基于局部方向约束的闸片厚度测量系统研究

　　0 前言

　　闸片是动车组盘形制动装置的重要组成部分，闸片磨耗问题是动车组运行过程中经常出现的问题之一，直接影响到动车组的安全运行[1-3]。

　　在传统的自动化生产尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这种检测手段存在测量精度低、测量速度慢、测量数据无法及时处理等问题，无法满足大规模自动化生产的需要。尤其是对于动车组的制动盘闸片来说，其具有尺寸小、安装位置隐蔽等特点，采用传统的测量方法不仅操作困难、而且无法在动车运行的过程中对闸片厚度进行实时测量。

　　基于机器视觉的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点，其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效地解决传统检测方法存在的问题，所以系统采用工业级摄像头采集闸片的高清图像，可以用图像的方法完美地解决以往人工测量闸片厚度的问题。

　　1 总体技术流程

　　针对动车组制动闸片的特点和传统测量方法的缺点，研发了一套完整的机器视觉检测系统，首先在轨道边安装图像采集装置以采集过车图像。对采集到的图像做增强预处理，便于闸片区域定位和特征提取。利用闸片模板图像与经过预处理的闸片图像进行匹配以定位闸片。根据闸片上下边缘平行的特征，用基于PCA方向约束Hough直线检测，检测闸片的上下边缘。通过计算两条边缘之间的距离即可得到闸片厚度。基本流程如图1所示。

　　1.1 图像预处理

　　安装在铁轨上的相机采集车闸图像，并将原始图像传输到主控计算机，由于铁路环境的复杂性及天气等原因，导致采集到的图像质量较差，使后续检测及测量困难。因此，对图像进行增强预处理。

　　设f(x,y)表示输入图像的像素点(x,y)的灰度值，g(x,y)表示相对应的输出图像的像素灰度值，则增强变换的方程可表示为式(1)所示的形式，其中a是拉伸系数，a,的取值可以根据实际需要来确定

　　经过增强的输出图像，整幅图像的对比度得到提高，输入图像中一些看不到的细节会变得更加突出、更加便于观察(图3)。

　　图2 源图像 图3 增强图像 (参见下页)

　　1.2 感兴趣区域定位

　　该思路是基于最小匹配误差对感兴趣区域进行定位，确定闸片位置。通过寻找匹配误差最小值(如图4所示)能够对目标(闸片)区进行目标定位。匹配方法描述如下：

　　若用I(x,y)表示图像，T(x,yx,y)表示模板，R(x,y)表示结果。在模板与图像重叠区域x'=0..w-1,y'=0..h-1 之间求和: