缝隙检测装置和检测方法与流程

本发明涉及智能检测领域，尤其涉及一种缝隙检测装置和检测方法。

背景技术：

铁路轨道在施工过程中，铁路轨道板与路基底板的砂浆层容易出现缝隙，需要对缝隙进行准确定位和测量，以进行实时监测确保铁路轨道的安全性和可靠性。

现有常见的缝隙检测方式分为接触式与非接触式两类，接触式适用于精度要求高的主动测量场合，非接触式主要利用光敏器件或图像来测量，如公开号为CN101915551A的专利：《一种管道缝隙检测工装》，公开了一种利用光敏器件检测缝隙的方法，而公开号为CN105651194A的专利：《一种绕丝筛管微小缝隙的非接触在线检测装置》公开了一种利用图像来测量缝隙的方法。

现有的这些测量器件或方法，主要都针对室内高精度或主动测量场合。而对于铁路轨道板与路基底座板的缝隙变化检测，要求每天24小时不间断的进行检测，现有的缝隙检测装置和方法无法满足这个要求。

所以，需要一种新的缝隙检测装置和检测方法，以满足轨道板与路基底板缝隙检测的要求。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，提供一种缝隙检测装置和检测方法，实现实时智能监测。

为了解决上述问题，本发明提供了一种缝隙检测装置，包括：定位模板，所述定位模板包括若干标记点，用于设置于待测量的缝隙部位，定位待测量的缝隙位置；图像采集装置，用于设置于缝隙位置侧面，获取定位模板所在区域图像；图像处理装置，用于接收图像采集装置获得的图像，并对图像进行处理，确认模板所在位置图像，并根据模板所在位置图像，计算所述模板位置处的缝隙距离。

可选的，所述图像处理装置包括：模板区域检测单元，用于对图像采集装置获取的图像的全图进行扫描框检测，获得若干备选模板区域；标记点检测，用于对备选模板区域进行二值化，获得二值图，对二值图进行区域搜索，对得到的区域进行椭圆拟合，选取与椭圆形状近似的区域，以椭圆中心作为备选标记点位置；模板检测单元，用于根据备选标记点位置寻找模板，若找到可能的备选模板，则推断模板中未检测到的缺失标记点位置，以及重定位模板中的不确定标记点，若模板可以定位到所有的标记点位置则确认该模板；计算单元，根据标记点位置计算模板的透视变换模型，得到像素与实际尺寸的关系后，计算缝隙实际距离。

可选的，还包括后台服务器，用于接收图像处理装置获得的模板所在位置图像，以及缝隙距离；所述图像处理装置还用于截取模板所在位置图像，识别模板上的文字信息并叠加在模板所在位置图像上；所述图像处理装置还包括报警单元，用于记录图像处理装置获得的缝隙距离曲线，当所述缝隙距离超过设定阈值时，进行报警。

可选的，所述图像采集装置距离缝隙位置8m～12m，设置先验旋转角度为20度以内，先验剪切角度为20度以内，用于按照预设的机位轮询获取对应的定位模板所在区域图像。

为解决上述问题，本发明还提供一种缝隙检测方法，包括：设置定位模板于待测量的缝隙部位，定位待测量的缝隙所在位置，所述定位模板包括若干标记点；设置图像采集装置于缝隙侧面，获取模板所在位置的图像；通过图像处理装置接收图像采集装置获得的图像，并对图像进行处理，确认模板图像，并根据所述模板图像，计算所述模板位置处的缝隙距离。

可选的，对图像进行处理，确认模板图像，并根据所述模板图像计算所述模板位置处的缝隙距离的方法包括：对图像采集装置获取的图像的全图进行扫描框检测，获得若干备选模板区域；对模板区域进行二值化，获得二值图，对二值图进行区域搜索，对得到的区域进行椭圆拟合，选取与椭圆形状近似的区域，以椭圆中心作为备选标记点位置；根据备选标记点位置寻找模板，若找到可能的备选模板，则推断模板中未检测到的缺失标记点位置，以及重定位模板中的不确定标记点，若模板可以定位到所有的标记点位置则确认该模板；根据标记点位置计算模板的透视变换模型，得到像素与实际尺寸的关系后，计算缝隙实际距离。

