CN110360947A - 一种基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，包括在检测区轨旁车辆轮廓线左右顶角线上、中部左右两侧和左右底角线上分别安装线阵相机构成上部、中部和下部的左右线阵；以列车行进方向为X轴正方向建立空间矢量测量坐标系，在X轴上设置X向标准尺；上部右线阵和左线阵其中之一在前、另一个在后，中部右线阵和左线阵其中之一在前，另一个在后，同处于前或后的两线阵在X向上坐标相同形成两个平行测量截面，两平行测量截面的X向距离为标准尺的标称值；下部的左右线阵形成的下部测量截面位于该两平行测量截面的中间位置。本发明通过标准尺可以准确计算列车的运动速度以跟踪线阵相机采样行频，可实现较高速度的不失真采样，实现准确测量。

Description

一种基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法

技术领域

本发明涉及一种基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法。

背景技术

随着国内轨道交通的迅猛发展，围绕轨道交通的各种检测技术，尤其是高速高精度的相机技术以及图像处理技术已经成为一种发展趋势。车辆轮廓尺寸与限界一直是列车安全运行的一项重要保证，最新的《地铁限界标准》CJJ/T 96-2018明确了车辆限界、隧道设备、站台、屏蔽门、纵向疏散平台和隧道建筑的限界标准及检测指标如下：

(表1)

目前，各种工业图像检测的有效性尚远未达到消费类图像识别水平。例如：采用图像拼接直接与标准图库比对产生故障判断的这个缺陷流程应用很广，但是拼接丢失了边缘域测量的最重要过程信息-图像重叠边缘域的特征轮廓点关键位置、距离、尺寸信息，而没有位置、距离、尺寸信息的标准图库是无法解决复杂的环境、运动、相机角度、距离、物象表面变化的多因素问题的。再举例说明：即使测量图片域比对标准库图片域灰度、边缘、直线的通用算法如Canny、hough算法都通过了，但两个图片中关键部件的多维度空间位置变化即变形、移位和旋转等可能无法识别(这是因为简单图像匹配会导致粗放定位达不到mm量级，而某些工业测量则必须mm级定位来测量更小的微形变或力矩的变化，例如钢轨受载荷产生的微形变)。

现阶段，图像检测理论研究与实践脱节使人工智能和大数据的应用停留在较低水平，不能满足新的地铁智能运维和CJJ/T 96-2018《地铁限界标准》要求。以下通过现场图像测量隧道设备限界的案例进行说明：在该案例中，测量传感使用六个面阵相机的检测图像拼接比对方式，由于面阵相机同步性是ms级，而运动扫描受帧率几十Hz限制，表中误差项远未达到新标准的设备限界检测误差5mm要求，同样的图像方法测量对车辆轮廓、站台等更高的误差要求(2mm)也不可能满足：

(表2)

目前，国内对于车辆轮廓尺寸测量主要采用以下两种方式：

⑴机械式测量：采用限界检查工装-限界门1进行检测，参见图1，该方法是在低速情况下对车体限界作定性测量，这是一种简单的是与否的判定检测。其存在的不足是：不能定量测量各部分具体尺寸；一套限界门只适用于一种车型；不能形成数据库，对车辆检修作业无法给出有效的指导建议；测量效率低。

⑵激光式测量：激光式测量所用的装置主要由门架、激光测距传感器、移动平台、直线导轨、精密滚珠丝杠、伺服电机组成。其存在的缺陷是：机械结构复杂，设备运行故障率高；对于不同车型需要进行繁琐的机械调整；测量效率低。

此外，在车辆架、大修进厂及静态调试阶段，也需要对车辆受电区、转向架、气动、制动和驱动电机等各部分进行位置、尺寸测量，目前大多数仍采用人工手动测量方式，工作效率低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种高效、可实现准确测量、适应各种不同车辆超限界病害测量的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法。

本发明的目的通过以下的技术措施来实现：一种基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于具体包括以下步骤：

S1、在检测区轨旁车辆轮廓线的左右顶角线上、中部左右两侧以及左右底角线上分别安装线阵相机构成上部、中部和下部的左右线阵，各线阵相机连接数据处理单元；以列车行进方向为X轴正方向建立空间矢量测量坐标系，并在X轴上设置X向标准尺；

