CN111707198B - 基于3d视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法 - Google Patents

Abstract

一种基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，包括钩缓装置长度测量方法与连挂间隙测量方法。对于钩缓装置长度测量，通过确定连挂面到机械臂基坐标系原点距离、机械臂向钩缓装置安装面方向移动距离、以及机械臂基坐标系原点到钩缓装置安装面距离，可确定钩缓装置的长度，实现对钩缓装置长度的测量，极大的提高了测量精度。对于钩缓装置连挂间隙的测量，通过采集钩缓装置连挂面不同位置的三维图像，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，确定各图像的连挂面间隙，各图像连挂间隙取均值后得到两钩缓装置连挂间隙，实现对钩缓装置连挂间隙的测量，较传统的人工测量方式，极大的提高了测量精度。

Description

基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法

技术领域

本发明属于钩缓连挂试验技术领域，尤其涉及一种基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法。

背景技术

轨道车辆钩缓装置的性能直接关系到车辆运行的安全，在钩缓装置完成生产和装配后，必须对其关键参数进行精确测量，以保证符合轨道车辆运行的质量要求。

目前主要采用钩缓在线检测与调整装置对钩缓装置进行连挂实验以及关键参数测试，如专利CN111257021A公开了一种钩缓在线检测与调整装置，如图1所示，其设置有平移机构、升降机构、夹紧机构、电气系统、视觉检测机构等。其中，夹紧机构由伺服电机驱动，连接到钩缓装置后，可以跟钩缓装置固定在一起；升降机构包括由垂向移动模组与纵向移动模组两部分，与夹紧机构连接，可带动钩缓装置在垂直地面的方向上下运动、以及带动钩缓装置在面向操作者的方向前后运动。平移机构与纵向移动模组连接，可带动钩缓装置在面向操作者的方向左右运动。视觉检测机构由直线模组、协作机器人(即机械臂)组成，协作机器人上安装有3D视觉相机，协作机器人安装在直线模组上，直线模组可带动机械臂在面向操作者的方向左右运动。该钩缓在线检测与调整装置可以通过视觉检测机构的协助机器人与直线模组调节位置，视觉相机拍摄车钩图片，对图像进行运算分析，实现钩缓装置长度、连挂间隙等关键参数的测量。但该专利未具体公开钩缓装置关键参数的测量方法，因此，本发明考虑基于该钩缓在线检测与调整装置，具体提供一种钩缓装置关键参数测量方法。

发明内容

本发明提供了一种基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，以用于对钩缓装置关键部位图像自动化采集与关键参数测试。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，钩缓装置包括视觉检测机构，所述视觉检测机构包括直线模组与机械臂，机械臂安装在直线模组上，直线模组带动机械臂运动，机械臂安装有3D视觉相机，机械臂、3D视觉相机与视觉检测工控机通信，视觉检测工控机控制机械臂与直线模组动作，3D视觉相机采集图像信息后传递至视觉检测工控机进行图像分析；该测量方法包括钩缓装置长度测量方法，所述钩缓装置长度测量方法包括：

3D视觉相机采集钩缓装置连挂面正面三维图像，并生成点云信息，并在点云图像上自动截取ROI区域；

根据ROI区域确定连挂面方程，计算连挂面到相机坐标系原点距离；

将连挂面到相机坐标系原点距离变换为连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁；

直线模组带动机械臂向钩缓装置安装面方向移动距离d₀，机械臂动作使3D视觉相机采集钩缓装置安装面的正面三维图像，根据连挂面到机械臂基坐标系原点距离的计算过程计算出机械臂基坐标系原点到钩缓装置安装面距离d₂；

由连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁、机械臂向钩缓装置安装面方向移动距离d₀、以及机械臂基坐标系原点到钩缓装置安装面距离d₂，确定钩缓装置的长度为d＝d₂-d₁+d₀。

优选的，使用ROI区域内的三维点云数据拟合确定平面方程；所述ROI区域为钩缓装置连挂面的ROI区域或钩缓装置安装面的ROI区域，所述平面方程确定为连挂面方程或安装面方程。

