CN103635375A - 适于对导轨偏转进行成像和测量的视觉*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了适于对诸如铁轨等结构中的偏转进行成像和测量的装置、***和方法。示例性的视觉***包括高速可见光成像摄像机和评估单元，所述评估单元配置成用于分析来自摄像机的图像以便检测结构中的几何变化。在对诸如铁路轨道导轨等结构进行分析的过程中，成像摄像机可以耦联到运动的有轨车辆上并配置成当车辆沿着轨道运动时适于生成导轨的图像。

Description

适于对导轨偏转进行成像和测量的视觉***

联邦政府资助的研究或开发

本发明是根据第DTFR53-04-G-00011和DETF53-02-G-0015号FRA授权在政府的支持下创造出来的。政府在本发明中享有一定的权利。

技术领域

本公开通常涉及适于分析结构中的偏转。更具体地，本公开涉及适于对诸如铁轨等结构中的偏转进行成像和测量的装置、***和方法。

背景技术

客运和货运铁路交通的经济约束将铁路行业推向更高速度的车辆和更高的轴重。现代货运列车的重轴重和高速产生高轨道应力，所述轨道应力导致轨道状况更快劣化。这也增加了对更好地轨道维护的需求。因此，为尽量减少延误、避免脱轨及降低维护成本，需要有快速且可靠的方法来识别需要维护的轨道并区分其优先次序。

铁路轨道的状况和性能取决于若干不同的参数。一些可影响轨道质量的因素为轨道模量、导轨内部缺陷、轮廓、水平度（cross-level）、轨距以及轨距约束（gage restraint）。通过识别产生车辆较差性能或脱轨可能性的轨道位置来监测这些参数中的一个或多个可提高列车的运行安全度。轨道监测还通过关注迫切需要维护处的活动状态以及通过选择更有效的维护和维修方法来提供优化轨道维护行为的信息。

轨道模量是影响轨道性能和维护要求的一个重要因素。轨道模量通常被定义为轨道偏转与轨底和轨道基础之间的垂直接触压力之间的比例系数。在某些情况下，轨道模量可表示为每单位导轨偏转角上每单位导轨长度的支承力。轨道模量是表示在导轨之下的所有轨道组件影响的单个参数。这些组件包括路基、道碴、底碴、轨枕（tie）、轨枕扣件（tie fastener）。导轨以及支撑导轨的轨道组件的垂直偏转特性会影响轨道模量。例如，诸如路基弹性模量、路基厚度、道碴层厚度以及扣件刚度等因素会影响轨道模量。

低轨道模量和轨道模量中大的变化是不期望出现的。低轨道模量会导致差异沉降，维护需求随即增加。轨道模量中大的变化（诸如在桥梁和道口附近经常发现的那些）也可增加动态载荷。增加的动态载荷缩短轨道组件的寿命，导致维护周期更短。在平交（即公路）道口处轨道模量中的变化减小可导致更好的轨道性能和更少的轨道维护。还有人建议具有较高和一致模量的轨道将使列车具有更高的速度，因而性能和收益均得以提高。行驶品质（由垂直加速度所指示）也强烈地取决于轨道模量。

除了轨道模量之外，由轨道缺陷导致的几何形状的变化也会影响轨道性能。模量和几何形状之间的关系复杂。在某些情况下，几何形状变化的区域往往与模量变化的区域相关联，反之亦然。

发明内容

本公开通常涉及对诸如铁轨等结构中的偏转进行成像和测量。沿着铁路轨道对几何形状变化进行成像的示例性视觉***包括：至少一个适于耦联到位于导轨上的运动有轨车辆上的可见光成像摄像机，所述成像摄像机具有沿着大致平行于导轨纵向轴线的视线的视域且配置成在车辆沿着导轨运动的过程中用于产生导轨连续形状图像；以及包括图像处理器的评估单元，其配置成用于分析来自成像摄像机的图像并检测一个或多个沿着导轨长度的几何形状的变化。

用于分析铁路轨道导轨的几何形状的示例性方法包括：从耦联到运动的有轨车辆上的至少一个可见光成像摄像机获取多个图像，所述成像摄像机具有沿着大致平行于导轨纵向轴线的视线的视域；检测导轨在每个所获取的图像内的位置；识别和测量在每个图像内的远离导轨预期位置或形状的导轨位置或形状中的变化；以及确定在沿着导轨的多个不同位置处的轨道垂直偏转（vertical track deflection）数据。

虽然公开了多个实施例，但是从下文详述的示出并阐明本发明示例性实施例，本发明的另一些实施例对于本领域的技术人员而言将变得显而易见。因此，附图和详细描述在本质上被认作是说明性的而非限制性的。

附图说明

图1是示出当经受沿着铁路轨道运动的有轨车滚轮（truck）的重量时铁路轨道导轨垂直偏转的示意图；

图2是用于对结构中的偏转进行成像和测量的示例性视觉***的框图；

图3是示出用于对沿着铁轨的垂直偏转进行成像和测量的图2所示***的示例性实施例的示意图；

图4是示出用于对沿着铁轨的垂直偏转进行成像和测量的图2所示***的另一个示例性实施例的示意图；

图5是示出用于对导轨的几何形状进行成像和测量的示例性方法的流程图；

图6A-6B是若干示出从成像摄像机所获取的样本图像的视图；

图7是用于使用结构测量光对结构中的垂直偏转进行成像和测量的示例性***的示意图；

图8是从成像摄像机所获取的示例性图像，其中结构测量光在导轨上可见；

图9A-9D是若干示出使用图7所示的示例性***识别导轨上各个特征的视图；

图10是用于对沿着导轨的导轨垂直偏转进行立体成像和测量的示例性视觉***的示意图；

图11A-11B是示出从两个成像摄像机所获取的样本图像的若干视图；

图12是用于使用成像***得出垂直轨道模量趋势（trending）的示例性方法的流程图。

虽然本发明适于进行各种修改和具有各种替代形式，但是特定实施例在附图中通过实例的方式示出且在下面进行详细描述。但是并不意图将本发明限制到所述的具体实施例。与此相反，本发明旨在涵盖落入如由所附权利要求限定的本发明范围内的所有修改、等同方案和替换方案。

