CN107436127A - 一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及方法 - Google Patents

一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107436127A
CN107436127A CN201710811603.3A CN201710811603A CN107436127A CN 107436127 A CN107436127 A CN 107436127A CN 201710811603 A CN201710811603 A CN 201710811603A CN 107436127 A CN107436127 A CN 107436127A
Authority
CN
China
Prior art keywords
laser
image
center
interior space
pixel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710811603.3A
Other languages
English (en)
Inventor
王镛
赵天歌
韦子先
李子晗
蒋忍
何平安
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201710811603.3A priority Critical patent/CN107436127A/zh
Publication of CN107436127A publication Critical patent/CN107436127A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及方法，装置包括激光平面发生器、工业相机、正方形结构钢架、单板计算机、可充电电源、支架和手推车，12台工业相机相互间隔30度排列一周安装在正方形结构钢架上，正方形结构钢架装在手推车侧面，手推车从下往上依次与可充电电源和单板计算机相连，支架分别与激光平面发生器、正方形结构钢架相连；方法包括：（1）腔体内部构建激光平面，激光平面投射形成激光条纹；（2）工业相机获得包含激光条纹的图像；（3）对图像进行计算分析，实现对空间内部形体的测量，本装置及方法结构简单、使用方便，可对空间内部结构尺寸进行高精度测量，并可应用于轨道列车等大型腔体结构的测量。

