一种通过激光线扫描建立缆索表面形态的方法技术

本发明专利技术公开了一种通过激光线扫描建立缆索表面形态的方法，其包括以下步骤：S1、构建扫描机器人；S2、通过激光线发射器向目标缆索发射激光线，通过摄像机获取激光线在目标缆索表面上的投影；S3、通过各个摄像机的位置获取投影图所处目标缆索的实体坐标；S4、基于四组断面坐标进行投影图拼接，得到目标缆索的外表面投影模型；S5、获取目标缆索的外表面投影模型中极点和突变点的坐标及大小，完成缆索表面检测。本方法可以快速且准确地对缆索进行表面破损检测，成本低效率高。成本低效率高。成本低效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种通过激光线扫描建立缆索表面形态的方法


[0001]本专利技术涉及缆索检测领域，具体涉及一种通过激光线扫描建立缆索表面形态的方法。

技术介绍

[0002]目前对缆索表观损伤的检测方法大致分为人工检测法、激光扫描法、机器学习神经网络检测法、机器视觉缺陷检测法，人工检测法是通过人眼对缆索表面进行检查，耗时耗力，有安全隐患，且对缆索破损有主观性，容易漏检或误检，效率不高。
[0003]激光扫描法是对缆索表面缺陷的自动检测方法，采集原理是通过发射激光束，接收反射的激光，测量其中的时间和距离，存在检测缺陷不直观，对三维空间进行处理分析时间长，且系统的构成体积较大，设备昂贵，难以推广应用。
[0004]机器学习神经网络检测方法主要分为BP神经网络、SCG神经网络、RBF神经网络，主要是通过数值模拟建立有限元分析模型，通过输入缆索的特定参数及荷载工况，运用神经网络算法来评估发生损伤的位置，既然是机器学习，需要大量的样本数据进行训练，训练数据时间较长；且在不同程度的损伤情况下，识别精度不同，稳定性较弱；在处理数据时，计算的迭代次数多，工作量大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通过激光线扫描建立缆索表面形态的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建扫描机器人：在缆索攀爬车的内侧四面各安装一个激光线发射器，使所有激光线发射器在同一平面且与目标缆索垂直；在缆索攀爬车内侧四个面各安装一个摄像机，使所有摄像机在同一平面且与激光发射器所在平面平行；所有摄像机的视线与目标缆索的夹角均相等；S2、通过激光线发射器向目标缆索发射激光线，通过摄像机获取激光线在目标缆索表面上的投影，得到四组投影图；S3、通过各个摄像机的位置获取投影图所处目标缆索的实体坐标，得到四组断面坐标；S4、基于四组断面坐标进行投影图拼接，得到目标缆索的外表面投影模型；S5、获取目标缆索的外表面投影模型中极点和突变点的坐标及大小，完成缆索表面检测。2.根据权利要求1所述的通过激光线扫描建立缆索表面形态的方法，其特征在于，步骤S1中相邻两个激光线发射器之间的间距相等，每个激光线发射器所发射的激光线投影在目标缆索上的区域为...

【专利技术属性】
技术研发人员：戚小磊，范存斌，龙蛟，钱书臣，王英森，邓启华，曹镇范，庞万福，毕根猛，熊永川，杨奉，孟帅，胡建金，张翔宇，刘一军，唐亮，
申请(专利权)人：中铁二十二局集团有限公司重庆交通大学，
类型：发明
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