一种基于模糊特征集成增强网络的表面缺陷检测方法，适用于无维护状态的铁路轨道

《COMPUTERS IN INDUSTRY》：A fuzzy feature integration-enhanced network for surface defect detection of no-service rails

表面缺陷检测中，融合模糊逻辑的深度神经网络有效解决了噪声干扰和前景背景相似性问题。通过Gaussian基模糊特征增强模块和模糊损失函数设计，实现了更精准的缺陷分割，并在RGB/RGBD双模态数据集上验证，F-measure分别达到0.8542和0.8923，同时扩展至钢板缺陷检测等场景。

　　表面缺陷检测是工业制造过程中确保安全性和可靠性的重要环节，尤其是在铁路运输系统中，未检测到的缺陷可能导致严重的后果，如轨道断裂、脱轨以及昂贵的服务中断。轨道表面的缺陷包括划痕、裂纹、疤痕和孔洞等，这些缺陷可能破坏轨道的结构完整性，增加在重复应力下发生疲劳失效的可能性。例如，未被发现的裂纹可能会随着时间推移在列车动态载荷的作用下不断扩展，最终导致轨道断裂，威胁乘客和货物的安全。同样，由于腐蚀或磨损产生的缺陷可能会削弱轨道头部，影响车轮与轨道的接触，进而导致轨道不稳定甚至脱轨。这些风险凸显了开发高效缺陷检测系统的重要性，特别是在工业制造过程中，轨道在部署前需要经过准备和检查。

随着计算机视觉技术的发展，基于视觉的检测方法已经成为该领域的重要工具。这些方法利用传统机器学习算法和深度学习模型的最新进展，能够准确识别和分割轨道表面的缺陷。然而，尽管当前的物体检测或分割模型在自然图像处理方面表现优异，但在应用于轨道表面缺陷检测时仍面临诸多挑战。与自然图像相比，轨道表面缺陷图像通常具有更复杂的背景和前景关系。一方面，轨道表面图像中存在大量噪声，如灰尘、油污、锈迹等非真实缺陷的污染物，这些因素会严重影响图像质量并引入噪声。另一方面，轨道表面图像的背景和前景往往高度相似，使得准确的分割变得更加困难。虽然已有多种方法被提出用于轨道表面缺陷检测，但它们大多沿用自然图像处理的原理，而未充分考虑轨道图像中的噪声问题和背景与前景之间的区分度。因此，迫切需要开发能够有效利用缺陷区域与正常区域之间细微差异的方法，从而显著提高缺陷检测的准确性。

为了应对上述挑战，本文提出了一种将模糊逻辑集成到深度神经网络（DNNs）中的新方法，以增强特征表示并提高整体检测性能。模糊逻辑是一种处理不确定性和不精确性的数学框架，不同于标准逻辑中二元的“真”或“假”，模糊逻辑通过“隶属度”这一概念，允许陈述具有从0到1之间的连续度量。在缺陷检测任务中，模糊逻辑不会绝对认定某一区域是缺陷区域，而是持续更新缺陷的可能性，以一种怀疑的态度进行判断。这种连续的模糊思维方式有助于更准确地评估噪声因素或背景信息的属性，从而提高检测的鲁棒性。

尽管模糊逻辑在决策和控制系统中已有广泛应用，但其在基于视觉的缺陷检测中的应用仍较为有限。据我们所知，本研究是首次尝试将模糊逻辑专门应用于深度神经网络以实现轨道表面缺陷检测。通过将模糊逻辑引入神经网络架构，我们旨在扩展单个特征所捕捉的信息，从而增强网络在处理噪声和背景与前景相似性方面的能力。具体而言，模糊逻辑使神经网络能够重新审视每个特征，有效区分噪声与有用信息。此外，模糊特征的特性有助于检测背景与前景之间的细微差异，从而提升缺陷分割的准确性。

本文的贡献主要体现在三个方面。首先，我们提出了一种基于高斯模糊策略的新型模糊增强方法，用于提升深度图像特征。该方法通过模糊操作扩展特征所包含的信息，同时突出有用信息并减少噪声和背景的干扰。其次，我们设计了一种专门针对模糊特征的损失函数。与传统的损失函数不同，该损失函数用于量化不同网络层之间模糊特征的差异。通过这种方式，我们能够更有效地监督模糊逻辑的应用，确保特征表示的准确性。最后，我们构建了一个全新的轨道表面缺陷检测网络，该网络结合了上述模糊增强模块和模糊损失函数。为了全面验证我们的设计策略，我们采用了多任务处理方式，开发了一个能够处理多种输入模式的检测网络。该网络支持单模态检测（仅使用RGB图像）和双模态检测（结合RGB和深度图像）。实验在两个数据集上进行：RGB数据集NRSD-MN和RGBD数据集NEU-RSDDS-AUG。测试结果表明，我们的方法在多个任务和输入模式下均表现出色，进一步验证了模糊特征增强和模糊损失设计的有效性。