可选的，还包括：记录图像处理装置获得的缝隙距离曲线，当所述缝隙距离超过设定阈值时，进行报警。

可选的，还包括：截取模板所在位置图像，识别模板上的文字信息并叠加在模板所在位置图像上。

可选的，还包括：发送图像处理装置获得的模板所在位置图像以及缝隙距离至后台服务器。

可选的，所述图像采集装置距离缝隙位置8m～12m，设置先验旋转角度为20度以内，先验剪切角度为20度以内，用于按照预设的机位轮询获取对应的定位模板所在区域图像。

本发明的优点在于通过图像采集装置采集待检测缝隙位置处的模板图像，并对所述图像进行处理，根据模板上的标记点位置，计算获得缝隙距离。所述图像采集装置本身适用室外复杂场景，非接触方式适合安装维护，能够24小时实时进行图像采集，实现无间断监控。并且在对图像进行处理的过程中，算法集成在前端嵌入式设备中进行前端处理，实时并压缩了所需传输的信息；在拟合模板时允许了先验误差的存在并推断未检测到的点后再次定位，从而提高了拟合和定位精度；采用多次模板分析增加了模板确认的鲁棒性，降低了漏检率。

附图说明

图1为本发明一实施例的缝隙检测装置的示意图；

图2为本发明一实施例的缝隙检测装置的定位模板的示意图；

图3为本发明一实施例的定位模板安装示意图；

图4为本发明一实施例的缝隙检测装置中的图像处理装置的示意图；

图5为本发明一实施例的缝隙检测装置的定位模板的示意图；

图6为本发明一实施例的缝隙检测方法的流程示意图；

图7为本发明一实施例的缝隙检测方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明提供的缝隙检测装置和检测方法的具体实施方式做详细说明。

请参考图1，为本发明一实施例的缝隙检测装置，包括定位模板101，所述定位模板包括若干标记点，用于设置于待测量的缝隙部位，定位待测量的缝隙位置；图像采集装置102，用于设置于缝隙侧面，获取定位模板所在区域图像；图像处理装置103，用于接收图像采集装置获得的图像，并对图像进行处理，确认模板所在位置图像，并根据模板所在位置图像，计算所述模板位置处的缝隙距离。

所述定位模板101用于定位待测流量的缝隙位置，请参考图2，在一个具体实施例中，所述定位模板101包括上部分111和下部分121，所述上部分用于设置于缝隙上方、下部分121用于设置于缝隙下方，所述上部分111和下部分121分别具有若干黑色圆形标记点131，所述黑色圆形标记点131分别排列在两个相互垂直的方向，在该实施例中，上部分111具有四个标记点131，而下部分121具有两个标记点131。

请参考图3，为一个实施例中，对铁路轨道板与底座板之间的缝隙时，所述定位模板101的安装示意图，所述定位模板101的上部分111设置于缝隙上方，下部分121设置于缝隙下方。

所述图像采集装置102适用于室外复杂场景，用于获取所述定位模板所在位置的图像，具体的，所述图像采集装置102可以是摄像机、照相机等，所述图像采集装置102还可以具有红外夜视能力，从而可以在夜间也能够获取定位模板所在位置的清晰图像，便于24小时，实时进行监测。在本发明的一个实施例中，所述图像采集装置102为智能球机，包括云台，可以利用云台在预设机位进行轮询，从而通过一套设备图像采集装置102同时监控多处位置的定位模板101，节约监控成本。在本发明的一个实施例中，所述图像采集装置102距离缝隙位置8m～12m，采用非接触方式适合安装维护，同时考虑到相机位置、架设误差及相机畸变等因素，可以设置先验旋转角度为20度以内，先验剪切角度为20度以内，用于按照预设的机位轮询获取对应的定位模板所在区域图像。

所述图像处理装置103可以通过有线或无线方式与图像采集装置102连接，用于获取所述图像采集装置102获得的图像信息，用于通过对定位模板101所在位置的图像进行处理，获得该定位模板101所在位置处的缝隙距离。所述图像处理装置103可以是前端嵌入式设备，将图像处理算法集成在前端嵌入式设备中，对图像进行处理，实时压缩所需传输的信息。

