基于飞行时间相机的轨道三维成像方法研究
2022年电子技术应用第10期
陈晶晶，田 鹏，黄 伟
四川大学 机械工程学院，四川 成都610065
摘要： 高速铁路的快速发展对轨道的实时性检测要求越来越高。为满足轨道检测的速度和三维成像需求，提出一种基于飞行时间相机的轨道检测方法。飞行时间相机通过计算光在空气中的往返时间来获取目标的强度信息和深度信息；通过改变相机的成像深度范围从轨道点云数据中粗提取出轨道信息，利用相机输出的二维图像和深度数据实现对轨道信息的精提取，快速获得轨道的三维数据；搭建实验平台，利用相机拍摄不同成像深度的轨道图像，经处理后得到轨道的几何尺寸和体积。
中图分类号： TP27
文献标识码： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.212435
中文引用格式： 陈晶晶，田鹏，黄伟. 基于飞行时间相机的轨道三维成像方法研究[J].电子技术应用，2022，48(10)：78-82.
英文引用格式： Chen Jingjing，Tian Peng，Huang Wei. Research on a fast 3D imaging of rail based on Time-of-Flight camera[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(10)：78-82.
文献标识码： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.212435
中文引用格式： 陈晶晶，田鹏，黄伟. 基于飞行时间相机的轨道三维成像方法研究[J].电子技术应用，2022，48(10)：78-82.
英文引用格式： Chen Jingjing，Tian Peng，Huang Wei. Research on a fast 3D imaging of rail based on Time-of-Flight camera[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(10)：78-82.
Research on a fast 3D imaging of rail based on Time-of-Flight camera
Chen Jingjing，Tian Peng，Huang Wei
School of Mechanical Engineering，Sichuan University，Chengdu 610065，China
Abstract： The real-time measurement of rail is more important with the rapid development of high-speed railway. A fast 3D imaging based on the Time-of-Flight camera is proposed to meet the speed and 3D imaging requirements of rail detection. Refer to calculate the round-trip time of light in the air, Time-of-Flight camera obtains the intensity and depth information of object. The rough rail data is extracted from the rail point-clouds by changing the imaging depth of the camera, and the precise data is obtained by combining the 2D images with the depth data. Then the 3D data of rail is quickly obtained. An experimental platform was set up to take the rail images with different imaging depths, and the physical dimensions and volume of rail were figured out.
Key words : rail；3D imaging；Time-of-Flight camera
0 引言
截至2020年，全国铁路运营里程共计15万千米，其中高速铁路占运营总里程的1/5。随着铁路规模的不断扩大，轨道检测成为铁路运行安全问题的重中之重[1]。根据《高速铁路无砟轨道线路维修规则(试行)》[2]，轨道检测参数包括轨道静态几何尺寸容许偏差值和轨道动态不平顺项目，如轨距、高低、水平、扭曲和轨距变化率等。现有轨道检测手段主要分为两种：一是传统人工巡检，检测效率低下，检测项目单一，费时费力，对工人熟练程度要求高，检测结果受各种主观因素影响[3]；二是轨道检测车，对比人工检测，轨道检测车提高了检测精度、检测效率和检测项目，但其检测速度也还不能满足实时性的要求。目前轨道检测车主流的检测技术包括超声波检测技术、涡流探伤技术和基于图像处理和模式识别方法的视觉检测[4]。基于图像处理和模式识别方法的视觉检测是检测轨道表面擦伤的最有潜力的技术之一，具有非接触测量、适用于近景目标和视场较大的场景、适用于静态目标和动态目标、能快速获取被测目标的几何信息和信息量大等优点[5-9]。
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作者信息：
陈晶晶，田 鹏，黄 伟
(四川大学 机械工程学院，四川 成都610065)
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