基于PMP的鋼軌表面缺陷三維在線測量關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、鋼軌是軌道交通運輸基本要素，支撐和引導(dǎo)列車的運行。近年來，為了適應(yīng)社會發(fā)展的需求，鐵路向著高速、重載、高密度運行的方向發(fā)展，使得鋼軌磨耗及表面缺陷加劇。車輛在帶有表面缺陷的軌道上運行時，不僅乘客舒適度受到影響，更帶來了極大的安全隱患。在鋼軌磨耗及表面缺陷的測量方法上，尚未見對鋼軌形貌及缺陷進行三維重現(xiàn)的報道，并且各傳統(tǒng)方法的測量精度普遍偏低。本文將相位測量輪廓術(shù)(Phase Measurement Profilometry,PMP)應(yīng)用

2、于鋼軌檢測中，研究其各項關(guān)鍵技術(shù)，使得測量精度大為提高，并能重建鋼軌外形及表面缺陷的三維形貌。本文主要工作如下:
　　1、在役鋼軌因輪軌作用而軌頭表面光滑，呈現(xiàn)強反射金屬表面，致使變形條紋的部分區(qū)域高亮而使CCD出現(xiàn)過飽和狀態(tài)，無法識別完整的變形條紋。針對這種情況，本文從強反射金屬表面的光學(xué)反射特性與相變特性出發(fā)，分析金屬表面漫射程度對相位恢復(fù)的影響機理，并對波長、入射角、材質(zhì)、反射面粗糙程度等參數(shù)對反射光及相位變化的影響進行仿真

3、分析，為本文的開展提供理論指導(dǎo)。
　　2、對發(fā)散照明斜投影下光柵條紋的畸變機理進行推導(dǎo)和分析，給出改進方法，并對校正方法予以模擬與誤差分析。同時，在單應(yīng)矩陣法的基礎(chǔ)上，提出一種既能進行條紋非周期性校正，又能進行光強不均勻校正的條紋質(zhì)量改善方法。該方法在數(shù)學(xué)模型上引入光程因子，在條紋生成上采用反向投影法，使得投影后的條紋周期性和光強都均勻一致，改善了條紋質(zhì)量，保證了PMP測量的精度。
　　3、傳統(tǒng)Stoilov算法中存在的四類

4、奇異點，會使得相位求解和展開時出現(xiàn)無意義的點或者超大誤差的點，繼而造成三維重構(gòu)的失真甚至出現(xiàn)無法重構(gòu)的現(xiàn)象。針對這種問題，本文基于真實相移值出現(xiàn)概率最高的實際情況，對相移的余弦值平方矩陣進行處理，逐個排除奇異點，利用概率統(tǒng)計，得到與實際相移值最接近的數(shù)值。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效的去除傳統(tǒng)Stoilov算法中的奇異點現(xiàn)象，提高PMP三維重構(gòu)的準(zhǔn)確度。
　　4、針對在線PMP中的另一關(guān)鍵技術(shù)——像素匹配，結(jié)合鋼軌的在線PMP測量

5、實際，將條紋外的鋼軌部分分割出來用于像素匹配，在基于SIFT的像素匹配算法基礎(chǔ)上，在該部分鋼軌表面進行特征點搜尋和匹配，再結(jié)合圖像灰度的方法，進一步去除剩余的錯誤匹配點，實現(xiàn)精細匹配，將匹配精度達到亞像素級。
　　5、對車載式在線PMP測量中的幾個關(guān)鍵技術(shù)展開研究。首先，由于實際參考平面不可操作，本文從采集到的變形條紋圖像中分割出未變形的正弦條紋區(qū)域，并以此區(qū)域為基礎(chǔ)，采用插值算法將該區(qū)域展成虛擬的平面作為參考平面，實現(xiàn)在線PMP

6、測量。其次，對于車載式檢測平臺由于隨車運行抖動、車輛運行速度與拍攝幀率不匹配等原因，使得采集到的變形光柵條紋模糊，對比采用多種算法對模糊條紋圖像進行處理，提高變形條紋圖像清晰度。再次，由于軌道為長距離檢測對象，而PMP檢測范圍有限，本文對鋼軌三維數(shù)據(jù)的拼接及融合方法進行研究，以期達到全線鋼軌的測量結(jié)果呈現(xiàn)。
　　6、在實驗室搭建在線PMP測量平臺，對系統(tǒng)進行了三維標(biāo)定，在對標(biāo)準(zhǔn)鋼軌仿真實驗的基礎(chǔ)上，對鋼軌表面實際缺陷進行了測量，給