CN112414318A - 基于结构光钢轨磨耗快速测量算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，钢轨包括顶部直线段L1、中部轨腰M1、底部轨腰M2和底部直线段L2，包括以下步骤：a)通过点云构建轮廓，建立轮廓坐标数据，对轮廓的基础轮廓线定位；b)基础轮廓映射精确点云拟合；c)中部轨腰M1和底部轨腰M2的基础圆心、顶部直线段L1和底部直线段L2交点及其轨颚点提取；d)构建仿射变换兼容形变的粗配准；e)基于kd‑ICP算法精确配准；f)配准后对应检测位置测量。本发明所提供的检测算法，提供了一种对于带噪非光滑点云数据处理，基准不变区域曲率提取，及关键特征点的提取对形变轮廓的复原方式，在保证配准速度的同时达到对精度的提高。

Description

基于结构光钢轨磨耗快速测量算法

技术领域

本发明涉及钢轨磨耗检测领域，具体涉及一种基于结构光钢轨磨耗快速测量算法。

背景技术

由于列车长时间高负荷运转，对钢轨带来日益递增的磨耗，对列车正常运行带来极大的安全风险，准确而高效的检测钢轨磨耗极其重要。目前，由于结构光技术的快速发展，特别是在帧率上的提高，其非接触性、高精度、高效率动态检测的优点被广泛应用于轨道行业的检测。近年来结构光在钢轨磨耗上的应用案例逐年增加，但是常规的方式，获取中部轨腰、底部轨腰的圆心，结合轨颚点构成旋转变换的基准点，进而采用迭代最近点(Iterative Closet Point)算法对基准轮廓达到配准的目的，从而实现对磨耗的轨道顶部磨损区域的检测。

由于轨道处于自然场景下，结构光获取的数据经常干扰特别多，导致数据的稳定性不好；且会导致在分割中部轨腰、底部轨腰误分配归属点数据，造成圆心拟合的不精准，另外由于底部轨腰,特别是中部轨腰的圆心角特别小，当圆心角小于20°使用常规的最小二乘拟合圆心会带来较大的误差；同样，利用距离最近原则的ICP算法对于待配对点集的初始位置比较敏感，当待配准点集的初始位置与模板点集位置比较接近时，配准效果会比较好，否则会由于在每次计算迭代过程中改变最近点对，ICP算法容易收敛到局部最优值，而非全局最优。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，该算法具有高帧率、高精确度、高鲁棒性的特点，确保了采样数据的精准性，可以大大降低采样人员的工作量，并提高工作效率。

为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：

基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，所述钢轨包括顶部直线段L1、中部轨腰M1、底部轨腰M2和底部直线段L2，其特征在于包括以下步骤：

a)通过点云构建轮廓，建立轮廓坐标数据，对轮廓的基础轮廓线定位；

b)所述基础轮廓映射精确点云拟合；

c)中部轨腰M1和底部轨腰M2的基础圆心、顶部直线段L1和底部直线段L2交点及其轨颚点提取；

d)构建仿射变换兼容形变的粗配准；

e)基于kd-ICP算法精确配准；

f)配准后对应检测位置测量。

进一步，在所述步骤a)中，通过点云构建轮廓，设置所述轮廓坐标点集合S(i)：

S＝{s(i)＝(x(i)，y(i))|i＝0，1，…，n-1}

其中：n代表点数量，x(i)，y(i)分别第i个点坐标。

进一步，在所述步骤a)中，通过在所述轮廓坐标数据中，根据曲率提取轮廓特征，设定曲率角冗余半径，计算当前坐标冗余半径范围内的曲率变化，得到中部轨腰M1和底部轨腰M2的支撑区域半径W(i)，所述W(i)的坐标集集合为

W(i)＝{s(i)＝[x(j)，y(j)]|j＝i-R，…，i+R}，

R代表区域半径；x(i)，y(i)分别第i个点坐标。

进一步，在第i点前后支撑区域可定义中心点Q和前后支撑区域向量角θ(i)，得到第i点的曲率角和圆弧点p(i)；根据设置的曲率轮廓的筛选阈值T，得出中部轨腰M1的圆弧段和底部轨腰M2的圆弧段。

