基于3D点云的列车零部件异常检测技术研究

随着铁路技术的飞速发展,列车安全问题也备受瞩目。为解决铁路系统快速增加的吞吐量与日益增长的检修压力之间的矛盾,本文提出了一种基于3D点云的列车零部件异常检测方法。首先,建立列车标准点云模板;然后,截取待检部件与相应模板部件进行全局ICP点云配准,利用差异点筛选出异常区域;最后,通过零部件局部检测算法消除误检测区域,得到最终结果。该方法以某地铁车辆段采集数据作为测试集进行了实验,结果表明,算法检测精度高,检测项点覆盖范围较广,具有良好的工业应用价值。