[发明专利]一种基于3D点云的螺栓松动检测方法

说明书

本申请提出一种基于3D点云的螺栓松动检测方法，属于铁路故障检测技术领域。通过获取螺栓松动检测订单请求；对包含螺栓位置信息的标准图片和待测试图片进行预处理，得到处理后的包含螺栓位置信息的标准图片和处理后的待测试图片；将处理后的包含螺栓位置信息的标准图片和处理后的待测试图片进行配准，得到待测试图片螺栓位置信息；根据待测图片螺栓位置信息，在处理后的待测试图片中对应的3D点云图片中裁剪出对应坐标位置的螺栓3D点云图；根据螺栓3D点云图，判断螺栓是否松动，并输出螺栓是否松动的结果。具有检测效率高，实时性好，节省人力成本的有益效果。

技术领域

本申请涉及铁路故障检测技术领域，尤其涉及一种基于3D点云的螺栓松动检测方法。

背景技术

地铁点检大致分为列检、月检,、定修、架修和厂修这五种。列检也称为日检，就是每天都会进行的一项检查，主要检查轮对,弹簧,转向架,蓄电池等容易出现危及行车安全的各主要部件外观情况，并对危及行车安全的故障及时进行修理。在检查各个主要部件的时候，检查部件的螺栓是否发生松动都是必不可缺的步骤。

我国地铁里程世界第一，大量运行的地铁车辆每天产生的螺栓点检工作十分繁重。目前的人工点检方法是观察放松线是否发生转动再手工确认。工作繁琐，长期工作易产生疲劳并造成误检，留下安全隐患。

在现有技术中，一直采用人工巡检方法，容易受外界环境和巡检员自身客观因素的影响，且具有检测效率低下，实时性差，造成人力资源的浪费等诸多不足。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本申请提供的技术方案如下：

一种基于3D点云的螺栓松动检测方法，包括：

获取螺栓松动检测订单请求，所述订单请求中包括包含螺栓位置信息的标准图片和待测试图片；

所述包含螺栓位置信息的标准图片包括2D图片和3D点云图片，所述待测试图片包括2D图片和3D点云图片；

对所述包含螺栓位置信息的标准图片和待测试图片进行预处理，得到处理后的包含螺栓位置信息的标准图片和处理后的待测试图片；

将所述处理后的包含螺栓位置信息的标准图片和处理后的待测试图片进行配准，得到待测试图片螺栓位置信息；

根据待测图片螺栓位置信息，在处理后的待测试图片中对应的3D点云图片中裁剪出对应坐标位置的螺栓3D点云图；

根据所述螺栓点3D云图，判断螺栓是否松动，并输出螺栓是否松动的结果。

进一步地，对所述包含螺栓位置信息的标准图片和待测试图片进行预处理，包括：

获取包含螺栓位置信息的标准图片和待测试图片的直方图信息，得到一个变化函数；

根据所述变化函数，将所述包含螺栓位置信息的标准图片和待测试图片的灰度分布进行近似均匀分布，得到处理后的包含螺栓位置信息的标准图片和处理后的待测试图片。

进一步地，将所述处理后的标准图片与所述处理后的待测试图片记性图像配准，采用基于ORB特征的GMS配准方法，对螺钉区域进行配准。

进一步地，在根据所述螺栓点云图，判断螺栓是否松动之前，还包括：

对所述螺栓点云图进行体素降采样和去除离群点操作。

进一步地，对所述螺栓点云图进行体素降采样，包括：

根据所述点云图的点云数据，分别计算X、Y以及Z方向上的最大值和最小值；

根据各个方向上的最大值和最小值，确定一个立方体状的初始体素。