一种基于改进的Sobel算法钢轨表面损伤语义分割方法

曾树华 黄银秀

摘 要：为探寻钢轨表面伤损语义分割的有效方法，实现钢轨表面伤损准确检测。在经典Sobel算法的基础上，增加倾斜方向的检测，改变阀值；利用采集的带扎伤钢轨图片，在MATLAB2016版本进行对比检测实验；本方法成功检出两处伤损，无误检错检；结论：本方法检测效果在检出率和误检率都优于传统方法，有一定价值。

关键词：Sobel算法；钢轨表面损伤；语义分割；边缘检测

*基金：湖南省教育厅资助科研项目（19C1214）

0 引言

随着铁路运输的重载化、高频化愈加频繁，钢轨受到频繁强力撞击，伤损频繁。铁路运输间歇时间短暂，效率低下的人工检查方式致使作为铁路安全运营之基的钢轨无法及时有效排除隐患，给铁路安全运行带来巨大挑战。在钢轨损伤中，尤以表面伤损数量居多，检测效率低，最易被忽视，增加行车危险系数和维护成本。

近年来，高效自动的钢轨表面伤损检测技术成为学者们研究的重点，包括涡流检测技术、漏磁检测技术、超声检测技术和机器视觉技术等。其中，涡流检测方法在邻近多裂纹伤损情况下容易出现漏检错检；漏磁检测方法因其依赖人工目检，检测速度和准确度无法保证；超声检测方法存在近表面检测盲区，难以可靠检测表面伤损。故近年来，随着计算速度提升和先进算法的出现，机器视觉技术在钢轨表面伤损的应用越来越受到广大学者们的关注，基于机器视觉技术的钢轨表面伤损检测技术已经作为轨检辅助措施之一逐步开发出各种轨 检车[1]。……