軌道彈性扣件的檢測方法

DTD版本： 1.0.0

發明專利說明書

※申請案號：095103214 ※I P C 分類：E01B 35/00  

一、 發明名稱：

  軌道彈性扣件的檢測方法

  METHOD FOR CHECKING AN ELASTIC RAIL CLIP

二、 中文發明摘要：

一種彈性扣件的檢測方法，使用於一軌道畫面之中。本方法包含了前端處理、鋼軌定位、

扣件區域搜尋、扣件擷取、扣件辨識、螺栓定位、標線擷取及螺栓辨識等步驟。前端處理 用以消除軌道畫面中之雜訊。鋼軌定位用以確認鋼軌於軌道畫面中的位置。扣件區域搜尋 用以偵測扣件底座的垂直邊緣。扣件擷取用以自軌道畫面中擷取出扣件影像。扣件辨識係 利用扣件影像來判斷扣件是否完整。螺栓定位用以確認螺栓於扣件影像中的位置。標線擷 取用以自扣件影像中擷取出螺栓上之一標線影像。螺栓辨識用以利用標線影像來判斷螺栓 是否鬆脫。

三、 英文發明摘要：

A method for checking an elastic rail clip in a rail image is described. The method comprises the steps of preprocessing, rail orientating, clip region searching, clip selecting, clip recognizing, bolt orientating, reticle

selecting and bolts recognizing. The preprocessing is used to filter the noise in the rail image. The rail orientating is used to confirm the position of a rail in the rail image. The clip region searching is used to detect the

vertical edge of a base of the clip. The rail clip selecting is used to fetch a clip image from the rail image. The clip recognizing is used to recognize

whether the elastic rail clip is complete according the clip image. The bolt orientating is used to confirm the position of a bolt in the clip image. The reticle selecting is used to fetch a reticle image on the bolt in the clip image. The bolts recognizing is used to determine whether the bolt is loose according to the reticle image.

四、 指定代表圖：

  (一)本案指定代表圖為： 第2圖   (二)本代表圖之元件符號簡單說明：

  200‧‧‧步驟流程   202-218‧‧‧步驟

五、 本案若有化學式時，請揭示最能顯示發明特徵的化學式：

六、 發明說明：

  【發明所屬之技術領域】

[0001]   本發明是有關於一種用以自一軌道畫面中辨視出一彈性扣件之方法，特別是有關於用以 檢測該彈性扣件是否正常之方法。

  【先前技術】

[0002]   隨著交通工具的多元化，產生出了許多種以軌道式的交通工具，例如一般的火車、捷運 以及高速鐵道列車等等。這一類的載具皆行駛於專用的軌道系統上，因此能夠具有快速、

便捷、承載容量大以及不易產生壅塞的優點，但也因為如此，對於鋼軌的維修與保養顯得 格外的重要。

[0003]   一軌道系統視不同的路線及車型應用各有不同的長度，短則數公里，長到數千公里都 有。在軌道系統中除了有鋼軌之外，還包含有用以將鋼軌固定在地面上的彈性扣件，其中 每隔一固定距離便會裝配一彈性扣件。因此，在軌道系統的保養作業之中，除了要能準確 地檢測出鋼軌本身是否有缺陷之外，對於彈性扣件的檢測也是很重要的，因為只要在鋼軌 本身或彈性扣件上出現嚴重缺陷(如斷裂或鬆脫等)而無即時檢測出的話，都有可能使軌道 所承載的載具發生重大的意外。但目前對鋼軌進行快速檢測的技術較多，而對彈性扣件進 行快速檢測的技術較少。

[0004]   以目前台北市所使用的捷運系統為例，其引進有多種用以對軌道系統進行檢測及保養的

大型養護車輛，包括軌道檢查車、超音波探傷車、鋼軌研磨車、砸道車、閃電對焊車、軌 道維修平台吊車及高壓清泥車等等。但這些車輛的作用大多是對鋼軌本身進行檢測。例如 軌道檢查車是用以高速測量軌道線形、高低及方向，並讀取隧道淨空和鋼軌磨耗資料以評 定軌道品質。而超音波探傷車的作用是透過超音波儀器，檢視鋼軌內部是否有瑕疵裂縫，

事先將有問題的鋼軌路段在行車前進行維修，以減少事故的發生。其餘軌道大型養護車輛 的主要作用則是用以保養軌道系統。這些軌道大型養護車輛並沒有針對彈性扣件做快速檢 測的作用，因此在目前的捷運系統中仍是以人力步行方式現場進行彈性扣件的檢查工作，