本研究的实践意义不仅限于轨道表面缺陷检测。通过解决噪声干扰和前景与背景相似性等问题，我们的方法为工业缺陷检测提供了一种稳健且灵活的解决方案，有助于提高铁路运输系统的安全性、可靠性和运营效率。此外，将模糊逻辑集成到深度神经网络中，也为其他领域带来了广泛的应用潜力。模糊逻辑处理不确定性和细微特征差异的能力，使其在制造业的质量控制中具有重要价值，例如检测卷板钢表面的缺陷或其他工业材料中的异常。同时，该方法还可以应用于医学图像分析，用于识别复杂纹理中的异常；在环境监测中，用于分析卫星图像中的不规则性；在自动驾驶领域，用于在复杂或模糊的场景中实现精准的物体检测。通过在多个任务和输入模式中展示出良好的性能，本研究为未来探索模糊逻辑在复杂多模态机器学习任务中的应用奠定了坚实的基础。

在实际应用中，模糊逻辑能够提供一种更加灵活和适应性强的处理方式，特别是在处理具有复杂背景和前景关系的图像时。传统方法往往依赖于明确的分类边界，而在模糊逻辑的框架下，这种边界可以被动态调整，以适应不同的应用场景。例如，在检测卷板钢表面缺陷时，由于材料表面的纹理和颜色变化较大，模糊逻辑能够帮助模型更好地理解不同区域之间的差异，从而提高分割的准确性。在自然图像的显著对象检测任务中，模糊逻辑同样能够发挥重要作用，特别是在区分背景与前景时，能够减少误检和漏检的可能性。在RGBD图像处理中，模糊逻辑可以利用深度信息来增强特征表示，进一步提升模型在复杂环境下的鲁棒性。

本研究的创新之处在于将模糊逻辑与深度神经网络相结合，不仅解决了轨道表面缺陷检测中的关键问题，还为其他领域提供了可借鉴的方法。模糊逻辑的引入使得模型能够在处理噪声和相似背景时保持较高的检测精度，同时增强了对特征的表示能力。此外，模糊损失函数的设计使得模型能够更有效地监督特征的模糊表示，确保不同网络层之间的信息一致性。通过实验验证，我们的方法在多个数据集上均表现出色，证明了其在实际应用中的有效性。

在构建检测网络的过程中，我们采用了多任务处理策略，以适应不同的输入模式。对于RGB图像检测，我们从高层到低层逐步整合图像特征，以增强对缺陷区域的识别能力。对于RGBD图像检测，我们首先将同一网络层中的RGB特征和深度特征进行融合，然后采用与RGB检测相同的高到低整合策略，进一步提升特征的融合效果。这种多模态处理方式使得模型能够充分利用深度信息，提高对复杂场景的适应能力。实验结果表明，我们的方法在多个任务和输入模式下均取得了优异的性能，进一步验证了模糊逻辑在深度学习中的应用潜力。

本研究不仅在轨道表面缺陷检测方面具有重要价值，还在其他工业检测任务中展现了广泛的应用前景。模糊逻辑的引入使得模型能够更好地处理不确定性和模糊性，这在质量控制、环境监测和自动驾驶等领域同样具有重要意义。通过将模糊逻辑与深度神经网络相结合，我们不仅提高了检测的准确性，还增强了模型的泛化能力，使其能够适应不同的应用场景。这种结合方式为未来的研究提供了新的思路，特别是在探索模糊逻辑在复杂多模态机器学习任务中的应用时，具有重要的参考价值。

总之，本文提出了一种基于模糊逻辑的轨道表面缺陷检测网络，有效应对了噪声干扰和前景与背景相似性等关键挑战。通过引入模糊逻辑增强模块和模糊损失函数，我们提升了模型的鲁棒性和准确性。实验结果表明，该方法在多个任务和输入模式下均表现出色，进一步验证了其在实际应用中的有效性。本研究不仅为轨道表面缺陷检测提供了新的解决方案，还为其他领域的多模态检测任务提供了可借鉴的方法，具有重要的理论和应用价值。