Description

一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及 方法
技术领域
本发明涉及视觉检测领域，尤其涉及一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，还涉及尤其涉及一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法，该装置和方法特别适用于轨道列车内部空间尺寸的测量。
背景技术
现有的车辆生产使用的焊接、冲压等工艺，会导致最终的产品产生加工误差，装配过程也会引入装配误差。由于车体往往有着复杂的形状和结构，对其尺寸的测量因此也就特别困难。
目前，大范围的工业测量一般都采用在测量物件上贴标志物的摄影测量方法，但是当要测量的物件数量较多或体型较大时时，该方法就显得比较繁琐，效率低下。而且这些***构造都非常复杂，生产和维护成本高。因此，车体内部空间尺寸的高精度测量研究有着重要的意义。
国内外对车身测量和检测的研究主要集中在汽车车身方面，对于轨道列车的车体空间尺寸检测鲜有涉及。
在汽车车身结构尺寸的测量方面，目前，国外主要采用的是视觉检测技术，这项技术来源于机器视觉。机器视觉即通过分析获取的图像，得到描述一个景物或控制某种动作的数据。在现代工业自动化生产过程中，机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术，汽车工业发达国家已将此技术用于汽车车身的检测和加工控制领域。“视觉检测”作为机器视觉的一个应用概念，其内容不仅在于视觉感知、知识利用和模式识别等，更着重于空间几何尺寸的精确检测和定位。基于机器视觉方法的检测***，是指利用CCD或者CMOS摄像机作为图像传感器，综合运用图像处理、精密测量等技术进行非接触二维或者三维坐标测量的检测***。
对于轨道车辆的内部测量，国内相关的研究仍处于起步阶段，将智能扫描测量应用于轨道车辆车体生产中的报道也鲜有耳闻。
发明内容
本发明的目的是在于提供了一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，主要解决了传统的腔体内部空间尺寸测量方法步骤繁琐、效率低下、应用面窄、误差大等问题，其优点是装置结构简单，使用方便。
本发明的另一个目的是在于提供了一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的方法，其优点是可以对于空间内部结构尺寸进行高精度测量并可以应用于轨道列车等大型腔体结构的测量。
为了实现上述的目的，本发明采用以下技术方案：
一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，它包括激光平面发生器、CMOS工业相机、正方形结构钢架、单板计算机、可充电电源、支架和手推车，其特征在于，12台CMOS工业相机相互间隔30度排列一周安装在正方形结构钢架上，正方形结构钢架装在手推车侧面，手推车从下往上依次与可充电电源和单板计算机相连，支架分别与激光平面发生器、正方形结构钢架相连。
所述的支架的方向与手推车的方向平行。
所述的激光平面发生器由90度锥角锥形反射镜和激光器组成。
所述的激光平面发生器形成的激光平面投射在空腔内壁上。
所述的手推车为两轮或三轮或四轮。
一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的方法，其步骤为：
(1)在腔体内部构建激光平面，激光平面投射在空腔内壁形成激光条纹；
(2)利用搭载于测量装置上的CMOS工业相机获得包含激光条纹的图像；
(3)对图像进行计算分析，实现对空间内部形体的测量。
其中，对步骤(3)进行进一步阐述，该步骤分为如下几个部分：
A.对整个测量***进行标定，以已知截面作为标定基准，确定各个相机的内部参数和外部参数，并确定各相机之间的相互位置关系，该步骤的目的是使12台相机获取的图像相互联系；
B.图像滤波：采用中值滤波法，把数字图像中一点的灰度值用该点的周围各点的灰度值的中值代替，具体即采用3×3(像素点)的中值滤波窗口，将中心像素点灰度值取为9个像素点中值，该方法在滤除噪声的同时能良好的保持条纹图像边缘细节；
C.图像分割：使用阈值分割法，先设定一个阈值T，滤去灰度值小于T并保留大于T的像素点，该步骤的目的是进一步滤去噪声；
D.激光条纹中心位置的提取：初步滤去噪声后，使用改进的条纹自适应中心迭代提取算法提取激光条纹中心；
E.获得激光条纹中心后，激光光条上各点对应空腔内部各点，而激光光条上各点又对应了相机所获取的图像上的各个像素点，因此在获取了图像中的激光条纹中心后，经过激光三角测量原理可测量出空腔内部各点位置；
F.依次获得激光投影轮廓线上各点的高差数据，即可得到整个车体截面内的截面轮廓信息。
上述步骤D中，条纹中心的提取步骤如下：
a.粗略定位条纹中心(将中心定位到各像素点)，先利用激光条纹灰度值在图像上呈高斯分布的特性，对灰度值的导数进行符号判断，在变号处即获得粗略的条纹中心(之后进一步定位中心，实现亚像素级精度定位)；
b.激光条纹有效区域分割，计算a步骤中计算出的当前列粗略条纹中心上下20个像素范围内的像素点灰度值的平均值Gaver，并计算该范围内灰度值小于Gaver的像素点灰度值的平均值Gth，以Gth为条纹边界阈值将灰度值大于Gth的像素点分割出来，即为条纹区域；
c.利用幂次变换和高斯曲线拟合的自适应迭代算法最终确定激光条纹中心，即在分割出来的条纹区域每一列进行幂次变换和高斯曲线拟合来精确提取条纹的中心位置，幂次变换的公式为s＝crγ(其中，s为变换后的灰度值，c为系数，r为初始灰度值，γ为拉伸比例)，当幂次γ<1时会对图像高灰度值的宽范围进行压缩，因此通过不断减小幂γ的值能够提高高斯曲线拟合的精度，从而逼近真实的中心位置，其算法如下：
<1>当γ＝γi(γ0＝1)，对条纹区域内的像素点幂次变换后进行高斯曲线拟合，取极值点的位置作为条纹中心Ci；
<2>令γi+1＝γi/2，对条纹区域内的像素点幂次变换后进行高斯曲线拟合，取极值点的位置作为条纹中心Ci+1(该步骤即减小幂γ的值从而提高高斯曲线拟合的精度)；
