曾树华 黄银秀

摘要：目的：在铁路钢轨伤损检测这一特殊领域，验证经典的五种边缘检测算法的有效性;方法：利用MATLAB2016版本中自带的log算子、Canny算子，roberts算子、prewitt算子、sobe算子，对采集的钢轨图片进行检测，统计其检出率、错检率和漏检率;结果：log检测法检出率最高，性能优于其他四种方法;结论：经典的五种边缘检测算法在钢轨表面损伤检测有一点效果。

关键词：机器视觉;边缘检测算法;钢轨表面损伤

1.引言

铁路安全运行，基础在钢轨完整，但钢轨面对火车的高速撞击摩擦，损耗很大，及时全面检测铁轨损伤至关重要，钢轨探伤应运而生。钢轨就其伤损来说有内部伤损和外部伤损，内部伤损探伤虽然重要，外部伤损及时探测也很必须：及时发现可以及时打磨，延长钢轨使用寿命;乃至及时更换钢轨，保证行车安全。目前钢轨探伤技术层出不穷，就技术流派来看有超声波探伤、涡流探伤、射线探伤、激光探伤、磁粉探伤等。超声波探伤是目前应用最广的一种钢轨探伤技术，它利用探头发射超声波，声束在介质传输过程中遇到缺陷界面，将产生反射或使穿透波声能下降，探伤仪接收端接收到回波和穿透波，根据回波信号和穿透波信号强弱变化判断缺陷。但在近表面，超声波存在准确度很低，形成近表面探测盲区，故一般不用于钢轨表面探伤情况。涡流探伤是利用通电线圈产生交变磁场，磁场将以钢轨为导磁体，在钢轨内部形成涡流，当存在缺陷时会引起涡流变化，进而导致检测线圈电压和阻抗的改变，从而判断缺陷的存在及其他信息，涡流探伤在单缺陷情况下检测精度较高，但在邻近存在多缺陷情况下容易出现误判和漏判。……