优选的，使用ROI区域内的三维点云数据拟合确定平面方程的方法为：

获取ROI区域内所有三维点云数据的坐标信息，假设有N个三维点，分别是(x_i,y_i,z_i),i＝0,1,…,N-1，假设平面方程为Ax+By+Cz+D＝0，

则z＝a₀x+a₁y+a₂；

根据最小二乘算法，拟合平面方程参数需满足下面公式：

则

k＝0,1,2，即

将各三维点信息带入上式，得到a₀、a₁、a₂，进而由z＝a₀x+a₁y+a₂确定平面方程。

优选的，计算连挂面或安装面到相机坐标系原点距离的方法为：

根据确定的平面方程，所述平面为钩缓装置连挂面或安装面，则得到平面到相机坐标系原点距离为：

从相机坐标系原点O到平面做垂线，设垂线与平面的交点坐标为P₀＝(x₀,y₀,z₀)，根据平面方程z＝a₀x+a₁y+a₂，在平面内任意取三个点P₁＝(x₁,y₁,z₁)，P₂＝(x₂,y₂,z₂)和P₃＝(x₃,y₃,z₃)，则有

结合平面方程，可得方程组：

解方程组得到P₀＝(x₀,y₀,z₀)为：

则由式(3)、(5)计算平面到相机坐标系原点距离d_cam，进而确定连挂面到相机坐标系原点距离d′₁或安装面到相机坐标系原点距离d′₂。

优选的，将连挂面到相机坐标系原点距离d′₁变换为连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁，或将安装面到相机坐标系原点距离d′₂变换为安装面到机械臂基坐标系原点距离d₂的方法为：

对3D视觉相机和机械臂进行手眼标定，计算出相机坐标系在设定的机械臂工具坐标系中的位姿

根据采集平面三维图像时获取的机械臂工具坐标系在机械臂基坐标系中的位姿

所述平面为钩缓装置连挂面或安装面，计算出垂点P₀＝(x₀,y₀,z₀)在机械臂基坐标系中的位置为

则机械臂基坐标系原点O_Base到平面的距离为

进而确定连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁或安装面到机械臂基坐标系原点距离d₂。

一种基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，该测量方法还包括钩缓装置连挂间隙测量方法，钩缓装置连挂间隙测量方法包括：

两个钩缓装置连挂之后，采集钩缓装置连挂面不同位置的三维图像，并从各三维图像中截取ROI区域；

从ROI区域中利用阈值分割法分割出连挂面间隙区域，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，计算出各位置的三维图像的连挂面间隙；

将采集的所有三维图像测量出的连挂面间隙求平均值得到两钩缓装置连挂间隙。

优选的，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，计算出各位置的三维图像的连挂面间隙的方法为：

在ROI区域内等间隔横向截取多行图像，且每行图像都穿过连挂面间隙区域；

计算每行像素的间隙宽度：

在截取出的每行图像中，计算任意相邻两像素点(x₁,y,z₁)和(x₁,y,z₂)的图像梯度grad＝|z₁-z₂|；

取最大梯度值对应的两像素点，其所在位置x_max1和x_max2即为连挂间隙的两个边沿，计算出两个边沿的距离：

其中，X和Y为当前像素点对应的相机坐标系横坐标和纵坐标位置，X₀和Y₀为常数，x和y为当前像素点在三维图像中的横向像素位置和纵向像素位置，dx和dy为相机坐标系和图像坐标系换算的比例系数；

则每行像素的间隙宽度为(x_max1-x_max2)*dx；

将所有行像素的间隙宽度求和取均值后，确定各位置的三维图像的连挂面间隙。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明基于现有的钩缓在线检测与调整装置，提供了一种钩缓装置关键部位图像自动化采集方法，可根据不同钩缓装置型号，控制视觉检测机构动作，自动执行钩缓装置关键部位图像采集，通过分析采集图像信息，进行钩缓装置长度、连挂间隙等关键参数的测量。本发明具体提供了钩缓装置长度与连挂间隙的自动化测量方法，对于钩缓装置长度测量方法，通过对钩缓装置连挂面到安装面的距离的精确测量，实现对钩缓装置长度的测量，较传统的人工测量方式，极大的提高了测量精度。对于连挂间隙的测量，通过采集钩缓装置连挂面不同位置的三维图像，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，确定各三维图像的连挂面间隙，然后将各连挂间隙取均值后得到两钩缓装置连挂间隙，实现对钩缓装置连挂间隙的测量，较传统的人工测量方式，极大的提高了测量精度。

