冷态钢轨表面质量在线检测技术研究及实现

发布时间：2018-06-13 20:16

  本文选题：表面质量检测 + 视觉传感器标定　； 参考：《西南科技大学》2017年硕士论文

【摘要】：近年来,我国铁路交通特别是高铁飞速发展,对钢轨的需求量增加,同时也对出厂钢轨表面质量检测的速度和精度提出了更高的要求,检测技术研究方向也从人工检测向自动化检测技术方向转变。针对目前研究较多的基于二维图像特征的钢轨表面质量检测方法对光照等外界条件要求苛刻,算法的鲁棒性不强等问题,本文对基于线结构光的冷态钢轨表面质量检测技术进行研究。结合机器视觉理论和钢轨表面质量实际检测要求,本文设计了基于线结构光三维扫描测量系统,对钢轨表面轮廓三维重建和缺陷提取技术进行研究。建立线结构光视觉传感器三维表面扫描的数学模型,利用张正友标定法和交比不变性完成测量系统的标定,求出摄像机内部参数和结构光平面方程。采用粗提取和细提取两步法对结构光中心线进行提取,根据测量系统标定结果重建单条激光线的三维点云。通过在钢轨周围安装5套测量设备,利用多摄像机标定技术完成钢轨表面轮廓三维点云的拼接,最后通过迭代最近点算法实现无缺陷标准钢轨与被测钢轨点云的精确配准,获取钢轨表面缺陷的深度值,实现钢轨表面质量的在线检测。搭建了线结构光三维扫描实验系统,并对本文的检测算法进行了系统测试,结果表明,论文提出的检测算法能够比较准确的检测出钢轨表面存在的轧疤、结疤、矫痕等缺陷,满足检测要求,具有一定的实际参考价值。
[Abstract]:In recent years , China ' s railway transportation , especially the rapid development of high - speed rail , has made higher demands on the steel rail ' s demand .
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：U216.3;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2015277