[发明专利]一种列车车轴空间直线度测量方法

说明书

本发明公开了一种列车车轴空间直线度测量方法，包括：通过线结构光3D传感器沿列车车轴轴向运动，获取多组被测列车车轴信息的点云数据；应用神经网络对所述点云数据进行预处理；经预处理后的点云数据，进行空间圆拟合，生成列车车轴各截面圆心坐标；将所述各截面圆心坐标进行投影；根据狼群算法，对投影到平面的空间线进行拟合，并还原为空间直线，计算出所述空间直线的直线度。该方法通过线结构光传感器采集列车车轴截面信息，应用神经网络对点云数据进行去噪处理；利用空间圆拟合算法对列车车轴的截面圆心进行获取，结合狼群算法，完成列车车轴空间直线度测量；可获得准确的列车车轴截面信息及直线度，测量精准度较高。

技术领域

本发明涉及轨道交通安全监测及机器视觉技术领域，特别涉及一种列车车轴空间直线度测量方法。

背景技术

直线度是反映列车车轴质量的关键因素之一，其影响着列车轮对的径向跳动度，进而直接影响列车运行的稳定性。因此对列车车轴的加工尺寸进行精密测量与检验成为保障列车安全运行的重要环节。

轨道列车上应用的大型列车轴类零件的直线度测量方式可分为接触式测量和非接触测量。接触式测量包括常规的形状误差检测方法是利用数字千分尺或特定的测量设备进行测量等方法，但这种接触式测量属于离线测量方法，效率低，测量费时。而能够避免轴件划伤的非接触测量方法，在列车车轴的检测之中应用非接触测量方法已经迫在眉睫。但目前存在的非接触测量方法，精确度还有待提高，也存在误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种列车车轴空间直线度测量方法，可解决目前非接触测量方法中存在误差，计算精确度较低的问题。

本发明实施例提供一种列车车轴空间直线度测量方法，包括：

通过线结构光3D传感器沿列车车轴轴向运动，获取多组被测列车车轴信息的点云数据；

应用神经网络对所述点云数据进行预处理；

经预处理后的点云数据，进行空间圆拟合，生成列车车轴各截面圆心坐标；

将所述各截面圆心坐标进行投影；

根据狼群算法，对投影到平面的空间线进行拟合，并还原为空间直线，计算出所述空间直线的直线度。

在一个实施例中，应用神经网络对所述点云数据进行预处理，包括：

构建一个四层神经网络，将点云数据的三坐标中的X方向及Z方向点云数据作为输入，Y方向点云作为训练后的期望结果输出；

通过神经网络的训练，将输出的期望数据与预设数据对比；

剔除超出误差允许范围的噪声点。

在一个实施例中，所述空间圆拟合，包括：空间球拟合及空间平面拟合。

在一个实施例中，所述空间球拟合，包括：

设空间球方程为：

(x-a)²+(y-b)²+(z-c)²＝R² (1)

将方程展开，得到x²+y²+z²-2ax-2by-2cz+a²+b²+c²＝R² (2)

令A＝2a，B＝2b，C＝2c，D＝a²+b²+c²-R² (3)