具体实施方式

本公开描述适于对诸如铁轨等结构中的偏转进行成像和测量的装置、***和方法。例如在一些实施例中，所述装置、***和方法可用于检测导轨中的可影响垂直轨道模量和/或导轨其它特性的计算的几何形状缺陷。虽然在对铁轨中的导轨偏转进行成像和测量的上下文中描述了各种实施例，但是本文所述的装置、***和方法可用于对经受静态和/或动态载荷的其它类型的结构中的偏转进行成像和测量。

图1是示出当经受沿着铁路轨道16运动的有轨车14的滚轮12的重量时铁轨10垂直偏转的示意图。例如，图1可表示铁轨10沿着铁路轨道16的需要维护或更换的受损或破损部分的垂直偏转。如图1（为了阐明目的进行了夸大）中可见，当经受有轨车14的载荷时，轨道模量和/或几何形状的变化可导致导轨10垂直偏转。这种偏转可导致载荷增加，而载荷增加会降低轨道16以及路基、道碴、底碴轨枕（subballast tie）、轨枕扣件和其它轨道组件的寿命。在某些情况下，该载荷的增加会导致为保持轨道16运行的必要维护增加。

图2是用于对结构中的偏转进行成像和测量的示例性视觉***18的框图。如图2中所示，该***18包括一个或多个成像摄像机20、22、位置识别器24、记录单元26以及评估单元28，所述***18可用于对经受静态和/或动态载荷的结构30的几何偏转进行成像和测量。例如在某些实施例中，当经受由有轨车或轨道施载车辆所产生的垂直载荷时，***18可用于对沿着铁轨导轨30的多个位置处的垂直轨道模量进行成像和测量。***18也可用于对诸如桥梁和高架公路等其它类型的结构进行分析。在一些实施例中，以及如本文中进一步所论述，该***18可用于与趋势算法相结合以便用于确定和监测在一段时间内的结构30的状况变化。

成像摄像机20、22配置成生成可用于检测和分析结构30中各种几何偏转的结构30的高分辨率图像。在一些实施例中，成像摄像机20、22耦联到诸如有轨车或导轨测试车辆等运动车辆上，且配置成当车辆沿着结构30运动时生成结构30的一系列图像。在一些实施例中，只有单个摄像摄像机20用于对结构30成像。在其它实施例中，多个成像摄像机20、22用于对结构30上的单个位置进行立体成像或用于同时测量结构30上的多个位置。例如在一个实施例中，第一对成像摄像机20、22安装到有轨车上以便对沿着第一导轨的轨道垂直偏转进行立体成像，以及第二对成像摄像机20、22安装到有轨车上以便对沿着第二导轨的轨道垂直偏转进行立体成像。***18可配置成收集一个导轨或多个导轨的数据。此外，一个或多个附加的成像摄像机也可用于分析其它结构特征，诸如第三导轨或诸如轨枕、道碴、底碴、和/或导轨扣件等其它轨道组件。

位置识别器24获取可与由摄像摄像机20、22所获取图像的时间标记相关联的位置数据。在一些实施例中，位置识别器24包括适于获取全球位置数据的全球定位***（GPS）装置，所述全球位置数据可用于利用结构30上的相应位置跟踪随着时间推移所获取的数据测量的位置。例如在对铁轨进行分析的过程中，来自位置识别器24的全球位置数据可用于与沿着导轨10特定位置的从图像所得到的偏转测量结果相关联和得出趋势。在一些实施例中，***18配置成得出该数据的趋势以便生成在一段时间内沿着导轨10的全部或部分的轨道垂直偏转和/或轨道模量的评估结果。与轨道状况相关联的其它信息也可与全球位置数据相关联以分析其它轨道特征。例如在一些实施例中，从成像摄像机20、22所获得的图像用于检测在导轨和/或其它轨道组件中缺陷或偏转的存在。

评估单元28包括图像处理器，所述图像处理器配置成分析由成像摄像机20、22生成的图像，并从这些图像生成与结构30的偏转特性相关联的数据。在一些实施例中，这种数据包括与当经受静态和/或动态载荷条件时的导轨相关联的导轨垂直偏转数据。在某些实施例中，这种数据可与来自位置识别器24的地理位置数据结合使用以确定沿着导轨的全部或部分的垂直轨道模量。

由评估单元28所评估的数据连同时间标记和地理位置数据可存储于记录单元26内。由摄像摄像机20、22所获取的原始视频图像也可存储于记录单元26内以便用于后续分析。在一些实施例中，原始的视频图像由耦联到存储单元的处理器进行记录和后处理。该处理器例如可包括一个或多个位于评估单元28内的配置成用于进行成像处理的微处理器。