S2、各线阵在X向上的布置：上部的右线阵和左线阵其中之一在前、另一个在后，中部的右线阵和左线阵其中之一在前，另一个在后，同处于前或后的两线阵在X向上的坐标相同从而形成两个平行的测量截面，两平行测量截面的X向距离为标准尺的标称值，即上部的左右线阵和中部的左右线阵以对角方式布置两平行测量截面；下部的左右线阵在X向上的坐标相同形成下部测量截面，该下部测量截面位于该两平行测量截面的中间位置；

S3、列车运动经过检测区，各线阵相机同步采集列车轮廓的三维特征数据并传输至数据处理单元；

S4、由数据处理单元根据标准尺计算列车的运动速度和X向像素当量，并结合列车轮廓的三维特征数据对车辆截面和运动方向的动态进行实时校正。

本发明采用的线阵相机是采用线阵图像传感器的相机。被检测的物体通常做匀速运动，利用一台或多台相机对其逐行连续扫描，以达到对其整个表面均匀检测。可以对其图像一行一行进行处理，或者对由多行组成的多线阵图像进行处理。

本发明通过标准尺可以准确计算列车的运动速度以跟踪线阵相机采样行频，即根据列车的运动速度控制线阵相机采样行频，可以实现运动速度和线阵相机采样行频相匹配，因此，本发明可实现较高速度的不失真采样，进而实现准确测量；本发明不仅硬件布置简单，数据采集和处理过程自动完成，工作效率高，而且可以适应各种不同车辆超限界病害测量尤其是走行部病害测量。

本发明上部的左右线阵对车顶轮廓线、受电区和空调、通风孔和车厢连接进行测量；中部的左右线阵对车侧轮廓线、车门、车窗、车厢连接、转向架、气动装置、车辆编号进行测量；下部的左右线阵对车底轮廓线、车底下垂物、车轮踏面和轨道几何偏移进行测量。

本发明具有以下优选实施方式：

所述标称值是200mm。

所述线阵相机为高分高速型，即分辨力大于或等于4k，采样最大行频40kHz即采样时间间隔大于或等于0.025ms。

作为本发明的一种实施方式，被测车辆截面限界中的三维特征点坐标值测量采用双目立体视觉的空间坐标测量，即上部的左右线阵组成双目准同步测量；中部的左右线阵组成双目准同步测量；同侧的上部左右线阵和中部的左右线阵分别组成准同步双目测量；下部的左右线阵组成双目同步测量。

作为本发明的另一种实施方式，被测车辆截面限界中的三维特征点坐标值采用单目视觉测量，所获得的实测轮廓与标准轮廓进行比较或由图片边缘域扩展域进行当量换算。

本发明当列车速度小于或等于57.6公里/h时，所述x向像素当量为0.4mm/pix；当列车速度大于57.6公里/h时，后线阵固定最高行频40kHz，获得实际的像素当量进行像素补偿。

作为本发明的一种优选实施方式，所述空间矢量测量坐标系以轨平面中心线为参考进行空间布置，原点位于轨平面中心线上，X轴与轨平面中心线重合，且X轴的正方向为列车的行进方向，X轴逆时针旋转90°为Y轴正方向，Y轴顺时针旋转90°为Z轴正方向。

本发明所述线阵相机对于正常车辆轮廓段采用稀疏曲线每100mm的固定间隔输出，对于异常轮廓段采用高密度曲线0.4mm间隔输出并保留图片。

本发明在检测区的入口和出口分别设置与各线阵相机相连的感测装置，用于监测列车驶入检测区开启线阵相机或者列车驶出检测区关闭线阵相机。

与现有技术相比，本发明具有如下显著的效果：

⑴本发明通过标准尺可以准确计算列车的运动速度以跟踪线阵相机采样行频，即根据列车的运动速度控制线阵相机采样行频，可以实现运动速度和线阵相机采样行频相匹配，因此，本发明可实现较高速度(57.6公里/h及以下速度)的不失真采样，进而实现准确测量，不仅可实时病害分类管理和现场图片可视化监测，准确定位便于现场确认、核查，而且可以准确测量轨道水平中心线与车辆中心线的空间移动。

⑵本发明不仅硬件(线阵相机和用于检测列车进出启动线阵相机的传感器)布置简单，数据采集和处理过程自动完成，工作效率高，而且可以适应各种不同车辆超限界病害测量尤其是走行部病害测量。