附图说明

图1为现有的钩缓在线检测与调整装置整体机械结构图；

图2为现有的钩缓在线检测与调整装置电气系统结构图；

图3为钩缓装置长度测量流程图；

图4为钩缓装置连挂间隙测量流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述。

如图1所示的现有的钩缓在线检测与调整装置，其包括：基础框架机构1、平移机构2、升降机构3、夹紧机构4、视觉检测机构5等，基础框架机构1作为基础支撑结构，平移机构2安装在基础框架机构1横梁上，沿横梁在连挂方向运动；升降机构3安装在平移机构2上，升降机构3与夹紧机构4固连，带动夹紧机构4升降运动，并随平移机构2在横梁上平移。视觉检测机构5包括直线模组与机械臂，机械臂安装在直线模组上，直线模组由伺服电机驱动，带动机械臂移动，机械臂上安装有3D视觉相机，机械臂、3D视觉相机与视觉检测工控机通信，视觉检测工控机控制机械臂与直线模组动作，3D视觉相机进行图像采集，图像采集后传递至视觉检测工控机进行图像分析，电气系统结构如图2所示。本发明实施例针对此钩缓在线检测与调整装置，具体提供了一种基于3D视觉检测机构，针对钩缓装置长度、连挂间隙等关键参数的测量方法，具体为：

一种基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，包括钩缓装置长度测量方法，如图3所示，钩缓装置长度测量方法具体为：

(1)3D视觉相机采集钩缓装置连挂面正面三维图像，并生成点云信息，并在点云图像上自动截取ROI区域；

(2)根据ROI区域确定连挂面方程，计算连挂面到相机坐标系原点距离：具体为：

①获取ROI区域内所有三维点云数据的坐标信息，假设有N个三维点，分别是(x_i,y_i,z_i),i＝0,1,…,N-1，假设连挂面方程为Ax+By+Cz+D＝0，

则z＝a₀x+a₁y+a₂；

根据最小二乘算法，拟合平面方程参数需满足下面公式：

则

k＝0,1,2，即

将各三维点信息带入上式，得到a₀、a₁、a₂，进而由z＝a₀x+a₁y+a₂确定连挂面方程。

②然后，根据连挂面方程，则确定连挂面到相机坐标系原点距离为：

从相机坐标系原点O到连挂面做垂线，设垂线与连挂面的交点坐标为P₀＝(x₀,y₀,z₀)，根据连挂面方程z＝a₀x+a₁y+a₂，在连挂面平面内任意取三个点P₁＝(x₁,y₁,z₁)，P₂＝(x₂,y₂,z₂)和P₃＝(x₃,y₃,z₃)，则有

结合连挂面方程，可得方程组：

解方程组得到P₀＝(x₀,y₀,z₀)为：

则由式(3)、(5)确定连挂面到相机坐标系原点距离d′₁＝d_cam。

(3)将连挂面到相机坐标系原点距离d′₁变换为连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁，具体为：

对3D视觉相机和机械臂进行手眼标定，计算出相机坐标系在设定的机械臂工具坐标系中的位姿

根据采集钩缓装置连挂面正面三维图像时获取的机械臂工具坐标系在机械臂基坐标系中的位姿

计算出垂点P₀＝(x₀,y₀,z₀)在机械臂基坐标系中的位置为

则机械臂基坐标系原点O_Base到连挂面的距离为

(4)然后，将直线模组带动机械臂向钩缓装置安装面方向移动距离d₀，视觉检测工控机控制机械臂动作使3D视觉相机采集钩缓装置安装面的正面三维图像，安装面到机械臂基坐标系原点距离的计算与连挂面到机械臂基坐标系原点距离的计算相同，根据连挂面到机械臂基坐标系原点距离的计算过程计算出机械臂基坐标系原点到钩缓装置安装面距离d₂；

由连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁、机械臂向钩缓装置安装面方向移动距离d₀、以及机械臂基坐标系原点到钩缓装置安装面距离d₂，确定钩缓装置的长度为d＝d₂-d₁+d₀。