相當費時費力。

  【發明內容】

[0005]   因此本發明的主要目的就是在提供一種自動化之彈性扣件辨識方法。

[0006]   本發明的另一目的就是在提供一種於一軌道畫面之中，辨認出一彈性扣件之方法。

[0007]   本發明的再一目的就是在提供一種能夠快速檢測彈性扣件是否產生缺陷之方法。

[0008]   本發明的更一目的就是在提供一種提高軌道載具於行駛時之安全性之方法。

[0009]   為達到本發明之上述目的，符合本發明之一實施例之軌道彈性扣件的檢測方法係執行於 一電腦系統之中，並包含了前端處理、鋼軌定位、扣件區域搜尋、扣件擷取、扣件辨識、

螺栓定位、標線擷取及螺栓辨識等步驟。前端處理用以消除軌道畫面中之雜訊。鋼軌定位 用以確認鋼軌於軌道畫面中的位置。扣件區域搜尋用以偵測扣件底座的垂直邊緣。扣件擷 取用以自軌道畫面中擷取出扣件影像。扣件辨識係利用扣件影像來判斷扣件是否完整。螺 栓定位用以確認螺栓於扣件影像中的位置。標線擷取用以自扣件影像中擷取出螺栓上之一 標線影像。螺栓辨識用以利用標線影像來判斷螺栓是否鬆脫。

[0010]   在鋼軌定位之步驟中，包含有鋼軌可能位置搜尋及鋼軌位置確認等步驟。鋼軌可能位置 搜尋用以決定出軌道畫面中，數個可能為鋼軌位置的區域。。鋼軌位置確認用以自這些可 能為鋼軌位置的區域中，選擇出鋼軌確實的位置。

[0011]   扣件區域搜尋之步驟中，包含有垂直邊緣偵測、影像反白、底座垂直邊緣定位以及扣件 區域定位等步驟。垂直邊緣偵測用以產生一垂直邊緣影像，該垂直邊緣影像中包含軌道畫 面中所具有之物體的垂直邊緣。影像反白用以將垂直邊緣影像反白，使各個垂直邊緣更加 明顯。垂直邊緣定位用以於該些垂直邊緣中，找出屬於彈性扣件底座的垂直邊緣。扣件區 域定位係以彈性扣件底座的垂直邊緣為基準，找出整個彈性扣件所位於之扣件區域。

[0012]   在扣件擷取之步驟中，包含有背景分離、扣件空隙填補以及扣件雜邊濾除等步驟。背景 分離用以於扣件區域中，將屬於扣件本身以外之背景影像去除，以保留扣件影像。空隙修 補用以將扣件影像中，因影像處理而產生的空隙修補起來。雜邊濾除用以將與扣件影像沒 有連結關係的邊緣影像濾除。

[0013]   在扣件辨識之步驟中，包含有特徵點定位以及條件判斷等步驟。特徵值定位用以於扣件 影像上決定出多個特徵點。條件判斷係利用對該些特徵點所下的限制條件來判斷扣件影像 是否有斷裂。

[0014]   在螺栓定位之步驟中，包含有螺栓區域定位以及螺栓邊緣偵測等步驟。螺栓區域定位係 於利用扣件影像在軌道畫面上找出螺栓所位於之螺栓區域。螺栓邊緣偵測用以於螺栓區域 當中找出螺栓邊緣。

[0015]   在標線擷取之步驟中，包含有標線細化之步驟，用以細化擷取出的標線影像，以利於標 線斜率的計算。

  【實施方式】

[0016] 本發明之作用係能夠利用一軌道畫面來判段斷該軌道畫面中所顯示之一彈性扣件是否發生 故障，其中的故障可能包含了扣件斷裂以及用以固定扣件之螺栓鬆脫等情況。第1圖中繪示 了一軌道畫面100當中所會拍攝到的物件，包括了一鋼軌110、一底座120、一彈性扣件132 以及其他之背景地面140，其中，彈性扣件132中包含了用以固定整個彈性扣件132於底座 120上之一螺栓134，以及標示於螺栓134上之一標線136。底座120係位於鋼軌之下方，而彈 性扣件於底座上面，用以固定鋼軌110。雖然在不同應用場合之中會運用不同種類的軌道系 統，例如混凝土道床軌道系統以及道碴道床軌道系統，但基本上每一種軌道系統上都具有 第1圖之中所示之軌道元件，只是在材質或形狀上可能會有些許的不同。例如在混凝土道床 以及道碴道床上皆使用形狀與彈性扣件132相似的彈性扣件，混凝土道床係使用金屬之基鈑 組件作為底座，而道碴道床係使用混凝土枕作為底座，以及混凝土道床的背景地面係以混 凝土為材料，而道碴道床的背景地面係由碎石所組成的道碴作為材料。

[0017] 第2圖繪示了符合本發明之一實施例之軌道彈性扣件之檢測方法步驟流程200，用以藉由如 第1圖所示之軌道畫面100來檢測用以固定鋼軌(如鋼軌110)之彈性扣件(如彈性扣件132)是 否故障。

