基于随机森林的钢轨轮廓在线识别方法研究

随着铁路运输系统的高速发展,车载非接触式钢轨磨耗自动化检测任务日益增加,然而,线路上丰富多样的钢轨轨形轮廓和多样离群点干扰,导致磨耗值在线计算错误频发,且运营列车日趋海量的检测数据对于实时性的要求越来越高。因此,提出一种基于随机森林(RF)的钢轨轮廓在线识别方法,分类模型1利用主分量分析(PCA)提取钢轨轮廓的全局特征,分类模型2采用相对高度二叉树提取钢轨轮廓的局部特征,随后采用RF算法模型对转化后的低维特征向量进行分类识别。与支持向量机(SVM)分类识别算法进行对比,结果表明,所提出的基于RF算法的分类模型1对于普通钢轨轮廓和非普通钢轨轮廓的整体分类识别准确率为98.7%,单帧识别耗时8.57 ms;分类模型2对于鱼尾板、道岔尖轨和其他轮廓的整体分类识别准确率为96.7%,单帧识别耗时11.95 ms,满足运营列车75 km/h的实时在线检测钢轨轮廓需求,具有工程应用价值。

基于差分进化算法的钢轨轮廓迭代旋转配准方法

钢轨断面轮廓检测需要对采样轮廓进行配准处理,传统的配准方法往往采用拟合轨腰、轨颚、圆心等特征部位点,并结合仿射变换实现。然而,这些轮廓配准方法过于依赖某些特定特征点,一旦个别特征点出现干扰或异常时,则无法实现正常配准,导致系统整体鲁棒性下降。提出一种基于差分进化算法的钢轨轮廓迭代旋转配准方法,可以提高配准的鲁棒性和整体精度。研究发现,在钢轨轨颚的内拐线段处利用Ramer多边形逼近算法可以定位到轨头内侧直线;以轨侧中点、轨颚间断点和轨腰间断点3处特定部位作为基准,再通过比对采样轮廓与标准轮廓在同一坐标的相对位置确定旋转方向;利用差分进化算法进行旋转迭代,从而实现钢轨轮廓的精确配准。实验结果表明:与其他现有方法相比,该方法在采样数据伴随有重度噪声,甚至数据缺失的情况下,依然能够满足较高的配准精度,极大地提高了检测系统的鲁棒性,具有较强的工程应用价值。

基于轨检车振动问题的钢轨轮廓匹配方法研究

轨检车在进行检测过程中由于轨道不平顺引起的上下振动、左右摆动、倾斜等平面内三自由度随机振动,导致被检测钢轨轮廓图形与标准轮廓图形发生错位,无法进行钢轨轮廓高精度匹配,很难为钢轨磨损修复制定科学合理的策略。利用不共线的三点确定一平面原理,提出一种基于轨检车振动问题的钢轨轮廓匹配方法,对检测钢轨轮廓的位置信息进行先旋转再平移的坐标变换,彻底解决了轨检车在进行检测过程中由于轨道不平顺引起的振动问题,实现了钢轨轮廓的高精度匹配。该方法已经运用在轨道检测小车上,试验证明其匹配精度能达到微米级。

基于动态参考的钢轨轮廓失真校准方法

有效修正车体运行过程中轮轨振动引起的廓形检测误差是钢轨廓形动态检测的关键。本文对轮轨振动的多个要素进行系统分析,指出引起廓形失真的点头和摇头振动是检测误差的主要来源;与标准轮廓相比,实测正常轮廓更适合作为曲线校准时的参考轮廓,因此本文提出一种参考轮廓构建方法,并通过在参考轮廓与待校准轮廓轨腰曲线上分别构造凸壳,实现特征点对的快速提取与仿射参数的求解。为验证本文方法的有效性,在室内基于二维激光位移传感器搭建钢轨轮廓测量平台,并进行模拟振动试验。试验结果表明:该方法能有效修正轮轨振动引起的廓形检测误差,检测速度可达225 km/h,具有一定的理论及工程应用价值。

