基于点云技术的斜楔检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于点云技术的斜楔检测方法，涉及斜楔检修技术领域。本发明专利技术结合点云技术，对斜楔的数据进行计算，判断斜楔是否合格。对斜楔的检测涵盖了副摩擦板磨耗、主摩擦板磨耗、主摩擦板安装间隙、磨损总面积、磨损面周长，符合斜楔检测规程，检测内容全面，检测的精确度高。对于提高检修过程的自动化程度、效率及安全，将工人从高强度的作业环境中解放出来，全面取代人工作业，推进铁路货车转向架检修生产的自动化进程等方面具有重要意义。此外，该技术可逐步辐射至铁路机车、客车和动车的检修自动化生产作业中。的检修自动化生产作业中。的检修自动化生产作业中。

【技术实现步骤摘要】
基于点云技术的斜楔检测方法


[0001]本专利技术涉及斜楔检修
，尤其涉及一种基于点云技术的斜楔检测方法。

技术介绍

[0002]斜楔是轨道车辆转向架的重要组成部分，主要是起到缓解振动冲击的作用。但是当其磨耗超过限度后，将对车辆运行的平稳性和安全性产生影响。铁道部制定的《铁路货车段修规定》中第5.2.4.3条对斜楔的检修做了明确规定。目前，在各车辆段的转向架检修车间中，斜楔的检测方式主要是人工使用测量工具进行检测，例如卡板和塞尺，甚至部分检测项目完全依靠人工目测。
[0003]目前的检测方式存在可靠性低、重复性差、检测精度取决于人工读数和量具自身精度等问题。以苏家屯车辆段的检修情况为例，单日检修车辆达到数百辆，枕簧斜楔检修占用大量的人力资源，人员工作强度很大，现有斜楔检测装置无法满足日益复杂的检测要求。申请号201520813160.8公开了一种新型的斜楔槽中心距测量量具，虽然在一定程度上可以进行斜楔的检测，但是其检测项目单一，自动化程度较低。因此，亟需一种新的斜楔检测方法，以改变现有方式中的不足。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于点云技术的斜楔检测方法，以解决上述问题。
[0005]基于上述目的，本专利技术提供了一种基于点云技术的斜楔检测方法，按照以下步骤进行：S1、获取斜楔点云数据、标准点云数据和阈值数据，其中，点云数据包括副摩擦板数据、间隙数据和主摩擦板数据，阈值数据包括副摩擦板磨耗阈值、间隙阈值、主摩擦板磨耗阈值、缺损面积阈值和周长阈值。
[0006]S2、根据副摩擦板数据和标准点云数据计算副摩擦板磨耗值。
[0007]S3、判断副摩擦板磨耗值是否大于副摩擦板磨耗阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，根据间隙数据计算间隙值。
[0008]S4、判断间隙值是否小于间隙阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，将主摩擦板数据分为第一合群点数据和第一离群点数据，根据第一离群点数据计算主摩擦板磨耗值。
[0009]S5、判断主摩擦板磨耗值是否大于主摩擦板磨耗阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则根据第一合群点数据和标准点云数据计算总缺损面积。
[0010]S6、判断总缺损面积是否大于缺损面积阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，提取缺损面，计算各个缺损面周长。
[0011]S7、判断是否存在缺损面周长大于周长阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，判定斜楔合格。
[0012]与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术结合点云技术，对斜楔的点云数
据进行计算，判断斜楔是否合格。对斜楔的检测涵盖了副摩擦板磨耗、主摩擦板磨耗、主摩擦板安装间隙、磨损总面积、磨损面周长，符合斜楔检测规程，检测内容全面，检测的精确度高。对于提高检修过程的自动化程度、效率及安全，将工人从高强度的作业环境中解放出来，全面取代人工作业，推进铁路货车转向架检修生产的自动化进程等方面具有重要意义。
[0013]进一步地，S2的具体步骤包括：获取第一距离阈值；分别计算副摩擦板数据中每个副摩擦板数据点到与其相邻副摩擦板数据点的第一平均距离，得到第一平均距离集；对第一平均距离集进行第一直通滤波处理，得到第一滤波数据；根据模板匹配算法对第一滤波数据和标准点云数据进行第一匹配计算；分别计算第一滤波数据中的各个第一滤波点与相匹配的标准点云数据中的标准点之间的第一距离值，若第一距离值大于第一距离阈值，则记为磨耗点；计算各个磨耗点的第一距离值的平均值，作为副摩擦板磨耗值。
[0014]进一步地，S3中根据间隙数据计算间隙值的具体步骤包括：分别计算间隙数据中每个间隙数据点到与其相邻间隙数据点的第二平均距离，得到第二平均距离集；对第二平均距离集进行第二直通滤波处理，得到第二滤波数据；对第二滤波数据进行降维处理，得到降维数据；对降维数据进行第一聚类处理，将降维数据分为第二合群点数据和第二离群点数据；通过最小二乘法对第二合群点数据和第二离群点数据进行直线拟合，得到直线方程集；对直线方程集进行过滤处理，得到第一直线方程和第二直线方程；对第一直线方程和第二直线方程中任一个直线方程进行插值离散化，得到插值点集；计算插值点集中各个插值点到另一个直线方程的距离，得到插值距离集；获取插值距离集中的众数作为间隙值。
