一种扣件弹舌离缝检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110567397A(43)申请公布日2019.12.13(21)申请号201810582858.1(22)申请日2018.06.05(71)申请人成都精工华耀科技有限公司地址610021四川省成都市龙泉驿区驿都大道中路337号恒鼎世纪1栋1单元901室(72)发明人左丽玛(51)Int.Cl.G01B11/25(2006.01)G01B11/06(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图4页(54)发明名称一种扣件弹舌离缝检测方法(57)摘要本发明公开一种扣件弹舌离缝检测方法，属于铁路基础设施检测领域。本发明的主要步骤为：通过三维数据采集系统获取轨道两侧的三维形貌数据，并将其转换为二维深度图像，提取扣件所在区域的局部二维深度图像，并对其进行阈值化处理，提取扣件螺栓轮廓，计算螺栓中心位置，并以螺栓中心为起点，向钢轨一侧进行行采样，然后对采样序列进行阈值化处理，计算扣件弹舌高度和弹舌离缝高度，并根据阈值判断是否存在弹舌离缝危险。本发明所提出的检测方法可自动有效检测扣件弹舌离缝，及时消除列车运行安全隐患。CN110567397ACN110567397A权利要求书1/2页1.一种扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采用三维成像系统获取轨道三维形貌数据，以轨道平面为深度图像水平面基准，将三维形貌数据转换为二维深度图像；步骤2：在二维深度图像中确定扣件位置，并提取扣件局部二维深度图像；步骤3：设定阈值T1，对扣件局部二维深度图像进行阈值化处理，提取扣件螺栓轮廓，T1的取值范围为0-1000；步骤4：计算扣件螺栓的中心位置C(xc,yc)；步骤5：以螺栓区域中心位置为起点，朝向钢轨一侧，垂直于钢轨纵向方向，采样r个像素灰度值，得到采样序列S＝{s1,s2,...,sr}，r的取值范围为5～100；步骤6：设定阈值T3，对采样序列进行阈值化处理，得到新的采样序列S'＝{s′1,s'2,...,s'r}，T3的取值范围为0-1000；步骤7：基于新的采样序列S'＝{s′1,s'2,...,s'r}，计算扣件弹舌的高度h；步骤8：基于弹舌参考高度值hs，计算弹舌离缝高度Δh＝h-hs；步骤9：设定阈值T4，根据弹舌离缝高度Δh与阈值T4，判断是否存在弹舌离缝危险，T4的取值范围为0-1000。2.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：所述步骤1中的三维成像系统为线结构光三维扫描成像系统，获取轨道扣件三维形貌数据时，需对采集的三维形貌数据进行扫描方向校准，以保证转化后的二维深度图像中像素横坐标与纵坐标单位像素所代表的物理尺寸相等。3.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：步骤2中所述的确定扣件在二维深度图像中位置可采用手动选取，也可以采用SVM或深度学习或神经网络分类等自动检测方法。4.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：步骤3中所述阈值T1＝vmax-a，其中，vmax表示局部二维深度图像中的最大灰度值，a为固定常数，取值为正整数；所述阈值化处理方法如下：其中，f(x,y)和f′(x,y)分别表示阈值处理前和处理后的局部二维深度图像中像素坐标(x,y)处的像素灰度值。5.根据权利要求1所述的基扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：步骤4中所述螺栓中心位置C(xc,yc)采用公式(2)或公式(3)：2CN110567397A权利要求书2/2页其中，(xc,yc)表示螺栓区域中心位置，xmin、xmax分别表示螺栓区域包含像素点的最小和最大横坐标值，ymin、ymax分别表示螺栓区域包含像素点的最小和最大纵坐标值，xi,yi是像素坐标，S表示螺栓区域，N是螺栓区域中像素数量。6.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：所述阈值所述阈值化处理方法如下：7.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：步骤7中所述弹舌高度h的计算公式如下：其中，r表示采样序列S'＝{s′1,s'2,...,s'r}中元素个数，m表示采样序列S'＝{s′1,s'2,...,s'r}中非零元素个数。8.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：步骤8中所述弹舌的标准高度值hs为当前检测弹舌在未发生离缝情况下的高度值，可从正常的历史数据中获取；在检测时，当前弹舌参考高度值hb，由轨枕或扣件计数得到当前弹舌编号K，从弹舌参考高度值数据集中，提取编号为K的弹舌的参考高度值。9.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：步骤9中当弹舌离缝高度Δh大于阈值T4时，则存在弹舌离缝危险，否则，不存在弹舌离缝危险。10.根据权利要求1所述的扣件弹舌离缝检测方法，其特征在于：所述扣件是指具有弹舌的所