进一步，根据钢轨的外部轮廓可知，所述中部轨腰M1的圆弧段向上一段直线轨道底直线段为顶部直线段L1，所述底部轨腰M2的圆弧段的跳跃为轨颚点与中部轨腰M1的圆弧段的分割点，所述分割点上连接的线段为直线段L2，得到钢轨的基础轮廓线。

进一步，在所述步骤b)中，通过步骤a)得到钢轨的基础轮廓点，对所述钢轨的基础轮廓线的每个位置点，通过映射为精确的点云数据，对所述点云数据进行后续的云拟合和平滑拟合处理。

进一步，所述步骤c)的具体过程如下：采用最小二乘算法先对顶部直线段L1和底部直线段L2拟合直线，然后用固定半径的最小二乘方式拟合底部轨腰M2的圆弧段的圆心C2，得到底部轨腰M2的圆弧段点；

当底部轨腰M2的圆弧段点拟合后，对于粗定位的底部轨腰M2的圆弧段点的归属点，根据距离圆心点值，对底部轨腰M2的圆弧段点的错分数据进行有效的分割归属为中部轨腰M1，最后采用固定半径的最小二乘方式拟合中部轨腰M1的圆心C1，得到中部轨腰M1的圆弧段点。

进一步，在所述步骤d)中，根据仿射不变性：直线上的点仍是直线上点特性，得到L1和L2的交点P1；结合中部轨腰M1的圆心C1、底部轨腰M2的圆弧段的圆心C2及轨颚点，与标准的钢轨轮廓的点云对应点求得仿射变换矩阵，进而对所有原始数据点进行仿射变换实现非刚性变换，得到粗配准的钢轨轮廓的点云。

进一步，在所述步骤e)中，所述kd-ICP算法通过迭代计算，对粗配准的钢轨轮廓的点云的每一点在模型点云中寻找欧氏距离最近点作为对应点，达到精确配准的钢轨轮廓的点云。

进一步，所述步骤f)的具体过程如下：在获取标准轮廓测量位置对应实际测量的所述精确配准的钢轨轮廓的点云的位置左右小区域点集，当三个连续点满足同一个圆方程，通过求解三点所在圆的圆心坐标和半径，对区域点集合使用三点共圆法可得曲线包络线，最后对固定检测点求取检测数据，同标准数据差值得到磨耗值。

由于采用上述技术方案，具有以下有益效果：

本发明为一种基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，本发明所提供的检测算法，提供了一种对于带噪非光滑点云数据处理，基准不变区域曲率提取，及关键特征点的提取对形变轮廓的复原方式，在保证配准速度的同时达到对精度的提高。不但可以快速配准钢轨轮廓达到对钢轨磨耗精确检测，还可以有很好的抗干扰能力和抗形变能力，减少数据噪点干扰，提高数据分割的准确性和配准的初始姿态的精准度。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明：

图1为本发明实施例中基于结构光钢轨磨耗快速测量算法的算法流程图；

图2为本发明实施例中基于结构光钢轨磨耗快速测量算法的初始点云图；

图3为本发明实施例中基于结构光钢轨磨耗快速测量算法的滤波后轮廓图；

图4为本发明实施例中基于结构光钢轨磨耗快速测量算法的曲率阈值筛选图；

图5为本发明实施例中中部轨腰M1和底部轨腰M2的基准点云局部放大图；

图6为本发明实施例中中部轨腰M1和底部轨腰M2的基准移动最小二乘平滑效果图；

图7为本发明实施例中钢轨的仿射粗略校正图；

图8为本发明实施例中基准配准效果图；

图9为本发明实施例中钢轨的结构示意图；

图10为本发明实施例中第i点的曲率角和圆弧点p(i)中的效果图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

实施例

如图1至图10所示，基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，所述钢轨包括顶部直线段L1、中部轨腰M1、底部轨腰M2和底部直线段L2，假设该检测的标准钢轨中部轨腰M1为R400的圆弧段，底部直线段L2为R200的圆弧段，顶部直线段L1为10mm的直线段，底部直线段L2为10mm的直线段。