在一些实施例中，该***18还包括测量光源32，所述测量光源32配置成将一束测量光束或多束光束投射到结构30上以便照亮结构30上的可用于分析图像的各个特征。例如在某些实施例中，测量光源32包括激光光源，所述激光光源配置成将光投射到结构30上以便帮助分析由一个或多个成像摄像机20、22所获取的图像。在对铁路轨道进行分析的过程中，且在一些实施例中，测量光源32包括线性激光光源，所述线性激光光源配置成沿着导轨长度投射基准线，该基准线可用于测量和分析导轨中的垂直偏转以及可用于测量和分析是否存在会影响垂直偏转测量结果的任何轨道转弯或轨道高程中的变化。在另一个实施例中，测量光源32配置成将多束激光光束的每一束沿着导轨投射到不同位置处。

用户界面34允许用户查看和分析由评估单元28所获取的数据，对评估单元28进行编程，并执行其它***功能。在一些实施例中，用户界面34包括图形用户界面（GUI），该图形用户界面（GUI）可用于以实时和/或基于存储于记录单元26内数据的方式来查看图形、表格、和/或与一个结构或多个结构相关联的其它数据。在一些实施例中，用户界面34配置成通知用户轨道的某特定位置可能需要维护或更换。与每一个所识别位置相关联的图像也可以显示到用户界面34上以便允许用户视觉检查用于生成通知的图像。在一些实施例中，数据收发器36配置成在评估单元28和配备有远程用户界面40的远程装置38之间来回无线中继数据、设置和其它信息。和用户界面34一样，远程用户界面40也可用于查看和分析由评估单元28所获取的原始和处理后的数据，对评估单元28进行远程编程，并用于执行其它***功能。

***18的一个或多个组件可以硬件、软件和/或固件实施。应当理解，本文所述的该布置和其它布置仅仅作为实例提出。除了所示的那些之外或代替所示的那些，可以使用其它布置和元件，且一些元件可以全部省略。此外，本文所述的许多元件是功能性实体，其可作为离散组件或分散组件实施，或与其它组件相结合来实施，并且可以任何合适的组合和位置来实施。在一些实施例中，本文所述的各种元件和功能可作为可编程计算机或处理器上的计算机可读指令来实施，所述可编程计算机或处理器包括具有易失性和/或非易失性存储器的数据存储***。

图3是示出图2所示的适于对沿着导轨10的导轨垂直偏转进行成像和测量的***18的示例性实施例的示意图。在图3中所示的实施例中，***18A包括刚性地安装于有轨车滚轮12的侧架42上或其内的单个成像摄像机20。成像摄像机20例如可包括高速可见光摄像机，所述高速可见光摄像机以高帧速（例如，≥120帧/秒）和高分辨率（例如，≥1百万像素/英寸）对图像取样。也可以使用其它类型的成像装置。

如图3中所示，成像摄像机20固定到滚轮12的侧架42上，使得摄像机20相对于接触导轨10的车轮44基本保持在固定位置。侧架42例如可包括将滚轮12的轴连接到一起的刚性结构构件。在一些实施例中，成像摄像机20固定到侧架42上，这样摄像机20的视域沿着基本上平行于导轨10的纵向轴线的视线46定向，以便当有轨车14沿着轨道16运动时沿着导轨10的长度生成图像。成像摄像机20可在多个不同的方向上瞄准以查看导轨10的各个部分。例如，成像摄像机例如可如图11中所示，朝向有轨车14的中心定向，或可远离有轨车14的中心定向。也可能有包括朝向有轨车14的前端或有轨车14的后端的其它观察方向。

成像摄像机20可如图所示安装到后滚轮12的侧架42上，或可安装到前滚轮的侧架上。成像摄像机20也可安装到相对于垂直面、相对于车轮/导轨接触点、和/或相对于其它基准点形成固定参考的其它结构上。该***18A也可在一个或若干个位置处用于识别导轨10相对于滚轮12侧架42的位置。在一些实施例中，第二高速可见光成像摄像机可用于对其它导轨10成像和/或用于对沿着轨道16的其它特征进行成像。可由图3所示的成像摄像机20所获取的若干示例性图像在本文中相对于图6A-6B进行进一步描述。

在操作过程中，当有轨车14沿着轨道16运动时，***18A配置成对导轨10的连续形状进行成像和分析。变焦透镜可设置成调整视域和成像摄像机20的分辨率。在一些实施例中，***18A可用于对导轨10和/或其它轨道组件的几何形状的变化进行成像，然后其可与所检测到的其它轨道参数相结合以类似于下述文献中所述的方式来确定轨道垂直偏转、轨道模量、刚度、和/或其它参数，所述文献为美国专利第7,403,296和7,920,984号以及美国专利公开第2009/0070064、2007/0214892和2009/0056454号。例如在一个实施例中，成像***18A可用于校正或补偿导轨10中的任何几何形状变化，且可与诸如轨道垂直偏转等其它导轨参数相结合来实时确定在导轨10中是否存在任何缺陷。与其它***相比，***18A易于安装，不需要对有轨车14进行显著修改或大量辅助设备，且不具有活动件。

在一些实施例中，***18A采用机器视觉技术来在每幅图像中识别导轨10的位置，然后处理测量结果以便判断导轨10的几何形状。在一些实施例中，评估单元28包括图像处理器，该图像处理器接收摄像机图像，并从这些图像确定与导轨10和/或其它轨道组件相关联的位置、形状、尺寸、曲率和/或其它参数。评估单元28例如可包括具有图像处理、数据计算和数据存储功能的计算机（例如，笔记本电脑或台式计算机），所述计算机位于有轨车14内，并通过有线或无线连接而连接到每个成像摄像机20。在一些实施例中，评估单元28耦联到远程装置38，所述远程装置38以无线方式接收来自每个成像摄像机20的摄像机图像，并执行除了评估单元28之外的或代替评估单元28的各种图像处理任务。例如在一些实施例中，远程装置38包括具有图像处理和数据计算功能的单独图像处理站以实时分析来自一个或多个成像摄像机的摄像机图像。在一些实施例中，可将来自每个成像摄像机的数据通过互联网或内联网或卫星或蜂窝连接实时地从机载计算机下载和上传到远程服务器。可以使用诸如全球定位***（GPS）单元或里程表等其它组件跟踪有轨车14沿着轨道16的位置。