<3>若|Ci+1-Ci|<ξ(ξ为设定的误差值)，算法结束，取当前列的条纹中心Cj＝(Ci+1+Ci)/2，反之令i＝i+1(初始i＝0)，返回步骤<1>继续。
上述步骤E中的三角测量原理如下：激光切面与车体内壁相交于参考测量基准O点，并使O点在相机的光轴上。当车体在高度方向有位移量z(即实际物点与基准平面的偏差)时，O点或上或下，则在图像上成像有对应偏差x′，通过图像处理，提取出这一偏差x′，即可计算出O点的高度偏差z，具体如图5所示。
现有技术在测量空间形体时，必须先将标志物贴于被测物件上，该方式步骤繁琐，工作量大，误差大，且易受被测表面的材料及粗糙度、人是否可接近等因素影响；上述技术通过非接触式测量，克服了现有技术的关键瓶颈，并大大提高了工作效率，实现了快速，高精度的测量。
与现有技术相比较，本发明的有益效果是：
1、利用列车生产过程中现有的轨道架设本测量***，利用手推车的行进获得连续的车体内部的尺寸数据；
2、由于激光的稳定性、准直性，且算法实现了激光中心的亚像素级定位，该方法能对腔体内部结构细节实现高精度测量；
3、避免了传统测量设备需要粘贴标识物的繁琐过程，利用激光平面作为参照物进行高效便捷的测量。
附图说明
图1为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置的主视图；
图2为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置的侧视图；
图3为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置的激光平面发生器；
图4为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法的步骤3中的中值滤波法(实现图像的初步滤波，滤除噪声改善图像质量)；
图5为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法的步骤3中的自适应迭代算法(实现激光条纹中心的亚像素级精确定位)；
图6为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法的步骤3中的激光三角测量原理(建立图像中激光中心偏移长度与实际物点偏移高度的代数关系)；
图7为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法的的实施例2中待处理图像；
图8为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法的实施例2中图像各像素点灰度值(局部)；
图9为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法的实施例2中经预处理后图像；
图10为一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量方法的实施例2中计算出的工作截面中各点与基准点高度差(局部)。
其中，1为激光平面发生器(包括激光器10和90度锥角锥形反射镜11)，2为激光平面，3为空腔内壁，4为CMOS工业相机(BFLY-PGE-13E4C-CS)，5为正方形结构钢架，6为单板计算机(普通)，7为可充电电源(普通)，8为支架，9为手推车(普通)，10为激光器(市场购置或任意型号，激光器的参数：波长635nm，功率20mW)，11为90度锥角锥形反射镜。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步说明。
实施例1：
一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，它包括激光平面发生器1、CMOS工业相机4、正方形结构钢架5、单板计算机6、可充电电源7、支架8和手推车9，12台CMOS工业相机4相互间隔30度排列一周安装在正方形结构钢架5上，正方形结构钢架5装在手推车9侧面，手推车9从下往上依次与可充电电源7和单板计算机6相连，支架8分别与激光平面发生器1、正方形结构钢架5相连。
所述的支架8的方向与手推车9的方向平行。
所述的CMOS工业相机4型号为BFLY-PGE-13E4C-CS，美国灰点公司生产。
所述的激光平面发生器1包括90度锥角锥形反射镜11和激光器10，所述的激光器10为半导体激光器组件，波长635nm，功率20mW。
所述的激光平面发生器1形成的激光平面2投射在空腔内壁3上。
所述的手推车9为两轮或三轮或四轮。
该装置能实现将大型腔体内部结构信息转换为图像信息，使腔体内部空间结构的快速、非接触式测量成为可能。
实施例2：
一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的方法，其步骤为：
(1)在腔体内部构建激光平面2，激光平面2投射在空腔内壁3形成激光条纹；
(2)利用搭载于测量装置上的工业相机4获得包含激光条纹的图像；
(3)对图像进行计算分析，实现对空间内部形体的测量。
搭建如实施例1所述的高精度测量装置，激光平面发生器1由支架8固定在手推车9的正前方，形成垂直于手推车9前进方向的激光平面2，该激光平面2与空腔内壁3会形成一条封闭的激光条纹，12台CMOS工业相机4全方位对激光条纹进行拍摄并获取图像如图6；获得的图像数据如图7经过滤波去噪等预处理后如图8(并设阈值T为200)，采用基于幂次变换和曲线拟合的自适应迭代算法提取激光线图像的中心，利用激光三角测量原理、多图像传感器联合测量的视觉测量方法，与标准内截面图像位置进行比较，得到车体内截面上对应点的高度差如图9(整个图像处理的过程均在手推车后置的单板计算机6中完成)；并借助于手推车9在轨道上的纵向移动，获取整个车体内壁起伏分布的数据；用matlab编写软件，并以图形图像的方式实现车体内壁数据的可视化显示。
该方法避免了传统测量设备需要粘贴标识物的繁琐过程，利用激光平面作为参照物进行高效便捷的测量，实现了腔体内部空间结构的快速、非接触式测量；另外由于激光的稳定性、准直性，且算法实现了激光中心的亚像素级定位，该方法能对腔体内部结构细节实现高精度测量。