包括以下步骤：

a)参看图2，通过结构光拍摄的钢轨图片，点云构建轮廓，建立轮廓坐标数据，对轮廓的基础轮廓线定位；

具体地，在所述步骤a)中，通过点云构建轮廓，设置所述轮廓坐标点集合S(i)：

S＝{s(i)＝(x(i)，y(i))|i＝0，1，…，n-1}

其中：n代表点数量，x(i)，y(i)分别第i个点坐标。

具体地，参看图3，考虑到噪点数据的影响，特别是椒盐噪声，使用中值滤波对初始数据进行粗平滑，建立轮廓坐标数据。

进一步的，在所述步骤a)中，根据曲率提取轮廓特征，由于经过平滑后的轮廓线是去噪的非光滑曲线，故设定曲率角冗余半径，计算当前坐标冗余半径范围内的曲率变化。

参看图4，通过在所述轮廓坐标数据中，根据曲率提取轮廓特征，设定曲率角冗余半径，计算当前坐标冗余半径范围内的曲率变化。

在本实施例中，具体地，参看图5，通过选取中部轨腰M1的圆弧段截距、底部轨腰M2的圆弧段截距定义支撑区域半径R来稳定曲率检测，从而得到中部轨腰M1和底部轨腰M2的支撑区域半径W(i)，所述W(i)的坐标集集合为

W(i)＝{s(i)＝[x(j)，y(j)]|j＝i-R，…，i+R}，

R代表区域半径；x(i)，y(i)分别第i个点坐标。

进一步，在第i点前后支撑区域可定义中心点Q和前后支撑区域向量角θ(i)，得到第i点的曲率角和圆弧点p(i)；根据设置的曲率轮廓的筛选阈值T，得出中部轨腰M1的圆弧段和底部轨腰M2的圆弧段。

具体地，所述前后支撑区域可定义中心点表示如下：

其中：m，n分别代表第i个点前后区域半径R范围内S子点集；

所述前后支撑区域向量角表示如下：

则第i点的曲率角：θ(i)＝θⁿ(i)-θ^m(i)

通过在第i点前后支撑区域可定义中心点Q和前后支撑区域向量角θ(i)得到的第i点的曲率角和圆弧点p(i)，参看图10，p(i)代表当前点，p(i-R)代表前区域R位置点,p(i+R)代表后区域R位置点。

进一步，根据钢轨的外部轮廓可知，所述中部轨腰M1的圆弧段向上一段直线轨道底直线段为顶部直线段L1，所述底部轨腰M2的圆弧段的跳跃为轨颚点与中部轨腰M1的圆弧段的分割点，所述分割点上连接的线段为直线段L2，得到钢轨的基础轮廓线。

b)所述基础轮廓映射精确点云拟合。

具体地，通过步骤a)得到钢轨的基础轮廓点，得到的区域仅仅是像素级符合设定的曲率条件的粗略轮廓位置，需根据该位置映射为更为精确的点云数据，且对点云数据进行后续的平滑拟合处理。因此对所述钢轨的基础轮廓线的每个位置点，通过映射为精确的点云数据，对所述点云数据进行后续的云拟合和平滑拟合处理。

c)中部轨腰M1和底部轨腰M2的基础圆心、顶部直线段L1和底部直线段L2交点及其轨颚点提取。

进一步的，参看图6，移动最小二乘算法拟合得到较为真实值，利用微分的思想，通过系数向量和基函数建立拟合函数来决定在某个x处的值，而不是采用传统的多项式或其他函数，解决传统曲线曲面拟合过程存在的困难，通过取不同阶的基函数获得不同的精度，取不同的权函数改变拟合曲线的光滑度，且加入一种随机采样点方式使得代码满足离散点拟合。

因此，采用最小二乘算法先对顶部直线段L1和底部直线段L2拟合直线，然后用固定半径的最小二乘方式拟合底部轨腰M2的圆弧段的圆心C2，得到底部轨腰M2的圆弧段点；由于R400相对于R20由于圆心角比较小，分别是12.3°和65.9°，常规最小二乘方式拟合圆是不稳定的，且当前两段弧的半径是已知的，故采用固定半径的最小二乘方式拟合圆获取较为真实的圆心。