⑶本发明可跟踪微小误差和延迟会被运动方向标准尺标定并换算为像素当量补偿，由于列车是大的时间惯性***跟踪只是逼近0.4mm/pix的目标值，与目标值的误差完全由X向的标尺量度，比如计算实际像素当量为0.41mm/pix，为了不频繁调节，仅需将实际像素当量运用在计算X向的物体尺度计算即可，而无需调节行频。

⑷本发明测量轨道的沉降、偏移等动态几何参数；测量车辆的动态轴向位移、转向平衡和垂向波动；测量规程所要求的轮廓标准测点；所有影响车辆轮廓测量误差的轨道、车体运动因素将被计算与修正。

⑸本发明可实现对关键部件位置、尺寸测量解决车辆限界超限的多因素测量与识别：车辆制造公差引起上下、左右偏移或倾斜；弹簧受压引起的下沉、超量偏移或倾斜；磨耗或永久变形；左右不均匀磨耗变形；轮轨间隙及车辆各部横向间隙影响，例如中线阵测量左右轴心离轨面高度表征轮对所处的寿命周期、左右倾斜等。

附图说明

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

图1是本发明建立空间矢量测量坐标系的示意图；

图2是本发明车侧双目测量原理示意图；

图3是本发明车侧单目测量并将实测轮廓与标准轮廓进行比较的示意图；

图4是本发明像素当量维度换算示意图；

图5是本发明三维标尺用于方向线阵验证示意图。

具体实施方式

本发明一种基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，如图1所示，检测区隧道侧墙4，设置有限界检测机柜3，车辆限界线2。定义空间矢量测量坐标系：x轴指向纸面内为正方向，表示列车的行进方向；x轴逆时针旋转90°，为y轴正方向；y轴顺时针旋转90°，为z轴正方向。

若干定义：

对象轮廓：CJJ/T 96-2018《地铁限界标准》规定轮廓点在空间坐标系(以轨平面与中心线参考)的三维坐标值；并消除轨道的动态沉降、横向偏移影响。

线阵平面：线阵的长度方向(如长度8k像素)与三维坐标系的夹角；线阵中心垂直于线阵长度方向组成的平面。

对象尺寸：对象中心在三维坐标系空间准确位置；对象与周边轮廓特征参考点的相对距离；对象自身大小尺度(已经将图片像素转化为空间尺寸)。

图片边缘域：两两线阵相机采样图像边缘重叠的小区域；垂直于运动平面的两图像包含域；边缘域沿两线阵平面的延伸为扩展域。

一、构建空间矢量测量坐标系：

参见图1，作为感测装置的传感器和线阵相机的安装布置：

1、传感器安装在检测区的入口和出口，传感器和线阵相机连接，传感器感应列车进入或驶出检测区，以启动线阵相机工作或者关闭线阵相机。

在检测区轨旁车辆轮廓的左右顶角线上、中部左右两侧以及左右底角线上分别安装线阵相机构成上部、中部和下部的左右线阵，上部的左右线阵(线阵相机：4#和3#)、中部的左右线阵(线阵相机：5#和2#)和下部的左右线阵(线阵相机：6#和1#)；在空间矢量测量坐标系的X轴上设置X向标准尺(标称值200mm，采用200mm的标称值适合对车顶、车侧部件的尺寸进行描述，各线阵相机连接数据处理单元。

在本实施例中，空间矢量测量坐标系是以轨平面中心线和传感器中心为参考的空间布置x、y、z(mm)。空间矢量测量坐标系的原点位于轨平面中心线上，X轴与轨平面中心线重合(图中没有画出)，X轴指向纸面内为正方向，表示列车的行进方向；X轴逆时针旋转90°，为Y轴正方向；Y轴顺时针旋转90°，为Z轴正方向。