线路各种形态下的有效钢轨轮廓实时识别方法

实时准确地从车载钢轨轮廓检测系统获取的原始廓形中识别出有效轮廓来评估线路状态,是轨道质检工作面临的重要问题。首先分析对比了实际线路中不同区域的钢轨轮廓形态,指出轨头→轨腰的间断性及测量轨腰与标准轨腰的匹配性是识别有效轮廓的重要依据;然后针对测量轮廓轨腰状态未知、剩余区域特征点数不足的缺陷,提出使用轨颚点及轨头内侧直线来构造轮廓配准矩阵;最后依据配准轮廓轨腰重合区的单向Hausdorff距离与统计阈值的比较,实现测量轮廓有效性的精确判别。实际线路上的测试结果表明,本文方法识别出的有效轮廓分布与实际路况基本一致,识别准确率达93.3%,平均识别速度10.8 ms/幅,车体检测速度83.3 km/h,具有一定的理论及工程应用价值。

基于2D的钢轨轮廓特征点提取方法研究

钢轨轮廓数据特征点快速、准确提取是保证钢轨轮廓精确匹配、轨道几何不平顺精确检测的前提。对基于二维激光位移传感器(2D)的钢轨轮廓测量数据特征点提取方法进行研究,通过对采集的钢轨半断面轮廓数据采用基于中值误差与连续度自适应调整权值的平滑滤波方法对实测轮廓数据进行平滑处理,解决存在分段的轮廓数据达到分段平滑的效果。提出钢轨轮廓特征曲线的概念,并给出特征曲线的一种定义方式,利用特征曲线上的特征点去快速定位实测轮廓特征点。最后,采用GJ-2型轨道检测车进行试验,通过对实际轨道进行轮廓测量,采用本文所提出的特征点提取方法对实测轮廓数据进行特征点提取,试验证明,该方法能快速、准确地定位轮廓特征点。

基于机器视觉的钢轨轮廓获取研究

由于轨道长时间暴露在空旷环境中,其表面时常覆盖着灰尘,泥土等物质,所以钢轨轮廓的拍摄不易识别,在后期图像运用过程中必须要加以修复和处理。本文运用图像处理技术对现场所拍摄的轨道图像进行处理,从而生成单像素宽度的钢轨轮廓。该处理方法快捷、简单。实验证明,该方法所得结果可以准确的代表钢轨轮廓,能为接下来的特征点提取提供完整、可靠的图像数据。

钢轨轮廓全断面及轨道几何参数检测系统

阐述钢轨轮廓全断面及轨道几何参数检测系统整体设计,以及钢轨轮廓全断面的检测方法。钢轨轮廓全断面检测基于激光摄像非接触测量技术,主要由激光摄像组件、数据处理组件、里程定位组件等组成。通过检测数据分析与现场验证,钢轨轮廓全断面和轨道几何参数检测系统运用稳定可靠,准确度高,重复性好,满足现代铁路轨道基础设施检测的需要。

基于钢轨轮廓特征的钢轨探伤车轮探头对中方法与应用研究

大型钢轨探伤车为保障铁路安全起到重要作用,在检测作业时轮探头应始终与钢轨中心线对齐。分析机械涨轮式、电磁感应式、对中轮探头式、一维激光测距式、激光摄像式5种对中方式的特点。利用二维激光传感器采集钢轨内侧轮廓数据,选用轨顶点、轨头点簇、轨腰点簇作为钢轨轮廓特征。设计4个判据用于钢轨轮廓的可用性判别,根据不同线路条件设计了4种工况的判据组合与计算钢轨距离基准。对中系统参数标定时将钢轨探伤车停在平直的轨道上,调节激光器相对于大地坐标系旋转角度α,使轨腰点簇的斜率近似为0。在人工伤损线和既有线路进行检测试验,传感器的数据可靠、维护方式简单,可满足轮探头对中系统的要求。

