[发明专利]轮对踏面检测方法、装置、系统、终端及存储介质在审
申请号: | 202011292110.1 | 申请日: | 2020-11-18 |
公开(公告)号: | CN114549389A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 赵勇;钱浩;朱立发 | 申请(专利权)人: | 北京格灵深瞳信息技术有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T5/00;G06T7/30;G06T5/30;G06T7/13;G06K9/62;G06V10/762 |
代理公司: | 北京新知远方知识产权代理事务所(普通合伙) 11397 | 代理人: | 马军芳;张艳 |
地址: | 100192 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 轮对 检测 方法 装置 系统 终端 存储 介质 | ||
1.一种轮对踏面检测方法,其特征在于,包括:
对获取的列车轮对的点云进行去噪处理,获得所述列车轮对的踏面点云;
将获得的踏面点云与标准图中的踏面点云进行配准;
在配准后的点云中的点与标准图中最近点的距离大于第一阈值时,确定所述点为异常点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对获取的列车轮对的点云进行去噪处理,包括:
对获取的列车轮对的点云进行深度低通滤波处理;
对滤波后的点云进行聚类处理。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,对滤波后的点云进行聚类处理,包括:
采用DBSCAN聚类方法对滤波后的点云进行处理。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对获取的列车轮对的点云进行去噪处理之前,还包括:
获取机器人的摄像装置采集的轮对踏面数据;
根据所述轮对踏面数据获取待检测项点的深度图,通过相机内参计算得到对应的点云。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将获得的踏面点云与标准图中的踏面点云进行配准,包括:
采用点对点的最近点匹配法,将获得的踏面点云与标准图中的踏面点云进行配准。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,采用点对点的最近点匹配法,将获得的踏面点云与标准图中的踏面点云进行配准包括:
从目标点云中确定与第一点集相应的第二点集,其中,所述第二点集中的点为第一点集中的最近点,所述第一点集从源点云中获取;
获取能够使得误差函数最小的旋转矩阵和平移矩阵;
根据所述旋转矩阵和平移矩阵对所述第一点集中的点进行变换,得到第三点集;
确定所述第三点集与所述第四点集的平均距离,在所述平均距离小于第二阈值或者迭代次数达到第三阈值,则确定配准完成。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获得所述列车轮对的踏面点云之后,还包括:
将所述列车轮对的踏面点云映射到深度图;
在深度图上检测所述列车轮对的外框;
对所述列车轮对的外框进行膨胀处理,得到列车轮对的轮廓掩膜。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,在配准后的点云中的点与标准图中最近点的距离大于第一阈值时,确定所述点为异常点之后,还包括:
通过所述列车轮对的轮廓掩膜滤除所述异常点中的误报点,得到裂纹处的点;
利用相机内参将所述裂纹处的点映射至2D平面。
9.一种轮对踏面检测装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于对获取的列车轮对的点云进行去噪处理,获得所述列车轮对的踏面点云;
第一处理模块,用于将获得的踏面点云与标准图中的踏面点云进行配准;
第二处理模块,用于在配准后的点云中的点与标准图中最近点的距离大于第一阈值时,确定所述点为异常点。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述获取单元具体用于:
对获取的列车轮对的点云进行深度低通滤波处理;
对滤波后的点云进行聚类处理。
11.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述获取单元还用于:
对获取的列车轮对的点云进行去噪处理之前,还包括:
获取机器人的摄像装置采集的轮对踏面数据;
根据所述轮对踏面数据获取待检测项点的深度图,通过相机内参计算得到对应的点云。
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