Claims (7)

1.一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，它包括激光平面发生器(1)、工业相机(4)、正方形结构钢架(5)、单板计算机(6)、可充电电源(7)、支架(8)和手推车(9)，其特征在于：12台工业相机(4)相互间隔30度排列一周安装在正方形结构钢架(5)上，正方形结构钢架(5)装在手推车(9)侧面，手推车(9)从下往上依次与可充电电源(7)和单板计算机(6)相连，支架(8)分别与激光平面发生器(1)、正方形结构钢架(5)相连。
2.如权利要求1所述的一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，其特征在于：所述的支架(8)的方向与手推车(9)的方向平行。
3.如权利要求1所述的一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，其特征在于：所述的激光平面发生器(1)包括激光器(10)和90度锥角锥形反射镜(11)；所述的激光平面发生器(1)形成的激光平面(2)投射在空腔内壁(3)上。
4.如权利要求1所述的一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置，其特征在于：所述的手推车(9)为两轮或三轮或四轮。
5.一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的方法，其特征在于，其步骤是：
(1)在腔体内部构建激光平面(2)，激光平面(2)投射在空腔内壁(3)形成激光条纹；
(2)利用搭载于测量装置上的工业相机(4)获得包含激光条纹的图像；
(3)对图像进行计算分析，实现对空间内部形体的测量。
6.如权利要求5所述的一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的方法，其特征在于，所述的步骤(3)对图像的计算步骤为：
A.对整个测量***进行标定，以已知截面作为标定基准，确定各工业相机(4)的内部参数和外部参数，并确定各工业相机(4)之间的相互位置关系，该步骤的目的是使12台工业相机(4)获取的图像相互联系；
B.图像滤波：采用中值滤波法，把数字图像中灰度值用该点的周围各点的灰度值的中值代替，采用3×3的中值滤波窗口，将中心像素点灰度值取为9个像素点中值，在滤除噪声的同时条纹图像边缘细节；
C.图像分割：使用阈值分割法，先设定一个阈值T，滤去灰度值小于T并保留大于T的像素点，该步骤进一步滤去噪声；
D.激光条纹中心位置的提取：初步滤去噪声后，使用改进的条纹自适应中心迭代提取算法提取条纹中心；
E.获得激光条纹中心后，激光光条上各点对应空腔内部各点，激光光条上各点又对应了工业相机(4)所获取的图像上的各个像素点，获取图像中的激光条纹中心后，经过激光三角测量出空腔内部各点位置；
F.依次获得激光投影轮廓线上各点的高差数据，得到整个车体截面内的截面轮廓信息。
7.如权利要求6所述的一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的方法，其特征在于，所述的步骤D中，条纹中心的提取步骤如下：
a.粗略定位条纹中心，先利用激光条纹灰度值在图像上呈高斯分布的特性，对灰度值的导数进行符号判断，在变号处获得粗略的条纹中心；
b.激光条纹有效区域分割，计算当前列粗略条纹中心上下20个像素范围内的像素点灰度值的平均值Gaver，并计算该范围内灰度值小于Gaver的像素点灰度值的平均值Gth，以Gth为条纹边界阈值将灰度值大于Gth的像素点分割出来，为条纹区域；
c.利用幂次变换和高斯曲线拟合的自适应迭代算法最终确定激光条纹中心，在分割出来的条纹区域每一列进行幂次变换和高斯曲线拟合来精确提取条纹的中心位置，幂次变换的公式为s＝crγ，幂次γ<1时会对图像高灰度值的宽范围进行压缩，通过不断减小幂γ的值提高高斯曲线拟合的精度，逼近真实的中心位置，其算法如下：
<1>γ＝γi(γ0＝1)，对条纹区域内的像素点幂次变换后进行高斯曲线拟合，取极值点的位置作为条纹中心Ci；
<2>令γi+1＝γi/2，对条纹区域内的像素点幂次变换后进行高斯曲线拟合，取极值点的位置作为条纹中心Ci+1；
<3>|Ci+1-Ci|<ξ，算法结束，取当前列的条纹中心Cj＝(Ci+1+Ci)/2，反之令i＝i+1，返回步骤<1>继续。
CN201710811603.3A 2017-09-07 2017-09-07 一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及方法 Pending CN107436127A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710811603.3A CN107436127A (zh) 2017-09-07 2017-09-07 一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710811603.3A CN107436127A (zh) 2017-09-07 2017-09-07 一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107436127A true CN107436127A (zh) 2017-12-05

Family

ID=60461843

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710811603.3A Pending CN107436127A (zh) 2017-09-07 2017-09-07 一种用于轨道列车车体内部空间尺寸高精度测量的装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107436127A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110702423A (zh) * 2019-09-16 2020-01-17 南京工程学院 一种地铁车辆门***的动态平稳性分析方法及装置