所述图像处理装置103还用于截取模板所在位置图像，识别模板上的文字信息并叠加在模板所在位置图像上。

请参考图4，在本发明的一个实施方式中，所述图像处理装置103包括：模板区域检测单元113，与所述模板区域检测单元113连接的标记点检测单元123，与所述标记点检测单元123连接的模板检测单元133，以及与模板检测单元133连接的计算单元143。

所述模板区域检测单元113，用于对图像采集装置获取的图像的全图进行扫描框检测，获得若干备选模板区域。所述模板区域检测单元113通过采集样本并标注出模板所在的矩形区域后，提取矩形区域内的HOG特征，利用SVM训练得到检测器。

所述标记点检测单元123，用于对备选模板区域进行二值化，获得二值图，然后对所述二值图进行区域搜索，对得到的区域进行椭圆拟合，选取与椭圆形状近似的区域，以椭圆中心作为备选标记点位置。在本发明的一个实施例中，所述标记点检测单元123用于统计所述备选模板区域内的直方图，平滑后寻找所有波谷作为备选二值化阈值，还用于取一个二值化阈值来二值化该区域，并在二值图上进行区域搜索，对得到的区域进行椭圆拟合，根据拟合结果取与椭圆形状近似的区域，将这些椭圆中心作为备选标记位置。

所述模板检测单元133，用于根据备选标记点位置寻找模板，若找到可能的备选模板，则推断模板中未检测到的缺失标记点位置，以及重定位模板中的不确定标记点，若模板可以定位到所有的标记点位置则确认该模板。

所述计算单元134，用于根据标记点位置计算模板的透视变换模型，得到像素与实际尺寸的关系后，计算缝隙实际距离。具体的，所述缝隙厚度可以通过模板上部分111和下部分121的标记点131的距离得到，转换后得到缝隙实际距离。

在本发明的另一实施例中，所述图像处理装置103还包括报警装置，用于记录图像处理装置103获得的缝隙距离曲线，当所述缝隙距离超过设定阈值时，进行报警。

请参考图5，为本发明另一实施例的缝隙检测装置的示意图。

在上述实施例的基础上，所述缝隙检测装置还包括后台服务器104，用于接收图像处理装置103获得的模板所在位置图像，以及缝隙距离，便于查询和统计。

上述缝隙检测装置通过图像采集装置采集待检测缝隙位置处的模板图像，并对所述图像进行处理，根据模板上的标记点位置，计算获得缝隙距离。所述图像采集装置本身适用室外复杂场景，非接触方式适合安装维护，能够24小时实时进行图像采集，实现无间断监控。

本发明的实施例还提供一种基于上述缝隙检测装置的缝隙检测方法。

请参考图6为本发明的缝隙检测方法的流程示意图。

步骤S1：设置定位模板于待测量的缝隙部位，定位待测量的缝隙所在位置。

所述定位模板包括若干标记点，请参考图2，在一个具体实施方式中，所述定位模板101包括上部分111和下部分121，所述上部分用于设置于缝隙上方、下部分121用于设置于缝隙下方，所述上部分111和下部分121分别具有若干黑色圆形标记点131，所述黑色圆形标记点131分别排列在两个相互垂直的方向，在该实施例中，上部分111具有四个标记点131，而下部分121具有两个标记点131。请参考图3，为定位模板安装在铁路轨道板与底座板之间的缝隙处时的示意图。

步骤S2：设置图像采集装置于缝隙侧面，获取模板所在位置的图像。

所述图像采集装置可以是摄像机、照相机等，所述图像采集装置还可以具有红外夜视能力，从而可以在夜间也能够获取定位模板所在位置的清晰图像，便于24小时，实时进行监测。在本发明的一个实施例中，所述图像采集装置102为智能球机，包括云台，可以利用云台在预设机位进行轮询，从而通过一套设备图像采集装置同时监控多处位置的定位模板，节约监控成本。在本发明的一个实施例中，所述图像采集装置距离缝隙位置8m～12m，采用非接触方式适合安装维护，同时考虑到相机位置、架设误差及相机畸变等因素，可以设置先验旋转角度为20度以内，先验剪切角度为20度以内，用于按照预设的机位轮询获取对应的定位模板所在区域图像。