[0015]进一步地，对直线方程集进行过滤处理，得到第一直线方程和第二直线方程的具体步骤包括：计算第二合群点数据中各个第二合群点到直线方程集中各个直线的第一距离平均值；计算第二离群点数据中各个第二离群点到直线方程集中各个直线的第二距离平均值；获取最小的第一距离平均值对应的直线方程作为第一直线方程，获取最小的第二距离平均值对应的直线方程作为第二直线方程。
[0016]进一步地，S4中将主摩擦板数据分为第一合群点数据和第一离群点数据，根据第一离群点数据计算主摩擦板磨耗值的具体步骤包括：分别计算主摩擦板数据中每个主摩擦板数据点到与其相邻主摩擦板数据点的第三平均距离，得到第三平均距离集；对第三平均距离集进行第三直通滤波处理，得到第三滤波数据；对第三滤波数据进行平面拟合，得到平面方程；根据平面方程将第三滤波数据分为第一合群点数据和第一离群点数据；分别计算第一离群点数据中每个第一离群点到平面方程的距离，得到离群距离集；获取离群距离集中的众数作为主摩擦板磨耗值。
[0017]进一步地，S5中根据第一合群点数据和标准点云数据计算总缺损面积的具体步骤包括：获取第二距离阈值；根据模板匹配算法对第一合群点数据和标准点云数据进行第二匹配计算；分别计算第一合群点数据中各个第一合群点与相匹配的标准点云数据中的标准点之间的第二距离值，若第二距离值大于第二距离阈值，则记为缺损点；计算各个缺损点的总面积，得到总缺损面积。
[0018]进一步地，S6中提取缺损面，计算各个缺损面周长的具体步骤包括：对缺损点进行第二聚类处理，得到缺损面；根据缺损面计算缺损面周长。
[0019]进一步地，根据缺损面点云坐标信息计算缺损面周长的具体步骤包括：对缺损面进行边缘轮廓拟合；获取位于边缘轮廓上的边缘点数据坐标信息；根据边缘点数据坐标信
息计算缺损面周长。
[0020]进一步地，标准点云数据包括无磨损斜楔各个方向的各个像素点梯度方向和幅值变化。
[0021]进一步地，斜楔点云数据为结构光传感器对斜楔表面进行扫描所得的数据。
附图说明
[0022]图1为本专利技术实施例提供的基于点云技术的斜楔检测方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的基于点云技术的斜楔检测方法的检测装置示意图；图3为本专利技术实施例提供的基于点云技术的斜楔检测方法的机构光扫描机构示意图；图4为本专利技术实施例提供的基于点云技术的斜楔检测方法的斜楔检测台示意图；图5为本专利技术实施例提供的基于点云技术的斜楔检测方法的斜楔检测台侧视图；图6为本专利技术实施例提供的基于点云技术的斜楔检测方法的斜楔检测台正视图；图7为本专利技术实施例提供的基于点云技术的斜楔检测方法的斜楔夹持机构示意图；图8为本专利技术实施例提供的基于点云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点云技术的斜楔检测方法，其特征在于，按照以下步骤进行：S1、获取斜楔点云数据、标准点云数据和阈值数据，其中，点云数据包括副摩擦板数据、间隙数据和主摩擦板数据，阈值数据包括副摩擦板磨耗阈值、间隙阈值、主摩擦板磨耗阈值、缺损面积阈值和周长阈值；S2、根据副摩擦板数据和标准点云数据计算副摩擦板磨耗值；S3、判断副摩擦板磨耗值是否大于副摩擦板磨耗阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，根据间隙数据计算间隙值；S4、判断间隙值是否小于间隙阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，将主摩擦板数据分为第一合群点数据和第一离群点数据，根据第一离群点数据计算主摩擦板磨耗值；S5、判断主摩擦板磨耗值是否大于主摩擦板磨耗阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则根据第一合群点数据和标准点云数据计算总缺损面积；S6、判断总缺损面积是否大于缺损面积阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，提取缺损面，计算各个缺损面周长；S7、判断是否存在缺损面周长大于周长阈值，如果是，则判定斜楔不合格；否则，判定斜楔合格。2.根据权利要求1所述的基于点云技术的斜楔检测方法，其特征在于，S2的具体步骤包括：获取第一距离阈值；分别计算副摩擦板数据中每个副摩擦板数据点到与其相邻副摩擦板数据点的第一平均距离，得到第一平均距离集；对第一平均距离集进行第一直通滤波处理，得到第一滤波数据；根据模板匹配算法对第一滤波数据和标准点云数据进行第一匹配计算；分别计算第一滤波数据中的各个第一滤波点与相匹配的标准点云数据中的标准点之间的第一距离值，若第一距离值大于第一距离阈值，则记为磨耗点；计算各个磨耗点的第一距离值的平均值，作为副摩擦板磨耗值。3.根据权利要求1所述的基于点云技术的斜楔检测方法，其特征在于，S3中根据间隙数据计算间隙值的具体步骤包括：分别计算间隙数据中每个间隙数据点到与其相邻间隙数据点的第二平均距离，得到第二平均距离集；对第二平均距离集进行第二直通滤波处理，得到第二滤波数据；对第二滤波数据进行降维处理，得到降维数据；对降维数据进行第一聚类处理，将降维数据分为第二合群点数据和第二离群点数据；通过最小二乘法对第二合群点数据和第二离群点数据进行直线拟合，得到直线方程集；对直线方程集进行过滤处理，得到第一直线方程和第二直线方程；对第一直线方程和第二直线方程中任一个直线方程进行插值离散化，得到插值点集；计算插值点集中各个插值点到另一个直线方程的距离，得到插值距离集；获...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：成都岁生科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：