图4是示出用于对沿着导轨10的导轨垂直偏转进行成像和测量的图2所示成像***18的另一个示例性实施例的示意图。在图4所示的***18B中，两个成像摄像机20、22耦联到有轨车滚轮12的侧架42上，其中第一成像摄像机20沿着视线46a在向前的方向上瞄准以便查看有轨车14即将通过的轨道16的部分，以及第二成像摄像机22沿着视线46b朝向有轨车14后部瞄准以便查看有轨车14刚刚通过的轨道16的部分。每个成像摄像机20、22包括高速可见光摄像机，且配置成当有轨车14沿着轨道16运动时对导轨10的连续形状进行成像和分析。使用多个成像摄像机20、22使得整个偏转区（basin）能够得以识别，且在一些实施例中可用于校正由山丘、山谷或其它地理特征所导致的轨道几何形状中的变化。

图5是示出用于对导轨的几何形状进行成像和测量的示例性方法48的流程图。方法48通常会于框50开始，其中将至少一个成像摄像机附接到有轨车或轨道施载车辆的侧架上。例如在某些实施例中，两个成像摄像机可耦联到单个有轨车滚轮上以便获取轨道的每个导轨的图像。例如在一个实施例中，位于滚轮第一侧架上的第一成像摄像机可用于对第一（例如，左侧）导轨进行成像，以及位于另一侧架（位于滚轮相对侧上）上的第二成像摄像机可用于对第二（例如，右侧）导轨进行成像。多个成像摄像机可耦联到每个侧架上以便允许在向前和向后的两个方向上成像，或用于对每根导轨进行立体成像。

一旦连接到有轨车，当有轨车沿着轨道运动时，则每个成像摄像机可负责连续或间歇地获取导轨的图像（框52）。在本文中进一步示出相对于图6A可获取的导轨示例性图像并进行描述。评估单元从所获取的图像采用机器视觉技术以便检测导轨在每一幅所获取图像内的位置（框54）。

可以采用许多不同类型的机器视觉技术来检测导轨位置，包括但不限于边缘检测和/或特征识别方法。例如如果采用单个成像摄像机，则可使用边缘检测方法来检查像素组的特征，诸如每个像素以及周围像素的强度和/或颜色。例如在一种方法中，可以测量一个组内的每个像素的强度。然后从这些测量结果来确定这些像素的最大和最小强度。如果该组的最大和最小像素强度之间的差异大于阈值，这表明图像中发生变化，并将当前处于评估阶段的像素赋值为1。如果最大和最小像素之间的差异小于阈值，则将当前像素赋值为零。然后在所有或部分图像内重复该像素评估过程，得到图像发生变化的区域或边缘。在一些实施例中，该技术可用于识别导轨边缘，从而在图像中识别导轨倾斜度。

可用于检测导轨位置的另一项机器视觉技术包括使用颜色或其它图像特征来检测斑点或识别特征或将图像中的诸如导轨或结构测量光等的像素分类。如果使用两个成像摄像机，也可以采用使用边缘检测或特征识别方法的立体成像技术。本文中相对于图10和图11A-11B进一步描述适于对导轨位置进行立体成像和测量的示例性视觉***和技术。

如图5中进一步所示，评估单元也可配置成识别和测量在图像内远离导轨预期位置的导轨位置变化（框56）。在某些实施例中，如本文中进一步所述，评估单元配置成在图像内的导轨位置上叠加直的基准线，并从该基准线来测量在图像内的导轨垂直偏转。评估单元还可利用轨道中的任何自然拐弯或车轮相对于轨道中心线的任何横向移动来补偿测量结果。在本文中相对于图7-9进一步论述结构测量光的实例，其可用作识别和测量在图像内远离导轨预期位置的导轨位置变化的过程的一部分。

可利用附加技术来相对于现实世界中的真实测量结果校准摄像机图像。作为实例，可将已知对象放置于沿着偏转导轨的视野内，并且可用诸如GPS或检查员的***或标尺等其它技术来测量导轨形状。此外，有轨车可移动到轨道的非常坚硬的部段上，诸如车挡混凝土上方的平板式轨道或轨道，并且相对直的轨道形状可用于进行校准。

方法48可进一步包括使用通过成像***所获得的测量结果来确定在沿着导轨的每个位置处的轨道垂直偏转（框58）。在一些实施例中，所测得的轨道垂直偏转测量结果可用于进一步确定与沿着轨道的每一测量点相关联的轨道模量（框60），其可用于确定轨道的部分是否可能需要维护。在一些实施例中，这些测量结果也可用于确定是否存在任何可能需要对导轨立即维修的损坏。成像***还可用于测量轨道结构的质量，并可用于识别其它问题，诸如在接合处中存在破碎的轨枕或丢失的螺栓、或可用于检测在轨道上是否存在诸如遗留的会损坏轨道的自然碎片或器械等异物。

在一些实施例中，轨道垂直偏转的测量结果也可与轨道几何形状的其它测量结果和/或轨道质量结合以便生成轨道质量的新度量。可进行的其它测量实例包括轨距、倾斜度、中线偏移、终线偏移、纵向导轨应力测量、轨距约束测量、车辆轨道相互作用的测量或其它基于加速度的测量。