经验证，本发明提供的钩缓装置长度自动化测量技术可以实现对钩缓装置长度，即钩缓装置连挂面到安装面的距离的精确测量，精度可达0.1mm，较传统的人工测量方式，极大的提高了测量精度，更高的精度能够更好的反馈产品生产质量和精度，有助于对钩缓装置生产工艺的优化。

同时，本发明提供的基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，还包括钩缓装置连挂间隙测量方法，如图4所示，钩缓装置连挂间隙测量方法包括：

(1)两个钩缓装置连挂之后，采集钩缓装置连挂面不同位置的三维图像，并从各三维图像中截取ROI区域；

(2)从ROI区域中利用阈值分割法分割出连挂面间隙区域，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，计算出各位置的三维图像的连挂面间隙。具体为：

在ROI区域内等间隔横向截取多行图像，且每行图像都穿过连挂面间隙区域；

计算每行像素的间隙宽度：

在截取出的每行图像中，计算任意相邻两像素点(x₁,y,z₁)和(x₁,y,z₂)的图像梯度grad＝|z₁-z₂|；

取最大梯度值对应的两像素点，其所在位置x_max1和x_max2即为连挂间隙的两个边沿，计算出两个边沿的距离：

其中，X和Y为当前像素点对应的相机坐标系横坐标和纵坐标位置，X₀和Y₀为常数，x和y为当前像素点在三维图像中的横向像素位置和纵向像素位置，dx和dy为相机坐标系和图像坐标系换算的比例系数；

则每行像素的间隙宽度为(x_max1-x_max2)*dx；

将所有行像素的间隙宽度求和取均值后，确定各位置的三维图像的连挂面间隙。

(3)然后将采集的所有三维图像测量出的连挂面间隙求平均值得到两钩缓装置连挂间隙。

经验证，本发明提供的钩缓装置连挂间隙自动化测量技术可以精确测量两个钩缓装置连挂状态下连挂面的间隙，精度可达0.05mm，较传统的人工测量方式，极大的提高了测量精度，有助于对钩缓装置生产工艺的优化。

综上，本发明基于现有的钩缓在线检测与调整装置，提供了一种钩缓装置关键部位图像自动化采集方法，可根据不同钩缓装置型号，控制视觉检测机构动作，自动执行钩缓装置关键部位图像采集，通过分析采集图像信息，进行钩缓装置长度、连挂间隙等关键参数的测量。本发明具体提供了钩缓装置长度与连挂间隙的自动化测量方法，对于钩缓装置长度测量方法，通过对钩缓装置连挂面到安装面的距离的精确测量，实现对钩缓装置长度的测量，较传统的人工测量方式，极大的提高了测量精度。对于连挂间隙的测量，通过采集钩缓装置连挂面不同位置的三维图像，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，确定各三维图像的连挂面间隙，然后将各连挂间隙取均值后得到两钩缓装置连挂间隙，实现对钩缓装置连挂间隙的测量，较传统的人工测量方式，极大的提高了测量精度。

Claims (7)

1.一种基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，钩缓装置包括视觉检测机构，所述视觉检测机构包括直线模组与机械臂，机械臂安装在直线模组上，直线模组带动机械臂运动，机械臂安装有3D视觉相机，机械臂、3D视觉相机与视觉检测工控机通信，视觉检测工控机控制机械臂与直线模组动作，3D视觉相机采集图像信息后传递至视觉检测工控机进行图像分析；该测量方法包括钩缓装置长度测量方法，其特征在于，所述钩缓装置长度测量方法包括：

3D视觉相机采集钩缓装置连挂面正面三维图像，并生成点云信息，并在点云图像上自动截取ROI区域；

根据ROI区域确定连挂面方程，计算连挂面到相机坐标系原点距离；

将连挂面到相机坐标系原点距离变换为连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁；

直线模组带动机械臂向钩缓装置安装面方向移动距离d₀，机械臂动作使3D视觉相机采集钩缓装置安装面的正面三维图像，根据连挂面到机械臂基坐标系原点距离的计算过程计算出机械臂基坐标系原点到钩缓装置安装面距离d₂；

由连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁、机械臂向钩缓装置安装面方向移动距离d₀、以及机械臂基坐标系原点到钩缓装置安装面距离d₂，确定钩缓装置的长度为d＝d₂-d₁+d₀。

