王耀南　尹逊帅　贺振东　穆雪峰

摘要：为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题，本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法。该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域；之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化，得到缺陷的位置信息；然后通过感知哈希算法，得到钢轨表面缺陷的形态信息；最后计算缺陷的位置误差和形态相似度，基于模糊匹配算法，得到匹配结果。通过实验验证，该算法能有效识别系统图像中的冗余部分，准确率达到97.5%。

关键词：机器视觉；钢轨；表面缺陷；模糊匹配

中图分类号：U213.4 文献标识码：A

随着铁路列车的不断提速，重载列车和城市地铁轻轨运营的增加，对铁路安全性、可靠性的要求日渐提高。由于受到天气状况恶劣、负载过大、行车速度快等因素影响，钢轨表面容易产生各种类型的缺陷，常见的有疤痕、裂纹、波纹擦伤、褶皱、剥落等。如果不及时对钢轨进行维护和更换，会发展成内部缺陷，造成严重的列车事故。因此，钢轨表面缺陷检测对维护铁路系统的安全运行非常重要。

目前钢轨表面缺陷检测主要依靠有经验的铁道工人目测巡检。这种检测方法不仅效率低、危险性大，还受人为和天气因素影响。随着技术的进步，超声、磁感应、电涡流感应、机器视觉等无损检测技术不断出现，尤其是机器视觉检测技术，已有一些研究人员进行了相应的研究并取得了一定成果。……