图6A-6B为若干示出从成像摄像机20所获取的样本图像的视图。例如，所述图像可以代表用作图5所示方法48的一部分的若干图像，以便使用图3所示的***18A来确定导轨的几何形状。

图6A是从安装到图2中所示侧架42上的成像摄像机20所获取的示例性图像42。如从图像42可见，成像摄像机安装到侧架42上，使得摄像机的视域向前，并朝向沿着基本上平行于导轨10的视线朝向导轨10定向。

图6B是示出自成像摄像机20的可用作图像处理算法或程序的一部分的另一示例性图像64。如图6B中所示，单条直的基准线66可以添加到或叠加到图像64上以便示出导轨10在有轨车的重量下如何偏转。如果导轨10极其坚硬并完全笔直，则导轨10将在图像64上呈现为直线，且将与基准线66基本上共线。然而，如在图6B中图像64中可见，有轨车的重量会导致导轨10偏转，使得导轨10从所叠加的基准线66的直线路径偏离。

在摄像机图像44的右下部中所示的车轮/导轨接触点48在图像44中不会运动太多。其部分原因在于成像摄像机被固定到滚轮侧架42上，所述滚轮侧架42基本上是刚性的且相对于车轮44固定，并且当有轨车14沿着轨道运动时偏转并不明显。相比较而言，导轨10的更加远离成像摄像机的部分会由于轨道16中的转弯或轮副相对于轨道16的中心线横向运动而明显运动。在图像处理过程中，使用数学方法将导轨10的这些“刚体(rigidbody)”运动从导轨10的评估形状中除去。从而从图像中提取出导轨10的曲率。

在一些实施例中，机器视觉技术可通过比较在视域内的基准线66相对于导轨10的位置或位置变化来判定导轨10的形状并评估导轨10的偏转。在一些实施例中，可以同时使用多个摄像机来识别导轨10的形状。例如，多个成像摄像机可用于立体视觉，或每个成像摄像机可具有不同的光谱（或其它灵敏度）响应以便用于识别导轨10的形状。

图7是用于使用结构测量光对导轨10的导轨垂直偏转进行成像和测量的示例性视觉***70的示意图。类似于图3的实施例，***70包括刚性地安装到有轨车滚轮12的侧架42上或安装于其内的一个或多个成像摄像机20。成像摄像机20例如可包括高速可见光摄像机，所述高速可见光摄像机配置成当有轨车14沿着轨道16运动时对导轨10的连续形状进行成像和分析。在图7的实施例中，***70还包括一系列线性激光器72，每个线性激光器在成像摄像机20视域内的位置处将相应的基准线74发射到导轨10上。在某些实施例中，激光器72通过机身安装的梁76而耦联到有轨车14上且配置成激光线74定向跨过导轨10的横向轴线。激光器72和成像摄像机20安装成使得每个摄像机20和激光器72之间的距离基本恒定。在由评估单元28进行图像处理的过程中，激光线74用作结构光以协助检测导轨10的几何形状变化。为了允许激光线74进行检测，成像摄像机20配置成在与激光器72所提供激光线74的频率范围重叠的频率范围内进行成像。虽然在图7的实施例中示出线性激光器74，但是也可以使用其它形式的结构光，诸如点状激光、多光谱光线以及其它光。

成像摄像机20和线性激光器74可相互组合使用，或者可配置成彼此独立地起作用。例如，在白天可使用从成像摄像机获取的原始图像（例如，图6A中的图像64），而在夜间或在低照度条件下可使用经由线性激光器72所获得的结构光。在其它实施例中，结构光可用于在沿着导轨10的若干离散位置处更好地识别导轨10相对于侧架42的位置。

图8是从成像摄像机所获取的示例性图像78，其中结构光80（例如，来自图7中所示的激光束74）在导轨10上可见。评估单元从图8中所示的图像78可在激光束74在导轨10的顶部82和/或其它部分上进行反射的部段上进行检测和放大。激光束74的存在使得评估单元能够更容易地识别导轨10的形状。例如，借助于扫描通过在图像78的每条水平线上的所有像素以及定位表示激光线74位置的像素强度峰值或颜色，评估单元可检测激光束74。

由于成像摄像机固定在滚轮侧架上，在摄像机图像78的右下部中所示的车轮/轨导轨触点68在图像78中不会运动太多。然而，导轨10的更加远离成像摄像机的位置会由于轨道16的转弯或轮副相对于轨道中心线横向运动而明显运动。使用数学方法将导轨的这些“刚体”运动从导轨10的形状中除去，且可提取导轨10的曲率。

可对图像78进行处理以便隔离投射到导轨10表面上的结构光（例如激光线74）。图9A-9C中示出隔离投射到导轨10上的结构光80的摄像机图像84的若干示例性视图。

机器视觉技术可用于基于结构光80的颜色、强度、和/或其它因素来从图像84提取特征。在一个示例性实施例中，成像摄像机上的光学滤光器与光束74的波长相匹配，使得评估单元增加结构光80相对于图像其余部分的强度。在一些实施例中，成像摄像机使用结构光80来更好地识别导轨10相对于侧架的位置。例如，图9A的图像84中示出五束结构光74，但是，在其它实施例中可以使用更多或更少的数量。

一旦在图像中识别激光线74，导轨表面顶部的角落86（如由点表示）可被识别为导轨轨头中的中断。图9B中示出其实例，其中，点86已叠加到由激光线74所确定的导轨10顶部的角落或边缘上。也可以在图像84中识别导轨的其它特征（例如，基部角落、轨腹等）以便评估导轨的整体形状。

