(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210545365.7 (22)申请日 2022.05.19 (71)申请人 南昌工程学院 地址 330099 江西省南昌市高新区天祥大 道289号 申请人 南昌大学 (72)发明人 袁小翠　雷智铭　朱洪涛　孙海辉　 许志浩　康兵　黄锦豪　李志伟　 姚先哲　 (74)专利代理 机构 西安铭泽知识产权代理事务 所(普通合伙) 61223 专利代理师 韩晓娟 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种轨道弹条扣件的松紧状态检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种轨道弹条扣件的松紧状 态检测方法， 涉及机器视觉检测技术领域。 其包 括： 获取弹条扣件的点云数据； 将弹条扣件的点 云数据转化为二值图像； 并从二值化图像中提取 出弹条扣件的二维骨架； 及对弹条扣件二维骨架 中的各个点作法线选取Z值， 以确定出弹条扣件 三维骨架； 从三维骨架数据中找出多个特征点， 并根据弹条扣件中心凹处最低点法向计算出弹 条扣件的离缝高度， 即弹条扣件松紧状态的评价 指标。 通过对不同铁路弹条扣件进行检测， 利用 基于三维点云的非接触式测量方法计算出每个 扣件的离缝高度， 从而能够自动快速地检测 扣件 的松紧状态， 提高扣件缺陷检测的准确性和轨道 维护效率。 权利要求书4页 说明书9页 附图4页 CN 115100109 A 2022.09.23 CN 115100109 A 1.一种轨道弹条扣件的松紧状态检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取轨道弹条扣件点云数据； 对轨道弹条扣件点云数据中的弹条扣件区域进行分割， 并从弹条扣件区域中提取出弹 条扣件的点云数据； 将弹条扣件的点云数据转化为二值图像， 从二值化图像中提取出弹条扣件的二维骨 架； 对弹条扣件二维骨架中的各个点作法线选取高位置Z值对应点以确定弹条扣件三维骨 架； 从三维骨架数据中找出多个最低特征点， 并根据弹条扣件中心 凹处最低 点法向计算出 弹条扣件的离缝高度； 其中， 所述离缝高度为弹条扣件松紧状态的评价指标。 2.如权利要求1所述的轨道弹条扣件的松紧状态检测方法， 其特征在于， 所述获取轨道 弹条扣件点云数据， 具体包括： 将三维线扫描相机垂直 安装在检测车 上， 并使线激光垂直照射在轨道弹条扣件上； 三维线扫描相机发射一束激光照 射到被测物体表面， 反射光经过光学透镜组在感光元 件表面形成光斑， 不同高度的表 面反射形成的光斑位置各不相同， 即形成3D轮廓高度， 根据 3D轮廓高度所在的位置构造X,Y,Z坐标 形成三维点云数据。 3.如权利要求1所述的轨道弹条扣件的松紧状态检测方法， 其特征在于， 所述对轨道弹 条扣件点云数据中的弹条扣件区域进 行分割， 并从弹条扣件区域中提取出弹条扣件的点云 数据， 包括： 对轨道弹条扣件点云数据D(x， y， z)的高度方向数据D_z进行分割， 把 高度D_z较低的点 对应的轨道弹条扣件点云数据D(x， y， z)进行排除， 获得点云数据D ’(x， y， z)； 根据点云数据D ’(x， y， z)的y向量数据D ’_y大小对点云数据D ’(x， y， z)进行排序， 求D ’_ y的一阶导d(D ’_y)， 并对比d(D ’_y)与置信值fib， 分割出各个D ’_y值对应的弹条扣件存在 区域； 根据各个弹条扣件存在区域对应的y值区间， 找到对应轨道弹条扣件点云数据D(x， y， z)中的各个点云区间， 并将第i个弹条扣件 存在区域 点云数据记录为Di(x， y， z)； 将满足式(1)的弹条扣件存在区域点云数据Di(x， y， z)将上点云文件中点云数据 拼接， 将满足式(2)的弹条扣件存在区域点云数据Di(x， y， z)将下点云文件中点云数据拼接， 及将 剩余的弹条扣件存在区域点云数据Di(x， y， z)通过式(3)进行判断， 获得完整弹条扣件存在 区域点云Di(x， y， z)； (MAX(Di_y) ‑MIN(Di_y))<y_fib； i ＝1  (1) (MAX(Di_y) ‑MIN(Di_y))<y_fib； i ＝end  (2) Point(Di)>po int_fib&&(MAX(Di_y) ‑MIN(Di_y))<y_fib； i∈[1,end](3) 其中， Di_y为第i个弹条扣件存在区域点云数据Di(x， y， z)中y向量 的数据； y_fib为默 认弹条扣件区域y方向的宽度值； point_fib为最小承认为弹条扣件点云量； MAX()为最大 值； MIN()为最小值； Point(Di)为第i个弹条扣件存在区域点云数据的点云量； end为一个 点云文件中最后一个弹条扣件 存在区域。 4.如权利要求3所述的轨道弹条扣件的松紧状态检测方法， 其特征在于， 所述对轨道弹 条扣件点云数据中的弹条扣件区域进 行分割， 并从弹条扣件区域中提取出弹条扣件的点云 数据， 还包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115100109 A 2通过欧式聚类方法对完整弹条扣件 存在区域 点云数据Di(x， y， z)进行分类； 在分类后的各个类别中， 把点云数据量少于点云总数1 ‰的类别及对MEAN(Di_z)较小 的类别进行排除； 其中， MEAN(Di_z)为第i个弹条扣件存在区域点云数据Di(x， y， z)中z向量 的平均值； 根据剩下Di(x， y， z)的z值进行排序， 并求取一阶导d(Di_z)； 根据预设的一个置信值fid与所求的一阶Z值d(Di_z)进行对比， 通过二分法原理对点 云数据进行删减， 得到弹条扣件的点云数据DT(x， y， z)。 5.如权利要求4所述的轨道弹条扣件的松紧状态检测方法， 其特征在于， 所述通过欧式 聚类方法对完整弹条扣件 存在区域 点云数据Di(x， y， z)进行分类， 包括： 对单个完整弹条扣件 存在区域 点云数据Di(x， y， z)选取一 点； 通过KD‑Tree近邻搜索算法找到n个离该点最近的点， 将这些点中距离小于设定阈值的 聚类到集合中； 如果该集合中元素的数目不再增加， 整个聚类过程结束； 否则 在集合中选取 另一个点重新聚类， 直到集 合中元素的数目不再增 加为止。 6.如权利要求1所述的轨道弹条扣件的松紧状态检测方法， 其特征在于， 所述将 弹条扣 件的点云数据转 化为二值图像， 包括： 根据弹条扣件 的点云数据DT(x， y， z)得到对应点云图像的弹条扣件长宽像素比例， 并 以此为需转 化二值图像的长 宽像素点： ypoint＝ceil(xpoint*p)  (5) 其中， ypoint、 xpoint为转化二值图像设定的像素点； xpoint为初始设定值， Ax、 Ay分别为弹 条扣件点云数据中对应的x、 y列向量； 根据划分出的二值图像类似于网格结构， 对点云图像进行单个网格的分割， 每个网格 即二值图像每个像素点对应的点云范围为： XI＝min(Ax)： (xpoint+1)： max(Ax)  (6) YI＝min(Ay)： (ypoint+1)： max(Ay)  (7) YI(j)＝＜Ay＜YI(j+1)  i∈(1： xpoint)  (8) XI(i)＝＜Ax＜XI(i+1)  j∈(1： ypoint)  (9) 其中， YI(j)为 二值图像对应 像素点j的y向量； XI(j)为 二值图像对应 像素点j的x向量； 根据点云范围， 将弹条扣件的点云数据DT(x， y， z)转 化为二值图像G(x， y)； 采用一个盘形结构元素SE对二值 图像执行形态学闭运算， 具体如公式(10)， 得到各像 素点连续的二 值图像G’(x， y)； 其中， 为形态学的膨胀处 理， Θ为形态学的腐蚀处 理。 7.如权利要求6所述的轨道弹条扣件的松紧状态检测方法， 其特征在于， 所述从二值化 图像中提取 出弹条扣件的二维骨架， 包括： 对各像素点连续的二 值图像G’(x， y)提取目标外围轮廓； 利用轮廓腐蚀目标图像边界， 将对象窄化为线， 删除多余像素， 使没有孔洞的对象收缩权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115100109 A 3