钢轨养护及一种钢轨轮廓检测方法

钢轨是铁路运行的基础设施,钢轨廓形的变化直接影响轮轨接触情况,从而影响列车运行的平稳和舒适度,影响钢轨及轮对的磨耗情况及使用寿命。因此,它对铁路运行有着十分重要的作用。本文将重点介绍钢轨养护,同时阐述一种钢轨轮廓检测方法。

基于视觉测量技术的钢轨轮廓测量系统

采用视觉测量技术,以轨道检查仪为安装平台,研制一种非接触式的钢轨轮廓测量系统。介绍系统的设计原理、硬件构成和机械结构等,详细说明图像处理与分析流程。系统软件图像处理精度达到亚像素级,能够满足钢轨轮廓测量的要求。

面向复杂轨形的钢轨断面轮廓实时识别方法

钢轨断面轮廓检测装备能够测量钢轨的磨耗情况,为铁路维修保养提供重要参考。能否及时准确地从普通轨道、道岔、接头等复杂路况条件下识别出有效钢轨廓形制约了检测装备的实际应用性能。通过对二维线激光采样数据的统计分析,实现对有效廓形和异常廓形的分类识别。首先,对比线路中不同区域的钢轨轮廓形态,选择轨头与轨腰的间断性和轨头与轨腰的形态相关性作为有效轮廓的识别依据。其次,利用不同路况条件下的钢轨轮廓点云数据分布情况,实现对原始数据中难以评估磨耗程度的异常轮廓数据进行识别分类。现场实验测试结果表明,该方法识别出的有效轮廓分布和实际路况基本一致,在行车测试速度8.3 km/h的条件下,单个轮廓平均识别时间为9.78 ms,识别准确率达到97%以上。

基于双重匹配参数估计的钢轨动态轮廓校准方法

减轻运行过程中振动对车载钢轨轮廓检测系统的不利影响,获取实时准确的轮廓检测数据是钢轨维护工作面临的重要问题。在对比激光视像技术和激光位移技术轮廓检测原理异同的基础上,对更适合高速铁路检测精度需求的激光位移技术进行了系统研究,并利用二维激光位移传感器搭建了钢轨轮廓动态测量平台;针对位移技术在动态测量时一直未能有效解决的变形轮廓校正问题,指出传统视像技术的解决方法不能被机械地照用,并提出一种基于轨颚点与轨腰特征区域双重匹配的轮廓仿射变换参数估计方法,然后利用粒子群算法对变换参数进行迭代优化,实现钢轨变形轮廓校准,最后通过模拟振动实验验证了本方法的有效性。实验结果表明,本方法能较为准确地消除振动对测量数据的影响,为激光位移技术在钢轨轮廓高精度动态检测中的推广应用提供了新的思路和技术参考。

钢轨断面轮廓测量仪量值溯源技术研究

介绍钢轨轮廓测量技术现状。根据铁路线路维修中对钢轨断面轮廓的测量需求,分析钢轨断面轮廓测量仪的主要功能和计量性能需求。针对轮廓测量技术原理,提出满足现场测量结果准确度的量值溯源方案和测量注意事项,为相关人员深入了解钢轨断面轮廓测量仪原理,掌握校准方法,保障测量结果的准确可靠提供帮助。

一种钢轨动态轮廓数据校准方法研究

为减轻轨检车振动对车载视觉测量系统动态测量钢轨轮廓的不利影响,提出一种基于轮廓曲线特征点和最近点迭代算法ICP(Iterative Closest Point)的数据校准方法。通过识别动态轮廓曲线的特征点,完成数据初步校准,然后利用ICP算法确定初步校准数据与标准数据之间的变换矩阵,实现动态数据最终校准。最后通过实验模拟了振动对测量的影响。实验结果表明:在垂磨和侧磨测量点处,校准后数据与标准数据偏差值的标准差分别为0.088 mm、0.085 mm,取置信水平为0.99时,校正精度分别为±0.227 mm、±0.219 mm,该方法有较好的精度,可应用于工程测量。

