[发明专利]一种基于点云方法的高铁重轨表面缺陷检测方法

说明书

本发明涉及表面缺陷检测技术领域，提供一种基于点云方法的高铁重轨表面缺陷检测方法，首先构建检测平台，并对彩色双目线阵相机进行标定；然后采集待检测高铁重轨在n个视角下的初始线阵图像并进行预处理；接着将每个视角下两幅二维图像映射为一幅三维深度图像，利用基于相位相关的二维图像配准方法为相邻视角下两幅待配准点云提供初始配准，并对配准后每对点云进行ICP精确迭代，得到完整的表面点云；最后利用将法矢角度、曲率改变量作为平滑阈值的点云区域生长算法，对完整的表面点云进行缺陷提取与分割，得到待检测高铁重轨表面缺陷分布。本发明能够降低图像采集质量及检测区域范围对检测的影响，提高检测效率与检出率，降低漏检率与误检率。

技术领域

本发明涉及表面缺陷检测技术领域，特别是涉及一种基于点云方法的高铁重轨表面缺陷检测方法。

背景技术

我国高铁技术飞速发展，高铁已成为一种高效、舒适、安全的出行方式。高铁重轨的安全生产成为保证出行安全的重要课题，重轨表面缺陷的检测是重轨安全生产的一项重要任务。

现有的高铁重轨表面缺陷检测方法主要有人工目测检测方法和基于机器视觉的重轨在线检测方法。一方面，大多数钢厂依然停留在人工目测检测的阶段，其受制于检测人员的主观因素，检测效率低下、漏检率高，而且现场工人的安全存在较大隐患。另一方面，基于机器视觉的重轨在线检测方法，其关键主要在于检测系统和检测算法两个方面。在检测系统方面，德国公司Parsytec开发了Dual Sensor系统，采用面阵和线阵CCD相机同时存在的传感器融合检测技术，有效地提高了缺陷的检出率，但其检测的缺陷种类有限；日本JFE钢铁公司针对镀锡薄板基板(TMBP)生产线开发出一套自动检测系统，其特征在于结合明暗域组合的光照模式，在初检时针对缺陷的不同类型设置了六种自动阈值算法，同时定义合适的特征值去除噪声并基于树形分类器进行缺陷的分类，检测缺陷数量达120种，准确率高达95.5％，但其存在造价高等问题；2014年李雯等人研发了激光轮廓检测仪器，可以高效完成钢轨多平面的轮廓检测，但是该系统对钢轨传动时的震动相对敏感。在检测算法方面，国外专家如Nashat S等人提出了金字塔式的分割方法以减小颜色信息和纹理信息对检测的干扰；Mehran P等人研究了一种高效模糊模型用于汽车零件检测中，其鲁棒性很强；2016年袁小翠等人通过对多种利用灰度阈值分割钢轨缺陷的技术手段的对比，提出了一种加权OTSU方法，提高了检测效率和精度。然而，现有基于机器视觉的高铁重轨表面缺陷检测方法多采用基于二维图像的检测手段，其非常受限于图像的采集质量，且受到检测区域范围的影响，很容易出现漏检和误检问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于点云方法的高铁重轨表面缺陷检测方法，能够降低图像采集质量及检测区域范围对检测的影响，提高检测效率与检出率，降低漏检率与误检率。

本发明的技术方案为：

一种基于点云方法的高铁重轨表面缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：构建检测平台，所述检测平台在上方设置有中间固定框架、关于中间固定框架对称的两个两侧固定框架，所述检测平台在上方中部设置有履带、在下方设置有电机，所述电机用于控制履带轮毂的转速；在中间固定框架上安装彩色双目线阵相机，在两个两侧固定框架上分别安装一个专业光照设备；

步骤2：打开检测平台的电源，调节专业光照设备的亮度，将彩色双目线阵相机的触发方式调节为外部触发，根据履带轮毂的转速调节彩色双目线阵相机的采集频率，并设置双目线阵相机的增益参数与曝光率；将标定靶放置在检测平台上彩色双目线阵相机下方，利用标定靶对彩色双目线阵相机进行标定，得到标定参数，取走标定靶，将待检测高铁重轨放在检测平台上彩色双目线阵相机下方；所述标定参数包括彩色双目线阵相机的焦距f、彩色双目线阵相机的两个子相机的成像平面坐标系原点之间的距离b、彩色双目线阵相机的初始外方位元素；

步骤3：在两个专业光照设备产生的均匀光照下，利用彩色双目线阵相机对待检测高铁重轨的鞍面从n个视角进行扫描，得到第i个视角下的两幅初始线阵图像为i＝1,2,...,n；