铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法及系统技术方案

公开了一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法及系统，解决人工检验底架附属件效率低

【技术实现步骤摘要】
铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法及系统


[0001]本专利技术属于大型复杂表面物体测量领域，具体涉及一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法及系统
。

技术介绍

[0002]铁路货车的制造工序十分繁杂且细节众多，其中底架附属件的制造是否符合标准是影响车辆行车安全的一个不可忽视的因素
。
人工检验底架附属件不容易发现尺寸超差等质量问题，而且人工检验效率低，成本高
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法及系统，以解决人工检验底架附属件效率低
、
不容易发现尺寸超差的问题
。
[0004]第一方面，提供一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法，包括：获取三维结构光视觉传感器不同位姿下拍摄得到的底架附属件点云数据；对不同位姿下拍摄得到的点云数据进行拼接得到底架附属件完整点云模型；对底架附属件理论三维模型进行拆分，得到组成单元类型与组成单元类型的尺寸基准，以此形成标准的附属件基准特征数据库；采用随机一致性采样算法分割提取点云模型的基准特征形成计算单元，将计算单元与基准特征数据库进行单元匹配与特征数据尺寸计算
。
[0005]在一些示例中，对理论三维模型进行单元组成拆分时按照组成构件的面与面之间的截交线提取单元
。
[0006]在一些示例中，基准特征包括附属件的圆孔中心
、
对称中心面和
/
或法兰基准面
。
[0007]在一些示例中，基于最小二乘法对分割提取的计算单元进行尺寸数据拟合计算，依据
ICP
配准算法将计算单元与基准特征数据库中的基准单元进行模型匹配与特征数据计算，依据不同单元所呈现的特征提取基准特征之间的几何尺寸
、
几何公差
。
[0008]在一些示例中，将尺寸检测结果以标签或表格的形式在人机交互界面展示，或者保存至指定路径下
。
[0009]第二方面，提供一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测系统，包括：三维结构光视觉传感器，其被配置为拍摄底架附属件；计算机，其包括：处理器；存储器，包括一个或多个程序模块；其中，一个或多个程序模块被存储在存储器中并被配置为由处理器执行，一个或多个程序模块包括用于实现所述的铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法的指令
。
附图说明
[0010]图1是一视角下的铁路货车底架附属件尺寸自动检测系统示意图
。
[0011]图2是另一视角下的铁路货车底架附属件尺寸自动检测系统示意图
。
[0012]图3是根据本专利技术一实施例的铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法流程图
。
[0013]图4是根据本专利技术一实施例的一附属件几何公差的检测结果
。
具体实施方式
[0014]图
1、
图2示出了一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测系统，该系统包括工业机器人
10、
三维结构光视觉传感器
11
和计算机
12。
[0015]三维结构光视觉传感器
11
采用双目结构光的相机，如惟景三维
PowerScan 2.3M。
三维结构光视觉传感器
11
安装在机器人
10
的机械手
14
上
。
机器人
10
第七轴
15
设置在待测部件
(
货车底架附属件
)13
下方
。
本专利技术中待测部件
13
为货车底架附属件
。
工业机器人
10
和三维结构光视觉传感器
11
分别连接计算机
12。
工业机器人
10
和计算机
12
使用
IP
协议通讯
。
[0016]图3示出了一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法流程图
。
下面从5个步骤对图3所示的方法进行详细说明
。
[0017]步骤1，计算机下发第七轴移动指令，控制工业机器人运动至货车底架附属件点云采集区域，使得三维结构光视觉传感器对货车底架附属件进行多位姿拍摄
。
在进行点云数据采集之前借助标志点对附属件待检测区域进行部署
。
[0018]步骤2，借助标志点的空间位置信息构建附属件表面点云数据的拼合关系，然后记录机器人进行点云拍摄过程中的不同位姿数据，将不同位姿数据进行拼接得到附属件完整点云模型
。
[0019]当然在进行附属件点云拼接之前，首先要对机器人进行标定以降低拼接过程中的误差，其次在附属件表面粘贴靶标点形成点云拼接特征点
。
使用机器人加载双目结构光进行位姿变换记录完整的点云拼接特征点文件
。
在机器人变换位姿进行点云采集时，记录当前的机器人位姿与拍摄的点云数据，借助标志点文件将拍摄的点云进行空间位置转换实现多幅点云图像拼接，从而得到货车底架附属件的完整点云模型
。
[0020]步骤3，对货车底架附属件理论三维模型进行拆分，得到附属件组成单元类型与组成单元类型的尺寸基准，并以此形成标准的附属件基准特征数据库
。
[0021]对理论三维模型进行单元组成拆分时按照组成构件的面与面之间的截交线提取单元
。
结合拆分的单元类型设置基准尺寸属性，形成基准特征数据库
。
[0022]步骤4，在步骤2基础上分割提取货车底架附属件三维点云模型的基准特征形成计算单元，将计算单元与步骤3建立的附属件基准特征数据库进行单元匹配与特征数据尺寸计算
。
[0023]基于随机一致性采样算法，自附属件点云模型中分割提取特征计算单元
(
附属件的结构数据
)
，如附属件的圆孔中心
、
对称中心面
、
法兰基准面等，并对特征计算单元进行提取测量
。
随机一致性采样算法在目标点云数据集中使用最小方差估计法对点云数据集进行模型参数计算如平面
、
圆周
、
圆柱
、
球体等，然后计算所有的点云数据与该模型的偏差，将偏差与设置阈值进行比较，剔除偏差大于阈值的点，剩下的点即为模型内点，以此完成特征计算单元的提取
。
[0024]基于最小二乘法对分割提取的计算单元进行尺寸数据拟合计算，依据
ICP
配准算法将计算单元与基准特征数据库中的基准单元进行模型匹配与特征数据计算，依据不同单元所呈现的特征提取基准特征之间的几何尺寸
、
几何公差
。
图4为一附属件模型匹配后几何公差的检测结果
。
[0025]步骤5，在步骤4本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法，其特征在于，包括：获取三维结构光视觉传感器不同位姿下拍摄得到的底架附属件点云数据；对不同位姿下拍摄得到的点云数据进行拼接得到底架附属件完整点云模型；对底架附属件理论三维模型进行拆分，得到组成单元类型与组成单元类型的尺寸基准，以此形成标准的附属件基准特征数据库；采用随机一致性采样算法分割提取点云模型的基准特征形成计算单元，将计算单元与基准特征数据库进行单元匹配与特征数据尺寸计算
。2.
根据权利要求1所述的铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法，其特征在于，对理论三维模型进行单元组成拆分时按照组成构件的面与面之间的截交线提取单元
。3.
根据权利要求1所述的铁路货车底架附属件尺寸自动检测方法，其特征在于，基准特征包括附属件的圆孔中心
、
对称中心面和
/
或法兰基准面
。4.
根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁宁，陈文兴，赵安林，邝稳钢，吕娅，刘星，李炯，邹剑锋，陈荣，刘涛，陈成，尹雪峰，徐达怡，朱帅，
申请(专利权)人：中车长江运输设备集团有限公司，
类型：发明
国别省市：