顾桂梅， 刘 丽， 贾文晶

(1. 兰州交通大学 自动化与电气工程学院， 甘肃 兰州 730070；2. 兰州交通大学 光电技术与智能控制教育部重点实验室， 甘肃 兰州 730070；3. 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心， 甘肃 兰州 730070)

在铁路运行线路轮轨接触系统中，钢轨作为关键的部件，起引导列车行驶和直接承受车辆载荷的重要作用，其质量优劣和使用寿命直接关系到列车的正常运行、安全运行和铁路运输的畅通。据统计,在铁路交通事故中,有1/3的事故是由钢轨缺陷造成的[1]。因此，及时有效地检测出钢轨亚表面裂纹的扩展深度，进而判断识别钢轨的损伤程度，对于指导工务部门合理制定维修计划，保障铁路运行的稳定性和安全性非常必要。

红外热波检测具有非接触、实时观测、速度快、精度高等特点，被广泛应用于军事国防、医疗卫生、遥感探测、农林业、视频监控以及工业检测等领域。通过热像仪接收被施加可控的外部脉冲激励源的物体发出红外线辐射，记录物体表面温度场变化，以此实现检测其内部是否存在缺陷。热波检测技术实质上是通过分析处理红外探测器上采集到的红外热图像判断缺陷与损伤的位置、大小以及性质等信息，而当需要检测缺陷的损伤程度时，则需要通过红外图像去噪、增强和分割等技术获得深度最大的缺陷区域，进而结合该区域的温度变化数据加以定量计算。

近些年来，红外图像的处理技术在物体缺陷检测、伤损识别等方面取得了很好的成果。……