从在导轨10上所识别的角落位置，例如，通过连接点86的所有中点可以识别导轨10的中心线。这可从图9C的图像84中看出，其中在点86之间绘制横向线88，以便每个相应的激光线72叠加到导轨10上。

最后，使用数学方法可以评估导轨的垂直偏转和/或与导轨形状有关的其它参数，诸如斜角或轨距约束。例如，图9D示出如何将导轨10顶部的中心线的形状与连接每一条横向线88中点86的直线90相比较来评估导轨垂直偏转和/或偏转区的形状。

图10是用于对沿着导轨的导轨垂直偏转进行立体成像和测量的示例性视觉***92的示意图。在图10所示的实施例中，***92包括两个或两个以上的成像摄像机20、22，其刚性地安装于有轨车滚轮12的侧架42上或其内，使得摄像机20、22相对于接触导轨10的车轮44保持在固定的位置。侧架42例如可包括将滚轮12的轴连接到一起的刚性结构构件。

在某些实施例中，且如图所示，***92包括第一成像摄像机20和第二成像摄像机22，所述第一成像摄像机20沿着第一条视线94b在导轨10上（例如导轨轨头）定向，所述第二成像摄像机22与第一成像摄像机20间隔开且沿着第二条视线94b定向到导轨10上。如图所示，视线94a、94b可相对于彼此或相对于诸如有轨车14中心线的另一条基准线不平行或平行。

每个成像摄像机20、22包括高速可见光摄像机，且配置成当有轨车14沿着轨道16运动时对导轨10的连续形状进行成像和分析。成像摄像机20、22例如可包括高速可见光摄像机，该高速可见光摄像机以每秒120帧的帧速对图像取样。尽管为了说明目的在图10中示出单独的成像摄像机20、22，但是在其它实施例中可以使用包括两个或两个以上成像元件的单个成像装置来对导轨10进行立体成像。也可以使用其它类型的成像装置。

***92安装简单，不需要对有轨车14进行显著修改，且不具有活动件。***92也可用于确定导轨10在一个或多个位置处相对于滚轮12侧架42的位置。在一些实施例中，由每个成像摄像机20、22所获取的图像可由评估单元28来分析以便确定当有轨车14沿着轨道16运动时导轨10的形状。例如在某些实施例中，评估单元28配置成评估从每个成像摄像机20、22所接收到的图像，以便检测导轨10在每幅图像内的位置，以及基于每幅图像内特征的比较，识别导轨10和/或其它轨道组件的几何形状的任何变化。在一些实施例中，***92可用于对导轨10和/或其它轨道组件的几何形状的变化进行成像，然后其可与所检测的其它轨道参数结合来测量导轨垂直偏转、轨道模量、刚度和/或其它参数。例如在一个实施例中，***92可用于校正或补偿导轨10中的任何几何形状变化，并可与诸如轨道垂直偏转等其它导轨参数结合以便实时确定导轨中是否存在任何缺陷。

图11A和图11B是示出分别从图10的成像摄像机20和22所获取的导轨10的样本图像98、100的视图。在图11A中所示的第一图像98中，第一成像摄像机20捕捉图像，该图像可用于通常的立体可视化以便检测导轨10相对于侧架的位置。在图11B中所示的第二图像100中，所述第二成像摄像机22以不同于所述第一成像摄像机20的角度获取图像。在一些实施例中，以及如图11B中所示，所述第二成像摄像机22沿着比所述第一成像摄像机20更垂直（即向下）定向的视线获取图像，从而能够确定导轨10的横向运动。在一些实施例中，诸如一束直的基准线或多束激光束等结构测量光也可投射到导轨10上以便协助检测导轨10中的几何形状变化。

立体视觉算法可用于识别导轨10相对于视觉成像***的位置。如从图11A和11B中均可看出，示出沿着导轨10的两个样本位置100、102，并可分别使用诸如圆形和星形等图标来在图像98、100上进行标记。在一些实施例中，使用结构测量光来识别位置100、102。例如，这些位置100、102的位置可相对于侧架进行识别，然后可在空间中连接两个位置来指示导轨10相对于侧架的定向。

立体视觉算法可用于识别在每幅单独的图像98、100上的特定位置或特征，包括但不限于斑点检测、边缘检测、特征检测或其它合适的技术。相应的算法可用于在每幅图像98、100中定位各自的特征。然后，可以使用诸如三角测量等数学方法来识别该特征相对于视觉成像***的位置。已知的校准技术可用于确定摄像机的几何形状和光学性质。

通过本文所述的任何***所获取的数据可与其它轨道参数结合以便测量导轨垂直偏转、轨道模量、刚度、和/或其它参数。来自位置识别器24的全球位置数据可用于与从沿着导轨10特定位置的图像所获得的偏转测量相关联并得出其趋势。在一些实施例中，***92配置成得出该数据的趋势以便生成在一段时间内沿着导轨的全部或部分的轨道垂直偏转和/或轨道模量评估结果。

在一些实施例中，该***可用于测量在一段时间内的轨道性能以便预测未来的轨道行为。例如可以在数月或数年的一段时间内获得测量结果且存储于存储器中以供后续分析。基于这些测定结构，可通过评估单元或其它装置（例如，远程装置）来进行分析以便测量轨道性能的趋势。例如在一些实施例中，在第一时间下进行的测量以及在第二时间下进行的测量可用于预测在沿着导轨的特定位置或多个位置处的一个或多个未来的轨道性能。为了进行趋势分析的目的，可在轨道的较短部段内进行相对比较。例如，在一些实施例中，可进行相对的比较以便相对于在较早时间下在同一轨道位置处进行的前一测量来估算测量结果。