S2、各线阵在X向上的布置：见图1，上部的右线阵在前(由纸面向外，时间上先接受到来车信号)、左线阵在后，上部的右线阵在空间矢量测量XYZ坐标系中的坐标值分别是(-100，-3000，5800)，上部的左线阵的坐标值分别是(100，3000，5800)；中部的右线阵在后、左线阵在前，中部的右线阵坐标值分别是(100，-3000，2000)，中部的左线阵坐标值分别是(-100，3000，2000)，在本实施例中，上部的右线阵和中部的左线阵处于对角位置且它们的X轴坐标值相同构成一测量截面，而上部的左线阵和中部的右线阵处于对角位置且它们的X轴坐标值相同构成另一测量截面，两测量截面为竖向面呈平行，该两个平行测量截面的X向距离为200mm，下部的右线阵坐标值分别是(0，-3000，-100)，下部的左线阵坐标值分别是(0，3000，-100)，两线阵的X轴坐标值相同构成下部测量截面，该下部测量截面位于该两平行测量截面的中间。

线阵相机为高速高分型，例如8k、4k分辨力，且可实现连续密集采样，控制不失真采样至最高车速57.6公里/h，即X向像素当量恒为设计的0.4mm/pix；vmax＝0.4/0.025＝16mm/ms＝57.6公里/h；其中线阵采样最高频率40k；最小时间间隔为0.025ms。超过最高车速时可以获得实际的像素当量进行像素补偿。根据3～57.6公里/h对应的行频进行计算：当列车速度为3公里/h＝0.8333mm/ms，线阵相机的采样间隔Ti＝0.4/0.8333＝0.48ms；f3＝1/0.48＝2.0833kHz；当列车速度为57.6公里/时，f57.6＝40kHz，线阵相机的采样间隔T57.6＝0.025ms，调整行频的跟踪目标值是0.4mm/pix并允许比如正负0.05mm/pix误差，如此跟踪可保证测量精度而又不至于图像储存容量过大。线阵相机具有连续测量和高分高同步采样特性；可组成地对车辆轮廓矢量精确测量坐标系。

在本实施例中，上部的左右线阵：采用8k*2(即每帧2行扫描线)高速高分线阵相机，8k像素线阵相机，可兼顾大空间与小区域测量；测量像域>3m；采样最高频率40kHz和车辆轮廓截面中位分辨力为0.4mm/pix；左右线阵物象涵盖车顶轮廓面和车侧部分轮廓面；左右线阵间重叠中间区域用作测速、像素当量换算和车顶中心线校准；

中部的左右线阵：采用8k*2高速高分线阵相机；测量像域>3m；采样最高频率40kHz和车辆轮廓截面中位分辨力为0.4mm/pix；左右线阵物象涵盖车侧大部分轮廓面；左右线阵分别与同侧上线阵重叠中间区域用作测速、像素当量换算和车侧特征线校准。

下部的左右线阵：采用4k*2高速高分线阵相机；测量像域>1.6m；采样最高频率40kHz和车辆轮廓截面中位分辨力为0.4mm/pix；左右线阵物象涵盖车底大轮廓面和小部分车侧轮廓面；左右线阵分别与同侧中线阵重叠中间区域用作测速、像素当量换算和车底特征线校准。

S3、列车运动经过检测区，各线阵相机同步采集列车轮廓的三维特征数据并传输至数据处理单元；

S4、由数据处理单元根据标尺计算列车的运动速度和X向的像素当量，并结合列车轮廓的三维特征数据对车辆截面、运动方向的动态进行实时校正。

举例来说，列车的运动速度和X向的像素当量采用以下计算方式得到：

运动列车的车厢边缘中心切割上部的左右线阵交叉重叠区域的测量截面，i为切割右线阵时刻，i+1为切割左线阵时刻，

小区间速度v(i+1、i)＝200/Δti，

Δti＝t(i+1)-ti＝(N(i+1)-Ni)*Ti；N为左右线阵同步成像像素坐标点；

(N(i+1)-Ni)为该时间段内的像素点数；Ti＝1/fi为线阵采样周期；

fi为瞬时的采样频率；200mm为x向标尺。

Qi＝200/(N(i+1)-Ni)(mm/pix)；这是采样行频自动跟踪车速的计算依据。

结合列车轮廓的三维特征数据对车辆截面、运动方向的动态进行实时校正，具体如下：

对于线阵相机采集图像不处于交叉重叠区域的数据处理可通过测量截面成像的延长线扩展标尺域。而对于线阵相机采集图像处于交叉重叠区域的数据处理：重叠区域传感器X向标尺校正举例：列车车顶的车厢左边缘、左通风孔、1#空调中心，中间左通风孔、中间右通风孔、2#空调中心、右通风孔、车厢右边缘，以上部件制造安装工艺距离要求分别为2380、3410、4410、2400、4410、3410、2380，列车总长为22800mm。以上7个列车安装工艺特征被利用为大数据校准传感器的安装偏差或运行产生的基础微变形误差，用x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7为若干个(不少于100个标准车厢，除开车头尾和受电车)的线阵测量值与制造标称值的差值的平均值，调整200mm+dx使总体偏差值趋向于零，此时dx为x向标尺的***修正值。