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6542249B1 (en) * 1999-07-20 2003-04-01 The University Of Western Ontario Three-dimensional measurement method and apparatus
CN101187547A (zh) * 2007-12-04 2008-05-28 武汉理工大学 油罐测量装置及测量方法
CN203037249U (zh) * 2013-01-14 2013-07-03 沈阳铁路局科学技术研究所 一种高铁隧道断面积检测***
CN103217111A (zh) * 2012-11-28 2013-07-24 西南交通大学 一种非接触式接触线几何参数检测方法
CN203657757U (zh) * 2013-11-19 2014-06-18 苏州慧利仪器有限责任公司 空心圆柱内表面的光学检测装置
CN203949625U (zh) * 2014-05-16 2014-11-19 南京南车浦镇城轨车辆有限责任公司 一种基于激光测量的地铁限界检测装置
CN104657587A (zh) * 2015-01-08 2015-05-27 华中科技大学 一种激光条纹中心线的提取方法
CN104913737A (zh) * 2015-06-30 2015-09-16 长安大学 基于线激光三维测量的零部件质量检验装置及其检测方法
CN105444668A (zh) * 2014-09-19 2016-03-30 株式会社东芝 电梯井筒内部尺寸测量设备
CN106885517A (zh) * 2017-03-09 2017-06-23 北京环境特性研究所 集装箱自动检测***及方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6542249B1 (en) * 1999-07-20 2003-04-01 The University Of Western Ontario Three-dimensional measurement method and apparatus
CN101187547A (zh) * 2007-12-04 2008-05-28 武汉理工大学 油罐测量装置及测量方法
CN103217111A (zh) * 2012-11-28 2013-07-24 西南交通大学 一种非接触式接触线几何参数检测方法
CN203037249U (zh) * 2013-01-14 2013-07-03 沈阳铁路局科学技术研究所 一种高铁隧道断面积检测***
CN203657757U (zh) * 2013-11-19 2014-06-18 苏州慧利仪器有限责任公司 空心圆柱内表面的光学检测装置
CN203949625U (zh) * 2014-05-16 2014-11-19 南京南车浦镇城轨车辆有限责任公司 一种基于激光测量的地铁限界检测装置
CN105444668A (zh) * 2014-09-19 2016-03-30 株式会社东芝 电梯井筒内部尺寸测量设备
CN104657587A (zh) * 2015-01-08 2015-05-27 华中科技大学 一种激光条纹中心线的提取方法
CN104913737A (zh) * 2015-06-30 2015-09-16 长安大学 基于线激光三维测量的零部件质量检验装置及其检测方法
CN106885517A (zh) * 2017-03-09 2017-06-23 北京环境特性研究所 集装箱自动检测***及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王贤煜等: "线结构光检测车体空间尺寸的标定方法研究", 《光学与光电技术》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110702423A (zh) * 2019-09-16 2020-01-17 南京工程学院 一种地铁车辆门***的动态平稳性分析方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA3023641C (en) Object surface deformation feature extraction method based on line scanning three-dimensional point cloud
CN102749061B (zh) 基于动态模板的钢轨磨耗测量方法
US6909514B2 (en) Wheel profile inspection apparatus and method
CN102901457B (zh) 一种列车车轮直径动态测量方法及***
CN103499302A (zh) 基于结构光视觉成像***的凸轮轴直径尺寸在线测量方法
CN107301648B (zh) 基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法
CN109883336B (zh) 一种面向船舶曲面板材加工过程中的测量***及测量方法
CN105839505B (zh) 一种三维可视化的路面破损信息的检测方法及检测装置
CN106558080A (zh) 一种单目相机外参在线标定***及方法
CN106996748A (zh) 一种基于双目视觉的轮径测量方法
CN104228875A (zh) 一种城轨列车轮对尺寸在线检测方法及装置
CN106643545A (zh) 激光位移技术测量钢轨轮廓的校准方法
CN210573937U (zh) 一种辊压机辊面在线三维成像装置
CN109017867A (zh) 钢轨波磨动态测量方法
CN105783779A (zh) 基于三层匹配的钢轨轮廓实时形态识别与失真校准方法
CN115482195B (zh) 一种基于三维点云的列车部件变形检测方法
CN102914290A (zh) 地铁限界检测***及其检测方法
CN108734715B (zh) 一种自适应学习的接触网刚性导线识别方法及装置
CN107421502A (zh) 一种铁路货车限界自动化测量方法
CN110298853A (zh) 面差视觉检测方法
CN102798349A (zh) 一种基于等灰度线搜索的三维表面提取方法
CN109544607A (zh) 一种基于道路标志线的点云数据配准方法
Ran et al. High-accuracy on-site measurement of wheel tread geometric parameters by line-structured light vision sensor
CN112964195B (zh) 基于激光三角法的供电轨几何参数综合检测方法及***
CN109781023B (zh) 一种挂车轮廓尺寸测量方法、装置和***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171205

RJ01 Rejection of invention patent application after publication