區(qū)域的尺寸數據。

26、可選地，基于所述可疑區(qū)域的尺寸數據判定所述可疑區(qū)域是否為擦傷區(qū)域方式如下：

27、獲取所述可疑區(qū)域的邊界復雜性，所述可疑區(qū)域的邊界復雜性等于所述可疑區(qū)域的周長的平方與所述可疑區(qū)域的面積之比；

28、基于所述可疑區(qū)域的面積與所述可疑區(qū)域的邊界復雜性判定所述可疑區(qū)域是否為擦傷區(qū)域，并輸出判定結果作為測試結果。

29、可選地，在獲取車輪圖像之前，所述方法還包括：

30、建立車輪圖像數據庫，所述車輪圖像數據庫中存儲有大量車輪踏面擦傷和車輪踏面非擦傷的圖像數據。

31、另一方面，提供了一種車輪擦傷檢測裝置，所述車輪擦傷檢測裝置包括：

32、所述獲取模塊，用于獲取車輪圖像；

33、所述處理模塊，用于基于所述車輪圖像截取車輪踏面灰度圖；基于所述車輪踏面灰度圖獲取車輪踏面灰度對比圖，所述車輪踏面灰度對比圖用于表示所述車輪踏面灰度圖對應位置處的灰度變化值；基于所述車輪踏面灰度對比圖確定擦傷區(qū)域的檢測結果；以及

34、所述輸出模塊，用于輸出檢測結果。

35、另一方面，提供了一種檢測設備，所述檢測設備包括如上所述的車輪擦傷檢測裝置。

36、另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一條程序代碼，所述程序代碼由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)如上任一項所述的車輪擦傷檢測方法。

技術特征：

1.一種車輪擦傷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的車輪擦傷檢測方法，其特征在于，所述基于所述車輪圖像截取車輪踏面灰度圖，包括：

3.根據權利要求2所述的車輪擦傷檢測方法，其特征在于，所述基于所述車輪踏面灰度圖獲取車輪踏面灰度對比圖，包括如下步驟：

4.根據權利要求1所述的車輪擦傷檢測方法，其特征在于，所述基于所述車輪踏面灰度對比圖確定擦傷區(qū)域的檢測結果，包括：

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲取擦傷區(qū)域的尺寸數據，包括：

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述可疑區(qū)域的尺寸數據判定所述可疑區(qū)域是否為擦傷區(qū)域方式如下：

7.根據權利要求1至6任一項所述的車輪擦傷檢測方法，其特征在于，在獲取車輪圖像之前，所述方法還包括：

8.一種車輪擦傷檢測裝置，其特征在于，所述車輪擦傷檢測裝置包括：

9.一種檢測設備，其特征在于，所述檢測設備包括如權利要求8所述的車輪擦傷檢測裝置。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一條程序代碼，所述程序代碼由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)如權利要求1至7任一項所述的車輪擦傷檢測方法。

技術總結
本發(fā)明提供了一種車輪擦傷檢測方法及裝置、設備及存儲介質。該方法包括：獲取車輪圖像；基于所述車輪圖像截取車輪踏面灰度圖；基于所述車輪踏面灰度圖獲取車輪踏面灰度對比圖，所述車輪踏面灰度對比圖用于表示所述車輪踏面灰度圖對應位置處的灰度變化值；基于所述車輪踏面灰度對比圖確定擦傷區(qū)域的檢測結果；輸出所述檢測結果。

技術研發(fā)人員：楊鴻泰,董云松,周小斌,謝欽,廖永亮,李成洋,王德威,種傳強,王俊,石航,葛紅,李亞強,劉曦洋,張昕,劉曉祖
受保護的技術使用者：中鐵第四勘察設計院集團有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/9/9