基于Zemax的钢轨轮廓测量系统仿真模型研究

近年来,线结构光轮廓测量技术已成为钢轨廓形检测的重要手段。为了满足钢轨轮廓高精度的测量要求,提出了基于Zemax软件的线结构光钢轨轮廓测量系统仿真模型。将线结构光钢轨轮廓测量系统分解为图像采集模块、系统标定模块和轮廓测量模块,在Zemax非序列模式下依次对三个模块进行建模,得到钢轨轮廓测量系统仿真模型。对比实验表明,系统仿真模型与实际系统的测量结果较为接近,模拟测量结果符合实际情况,仿真模型能够实现对钢轨轮廓测量过程的准确模拟。该仿真模型为线结构光钢轨轮廓测量相关问题研究提供了一种新的分析方法,对光学系统设计、光学元件选型和测量精度提升具有指导意义。

钢轨断面全轮廓磨耗的激光视觉动态测量

钢轨磨耗直接影响铁路运行安全,为了替代目前手工测量方式,提高测量精度和效率,研究并设计了线激光钢轨断面全轮廓视觉测量系统来实现钢轨磨耗动态测量.首先通过计算激光视觉测量模型完成激光测量单元的结构设计,然后采用平面标定法对测量头进行精确标定,获取激光平面与传感器成像平面之间的映射关系,将拍摄的钢轨轮廓光条图像还原为实际钢轨断面轮廓;利用钢轨同一截面两侧轮廓中轨头踏面轮廓相同的特征获取钢轨断面全轮廓数据,采用ICP精确配准将钢轨两侧测量轮廓合并,其中轨头踏面轮廓采用欧式聚类和距离分割方法提取;最后以双侧未磨损轨腰轮廓及其特征点为基准,将测量钢轨全轮廓与标准钢轨轮廓进行配准对比,获取钢轨磨耗值;将线激光钢轨磨耗测量单元装载于自行研制的轨道测量小车上进行现场测量试验.研究结果表明:该测量系统标定精度可达4.922×10^−3 mm,测量速度可达21.6 km/h,与钢轨磨耗尺测量值对比垂直磨耗、侧边磨耗平均偏差约为0.023 mm和0.093 mm,对同一对象多次重复测量最大偏差小于0.05 mm,该测量精度满足公务要求,提高了测量效率,便于铁路测量数字化管理.

钢轨全轮廓线结构光双目视觉测量系统标定

线结构光视觉测量技术因非接触和精度高的特点被用于钢轨磨耗测量。为解决钢轨断面全轮廓测量和线结构光测量系统现场标定困难的问题,提出了一种基于自由平面靶标的线结构光双目现场标定方法。首先,基于线结构光双目视觉测量模型搭建测量系统,分别采集两侧摄像机公共视角下任意位置的不含和包含线结构光的棋盘格平面图像;然后,采用棋盘格平面标定法获取两侧摄像机内部参数。利用线结构光平面与不同位置标定板相交产生的特征点拟合出线结构光平面在两侧摄像机坐标系中的平面方程,采用罗德里格斯变换原理求解出线结构光平面与两侧摄像机的外部参数;最后,结合摄像机内部参数和线结构光平面与摄像机外部参数实现钢轨全轮廓测量,并进行现场测试。试验结果表明,相机内参数标定误差约为0.03 pixel,结构光平面拟合度达0.999,钢轨断面全轮廓总测量偏差为0.54 mm,满足测量精度要求。

基于相位测量轮廓术的钢轨三维轮廓检测

提出基于相位测量轮廓术实现还原钢轨三维轮廓的新方法。通过将由计算机生成的虚拟光栅投影到被测钢轨上,通过CCD获得被物体调制后的变形光栅图,然后通过相移算法、相位解包等步骤还原出物体的三位轮廓。分析了传统Stoilov算法的优点以及缺点,针对Stoilov算法可能出现的误差,提出了一种基于概率与统计的改进算法来减小误差。试验表明,将相位测量轮廓术应用于钢轨测量中是可行的。