步骤S3：接收图像采集装置获得的图像，并对图像进行处理，确认模板图像，并根据所述模板图像，计算所述模板位置处的缝隙距离。

可以通过一图像处理装置，通过无线或有线方式获取图像，并对其进行处理。并且，在本发明的其他实施例中，还可以截取模板所在位置的图像，识别模板上的文字信息并叠加在模板所在位置图像上。所述图像处理装置可以是前端嵌入式设备，将图像处理算法集成在前端嵌入式设备中，对图像进行处理，实时并压缩了所需传输的信息。

请参考图7，为本发明一具体实施例中，进行图像处理获取缝隙距离的流程示意图。

步骤31：模板区域检测。

采集样本并标注出模板所在的矩形区域后，提取矩形区域内的HOG特征，利用SVM训练后得到检测器，检测器运行时在全图进行扫描框检测，获得N个备选模板区域。

步骤S32：标记点检测。

选择一个备选模板区域，统计该区域的亮度直方图，平滑后寻找所有的波谷得到M个备选二值化阈值；取一个二值化阈值来二值化该区域，并在二值图上进行区域搜索，对得到的区域进行椭圆拟合，根据拟合结果取与椭圆形状近似的区域。实施中，根据模板和标记圆的比例，首先限定区域搜索最小面积为总面积的千分之二，判定是否为椭圆采用了三个标准：面积周长比，椭圆拟合的最小二乘误差以及长短轴比，该阈值由模板先验剪切角度得到。根据拟合结果取与椭圆形状近似的区域，将这些椭圆中心作为备选标记点位置。

步骤S33：模板检测。

根据备选标记点位置寻找模板，若备选标记点有4个及以上，则两两组合检测水平垂直线段，根据先验旋转角度进行水平垂直判断。线段检测完后统计平均旋转角度，过滤掉旋转角度与平均旋转角度差异超过10度(该阈值由模板先验剪切角度得到)的线段。根据获得的线段寻找矩形，首先寻找直角并估计矩形第四个点，寻找可以匹配的直角后得到确定的矩形，剩余直角标记为包含不确定点的矩形，根据获得的矩形来组合得到模板。采用多次模板分析增加了模板确认的鲁棒性，降低了漏检。

步骤S34：判断不确定点。

模板检测过程得到的模板继承了矩形中的不确定点标记，进一步判断模板中未检测到的缺失标记点位置，即不确定点位置。若无不确定点，则继续步骤S36：计算缝隙距离；若有不确定点，则进行步骤S35。

步骤S35：标记点重定位。

在推测的标记位置重定位，首先二值化该位置的邻域，其大小根据模板和标记圆的比例得到，二值化后进行椭圆拟合，检测椭圆，有且仅有一个椭圆时确认该标记点并确认模板，反之则删除这个模板。

在拟合模板时允许了先验误差的存在并推断未检测到的点后再次定位，从而提高了拟合和定位精度。

步骤S36：计算缝隙距离。

在模板确认之后，根据模板的标记位置计算模板的透视变换模型，得到像素与实际尺寸的关系，缝隙厚度可以通过模板上下部分的标记点距离得到，转换后得到缝隙实际距离。

步骤S37：判断二值化阈值数和模板区。

判断是否还有二值化阈值数或模板区域没有处理，若是则返回步骤S32继续处理，直至所有二值化阈值以及模板区域均处理完成。

在本发明的实施例中，还包括步骤S38：记录连续帧缝隙距离曲线并根据预设策略报警，当缝隙距离超过预设值时，进行报警处理，便于工作人员及时发现问题。

进一步，还包括步骤S39：截取图像，叠加信息。对获取的模板所在位置图像进行截图，识别模板上的文字信息并叠加在模板所在位置图像上，便于用户直观的观测到相应位置处的缝隙图像。

在本发明的其他实施例中，还包括将上述获取的图像以及缝隙距离等信息发送至后台服务器，便于用户查询和统计。

上述缝隙检测方法，通过图像采集装置采集待检测缝隙位置处的模板图像，并对所述图像进行处理，根据模板上的标记点位置，计算获得缝隙距离。所述图像采集装置本身适用室外复杂场景，非接触方式适合安装维护，能够24小时实时进行图像采集，实现无间断监控。算法集成在前端嵌入式设备中进行前端处理，实时并压缩了所需传输的信息；在拟合模板时允许了先验误差的存在并推断未检测到的点后再次定位，从而提高了拟合和定位精度；采用多次模板分析增加了模板确认的鲁棒性，降低了漏检率。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。