視覺軌檢系統的軌距點定位研究

摘 要：針對基于機器視覺的軌道狀態檢測系統中軌距點定位問題，圖像處理中采用了提取分離的策略、差影計算的方法、動態二值化、膨脹及細化方法獲得鋼軌輪廓線，并提出了軌距點快速定位的定標模型，利用棋盤格定標板實現了定標，并通過實驗定量分析了該模型的適用性，對實際測量中獲得的軌道鋼軌外形輪廓圖像進行校正，定性展示了校正前后的效果。現場試驗表明，文章提出的圖像處理和定標模型取得了很好的效果，定位精度達到0.143mm，計算簡單，速度快，滿足了軌距快速檢測的需要。

關鍵詞：鋼軌輪廓；圖像處理；定標模型

引言

軌道是鐵路車輛重要的支撐和走行部件，軌道狀態的好壞直接影響列車運行的安全和平穩。為使軌道長期處于良好的平順狀態，必須經常對軌道狀態進行檢查和測量，迅速準確地檢測軌道不平順，確保不平順量不超過規定的限度。軌距不平順過大會導致車輪掉道或卡軌，短距離內軌矩變化劇烈，將影響列車安全，軌距參數是軌檢中必不可少的檢測項目[1]。

長期以來，傳統檢測方法主要利用軌距尺通過人工測量，效率低；或采用了光電傳感和伺服機構進行測量，其主要缺點是由于現場振動的原因伺服機構容易損壞[2]。本文采用基于機器視覺的方法實現軌距參數的測量，對其中的軌距點定位的關鍵技術進行研究，探討其軌距點具體實現的方法和途徑，以滿足和提高軌距檢測效率和精度，降低檢測成本，有助于我國推進和實現軌道檢測的智能化目標。

1 檢測原理

“基于機器視覺的軌道狀態檢測系統”安裝于軌檢車，可自動實現鋼軌的磨損、水平不平順、軌距不平順等參數的動態檢測。

3 定標模型

常見的攝像機定標方法是將圖像的非線性畸變求解和內外參數的求解混合在一起。而對于“基于機器視覺的軌道狀態檢測系統”，由圖1可知，光平面和攝像機位置關系是固定的，因此，在視覺軌檢系統的軌距點快速定位中，可單獨將攝像機定標簡化為拍攝目標位于特定空間平面上的定標，可將復雜的三維空間定標[5]簡化為簡單的二維平面定標。傳統的定標方式將定標分成兩個步驟一是失真校正定標，二是尺度變換定標。求解過程復雜，而且很難獲得滿意的精度[6]。則本文將兩個步驟結合在一起，給出定標模型并采用一步的定標方式，定標簡單、便捷、精度高，以下是定標模型的描述。

5 結束語

軌距值影響這列車運行的舒適性和安全性，軌距是軌檢中必不可少的檢測項目。本文采用對圖像提取分離的策略、差影計算的方法、動態二值化、形態學的方法獲得鋼軌輪廓線，提出二次標定模型的定標來有效快速的實現軌距點定位，定標精度達到0.143mm。目前已將該方法用于現場的測量，軌距點測量誤差最大為0.158mm，結果達到了軌距檢測的要求，基于該方法能有效提高軌距檢測效率和精度。

參考文獻

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