原文传递
基于三维模型的接触网检测技术研究
| 论文题名： | 基于三维模型的接触网检测技术研究 |
| 关键词： | 接触网;三维模型;状态检测;电气化铁路 |
| 摘要： | 接触网是电气化铁路供电系统的关键部分，其正常与否与高速电气化铁路的安全运营密切相关。因此，对于接触网系统的实时检测精度提出了较高的要求。就目前而言，应用于实际的检测方法主要是接触式检测，而对于非接触式检测技术的研究刚开始，且主要集中于基于二维图像处理的检测技术研究，对于利用三维信息进行不良状态检测的技术研究几乎没有。基于二维图像的检测技术会由于拍照角度、曝光度等外在因素的影响出现检测死角，无法较为准确的检测出接触网悬挂装置的故障，而三维模型相对于二维图像，其所含的信息较为丰富，且对光的鲁棒性较好，因此本文提出基于三维模型的检测技术来对接触网的不良状态进行检测。 对于本文所提出的检测方法来说，待检测部件三维模型的获取是进一步完成检测的基础。本文对此给出了获取重建所需三维点云的方法，并给出了三维重建的基本过程。 三维重建过程中的点云配准过程是影响整个重建过程效率及模型准确度的关键因素。尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)算法是一种基于局部特征的匹配算法，该算法性能优良，且应用最为广泛，其在关键点特征向量构建过程中存在计算量大、向量维数较高而影响匹配速度的缺点。为解决此问题，本文提出在使用SIFT算法提取得到SIFT关键点后，采用均匀模式的局部二值模式(Local Binary Patterns，LBP)特征值来对关键点进行特征向量的构建，然后采用基于最近邻距离间比值的匹配方法来确定两片点云关键点集之间的对应关系，进而进行粗配准、精配准及曲面重建，最终完成零部件的三维重建。实验结果表明，文中所述算法能达到预期目的，提高匹配速度，从而加速重建过程。 本文提出基于获得的待检测零部件三维模型进行异常检测，通过对比分割提取所获三维模型与正常三维模型间的差异部分，并直观显示。首先，利用上文所述的方法进行接触网零部件故障状态下的三维重建，获得检测所需的三维模型;然后，通过3D形状内容描述子算法从已知模型库中识别出相应正常零部件的三维模型;接着，利用基于旋转图像的配准法对两个模型进行配准，并利用基于Kd-tree最近邻搜索算法分割提取正常和故障模型两者间差异部分;最后，结合人工视觉判断故障类型。 本文通过实例分析验证了所述方法进行三维重建获取三维模型的有效性，同时通过绝缘子缺损故障部分的提取分析实例验证了基于三维模型进行接触网异常检测的可行性。 |
| 作者： | 徐建芳 |
| 专业： | 电力系统及其自动化 |
| 导师： | 刘志刚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