[0018] 首先在步驟202中，因為所拍攝之軌道畫面100不一定是一易於辨視之影像畫面，會有一些 例如雜訊或損壞等現象，因此須先對軌道畫面100進行一些前置處理，例如彩色影像灰階化 以及雜訊濾除等作業，以縮短後續處理步驟的執行時間以及提升檢測結果的準確率。在步 驟204中，係利用影像處理技術找出鋼軌110位於軌道畫面100中的位置。在步驟206中，可 利用鋼軌110之位置定義出彈性扣件132於影像畫面100中所存在的區域，即第1圖所示之扣 件區域130。在步驟208中，係於所定義出的扣件區域130之中，利用影像處理技術單獨將彈

性扣件132的影像擷取出來，即產生一扣件影像。在步驟210中，可藉由所擷取出的扣件影 像來辨識彈性扣件132整體是否有如斷裂之類的故障狀況發生。在步驟212中，係於扣件影 像當中定義出螺栓134可能存在的區域，即一螺栓區域138。在步驟214中，係於所定義出的 螺栓區域138之中，利用影像處理技術將螺栓134上之標線136的影像擷取出來，即產生一標 線影像。在步驟216中，可藉由所擷取出的標線影像來辨識螺栓134整體是否有如鬆脫之類 的故障狀況發生。最後在步驟218中，可利用於步驟210及216當中所產生的辨識結果來決定 軌道畫面100中的彈性扣件132是否正常。

[0019] 接下來針對步驟流程200於本實施例中，各步驟之具體實施方式進行討論。請參閱第2、3及 4圖所示，步驟204之中再包含了步驟302及304等兩個步驟。由於步驟204之目的係找出鋼軌 110於軌道畫面100中的位置，因此，在步驟302中，首先會於影像畫面100裡找出幾個可能 是鋼軌110之區域。在本步驟中，可利用觀察軌道畫面100中每一行向量的灰階變化，並依 據此灰階變化決定出一門檻值的方式來二值化軌道畫面100。第4A圖所示之二值化影像400a 即表示了軌道畫面100經二值化後的畫面，其中包含了二值化區域402、404、406、408及 410等五個區域，且每一區域都可對應到軌道畫面100中之一區域。其中可看出，軌道畫面 100為二值化區域406所對應的區域中，只有鋼軌110的存在，所以其行向量之灰階變化程度 較小，故二值化區域406會呈現深色(灰階值較高)。同樣地，軌道畫面100為二值化區域402 及410所對應到的區域中，只有背景地面140的存在，所以亦會呈現深色。反之，軌道畫面 100為二值化區域404及406所對應的區域中具有較多的物件，例如彈性扣件132、底座以及 背景地面，所以其行向量之灰階變化程度較大，故二值化區域404及408皆呈現淺色(灰階值 較低)。此時，藉由二值化影像400a可知鋼軌110可能位於二值化區域402、406及410其中之 一。

[0020] 在一般的情況下，鋼軌100最有可能位於接近軌道畫面100中央的位置，所以在步驟304中，

會在呈現深色的的二值化區域402、406及410之中挑選出最接近畫面中央的區域，即二值化 區域406。此時，二值化區域406對應至軌道畫面100中的位置即為鋼軌100的位置。

[0021] 但在非理想的情況之下，在經過步驟302之後，也有可能會產生如第4B圖所示的二值化影像 400b。互相比較二值化影像400a與400b後可發現，在二值化影像400b中包含了一些非預期 性的淺色二值化區域，如二值化區域412及414。因為這些非預期性的淺色二值化區域的寬 度一般都會較小，所以當有此種現象產生時，可以先於步驟304之前利用水平掃描的方式掃 描二值化影像400b，以找出寬度低於一門檻值的淺色二值化區域，並將所找出的二值化區 域以深色填補起來，便一樣能產生如二值化影像400a一般之二值化影像。

[0022] 請參閱第1、2、5及6圖所示，步驟206之中再包含了步驟502、504、506及508等四個步驟。

由於步驟204之目的係藉由鋼軌110於軌道畫面100中的位置來找出彈性扣件132所存在的扣 件區域130，並且因為彈性扣件132會固定安裝於底座120上，因此，在本實施例中，會利用 鋼軌110及底座120之一垂直邊緣122於軌道畫面100中之位置來規劃出扣件區域130。首先在 步驟502中，會偵測出軌道畫面100中各個物體(包含鋼軌110及底座120)的垂直邊緣。在本 實施例中，係先後利用影像處理技術中的小波轉換(wavelet transform)以及逆小波轉換來 偵測垂直邊緣122。小波轉換是一種可將空間域訊號轉換成頻率域訊號的數學工具，對軌道 畫面100進行小波轉換之後可以得到軌道畫面100中的低頻訊息、水平邊緣訊息、垂直邊緣 訊息以及交錯邊緣訊息等四種訊息。其中，由於所要偵測的標的為垂直邊緣122，故只保留 垂直邊緣訊息而去除低頻訊息、水平訊息以及交錯訊息。第6圖中所示之影像600即為軌道 畫面100經小波轉換之後所保留的垂直邊緣訊息影像，由影像600可明顯地看出，區域602中 顯示了軌道畫面100中鋼軌110的垂直邊緣訊息，而區域604中顯示了軌道畫面100中底座120 的垂直邊緣訊息。再來可對影像600在進行一逆小波轉換，以將頻率域訊號轉換回空間域訊 號，以利後續之處理。影像610顯示了影像600經逆小波轉換之後的影像畫面，一樣可由區 域612及614之中分別看出鋼軌110及底座120之垂直邊緣訊息。

