← 返回列表
一种二维图像和三维点云融合的弹条扣件松紧检测方法
摘要文本
本发明公开了一种二维图像和三维点云融合的弹条扣件松紧检测方法，涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。其包括：利用线激光传感器扫描轨道获得轨道轮廓，根据轮廓构造三维点云图像和RGB深度图像，建立语义分割模型Unet网络，利用Unet网络分割RGB深度图像中的弹条，并对弹条进行骨架提取；将二维图像中的弹条骨架映射至三维点云图像，获得弹条的初始骨架，利用初始骨架及法向量拟合弹条横截面圆，利用圆心代替初始骨架点，提高扣件检测的速度和鲁棒性；提取三维点云弹条骨架前颚点及特征点，弹条前颚点距离接触面的距离，根据距离分布快速检测弹条松紧状态。
申请人信息
- 申请人:南昌工程学院
- 申请人地址:330099 江西省南昌市高新区天祥大道289号
- 发明人: 南昌工程学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种二维图像和三维点云融合的弹条扣件松紧检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202310270470.9 |
| 申请日 | 2023/3/20 |
| 公告号 | CN117635520A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 南昌工程学院 |
| 发明人 | 袁小翠; 张雄飞; 江宗辉; 曹奇; 孙海辉; 贺弘志; 叶威; 张宇; 刘宝玲 |
| 地址 | 江西省南昌市高新区天祥大道289号 |
专利主权项内容
1.一种二维图像和三维点云融合的弹条扣件松紧检测方法，其特征在于，包括：获取包含弹条扣件的轨道三维点云图像和RGB深度图像；从RGB深度图像中分割出弹条扣件图像，并从弹条扣件图像中提取出弹条扣件二维骨架图像及骨架法向量；将弹条扣件二维骨架图像及骨架法向量映射至三维点云图像中得到初始三维骨架图像；并利用初始三维骨架图像及其每个骨架点的法向量拟合形成三维弹条扣件的横截面圆，以圆心作为三维弹条扣件横截面的骨架点，更新初始骨架图像得到弹条扣件三维点云骨架图像；确定弹条扣件三维点云骨架的前颚点，并从弹条扣件三维点云骨架图像中不同位置处提取出多个特征点；根据多个特征点拟合形成弹条扣件与轨道弹性垫块的接触平面，计算前颚点与接触面的距离；并根据前颚点与接触面的距离大小，判断弹条扣件的松紧状态。