张　华，赵碧霞，刘桂华，王静强，王　姮

(西南科技大学信息工程学院，四川 绵阳 621000)

0　引言

目前，钢轨探伤领域采用的主要技术有超声探伤技术、人工目视法、磁场法和电涡流法等。周鹏等[1]提出基于多激光线的钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要通过向钢轨表面投射多激光线，根据相机采集到的图像进行激光中心线提取等二维图像处理，虽可以较好地解决由于钢轨跳动造成的“误检”问题，但是不能对细小的钢轨裂纹进行提取，无法得到钢轨缺陷的深度信息。Canan Tas timur等[2]研究的基于形态特征的实时视频缺陷检测方法，采用形态学操作提取特征，并可识别缺陷区域。该方法在不同方向和照明条件下均有较高的识别率。Lin C等[3]提出了基于局部邻域的表面缺陷检测方法，利用局部邻域窗口在整个检查图像上滑动，将变异系数用于均匀性度量。由于无缺陷区域产生的变异系数值比缺陷区域更小，故用阈值法提取和分割缺陷区域，以提高计算效率。但该算法仅用于检测一个单独的特征，不具有普遍适用性。采用以上方法得到的均为有缺陷的二维信息，而非三维信息。所以，针对裂纹等缺陷，通过上述方法并不能很好地求解深度信息。

本文提出了基于多摄像机的钢轨表面三维检测方法。通过结合多对双目相机组成的多摄像机系统与线结构光，根据图像预处理、高斯拟合和极线约束等方法，重建钢轨样品的表面轮廓信息，可直观地获得钢轨长度方向上的全貌信息以及缺陷的轮廓和深度信息。……