基于PMP的钢轨三维形貌在线测量模糊条纹复原

在线相位测量轮廓术(PMP)中,当被测物体运动速度较高时,所采集的变形条纹往往为运动模糊图像,使得复原误差增大,严重时可能导致三维重建无法进行。将在线PMP运用于钢轨外形及表面缺陷的在线三维测量时,为了实现钢轨表面模糊变形条纹的清晰化,本文对维纳滤波法、点扩散函数算法、盲解卷积算法和Richardson-Lucy算法等几种模糊图像复原算法进行了对比分析,用峰值信噪比对模糊条纹图像的复原效果进行评估。同时,研究了车辆运行速度和图像复原效果之间的关系,得出了复原效果与运行速度之间的关系曲线,进行了误差分析,并用在线PMP实现了钢轨外形的三维重建。理论及实验结果表明：在对钢轨外形轮廓及表面缺陷的在线三维测量时,Richardson-Lucy算法的复原效果最佳,图像复原程度与车辆运行速度呈多项式关系。     

基于3D图像的机车机器人闸瓦尺寸算法研究

机车车辆的运行与检修环境复杂,灰尘多、反光等因素使点云存在缺失、噪声、成片虚假点等问题,严重影响机车机器人闸瓦图像检测的准确性.为此,文章提出了一种基于3D图像的机车机器人闸瓦尺寸算法.其首先根据相机透视变换与点云配准算法来实现模板感兴趣区域(region of interest,ROI)与测量ROI的自动变换,一定程...     

基于深度学习的撒砂管高度测量算法研究

机车在日常运行过程中,受到机车本身和外界环境因素的影响,撒砂管的高度可能会产生变化,严重时会导致车轮打滑事故的发生,造成安全问题。为此,文章提出了一种基于深度学习的撒砂管高度测量算法。首先,其通过基于深度学习的YOLOv3-tiny算法和DeepLabv3+模型,实现对2D图像中撒砂管的目标检测和钢轨平面的拟合分割。其次,对于测量环境中的噪声点云,其通过深度值滤波和聚类分割等方法实现点云滤波;对于撒砂管上影响高度测量的异物,其针对性地设计了边缘提取及伪边缘剔除,以消除异物对测量精度的影响。最后,其通过RANSAC算法对钢轨平面进行平面拟合,实现对撒砂管高度的3D高精度测量。文中分别采用所提算法和10分度游标卡尺对不同位置、形态及光照强度的撒砂管进行高度测量实验,结果显示,采用该算法,撒砂管高度的测量误差基本可以控制在±1 mm以内,平均测量精度可达98.74%,这表明该算法具备一定的鲁棒性。