2.根据权利要求1所述的基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，其特征在于，使用ROI区域内的三维点云数据拟合确定平面方程；所述ROI区域为钩缓装置连挂面的ROI区域或钩缓装置安装面的ROI区域，所述平面方程确定为连挂面方程或安装面方程。

3.根据权利要求2所述的基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，其特征在于，使用ROI区域内的三维点云数据拟合确定平面方程的方法为：

获取ROI区域内所有三维点云数据的坐标信息，假设有N个三维点，分别是(x_i,y_i,z_i),i＝0,1,…,N-1，假设平面方程为Ax+By+Cz+D＝0，

则z＝a₀x+a₁y+a₂；

根据最小二乘算法，拟合平面方程参数需满足下面公式：

则

即

将各三维点信息带入上式，得到a₀、a₁、a₂，进而由z＝a₀x+a₁y+a₂确定平面方程。

4.根据权利要求2所述的基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，其特征在于，计算连挂面或安装面到相机坐标系原点距离的方法为：

根据确定的平面方程，所述平面为钩缓装置连挂面或安装面，则得到平面到相机坐标系原点距离为：

从相机坐标系原点O到平面做垂线，设垂线与平面的交点坐标为P₀＝(x₀,y₀,z₀)，根据平面方程z＝a₀x+a₁y+a₂，在平面内任意取三个点P₁＝(x₁,y₁,z₁)，P₂＝(x₂,y₂,z₂)和P₃＝(x₃,y₃,z₃)，则有

结合平面方程，可得方程组：

解方程组得到P₀＝(x₀,y₀,z₀)为：

则由式(3)、(5)计算平面到相机坐标系原点距离d_cam，进而确定连挂面到相机坐标系原点距离d′₁或安装面到相机坐标系原点距离d'₂。

5.根据权利要求4所述的基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，其特征在于，将连挂面到相机坐标系原点距离d′₁变换为连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁，或将安装面到相机坐标系原点距离d'₂变换为安装面到机械臂基坐标系原点距离d₂的方法为：

对3D视觉相机和机械臂进行手眼标定，计算出相机坐标系在设定的机械臂工具坐标系中的位姿

根据采集平面三维图像时获取的机械臂工具坐标系在机械臂基坐标系中的位姿

所述平面为钩缓装置连挂面或安装面，计算出垂点P₀＝(x₀,y₀,z₀)在机械臂基坐标系中的位置为

则机械臂基坐标系原点O_Base到平面的距离为

进而确定连挂面到机械臂基坐标系原点距离d₁或安装面到机械臂基坐标系原点距离d₂。

6.根据权利要求1所述的基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，该测量方法还包括钩缓装置连挂间隙测量方法，其特征在于，钩缓装置连挂间隙测量方法包括：

两个钩缓装置连挂之后，采集钩缓装置连挂面不同位置的三维图像，并从各三维图像中截取ROI区域；

从ROI区域中利用阈值分割法分割出连挂面间隙区域，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，计算出各位置的三维图像的连挂面间隙；

将采集的所有三维图像测量出的连挂面间隙求平均值得到两钩缓装置连挂间隙。

7.根据权利要求6所述的基于3D视觉的轨道车辆钩缓装置关键参数测量方法，其特征在于，将图像坐标系下连挂面间隙区域的像素宽度转化为相机坐标系下连挂面间隙距离，计算出各位置的三维图像的连挂面间隙的方法为：

在ROI区域内等间隔横向截取多行图像，每行图像都穿过连挂面间隙区域；

计算每行像素的间隙宽度：

在截取出的每行图像中，计算任意相邻两像素点(x₁,y,z₁)和(x₁,y,z₂)的图像梯度grad＝|z₁-z₂|；

取最大梯度值对应的两像素点，其所在位置x_max1和x_max2即为连挂间隙的两个边沿，计算出两个边沿的距离：

其中，X和Y为当前像素点对应的相机坐标系横坐标和纵坐标位置，X₀和Y₀为常数，x和y为当前像素点在三维图像中的横向像素位置和纵向像素位置，dx和dy为相机坐标系和图像坐标系换算的比例系数；

则每行像素的间隙宽度为(x_max1-x_max2)*dx；

将所有行像素的间隙宽度求和取均值后，确定各位置的三维图像的连挂面间隙。

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