[发明专利]一种车轮踏面缺陷三维检测方法及其系统

权利要求书

1.一种车轮踏面缺陷三维检测方法，其特征在于，包括：

S1：采集列车车轮的车轮光栅图像数据；

S2：提取所述车轮光栅图像数据对应的车轮真实形变量数据；

S3：基于所述车轮真实形变量数据和摄像单元参数生成车轮三维点云图像；

S4：基于所述车轮三维点云图像生成车轮尺寸和缺陷区域。

2.根据权利要求1所述的车轮踏面缺陷三维检测方法，其特征在于，所述S2包括：

获取由多张列车车轮的光栅照片构成的数据集，采集每张所述光栅照片对应的列车车轮的真实形变量，并对每张所述光栅照片的光栅形变区域进行标注，构建每张所述光栅照片的所述光栅形变区域与列车车轮的所述真实形变量的映射关系，生成由多张包含光栅形变区域标记的光栅照片构成的训练样本集和测试集；

基于所述训练样本集和第一测试集，对网络模型进行训练并验证，生成用于分割所述光栅形变区域的语义分割模型；

将所述车轮光栅图像数据输入神经网络单元，基于所述语义分割模型获取所述光栅形变区域；

基于所述光栅形变区域与列车车轮的所述真实形变量的映射关系，通过获取的所述光栅形变区域生成所述车轮真实形变量数据。

3.根据权利要求1所述的车轮踏面缺陷三维检测方法，其特征在于，所述S3包括：

对多个所述摄像单元进行内参标定获取内参和畸变参数；

选取主摄像头，并对所述主摄像头外的其余多个所述摄像单元进行外参标定获取外参、平移向量，并计算所述投影矩阵；

基于所述投影矩阵和所述车轮真实形变量数据生成所述车轮三维点云图像。

4.根据权利要求1所述的车轮踏面缺陷三维检测方法，生成车轮尺寸包括：

生成所述车轮三维点云图像后，基于车轮轮径方向，提取多条车轮外形轮廓曲线并计算出所述车轮尺寸。

5.根据权利要求1所述的车轮踏面缺陷三维检测方法，其特征在于，生成缺陷区域包括：

生成所述车轮三维点云图像后，通过调用预存储的标准车轮踏面三维图像数据，基于所述车轮三维点云图像和所述标准车轮踏面三维图像数据进行粗配准和精配准后，通过差异检测提取差异区域；

计算所述差异区域的高斯曲率，遍历所述差异区域中全部属于曲率不连续点的像素点构建用于表征所述缺陷区域的像素点集合。

6.根据权利要求5所述的车轮踏面缺陷三维检测方法，其特征在于，所述粗配准的方法为基于穷举搜索的配准算法或基于特征匹配的配准算法，所述精配准的方法为ICP算法。

7.一种车轮踏面缺陷三维检测系统，其特征在于，包括：

多个摄像单元，用于采集列车车轮的车轮光栅图像数据；

神经网络单元，用于提取所述车轮光栅图像数据对应的车轮真实形变量数据；

数据处理单元，基于所述车轮真实形变量数据和摄像单元参数生成车轮三维点云图像，并基于所述车轮三维点云图像生成车轮尺寸和缺陷区域。

8.根据权利要求7所述的车轮踏面缺陷三维检测系统，其特征在于，多个所述摄像单元按照等间距的方式设置于车轮轨道两侧，通过每个所述摄像单元采集车轮踏面不同部分的所述车轮光栅图像数据的方式，多个所述摄像单元所采集的所述车轮光栅图像数据共同构成车轮踏面全区域的所述车轮光栅图像数据，其中，

所述摄像单元包括光栅发生器和相机，所述相机通过采集所述光栅发生器照射于车轮表面的图像生成所述车轮光栅图像数据。