机器视觉助力轨道缺陷检测

轨道缺陷检测是铁路运维中的关键环节，旨在通过技术手段及时发现钢轨表面的裂纹、磨损、剥落、轨头变形等缺陷，以保障列车运行安全。

1. 传统检测方法

人工巡检

依赖专业人员目视检查或使用简单工具（如塞尺、卡尺）测量轨道几何参数。

缺点：效率低、主观性强，难以发现微小缺陷。

轨检车

配备接触式传感器（如加速度计、位移传感器）检测轨道几何形变（高低、轨距、水平等）。

缺点：需定期运行，成本高，对局部表面缺陷（如裂纹）不敏感。

2.机器视觉检测

激光扫描与光学成像

使用3D激光扫描或高分辨率相机获取轨道表面形貌，结合图像处理算法（如边缘检测、深度学习）识别缺陷。

优势：高精度、可自动化，适合大面积快速检测。

51camera自研的轨道智能巡检系统具有高速图像采集、图像定位、存储回放的功能，可检测钢轨表面光带异常、擦伤、掉块和裂纹，检测扣件缺失、歪斜与断损，检测轨道板裂纹，检测道床异物等。已应用在实际项目上。

最高检测速度:80km/h

工作环境温度:-25°C~60°C

检测精度:0.5mm

3. 挑战与解决方案

环境干扰：光照、雨雪可能影响光学检测，需采用抗干扰算法（如多光谱融合）。

小样本学习：缺陷数据稀少时，可用迁移学习（如预训练模型微调）。

实时性要求：优化算法效率，或采用轻量化模型（如MobileNet）。

轨道缺陷检测正从人工向自动化、智能化发展，未来将更依赖多传感器融合、AI和实时监控技术。选择检测方法时需权衡精度、速度和成本，并根据场景（如高铁、地铁、货运线）定制解决方案。