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公开(公告)号：CN117830199A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310400655.7
申请日：2023-04-14
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T17/20 , G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法，其涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。该方法包括：获取包含弹条扣件的轨道三维点云和对应的RGB深度图像；从RGB深度图像中检测出外观缺陷扣件和外观正常扣件；根据RGB深度图像和三维点云之间的映射关系分割出外观正常扣件的三维点云，并从外观正常扣件的点云中分割出弹条三维点云数据和绝缘垫块三维点云数据；从弹条点云数据中提取弹条中部区域骨架点和最低点，计算最低点到绝缘垫块所在平面的距离，通过距离判断外观正常扣件的松、紧及正常状态。本发明通过将二维图像与三维点云的融合，可以快速全面检测扣件缺陷，还能够降低轨道检测硬件的成本，提高轨道维护效率。
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公开(公告)号：CN117635520B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202310270470.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种二维图像和三维点云融合的弹条扣件松紧检测方法，涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。其包括：利用线激光传感器扫描轨道获得轨道轮廓，根据轮廓构造三维点云图像和RGB深度图像，建立语义分割模型Unet网络，利用Unet网络分割RGB深度图像中的弹条，并对弹条进行骨架提取；将二维图像中的弹条骨架映射至三维点云图像，获得弹条的初始骨架，利用初始骨架及法向量拟合弹条横截面圆，利用圆心代替初始骨架点，提高扣件检测的速度和鲁棒性；提取三维点云弹条骨架前颚点及特征点，弹条前颚点距离接触面的距离，根据距离分布快速检测弹条松紧状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111476767B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010255696.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于异源图像融合的高铁扣件缺陷识别方法，属于机器视觉检测技术领域，包括以下步骤：S1、同步动态采集高铁扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和轨道的二维深度图像D(x,y)；S2、对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)配准，使二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)准确对应场景中相同位置；S3、对配准后的扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)分别进行特征提取；S4、基于度量学习对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像提取的特征分别进行特征映射，并将映射后的特征进行融合；S5、将融合后的特征输入SVM分类器，实现对扣件的分类。本发明提高了扣件的缺陷检测率，使缺陷扣件的漏检率更低，实用性强，值得推广。
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公开(公告)号：CN117830199B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310400655.7
申请日：2023-04-14
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T17/20 , G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法，其涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。该方法包括：获取包含弹条扣件的轨道三维点云和对应的RGB深度图像；从RGB深度图像中检测出外观缺陷扣件和外观正常扣件；根据RGB深度图像和三维点云之间的映射关系分割出外观正常扣件的三维点云，并从外观正常扣件的点云中分割出弹条三维点云数据和绝缘垫块三维点云数据；从弹条点云数据中提取弹条中部区域骨架点和最低点，计算最低点到绝缘垫块所在平面的距离，通过距离判断外观正常扣件的松、紧及正常状态。本发明通过将二维图像与三维点云的融合，可以快速全面检测扣件缺陷，还能够降低轨道检测硬件的成本，提高轨道维护效率。
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公开(公告)号：CN117635520A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310270470.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种二维图像和三维点云融合的弹条扣件松紧检测方法，涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。其包括：利用线激光传感器扫描轨道获得轨道轮廓，根据轮廓构造三维点云图像和RGB深度图像，建立语义分割模型Unet网络，利用Unet网络分割RGB深度图像中的弹条，并对弹条进行骨架提取；将二维图像中的弹条骨架映射至三维点云图像，获得弹条的初始骨架，利用初始骨架及法向量拟合弹条横截面圆，利用圆心代替初始骨架点，提高扣件检测的速度和鲁棒性；提取三维点云弹条骨架前颚点及特征点，弹条前颚点距离接触面的距离，根据距离分布快速检测弹条松紧状态。
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公开(公告)号：CN111476767A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010255696.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于异源图像融合的高铁扣件缺陷识别方法，属于机器视觉检测技术领域，包括以下步骤：S1、同步动态采集高铁扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和轨道的二维深度图像D(x,y)；S2、对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)配准，使二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)准确对应场景中相同位置；S3、对配准后的扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)分别进行特征提取；S4、基于度量学习对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像提取的特征分别进行特征映射，并将映射后的特征进行融合；S5、将融合后的特征输入SVM分类器，实现对扣件的分类。本发明提高了扣件的缺陷检测率，使缺陷扣件的漏检率更低，实用性强，值得推广。
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公开(公告)号：CN209513653U
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201920110362.4
申请日：2019-01-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01N21/95
Abstract: 本实用新型涉及机器视觉表面缺陷检测领域，具体涉及一种基于手推式轨检车的轨道部件表面缺陷视觉检测图像采集系统。一种轨道部件表面缺陷视觉检测图像采集系统，设置于手推式轨检车上，包括支架、光源、相机、光电编码器、供电装置和计算机，支架包括光源支架和相机支架；光源与光源支架活动连接，且可在光源支架上转动，为相机提供照明；相机固定于相机支架上；光电编码器与轨检车轮子连接，保持同轴转动产生脉冲信号，且输出至相机，用来触发相机实时拍摄轨道图像；供电装置为相机、光源和计算机提供电源；计算机本用来存储和实时显示图像采集状态。本实用新型的有益效果是：1、检测准确度更高。2、降低了工作强度，提高了轨道缺陷检测效率。3、可以折叠，携带方便。
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