[0023] 接著為了觀察上的方便，可利用步驟504對影像610進行影像反白及二值化的動作，其中的 二值化作業可利用一般影像處理作業中的Otsu二值化作業來達成。影像620顯示了影像610 經反白處理之後的影像畫面，可看出其中所示之垂直邊緣訊息更為明顯，包括了於區域622 及624中所分別顯示之鋼軌110及底座120之垂直邊緣訊息。

[0024] 由於在影像620中包含了軌道畫面100所有的垂直邊緣訊息，因此須利用步驟506於這些垂直 邊緣訊息中找出對應於底座120之垂直邊緣122的垂直邊緣訊息，即影像630中所示之垂直邊 緣訊息634。在本實施例中，係利用一些條件參數將垂直邊緣訊息634過濾出來。例如，對 於垂直邊緣122本身長度的限制以及垂直邊緣122與鋼軌100 之距離之限制。在混凝土道床 的場合中，垂直邊緣122的長度約為鋼軌100寬度的3/4倍並小於整幅軌道畫面寬度之1/2 倍，而垂直邊緣122與鋼軌100之距離係自鋼軌100之位置起算，接近但小於鋼軌100之寬度 的距離。在道碴道床的場合中，垂直邊緣122的長度約為鋼軌100寬度的4/5倍並小於整幅軌 道畫面寬度之1/2，而垂直邊緣122與鋼軌100之距離係自鋼軌100之位置起算，接近但小於 鋼軌100之寬度之3/5倍的距離。首先利用長度上的限制對影像620中的垂直邊緣訊息進行過 濾之後，會剩下如影像630所示之垂直邊緣訊息。而再利用距離上的限制對影像630中的垂 直邊緣訊息進行過濾之後，可確定垂直邊緣訊息632即為對應至垂直邊緣122之垂直邊緣訊 息，亦找出了垂直邊緣122於軌道畫面100中的位置。

[0025] 找出了底座120之垂直邊緣122於軌道畫面100中的位置之後，在步驟508中便可以垂直邊緣 122為依據，於第1圖所示之軌道畫面100上定義出包含有彈性扣件132的扣件區域130。在本

實施例中，扣件區域130為一矩形區域，故可利用四個端點來定義出扣件區域130，其中該 四個端點於軌道畫面100中的座標分別為(X1,Y1)、(X1,Y2)、(X2,Y1)及(X2,Y2)，故找出 X1、X2、Y1及Y2等四個座標值之後即可定義出扣件區域130。在混凝土道床的場合中(如第1 圖所示)中，座標值Y1係位於垂直邊緣122之上端點122a之上方(在此所述之方向皆以軌道畫 面100所示之方向為準)，並與上端點122a之間具有約1/6倍垂直邊緣122之長度之距離；座 標值Y2係位於垂直邊緣122之下端點122b之上方，並與下端點122b之間具有約1/3倍垂直邊 緣122之長度之距離；座標值X2係位於垂直邊緣122與鋼軌110之間約1/2處；座標值X1位於 鋼軌110上，並與座標值X2之間具有約3/5倍座標值X2與鋼軌110之間距離之距離。在道碴道 床的場合中中，座標值Y1係位於垂直邊緣122之上端點122a之下方，並與上端點122a之間具 有約1/10倍垂直邊緣122之長度之距離；座標值Y2係位於垂直邊緣122之下端點122b之上 方，並與下端點122b之間具有約1/10倍垂直邊緣122之長度之距離；座標值X2即位於與上端 點122a同高處；座標值X1位於鋼軌110上，並與座標值X2之間具有約3/5倍座標值X2與鋼軌 110之間距離之距離。