当底部轨腰M2的圆弧段点拟合后，对于粗定位的底部轨腰M2的圆弧段点的归属点，根据距离圆心点值，对底部轨腰M2的圆弧段点的错分数据进行有效的分割归属为中部轨腰M1，最后采用固定半径的最小二乘方式拟合中部轨腰M1的圆心C1，得到中部轨腰M1的圆弧段点。

采用固定半径的最小二乘方式拟合底部轨腰M2的圆弧段的圆心C2和采用固定半径的最小二乘方式拟合中部轨腰M1的圆心C1的目标方程为

其中：x_i，y_i分别代表第i个点横纵坐标，R代表当前圆弧半径，a，b分别代表当前圆弧的圆心横纵坐标。

通过牛顿迭代可得数值解，这里为避免牛顿迭代陷入局部最优值，使用Ransac最小二乘拟合得到初始圆心位置，以此作为牛顿迭代的初值。当R20拟合以后，对于粗略定位的R20归属点可根据距离圆心点值，对R20部分错分数据进行有效的分割归属为R400，以此提高R400点对数量和拟合精准度，对R400同样进行固定半径进行拟合得其精确圆心。

d)构建仿射变换兼容形变的粗配准。

参看图7，根据仿射不变性：直线上的点仍是直线上点特性，得到L1和L2的交点P1；结合中部轨腰M1的圆心C1、底部轨腰M2的圆弧段的圆心C2及轨颚点，与标准的钢轨轮廓的点云对应点求得仿射变换矩阵，进而对所有原始数据点进行仿射变换实现非刚性变换，得到粗配准的钢轨轮廓的点云。

由于结构光固定在检测车处于移动状态，故其会受到钢轨、地势、磨损、检测车重心偏移等影响而发生仿射变换带来非垂直于钢轨的截面数据。根据仿射不变性：直线上的点仍是直线上点特性，得到L1和L2的交点P1；结合R20、R400的圆心C1、C2及轨颚点，与标准的钢轨轮廓的点云对应点求得仿射变换矩阵，进而对所有原始数据点进行仿射变换实现非刚性变换。这样能够一定程度的对由于检测车运动过程中的震动等因素引起的结构光与钢轨不垂直造成的投影误差进行校正，提高检测精准度。仿射变换矩阵如下：

其中：A代表旋转矩阵，B代表平移矩阵，M代表旋转平移矩阵，T代表x,y坐标经过旋转平移之后的新坐标，θ表示坐标系旋转角，a₀₀等于cosθ，a₀₁等于-sinθ，a₁₀等于sinθ，a₁₁等于cosθ,b₀₀和b₁₀分别是x方向和y方向平移量。

e)基于kd-ICP算法精确配准。

通过初始位置姿态矫正，两点云位置大致重合但误差精度还远远达不到实际应用中的精度要求，为使点云间的误差达到最小，需对其进行精确配准。

所述kd-ICP算法通过迭代计算，对粗配准的钢轨轮廓的点云的每一点在模型点云中寻找欧氏距离最近点作为对应点，达到精确配准的钢轨轮廓的点云。具体地，参看图8，离散点为基准模板，连续轨腰为配准轮廓，连续轨头为磨损区。

f)配准后对应检测位置测量。

进一步，所述步骤f)的具体过程如下：在获取标准轮廓测量位置对应实际测量的所述精确配准的钢轨轮廓的点云的位置左右小区域点集，当三个连续点满足同一个圆方程，通过求解三点所在圆的圆心坐标和半径，对区域点集合使用三点共圆法可得曲线包络线，最后对固定检测点求取检测数据，同标准数据差值得到磨耗值。

以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此。任何以本发明为基础，为解决基本相同的技术问题，实现基本相同的技术效果，所作出地简单变化、等同替换或者修饰等，皆涵盖于本发明的保护范围之中。

Claims (10)