参见图2，被测车辆截面限界中的主要三维特征点坐标值测量，是利用双目立体视觉的空间坐标测量方法来确定的(双目测量，采用两个相机)，双目立体视觉是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。

双目测量方式：上部的左右线阵组成双目准同步测量；中部的左右线阵组成双目准同步测量；同侧上部和中部的左右阵组成准同步双目测量；下部的左右线阵组成双目同步测量，下部的左右线阵组成的测量截面位于以上两测量截面的中间位置。

车体截面(平面坐标系yoz)某特征(或多个特征)的表象(如z向的车窗高度)在两像平面内的像素角结合平面坐标系yoz来确定。车体特征P(25’)同时处于相机A和B所拍摄的两幅不同图片中，车体特征P在相机A的像平面中对应唯一的像素角θ_A(或称矢量PA)，车体特征P在相机B的像平面中对应唯一的像素角θ_B(或称矢量PB)，由于相机A与B的位置和角度固定不变，故这两个矢量(矢量PA和矢量PB)在平面坐标系yoz中是以下两直线方程：

z＝k_1a×y+k_2a ⑴

z＝k_1b×y+k_2b ⑵

k_1a、k_2a、k_1b和k_2b可以通过标定数据和坐标转换而得，求解两方程⑴和⑵，则y、z值是特征车体P在该车体截面(平面坐标系yoz)的坐标值。

参见图3，被测车辆截面限界中的主要三维特征点坐标值测量采用单目测量(采用1个相机)，需要采用标准轮廓与实测轮廓进行比较或由图片边缘域扩展域进行当量换算，z向的车窗高度，特征标定值为Z0，单目测量的特征检测值为Z1，通过比较标定值和检测值，可确定车窗高度。由图片边缘域扩展域进行当量换算具体是：如车窗宽度Di计算a，由以上的像素当量计算获得Qxi；b，通过图像边缘识别求得车窗左右两边缘包含的像素点数Nxi；c，Di＝Nxi*Qxi。

参见图4，像素当量维度换算，如车窗高度计算a，截取200mm X向标尺在线阵成像的线段；b，旋转90°垂向测量其覆盖的图像垂向像素点数值Nyi；c，求得此时的垂向像素当量Qyi；d，车窗高度＝Nyi*Qyi。

以上大数据处理过程均为现有技术。

二、对测量误差控制与像素当量补偿的说明：

1、校准方式：线阵像元精度0.005um；测量中位分辨0.4mm/pix；x向性能可以行频匹配，使得57.6公里时速下匹配值恒为0.4mm/pix，达2500帧/m量级；动态标定：上线阵自校、同侧上、中线阵互校；正反向通过左右一致性校准(例：正反向运行条件是指列车头尾换向从固定方向进入检测区；测量某列车1车厢第一个窗宽经左边传感测量为hli1；当这个车厢反向进入被右边传感测量为hri1，此时其他条件相同时会有hli1＝hri1，当数据量很大比如100个窗左右测量值比较是可以反馈出传感器的一致性误差的)。溯源于车辆制造、车辆维护隐含的标准量具信息大数据样本校准。

2、圆周角度误差：δ＝0.4mm(中位分辨)/3000(中位测量半径)＝0.0153°，统计分辨优于0.002°。统计分辨＝物理分辨/√N。当N大于100时，角度统计分辨为0.00153°

3、X向测量误差：标尺误差fx0＝1/200(x向标尺及行频自动控制)＝0.005mm；测量小尺度误差fx＝0.4mm，统计分辨优于0.1mm；x向标尺在成像中旋转90°得到弧线(小局部呈直线)的像素当量并简单换算为物距，例如，物距/焦距＝分辨力/像元的近似成像算式，当镜头和像元(相机参数)和分辨力求出后，物距就可求解。以上x向与弧线方向的连续统计解析得出当前测量精密的圆周弧长段并通过若干弧长段拟合所代表垂向距离，比如：类似以上的车窗高度计算，求得若干连续的小段弧长(每小段看作是垂向的)的像素当量取平均，再用以上算式求得大弧长与相机中心的平均距离即物距。