互相关函数可用于在数学上量化位置偏移，以便获得在一段轨道距离内的平均值。互相关是用于估计两组测量结果之间相关程度的一种方法，并在美国专利第7,920,984号中有进一步的描述。直线或其它曲线可拟合到所收集的趋势数据上以便对未来的轨道性能进行预测。所收集的数据可来自第一次测量和第二次测量，或可来自任意次的测量。在一些实施例中，可进行趋势分析来预测轨道性能在未来的什么时间会超过可接受参数的范围，从而需要维护或更换。

图12是用于使用本文所述的任何视觉***得出垂直轨道模量趋势（trending）的示例性方法106的流程图。例如方法106可表示用于使用图10的立体成像***92得出垂直轨道模量趋势的示例性方法。本文所述的其它***或***组合也可用于得出垂直轨道模量的趋势。

如图12中所示，方法通常会于框108开始，其中收集沿着铁路轨道的一部分所测得的第一组垂直偏转数据。在一些实施例中，垂直偏转数据由一个或多个成像摄像机收集且由评估单元进行分析，所述评估单元配置成检测和测量结构中的各种几何偏转。在一些实施例中，结构测量光和/或基准线的叠加用于检测图像内的各个特征，诸如在轨道中存在任何转弯或高度变化。在某些实施例中，垂直偏转数据被存储于记录单元内和/或传输到诸如远程装置等其它装置。

如在框110处大致所示，确定第一组垂直轨道模量数据。在一些实施例中，部分地基于所测得的第一组垂直偏转数据来确定第一组垂直轨道模量数据。如前所述，可以采用多种不同的算法和方法来确定所述第一组垂直轨道模量。例如，诸如在美国专利第7,920,984号中所述，文克尔（Winkler）模型可用于基于所测得的垂直偏转数据来确定垂直轨道模量。在一些实施例中，所测得的所述第一组垂直偏转数据以及由此产生的第一组垂直轨道模量在特定的时间与特定的轨道位置相关联。因此，在框110处所确定的第一组垂直轨道模量可与在之前或之后的时间所确定的垂直轨道模量相比较。其结果是，所述第一组垂直轨道模量与之前或之后的垂直轨道模量相结合可用于改进趋势算法。

如在框112处大致所示，收集所测得的第二组垂直偏转数据。在一些实施例中，收集针对特定轨道位置所测得的第二组垂直偏转数据，所述特定轨道位置对应于与在框108处所收集的所测得的第一组垂直偏转数据相关联的相同或类似轨道位置。在一些实施例中，在测得第一组垂直偏转数据随后的时间点收集所测得的第二组垂直偏转数据，但是沿着同一个轨道位置。所测得的第二组垂直偏转数据可用于确定第二组垂直轨道模量（框114）。

如在框116处大致所示，对第一组和第二组垂直轨道模量进行分析。在一些实施例中，分析导致一种数学算法，该数学算法可以图形图表的方式表示与特定轨道位置的轨道模量相关联的趋势，其中特定轨道位置的轨道模量与第一组和第二组垂直轨道模量相关联。多组垂直轨道模量也可用于确定数学算法。例如，三组或更多组垂直轨道模量可用于改进数学算法，导致更高阶算法和潜在的更接近的拟合曲线。

在一些实施例中，第一组和第二组垂直轨道模量的分析包括补偿位置偏移。例如，与每组所收集到的数据相关联的位置精度可允许针对特定位置的所记录数据之间的差异。该差异被称为位置偏移。在一个示例性实施例中，从在数据异常值持续记录的点处所收集到的数据可识别位置偏移。例如，引桥可包括在下面的轨座急剧变化的垂直偏转测量中的定义点，导致收集数据中的定义点。例如如果轨道由松动的石头集料支撑，但引桥由诸如混凝土等压实实心支撑物支撑，则在该特定的位置处所测得的垂直偏转数据会突然发生变化。与突然变化相关联的位置将保持不变，但是由位置识别器（诸如图2的位置识别器24）所识别的位置会指示数据组之间的差异。因此，数据组之间的差异则可基于所测得的垂直偏转的突然变化发生于恒定位置处的假设来校正数据组的位置偏移。其它的方法也可用于确定位置偏移。

如在框118处大致所示，基于在框116处进行的分析来确定数据的数学趋势。在一些实施例中，基于第一组和第二组垂直轨道模量创建的数学算法用于拟合直线或曲线。所拟合的直线或曲线代表可用于预测垂直轨道模量的数学趋势。在一些实施例中，分析数学趋势以便确定为了预测垂直轨道模量在未来达到或超过预先限定阈值的预期时间。预先限定的阈值可限定于任何水平的能够使得趋势算法提供有益效果的垂直轨道模量或垂直偏转上。

在不脱离本发明范围的情况下可对所论述的示例性实施例进行各种修改和补充。例如，虽然上述实施例提及特定的特征，但是本发明的范围还包括具有不同特征组合的实施例和不包括所有所述特征的实施例。因此，本发明的范围旨在包括如落入权利要求及其所有等同物范围内的所有这些替换、修改和变型。

Claims (27)

1.适于沿铁路轨道导轨的长度对几何形状变化进行成像的视觉***，所述***包括：

至少一个适于耦联到位于导轨上的运动有轨车辆上的可见光成像摄像机，所述成像摄像机具有沿着大致平行于导轨纵向轴线的视线的视域且配置成在车辆沿着导轨运动过程中适于产生导轨连续形状图像；以及