1.基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，所述钢轨包括顶部直线段L1、中部轨腰M1、底部轨腰M2和底部直线段L2，其特征在于包括以下步骤：

a)通过点云构建轮廓，建立轮廓坐标数据，对轮廓的基础轮廓线定位；

b)所述基础轮廓映射精确点云拟合；

c)中部轨腰M1和底部轨腰M2的基础圆心、顶部直线段L1和底部直线段L2交点及其轨颚点提取；

d)构建仿射变换兼容形变的粗配准；

e)基于kd-ICP算法精确配准；

f)配准后对应检测位置测量。

2.根据权利要求1所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：在所述步骤a)中，通过点云构建轮廓，设置所述轮廓坐标点集合S(i)：

S＝{s(i)＝(x(i)，y(i))|i＝0，1，…，n-1}

其中：n代表点数量，x(i)，y(i)分别第i个点坐标。

3.根据权利要求2所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：在所述步骤a)中，通过在所述轮廓坐标数据中，根据曲率提取轮廓特征，设定曲率角冗余半径，计算当前坐标冗余半径范围内的曲率变化，得到中部轨腰M1和底部轨腰M2的支撑区域半径W(i)，所述W(i)的坐标集集合为

W(i)＝{s(i)＝[x(j)，y(j)]|j＝i-R，…，i+R}，

R代表区域半径；x(i)，y(i)分别第i个点坐标。

4.根据权利要求3所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：在第i点前后支撑区域可定义中心点Q和前后支撑区域向量角θ(i)，得到第i点的曲率角和圆弧点p(i)；根据设置的曲率轮廓的筛选阈值T，得出中部轨腰M1的圆弧段和底部轨腰M2的圆弧段。

5.根据权利要求4所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：根据钢轨的外部轮廓可知，所述中部轨腰M1的圆弧段向上一段直线轨道底直线段为顶部直线段L1，所述底部轨腰M2的圆弧段的跳跃为轨颚点与中部轨腰M1的圆弧段的分割点，所述分割点上连接的线段为直线段L2，得到钢轨的基础轮廓线。

6.根据权利要求1所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：在所述步骤b)中，通过步骤a)得到钢轨的基础轮廓点，对所述钢轨的基础轮廓线的每个位置点，通过映射为精确的点云数据，对所述点云数据进行后续的云拟合和平滑拟合处理。

7.根据权利要求1所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：所述步骤c)的具体过程如下：采用最小二乘算法先对顶部直线段L1和底部直线段L2拟合直线，然后用固定半径的最小二乘方式拟合底部轨腰M2的圆弧段的圆心C2，得到底部轨腰M2的圆弧段点；

当底部轨腰M2的圆弧段点拟合后，对于粗定位的底部轨腰M2的圆弧段点的归属点，根据距离圆心点值，对底部轨腰M2的圆弧段点的错分数据进行有效的分割归属为中部轨腰M1，最后采用固定半径的最小二乘方式拟合中部轨腰M1的圆心C1，得到中部轨腰M1的圆弧段点。

8.根据权利要求1所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：在所述步骤d)中，根据仿射不变性：直线上的点仍是直线上点特性，得到L1和L2的交点P1；结合中部轨腰M1的圆心C1、底部轨腰M2的圆弧段的圆心C2及轨颚点，与标准的钢轨轮廓的点云对应点求得仿射变换矩阵，进而对所有原始数据点进行仿射变换实现非刚性变换，得到粗配准的钢轨轮廓的点云。

9.根据权利要求1所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：在所述步骤e)中，所述kd-ICP算法通过迭代计算，对粗配准的钢轨轮廓的点云的每一点在模型点云中寻找欧氏距离最近点作为对应点，达到精确配准的钢轨轮廓的点云。

10.根据权利要求1所述的基于结构光钢轨磨耗快速测量算法，其特征在于：所述步骤f)的具体过程如下：在获取标准轮廓测量位置对应实际测量的所述精确配准的钢轨轮廓的点云的位置左右小区域点集，当三个连续点满足同一个圆方程，通过求解三点所在圆的圆心坐标和半径，对区域点集合使用三点共圆法可得曲线包络线，最后对固定检测点求取检测数据，同标准数据差值得到磨耗值。

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