[0026] 請參閱第1、2、7及8圖所示，步驟208之中再包含了步驟702、704及706等三個步驟。由於 步驟208之目的係於扣件區域130中，將彈性扣件之影像單獨擷取出來，因此，在步驟702 中，首先會將非屬於扣件本身的背景影像去除。在本實施例中，步驟702係以下列程序實現 之。首先會對扣件區域130中的影像進行物件邊緣取樣的動作。因為在扣件區域130中，各 個物件的邊緣都出現在高頻區域，故在物件邊緣處的像素會具有急促變化的特點，能夠用 以區分的前景(彈性扣件132)與背景(部分的鋼軌110、底座120以及背景地面140)。在本實 施例中，可利用Laplacian Operation、Sobel Operation以及Prewitt Operation等一般之 影像處理所使用之測邊演算法來加以達成。第8圖中所示之影像800即為扣件區域130中之影 像經過Sobel Operation的處理過後所呈現出來之影像。接著，可利用影像800中的平均畫 素值來對扣件區域130中的影像進行二值化，以得到影像810，完成初步擷取的動作。在影 像810中雖然包含了有彈性扣件132的初步影像，但也包含了其他的背景或雜訊的影像，故 再來可再將影像810還原回灰階狀態，此時影像中彈性扣件及背景部分的灰階值會明顯地被 分為兩個區域。最後便可輕易地將背景部分濾除，在此濾除作業可再度利用如Otsu二值化 作業一般的二值化作業來達成。因此，在完成步驟702之後可得到如影像820一般之影像，

其中已可看出彈性扣件之獨立影像。

[0027] 在影像820所示的彈性扣件影像中，仍然會具有一些因為影像處理所造成的不連續現象，故 在步驟704中，亦須利用影像處理的方法來修補這些不連續現象所造成的空隙，但須注意的 是，不能夠對因扣件故障所造成不連續現象進行填補。因此，在本實施例中係利用一般型 態學(morphology)的方法來達到此目的。型態學中一般具有膨脹(dilation)、侵蝕

(erosion)、斷開(open)以及閉合(close)等運算方式，其中，膨脹運算具有能夠將斷裂之 物件修補回正常物件之特性，而閉合運算具有可填補物件空隙且不會改變物件結構之特 性，故可對影像820先進行膨脹運算後再進行閉合運算，可得到更為清晰之彈性扣件影像，

如影像830所示。

[0028] 但在影像830中，難免還是會具有一些與扣件影像無關的雜邊存在，故須於步驟706之中將 這些雜邊去除。由於在影像830中已具有一完整且連續之扣件影像，故在本實施例中，可利 用一般影像處理技術中用以搜尋物件的方法，找出並保留影像830中面積最大的物件，如此 其他與該物件無關(無連結關係)的影像便會跟著被去除，得到僅具有扣件影像的影像840。

[0029] 請參閱第2、9及10圖所示，步驟210之中再包含了步驟902及904等兩個步驟。由於在步驟 208中已單獨擷取出了一扣件影像，即影像840，故步驟210的目的便是藉由該扣件影像來判 斷第1圖中的彈性扣件132是否發生如斷裂或變形等故障情況。在本實施例中，首先會利用 步驟902為在影像840上標定出多個特徵點。如第10圖所示，在本實施例中係用水平切割線 1002a-1002c以及一垂直切割線1004將整幅影像840切割為八個部分，並且由這些切割線與 扣件影像產生交錯的部分當中選出特徵點1006a-1006g等七個特徵點。接著再於步驟904中 利用這些特徵點來判斷影像840中的扣件影像是否正常。在本實施例中，會先判斷特徵點 1006a-1006g是否皆存在，因為只要有一個特徵點不存在則代表扣件影像可能有斷裂的情況 發生。若特徵點1006a-1006g皆存在，則可接著為每一個特徵點下限制條件，當每個特徵點 皆符合限制條件時，則可代表影像840中的扣件影像是完整的。

[0030] 在本實施例中，為每個特徵點所下的限制條件如下：特徵點1006a：所占之水平寬度須小於 水平切割線1002a長度之1/4，以及與垂直切割線1004之直線距離須大於水平切割線1002a長 度之1/4；特徵點1006b：所占之垂直長度須小於垂直切割線1004長度之1/8，以及與水平切 割線1002a之直線距離須大於垂直切割線1004長度之1/8；特徵點1006c：所占之水平寬度須 小於水平切割線1002a長度之1/4，以及與垂直切割線1004之直線距離須大於水平切割線 1002a長度之1/4；特徵點1006d：必須較特徵點1006a及1006e更為接近垂直切割線1004；特 徵點1006e：所占之水平寬度須小於水平切割線1002c長度之1/4，以及與垂直切割線1004之 直線距離須大於水平切割線1002c長度之1/4；特徵點1006f：所占之垂直長度須小於垂直切 割線1004長度之1/8，以及與水平切割線1002c之直線距離須大於垂直切割線1004長度之 1/8；以及特徵點1006g：所占之水平寬度須小於水平切割線1002c長度之1/4，以及與垂直 切割線1004之直線距離須大於水平切割線1002c長度之1/4。

[0031] 以上的步驟係用以檢測第1圖所示之軌道畫面100中，彈性扣件132的外型整體是否有斷裂或 變形等情形發生。但另一方面，還需要對彈性扣件132中的螺栓134做進一步的檢測，才能