包括图像处理器的评估单元，所述图像处理器配置成适于分析来自成像摄像机的图像以及沿着导轨长度检测导轨的一个或多个几何形状的变化。

2.根据权利要求1所述的***，其特征在于所述成像摄像机耦联到有轨车辆的侧架上，且相对于车轮与导轨的接触点基本上是刚性的。

3.根据权利要求1所述的***，其特征在于还包括：

位置识别器，所述位置识别器配置成用于获取对应有轨车辆的全球位置的全球位置数据；以及

记录单元，所述记录单元配置成存储来自评估单元和位置识别器的数据。

4.根据权利要求1所述的***，其特征在于还包括收发器，所述收发器配置成在评估单元和远程装置之间进行数据通信。

5.根据权利要求1所述的***，其特征在于还包括配置成测量光源，所述测量光源将结构光投射到导轨表面上。

6.根据权利要求4所述的***，其特征在于所述测量光源包括多个激光器，所述多个激光器配置成将多束光束的每束光束投射到沿导轨长度的不同位置处。

7.根据权利要求6所述的成像***，其特征在于述激光器通过梁耦联到有轨车辆上。

8.根据权利要求6所述的***，其特征在于每束光束跨过垂直于纵向轴线的导轨横向轴线投射。

9.根据权利要求5所述的***，其特征在于所述测量光源包括激光器，所述激光器配置成沿导轨纵向轴线的方向将激光线投射到导轨轨头上。

10.根据权利要求1所述的***，其特征在于所述评估单元配置成测量沿着导轨的垂直偏转。

11.根据权利要求10所述的***，其特征在于所述评估单元进一步配置成至少部分地基于所测量的垂直偏转来确定导轨的垂直轨道模量。

12.根据权利要求10所述的***，其特征在于还包括一种装置，所述装置用于至少部分地基于垂直偏转测量结果来得出在一段时间内的多个垂直偏转测量结果的趋势，并预测与轨道相关联的未来轨道性能。

13.根据权利要求1所述的***，其特征在于所述至少一个可见光成像摄像机包括耦联到有轨车辆侧架上的单个成像摄像机。

14.根据权利要求13所述的***，其特征在于所述成像摄像机包括向前的成像摄像机，所述向前的成像摄像机配置成对侧架前面的导轨部分进行成像。

15.根据权利要求1所述的***，其特征在于所述至少一个可见光成像摄像机包括多个成像摄像机，其中所述每个成像摄像机耦联到有轨车辆的侧架上。

16.根据权利要求15所述的***，其特征在于所述成像摄像机配置成对导轨进行立体成像。

17.根据权利要求1所述的***，其特征在于所述至少一个可见光成像摄像机包括向前的成像摄像机和向后的成像摄像机，所述向前的成像摄像机配置成对侧架前面的导轨第一部分进行成像，所述向后的成像摄像机配置成对侧架后方的导轨第二部分进行成像。

18.用于对经受施载的结构上的几何形状变化进行成像的视觉***，所述***包括：

至少一个适于相对于所述结构运动的可见光成像摄像机，所述成像摄像机配置成在一段时间内生成所述结构的多个图像；

包括图像处理器的评估单元，所述图像处理器配置成用于分析来自成像摄像机的图像以及在所述结构上的多个不同位置处测量所述结构中的垂直偏转；以及

一种装置，其用于得出在一段时间内的垂直偏转测量结果的趋势，并预测结构的未来性能。

19.一种用于分析铁路轨道导轨的几何形状的方法，所述方法包括：

从耦联到运动的有轨车辆上的至少一个可见光成像摄像机获取多个图像，所述成像摄像机具有沿着大致平行于导轨纵向轴线的视线的视域；

检测导轨在每幅所获取图像内的位置；

识别和测量每幅图像内的远离导轨预期位置或形状的导轨位置或形状中的变化；以及

确定在沿导轨的多个不同位置处的轨道垂直偏转数据。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于识别和测量远离预期位置或形状的导轨位置或形状中的变化包括将结构测量光投射到导轨表面上，以及使用测量光来测量图像内的导轨垂直偏转。

21.根据权利要求19所述的方法，其特征在于识别和测量远离导轨预期位置或形状的导轨位置或形状中的变化包括将一条直的基准线叠加到图像内的导轨顶表面上以及使用基准线来测量导轨垂直偏转。

22.根据权利要求19所述的方法，其特征在于识别和测量每幅图像内的远离导轨预期位置或形状的导轨位置或形状中的变化包括在沿着导轨长度的多个不同位置处将多束光束叠加到导轨的横向轴线上。

23.根据权利要求22所述的方法，其特征在于识别和测量每幅图像内的远离导轨预期位置或形状的导轨位置或形状中的变化包括评估图像内的导轨形状。

24.根据权利要求23所述的方法，其特征在于确定轨道垂直偏转数据包括将有轨车辆的一个或多个刚体运动从导轨的评估形状中除去。

25.根据权利要求22所述的方法，其特征在于所述导轨包括轨头，所述轨头具有带有角落或边缘的顶表面，并且其中评估每幅图像内的导轨形状包括：

识别图像内的导轨顶表面的角落或边缘；

识别角落或边缘的中点，以及针对叠加到导轨上的每束相应光束而沿着导轨长度的预期位置叠加横向线；

将导轨顶部的中心线偏移相对于连接每条横向线中点的直的基准线进行比较；以及

基于直的基准线与中心线的比较评估导轨垂直偏转和/或导轨偏转区的形状。

26.根据权利要求19所述的方法，其特征在于还包括至少部分地基于轨道垂直偏转数据来确定导轨的垂直轨道模量。

27.根据权利要求19所述的方法，其特征性在于还包括得出在一段时间内的多个垂直偏转测量结果的趋势，并预测与轨道相关联的未来轨道性能。

Images