4、截面弧线误差：上部、中部线阵指标为8192*2，即每次扫描2行，其工艺决定了弧线测量像素当量与x向同步测量的2行之间的像素当量相同，即不受速度方向影响；结合以上第3项可以解调速度变量(200mm标尺)后引入圆弧线测量，引入误差小于0.2mm，因为可以连续的面积当量比例计算，解决了图像车辆轮廓测量技术最难点。具体地，每帧2行，此时可以将不失真列车速度提升为57.6公里*2/h。由于每帧2行同步采样这两行行距不受x向速度影响，速度仅影响帧距，如果行频匹配速度时图像显示帧距＝2*行距。此外微小的失配可用图像插值法求得其比例再换算微小补偿，补偿算式类似以上的当量换算：由x向标尺获得Qxi；(2行)的帧频计算速度和帧的当量；由帧和行的图像插值计算比例换算行的像素当量(垂向当量等同)；该方法与旋转当量维度换算方法可互为验证。

三、测量轨道、车体运动参数与车体轮廓：

1、轨道静态测量：轨道静态(不过车)几何参数测量由布置的同侧中部、下部线阵组成双目图像测量分析完成；轨道几何参数由于连续测量使轨道几何静态参数具有0.1mm计算分辨力；

2、轨道动态测量：轨道动态(过车)高低、水平测量由两侧的下部线阵共同完成；这是限界计算的最重要依据；

3、由以上1、2项求出轨道沉降、偏移的相对变化量用于车辆轮廓的精密测量；

4、转向架测量：轴向位移：车辆同轴轮对进入检测区时被轨道两侧布置的双目中、下线阵精确测量其y向运动(蛇摆姿态)；转向平衡：车辆同轴轮对进入检测区时被轨道两侧布置的双目中、下线阵精确测量其x向相对运动(菱形姿态)；垂向波动：车辆同轴轮对进入检测区时被轨道两侧布置的双目中、下线阵精确测量其z向相对运动(垂向姿态)。

5、车顶测量：横向位移：车辆进入检测区时被轨道两侧布置的双目上线阵精确测量车辆运动中心线y向偏移(侧摆姿态)；垂向位移：车辆进入检测区时被轨道两侧布置的双目上线阵精确测量车辆顶部运动中心线z向偏移(高低姿态)。

6、车辆轮廓与限界：车辆轮廓：按规程要求的各车型各路况的车辆标准轮廓，即分为隧道内、外、直线、车站等标准工况并定义为若干标准轮廓测点。车辆限界：按规程要求的各车型各路况的车辆标准限界；即分为隧道内、外、直线、车站等标准工况并定义为若干标准限界测点；所有影响轮廓测量的轨道、车体运动参数将被消除；图5显示了用标准三维标尺验证车轮轮廓动态测量的方法，***验证方法：当具有维度尺寸的标准模块置于运动列车不同位置、角度并以不同速度通过时，传感器测量值应符合表1规程规定的误差范围。

四、涵盖车顶、车侧、车底等关键部件位置、尺寸测量：

1、车顶关键部件：中心线y、z向偏移；车顶高度、宽度尺寸；受电弓、支撑底座、气缸、连杆、高压瓷瓶、钢丝和导线状态检查；车顶空调、风扇和通风孔位置、尺寸与紧固检查；

2、车侧关键部件：车门、车窗、裙边、车厢连接标准测点轮廓；转向架三维姿态的轴向位移、转向平衡和轴心高度检测；轨道y、z向偏移；压缩机、气动管线检查；车号识别；

3、车底关键部件：车底中心线及标准测点轮廓检测；轮对踏面、轮廓检测；电机、转向架紧固检测；下垂物检测；

4、由以上1～3项引入关键部件位置、尺寸测量可解决：车辆制造公差-引起上下、左右偏移或倾斜；弹簧受压引起的下沉、超量偏移或倾斜；磨耗或永久变形；左右不均匀磨耗变形；轮轨间隙及车辆各部横向间隙影响；例如中线阵测量左右轴心离轨面高度表征轮对所处寿命周期、磨耗水平、左右倾斜等。

