[发明专利]一种基于NARF和FPFH的接触网零全网三维重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及电气化铁路接触网三维模型重建以及检测领域，特别是一种基于NARF和FPFH的接触网零全网三维重建方法。

背景技术

接触网是电气化高速铁路供电系统的重要组成部分主要架构，由接触悬挂装置、定位装置、支持装置等部分组成，其性能直接影响高速列车的运行速度与安全，确保接触网参数符合设计规范要求对于高铁可靠的电能传输至关重要。接触网所处铁路沿线恶劣、复杂的工作环境，导致其故障频发，针对接触网设计、施工、状态的检测就显得至关重要。

三维检测目前已经被广泛应用于机械、航空、军工等各种领域，但针对于接触网故障方面的三维检测研究几乎没有。

一种适合在线三维检测的改进算法一文中提供了这样一种方法，即在传统相位测量轮廓术加入了Stoilov算法，使其应用于在线三维检测。传统的算法中含有开方和除法运算，对于CCD摄像头的非线性误差，投射光长，周围环境的光学干扰等比较敏感，容易出现较大误差。因此作者利用Stoilov算法，有效减弱了预案算法公式中的解相误差，极大地提高了在线三维检测的进度。在验证性的实物实验中，基于改进后的stoilov算法重建的三维物体具有非常好的保真度(详见钟立俊、曹益平：一种适合在线三维检测的改进算法，中国激光，2009)。

基于机器视觉的三角螺纹三维检测方法及实验研究一文中，作者根据三角形外螺纹的自己轮廓结构，首先通过CCD面阵摄像机对于螺纹进行表面信息的图像采集，然后对采集到的图像进行预处理，如图像增强处理、螺纹的边缘检测、提取螺纹边缘特征等手段；最后利用提取得到的螺纹特征点实现了外螺纹的三维重加，为外螺纹的三维重建提出了新的可行方案(详见万鹏：基于机器视觉的三角螺纹三维检测方法及实验研究，华南理工大学，2012)。

在三维检测技术在列车车轮检测与维修中的应用研究一文中，将三维重建技术应用于铁路系统中的列车车轮检车，其效率将远高于传统的人工检测手段。该方法源自逆向工程原理，结合计算机图像辅助技术来进行全参数的车轮三维检测。该方法在铁路车轮的检测规范前提下，论证了最优解决方法，将车轮的检测与维修紧密结合在一起，为铁路系统车轮检修提供了新的思路(详见程宏钊：三维检测技术在列车车轮检测与维修中的应用研究，西南交通大学，2013)。

基于三维模型的接触网检测技术研究一文中，利用光学扫描仪获得接触网各零部件的点云数据，并运用一定的点云配准算法将不用视角下测量得到的多片点云转换合并到同一坐标系下形成一个完整的数据点云，然后经曲面重建和渲染获得各部件三维模型(详见徐建芳：基于三维模型的接触网检测技术研究，西南交通大学，2014)。

总的来说，目前针对于接触网图像检测主要基于二维接触网图像，二维图像的检测技术蕴含的图像信息相对单一，存在图像检测的死角，无法快速、精确得检测接触网实时故障。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于NARF和FPFH的接触网零全网三维重建方法，该方法采用三维点云处理技术对获取到的接触网全网点云数据进行预处理、配准、融合，获得三维模型，并提取其中缺损绝缘子，检测其故障；其能够良好建立可视化接触网全网模型，并有效检测其中缺损绝缘子存在的故障。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于NARF和FPFH的接触网零全网三维重建方法，包括以下步骤：

步骤1：通过安装有Kinect2.0深度摄像机的检测小车采集接触网初始点云，获得的初始点云数据是pcd格式文件，其包括点云位置、颜色和深度；

步骤2：对初始点云进行预处理，包括点云去噪、点云分割、点云精简、点云融合和点云派生；

步骤3：针对接触网点云数据，提取两帧点云中对应关键点，采用归一化对齐径向特征NARF对点云图像边界进行检测，提取表面稳定但邻域深度信息发生变化的NARF关键点，这些变化包括表面变化系数以及变化的主方向；

步骤4：采用快速点特征直方图FPFH算法对NARF关键点进行特征描述，确定两帧初始点云之间的关键点对应关系；

步骤5：利用关键点进行点云配准，通过SAC-IA将误匹配点剔除；

步骤6：采用ICP算法进行精确配准，得到配准后的完全接触网三维点云模型。

进一步的，还包括步骤7：

步骤7：利用点云分割手段，将点云配准后的接触网模型中的缺损腕臂绝缘子提取出来，估计提取得到的绝缘子表面法线，利用其表面的法线信息对缺损绝缘子进行检测。

进一步的，所述步骤3具体为：