《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于飞行时间相机的轨道三维成像方法研究
2022年电子技术应用第10期
陈晶晶,田 鹏,黄 伟
四川大学 机械工程学院,四川 成都610065
摘要: 高速铁路的快速发展对轨道的实时性检测要求越来越高。为满足轨道检测的速度和三维成像需求,提出一种基于飞行时间相机的轨道检测方法。飞行时间相机通过计算光在空气中的往返时间来获取目标的强度信息和深度信息;通过改变相机的成像深度范围从轨道点云数据中粗提取出轨道信息,利用相机输出的二维图像和深度数据实现对轨道信息的精提取,快速获得轨道的三维数据;搭建实验平台,利用相机拍摄不同成像深度的轨道图像,经处理后得到轨道的几何尺寸和体积。
關(guān)鍵詞: 轨道 三维成像 飞行时间相机
中圖分類(lèi)號(hào): TP27
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.212435
中文引用格式: 陳晶晶,田鵬,黃偉. 基于飛行時(shí)間相機(jī)的軌道三維成像方法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2022,48(10):78-82.
英文引用格式: Chen Jingjing,Tian Peng,Huang Wei. Research on a fast 3D imaging of rail based on Time-of-Flight camera[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(10):78-82.
Research on a fast 3D imaging of rail based on Time-of-Flight camera
Chen Jingjing,Tian Peng,Huang Wei
School of Mechanical Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,China
Abstract: The real-time measurement of rail is more important with the rapid development of high-speed railway. A fast 3D imaging based on the Time-of-Flight camera is proposed to meet the speed and 3D imaging requirements of rail detection. Refer to calculate the round-trip time of light in the air, Time-of-Flight camera obtains the intensity and depth information of object. The rough rail data is extracted from the rail point-clouds by changing the imaging depth of the camera, and the precise data is obtained by combining the 2D images with the depth data. Then the 3D data of rail is quickly obtained. An experimental platform was set up to take the rail images with different imaging depths, and the physical dimensions and volume of rail were figured out.
Key words : rail;3D imaging;Time-of-Flight camera

0 引言

    截至2020年,全國(guó)鐵路運(yùn)營(yíng)里程共計(jì)15萬(wàn)千米,其中高速鐵路占運(yùn)營(yíng)總里程的1/5。隨著鐵路規(guī)模的不斷擴(kuò)大,軌道檢測(cè)成為鐵路運(yùn)行安全問(wèn)題的重中之重[1]。根據(jù)《高速鐵路無(wú)砟軌道線(xiàn)路維修規(guī)則(試行)》[2],軌道檢測(cè)參數(shù)包括軌道靜態(tài)幾何尺寸容許偏差值和軌道動(dòng)態(tài)不平順項(xiàng)目,如軌距、高低、水平、扭曲和軌距變化率等?,F(xiàn)有軌道檢測(cè)手段主要分為兩種:一是傳統(tǒng)人工巡檢,檢測(cè)效率低下,檢測(cè)項(xiàng)目單一,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,對(duì)工人熟練程度要求高,檢測(cè)結(jié)果受各種主觀(guān)因素影響[3];二是軌道檢測(cè)車(chē),對(duì)比人工檢測(cè),軌道檢測(cè)車(chē)提高了檢測(cè)精度、檢測(cè)效率和檢測(cè)項(xiàng)目,但其檢測(cè)速度也還不能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性的要求。目前軌道檢測(cè)車(chē)主流的檢測(cè)技術(shù)包括超聲波檢測(cè)技術(shù)、渦流探傷技術(shù)和基于圖像處理和模式識(shí)別方法的視覺(jué)檢測(cè)[4]?;趫D像處理和模式識(shí)別方法的視覺(jué)檢測(cè)是檢測(cè)軌道表面擦傷的最有潛力的技術(shù)之一,具有非接觸測(cè)量、適用于近景目標(biāo)和視場(chǎng)較大的場(chǎng)景、適用于靜態(tài)目標(biāo)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)、能快速獲取被測(cè)目標(biāo)的幾何信息和信息量大等優(yōu)點(diǎn)[5-9]




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作者信息:

陳晶晶,田  鵬,黃  偉

(四川大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,四川 成都610065)




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