全面性地確保彈性扣件132的安全性。一般利用觀測螺栓134上標線136的斜率可看出螺栓 134是否有鬆脫的現象產生。

[0032] 請參閱第1、2、11及12圖，因此在第2圖所示之步驟流程200之步驟212中，會再包含步驟 1102及1104，用以找出螺栓134在軌道畫面100中的位置。首先在步驟1102中，會先將螺栓 134所存在的區域給定義出來，即螺栓區域138。在本實施例中，係利用第8圖所示之影像 840來定義出螺栓區域138。如第12圖中之影像840所示，其中一樣是用水平切割線1002a- 1002c以及垂直切割線1004將整個影像840切割成八等分，此時在水平切割線1002b上可輕易 地找出基準點1202a及1202b(基準點1202a為水平切割線1002b與影像840所示之扣件影像之 一邊緣上之切線1206之交錯點，而基準點1202b為水平切割線1002b與垂直切割線1004之交 錯點)。接著可於基準點1202a與1202b之間標定出一基準點1202c。在本實施例中，基準點 1202c係位於基準點1202a及1202b之間的1/4處，並且較為接近基準點1202a。利用基準點 1202c即可在影像840中定義出一螺栓區域1204，並利用此螺栓區域1204在軌道畫面100中標 定出相對應的螺栓區域138。

[0033] 接著在步驟1104中，可在軌道畫面100之螺栓區域138中偵測出螺栓134的邊緣藉以找出螺栓 134的位置。在本實施例中，一樣可在螺栓區域138的範圍之內先進行先前所述之二值化作 業(如Otsu二值化作業，會產生如第13圖所示之影像1300)，接著在進行先前所述之邊緣偵 測作業(如Sobel Operation，會產生如第13圖所示之影像1310)，最後再於影像1310中進行 一般影像處理技術中，用以偵測圓形的演算法則可輕易地找出螺栓134的邊緣。

[0034] 於軌道畫面100中找出了螺栓134的邊緣之後，便可於步驟214之中進行標線擷取的作業。利 用一般的影像處理技術可清輕易地於螺栓134的邊緣範圍之內找出標線136的影像。在本實 施例中，利用Otsu二值化作業並配合座落於100~200之間的灰階門檻值，會得到較佳的擷取 效果。另外，亦可再進一步利用影像處理技術中的細化作業將標線136的影像予以細化，以 便觀察標線136的斜率。

[0035] 最後依據標線136的斜率，可於步驟216當中判別螺栓134是否鬆脫。

[0036] 綜合步驟210及216的辨識結果，可於步驟218中決定影像畫面100中的彈性扣件134是否正 常。

[0037] 雖然本發明已以一較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者，

在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視 後附之申請專利範圍所界定者為準。

  【圖式簡單說明】

[0071] 為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之詳細說明 如下：第1圖為一軌道畫面之示意圖。

[0072] 第2圖為符合本發明實施例之一方法之步驟流程圖。

[0073] 第3圖為符合本發明實施例之一方法中，鋼軌定位步驟之流程圖。

[0074] 第4A圖及4B圖為符合本發明實施例之一方法中，鋼軌定位步驟之影像示意圖。

[0075] 第5圖為符合本發明實施例之一方法中，扣件區域搜尋步驟之流程圖。

[0076] 第6圖為符合本發明實施例之一方法中，扣件區域搜尋步驟之影像圖。

[0077] 第7圖為符合本發明實施例之一方法中，扣件擷取步驟之流程圖。

[0078] 第8圖為符合本發明實施例之一方法中，扣件擷取步驟之影像圖。

[0079] 第9圖為符合本發明實施例之一方法中，扣件辨識步驟之流程圖。

[0080] 第10圖為符合本發明實施例之一方法中，扣件辨識步驟之影像圖。

[0081] 第11圖為符合本發明實施例之一方法中，螺栓定位步驟之流程圖。

[0082] 第12圖為符合本發明實施例之一方法中，螺栓定位步驟之影像圖。

[0083] 第13為符合本發明實施例之一方法中，螺栓定位步驟之影像圖。

  【主要元件符號說明】

[0038] 100‧‧‧軌道畫面 [0039] 110‧‧‧鋼軌 [0040] 120‧‧‧底座 [0041] 122‧‧‧垂直邊緣 [0042] 122a‧‧‧上端點 [0043] 122b‧‧‧下端點 [0044] 130‧‧‧扣件區域 [0045] 132‧‧‧彈性扣件 [0046] 134‧‧‧螺栓 [0047] 136‧‧‧標線 [0048] 138‧‧‧螺栓區域 [0049] 140‧‧‧背景地面

[0050] 200‧‧‧步驟流程 [0051] 202-218‧‧‧步驟 [0052] 302、304‧‧‧步驟 [0053] 400a、400b‧‧‧影像 [0054] 402-414‧‧‧區域 [0055] 502-508‧‧‧步驟

