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基于结构光投影的钢轨廓形动态测量方法研究及应用
| 论文题名： | 基于结构光投影的钢轨廓形动态测量方法研究及应用 |
| 关键词： | 铁路运输;钢轨轮廓;动态检测;测量精度 |
| 摘要： | 基于结构光的测量技术是当前视觉测量领域的研究重点和热点，已被广泛应用于工业测量的各个领域。该技术主要利用激光发射器生成具有特定形状的光场，与被测物体相交形成三维轮廓断面，使用图像传感器采集得到物体的激光条纹图像，并经图像分析后得到物体表面的深度信息。中国铁路在过去十余年里发展迅速，随着列车的高速、重载和高密度运行，钢轨廓形的动态检测分析及其与车轮的匹配关系逐渐成为了铁路部门非常关心的问题。然而，在动态行车环境下，由于列车高速长距离地运行在轨道上，环境光照变化，外界噪声干扰，列车晃动以及测量目标形态变化等都对测量提出了新的挑战。因此，如何在动态、高速、高噪行车环境下实现钢轨轮廓的动态实时高精度测量，是本文的研究重点。 本文的主要研究内容及创新成果如下: 1)基于视觉成像的单应性原理，提出了一种利用平面靶标的激光线结构光系统几何标定方法。该标定方法分别拍摄多个不同位置处的平面标定靶，并在激光器打开和关闭状态下获取两幅靶标图像;最终基于两幅图像中激光线与靶标虚拟线之间的交叉点，确定激光平面的位置姿态，并进一步求得线激光器与相机之间投/摄影关系——单应性矩阵，实现该结构光系统的标定。相对于现有针板标定方法而言，基于平面靶标方法的标定体制作简便、标定过程灵活性好、测量精度高，具有良好的实用性。 2)提出了一种基于深度学习的算法，可实现不同种类钢轨廓形的识别，并基于模板匹配驱动的时空上下文视觉跟踪算法实现轨头激光条纹的快速追踪，该方法有效解决了列车过道岔时的廓形测量问题，实现了多类廓形激光条纹的准确定位和快速追踪; 3)提出了一种快速、准确、可靠的方法实现行车环境下激光条纹图像中心线的提取，首先利用边界连通分析和深度学习分割算法实现投影激光条纹的语义级分割，然后基于分段平滑与无缝拼接的方法实现光条中心线的高精度提取，该方法可以有效去除光条图像上由于轨道反光、污损、异物遮挡等造成的噪声干扰; 4)提出了基于截断残差直方图的多项式拟合方法，寻找廓形最优拟合曲线，降低了噪声对轮廓拟合的影响，并针对拟合曲线的曲率分布特征，提出了基于动态窗口的最大曲率熵区间搜索算法实现廓形特征区域的分割，之后以特征区域为基准实现测量轮廓与标准设计轮廓的对齐配准，该方法有效克服了列车晃动和环境噪声对目标轮廓测量的影响。 |
| 作者： | 王昊 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 王卫东 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 中国铁道科学研究院 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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