五、车辆编号测量：

车辆编号由中部的左右线阵完成。

六、数据采集储存与图像处理

1.数据采集

数据采集采用线阵相机同步密集采样方式；正常车辆轮廓段即没有病害(没有超出表1规定的限界标准，)采用稀疏曲线(可设定间隔100mm)输出；异常轮廓段(超出表1规定的限界标准)，自动采用高密度曲线(可设定间隔0.4mm)输出并保留图片。

2.数据储存

数据储存分为两类即正常轮廓和病害轮廓段；病害轮廓段采用高密度数据和高分图片储存。

3.图像处理

检测车速度在57.6公里/h及以下时，自动控制行频采样使x向像素分辨恒为0.4mm/pix，当速度超过57.6公里/h，后线阵固定最高行频40kHz，图像三维度描述建立在清晰图片上并以特征轮廓线为参考依据。

本发明的实施方式不限于此，根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，本发明还可以做出其它多种形式的修改、替换或变更，均落在本发明权利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、在检测区轨旁车辆轮廓线的左右顶角线上、中部左右两侧以及左右底角线上分别安装线阵相机构成上部、中部和下部的左右线阵，各线阵相机连接数据处理单元；以列车行进方向为X轴正方向建立空间矢量测量坐标系，并在X轴上设置X向标准尺；

S2、各线阵在X向上的布置：上部的右线阵和左线阵其中之一在前、另一个在后，中部的右线阵和左线阵其中之一在前，另一个在后，同处于前或后的两线阵在X向上的坐标相同从而形成两个平行的测量截面，两平行测量截面的X向距离为标准尺的标称值，下部的左右线阵在X向上的坐标相同形成下部测量截面，该下部测量截面位于该两平行测量截面的中间位置；

S3、列车运动经过检测区，各线阵相机同步采集列车轮廓的三维特征数据并传输至数据处理单元；

S4、由数据处理单元根据标准尺计算列车的运动速度和X向像素当量，并结合列车轮廓的三维特征数据对车辆截面和运动方向的动态进行实时校正。

2.根据权利要求1所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：上部的左右线阵对车顶轮廓线、受电区、空调、通风孔和车厢连接进行测量；中部的左右线阵对车侧轮廓线、车门、车窗、车厢连接、转向架、气动装置和车辆编号进行测量；下部的左右线阵对车底轮廓线、车底下垂物、车轮踏面和轨道几何偏移进行测量。

3.根据权利要求2所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：所述标称值是200mm。

4.根据权利要求3所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：所述线阵相机为高分高速型，即分辨力大于或等于4k，采样最大行频40kHz即采样时间间隔大于或等于0.025ms。

5.根据权利要求4所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：被测车辆截面限界中的三维特征点坐标值测量采用双目立体视觉的空间坐标测量，即上部的左右线阵组成双目准同步测量；中部的左右线阵组成双目准同步测量；同侧的上部左右线阵和中部的左右线阵分别组成准同步双目测量；下部的左右线阵组成双目同步测量。

6.根据权利要求4所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：被测车辆截面限界中的三维特征点坐标值采用单目视觉测量，所获得的实测轮廓与标准轮廓进行比较或由图片边缘域扩展域进行当量换算。

7.根据权利要求5或6所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：当列车速度小于或等于57.6公里/h时，所述X向像素当量为0.4mm/pix；当列车速度大于57.6公里/h时，后线阵固定最高行频40kHz，获得实际的像素当量进行像素补偿。

8.根据权利要求7所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：所述空间矢量测量坐标系以轨平面中心线为参考进行空间布置，原点位于轨平面中心线上，X轴与轨平面中心线重合，且X轴的正方向为列车的行进方向，X轴逆时针旋转90°为Y轴正方向，Y轴顺时针旋转90°为Z轴正方向。

9.根据权利要求8所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：所述线阵相机对于正常车辆轮廓段采用稀疏曲线每100mm～200mm的固定间隔输出，对于异常轮廓段采用高密度曲线0.4mm～1mm间隔输出并保留图片。

10.根据权利要求9所述的基于矢量图像测量的车辆轮廓测量方法，其特征在于：在检测区的入口和出口分别设置与各线阵相机相连的感测装置，用于监测列车驶入检测区开启线阵相机或者列车驶出检测区关闭线阵相机。