[0056] 600、610、620、630‧‧‧影像

[0057] 602、604、612、614、622、624‧‧‧邊緣 [0058] 634‧‧‧垂直邊緣訊息

[0059] 702-706‧‧‧步驟 [0060] 800-840‧‧‧影像 [0061] 902、904‧‧‧步驟

[0062] 1002a-1002c‧‧‧水平切割線 [0063] 1004‧‧‧垂直切割線

[0064] 1006a-1006g‧‧‧特徵點 [0065] 1102、1104‧‧‧步驟 [0066] 1202a-1202c‧‧‧基準點 [0067] 1204‧‧‧螺栓區域 [0068] 1206‧‧‧切線

[0069] 1300、1310‧‧‧影像

[0070] X1、X2、Y1、Y2‧‧‧座標值

七、 申請專利範圍：

1.一種軌道彈性扣件的檢測方法，對一軌道畫面進行影像處理以辨識一彈性扣件是否正 常，其中該軌道畫面顯示有一鋼軌、一底座以及該彈性扣件，該彈性扣件具有一螺栓及該 螺栓上之一標線，該方法包含：(a)決定該鋼軌於該軌道畫面中之位置；(b)依據該鋼軌之 位置在該軌道畫面中定義出包含該彈性扣件之一扣件區域；(c)自該扣件區域之中擷取該彈 性扣件之一扣件影像；(d)依據該扣件影像辨識該彈性扣件之外型狀況；(e)依據該扣件影 像決定該螺栓於該軌道畫面中之位置；(f)依據該螺栓之位置於該軌道畫面中擷取該標線之 一標線影像；以及(g)依據該標線影像辨視該螺栓是否鬆脫。

2.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(a)之前，更包含濾 除該軌道畫面中之雜訊之步驟。

3.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(a)之前，更包含灰 階化該軌道畫面之步驟。

4.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(a)包含：(a1)產生複 數個可能區域，其中該鋼軌於該軌道畫面中之位置係對應至該些可能區域其中之一；以及 (a2)自被保留之該些可能區域中，挑選最接近該軌道畫面中央之可能區域定義為該鋼軌之 位置。

5.如申請專利範圍第4項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該些可能區域為該軌道畫面 中，行向量之灰階變化程度較小之區域。

6.如申請專利範圍第4項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(a1)之中，更包含修 補該些可能區域之作業，於該些可能區域中具有寬度小於一門檻值之間隙時。

7.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(b)包含：(b1)偵測該 軌道畫面中，所具有之複數個垂直邊緣訊息；(b2)依據該鋼軌之位置，於該些垂直邊緣訊 息之中決定屬於該底座之垂直邊緣訊息；以及(b3)依據該底座之垂直邊緣訊息之位置，定 義該扣件區域。

8.如申請專利範圍第7項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(b1)中，係藉由小波 轉換(wavelet transform)以及逆小波轉換該軌道畫面以找出該些垂直邊緣訊息。

9.如申請專利範圍第7項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(b1)之後，更包含反 白及二值化該些垂直邊緣訊息之步驟，以便能夠更清楚地觀察該些垂直邊緣訊息。

10.如申請專利範圍第9項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中係利用Otsu二值化作業二 值化該些垂直邊緣訊息。

11.如申請專利範圍第7項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(b2)中，係利用該 些垂直一長度限制以及一距離限制過濾出該底座之垂直邊緣訊息。

12.如申請專利範圍第11項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該長度限制為該底座之垂 直邊緣訊息的長度必須為該鋼軌之寬度之3/4或4/5倍。

13.如申請專利範圍第11項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該距離限制為該底座之垂 直邊緣訊息與該鋼軌之間的距離必須為自該鋼軌之位置起算，接近但小於該鋼軌之寬度或 該鋼軌之寬度之3/5倍的距離。

14.如申請專利範圍第7項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(b3)包含：(b31)依據

該底座之垂直邊緣訊息於該軌道畫面中定義該底座之一垂直邊緣以及該垂直邊緣之一上端 點以及下端點之位置；(b32)依據該上端點及該下端點之位置定義四端點；以及(b33)利用 該四端點定義該扣件區域。

15.如申請專利範圍第14項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該扣件區域係為一矩形區 域。

16.如申請專利範圍第14項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該四端點於該軌道畫面上 之座標分別為(X1,Y1)、(X1,Y2)、(X2,Y1)及(X2,X2)，其中的座標值X1係高於該上端點，

並與該上端點之間具有該垂直邊緣之1/6倍長度之距離；座標值Y2係高於該下端點，並與該 下端點之間具有該垂直邊緣之1/3倍長度之距離；座標值X2係位於該垂直邊緣與該鋼軌之間 約1/2處；座標值X1係位於該鋼軌之範圍中，並與座標值X2之間具有3/5倍座標值X2與該鋼 軌之間距離之距離。

17.如申請專利範圍第14項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該四端點於該軌道畫面上 之座標分別為(X1,Y1)、(X1,Y2)、(X2,Y1)及(X2,Y2)，其中的座標值Y1 係低於該上端點，

並與該上端點之間具有該垂直邊緣之1/10倍長度之距離；座標值Y2係高於該下端點，並與 該下端點之間具有該垂直邊緣之1/10倍長度之距離；座標值X2係位於與該上端點同高處；

座標值X1係位於該鋼軌之範圍中，並與座標值X2之間具有3/5倍座標值X2與該鋼軌之間距離 之距離。

18.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(c)包含：(c1)自該扣 件區域中區分出一前景影像以及一背景影像；(c2)去除該背景影像；以及(c3)去除該前景 影像中不必要之雜邊，以產生該扣件影像。

19.如申請專利範圍第18項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(c1)包含：(c11)對 該扣件區域中之影像進行一邊緣偵測作業，以得到一邊緣影像；(c12)依據該邊緣影像中之 平均畫素值二值化該扣件區域中之影像，以得到一初步二值影像；以及(c13)灰階化該初步 二值影像，以得到一灰階影像，其中，該灰階影像中之灰階值可被區分為該前景影像之區 域以及該背景影像之區域。

20.如申請專利範圍第19項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(c11)中之該邊緣偵 測作業為Laplacian Operation、Sobel Operation或Prewitt Operation。

21.如申請專利範圍第18項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中在步驟(c2)之後，更包含 修補該前景影像之步驟，用以修補該前景影像中不必要之空隙。

22.如申請專利範圍第21項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中係利用一型態學 (morphology)作業修補該前景影像。

23.如申請專利範圍第22項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中係利用該型態學作業中的 膨脹(dilation)及閉合(close)運算修補該前景影像。

24.如申請專利範圍第18項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(c3)中係利用物件 搜尋作業找出並保留該前景影像中面積最大之一影像物件，並消除其他與該影像物件無關 聯之影像。

25.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(d)包含：(d1)標定複 數個特徵點於該扣件影像上；以及(d2)依據該些特徵點於該扣件影像上之位置，判斷該扣 件影像是否斷裂或變形。

26.如申請專利範圍第25項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(d1)中，係利用至 少一水平切割線以及至少一垂直切割線切割該扣件影像，該些特徵點係位於該水平切割線 及該垂直切割線與該扣件影像產生交錯的部分。

27.如申請專利範圍第25項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(d2)中，係利用分 別為每一該些特徵點設定至少一限制條件之方式判斷該扣件影像是否斷裂或變形。

28.如申請專利範圍第27項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中當每一該些特徵點皆滿足 為其所設定之限制條件時，該扣件影像無斷裂或變形。

29.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中步驟(e)包含：(e1)定義一 螺栓區域於該扣件影像上；以及(e2)依據該螺栓區域於該軌道畫面之中偵測該螺栓之邊 緣。

30.如申請專利範圍第29項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(e1)中，係利用一 水平切割線以及一垂直切割線切割該扣件影像，並以該水平切割線以及該垂直切割線之交 錯點作為一第一基準點，自該第一基準點順延該水平切割線之方向至與該扣件影像之一邊 緣之切線產生交錯之部分作為一第二基準點，於該第一基準點與該第二基準點之間可取出 一第三基準點，依據該第三基準點之位置可定義該螺栓區域。

31.如申請專利範圍第30項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該第三基準點係位於該第 一基準點與該第二基準點之間1/4處，並且較靠近該第二基準點。

32.如申請專利範圍第29項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(e2)中，係先後利 用一二值化作業、一邊緣偵測作業以及一圓形偵測演算法偵測該螺栓之邊緣。

33.如申請專利範圍第32項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該二值化作業為Otsu二值 化作業。

34.如申請專利範圍第32項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該邊緣偵測作業為Sobel Opcration。

35.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(f)之後，更包含利 用一二值化作業二值化該標線影像之步驟，使該標線影像更加清晰。

36.如申請專利範圍第35項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該二值化作業為Otsu二值 化作業。

37.如申請專利範圍第35項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中該二值化作業所使用之門 檻值介於100及200之間。

38.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(f)之後，更包含利 用一細化作業細化該標線影像之步驟，以使該標線影像之斜率更加易於觀測。

39.如申請專利範圍第1項所述之軌道彈性扣件的檢測方法，其中於步驟(g)之中，係依據該 標線影像之斜率判斷該螺栓是否鬆脫。

八、 圖式：

第1圖

第2圖

第3圖

第4A圖

第4B圖

第5圖

第6圖

第7圖

第8圖

第9圖

第10圖

第11圖

第12圖

第13圖