本發(fā)明涉及電力機車安全監(jiān)測，尤其涉及一種基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法和系統。

背景技術：

1、受電弓是電力機車從電網中獲取電力的裝置，在車輛行駛時與接觸線始終接觸，長時間的接觸摩擦會導致受電弓碳滑板磨損，當碳滑板磨損到低于安全厚度時，可能導致受電弓與接觸線分離，進而引發(fā)離線、暫時性斷電等安全問題。因此，如何有效、頻繁、全面地監(jiān)測受電弓滑板的磨損狀態(tài)是行車安全的重要保障。

2、近年來，隨著機器視覺技術和深度學習的發(fā)展，許多基于機器視覺技術和深度學習的方法被應用到受電弓尺寸的檢測中。其中常用的是利用2d相機獲取受電弓在水平方向上的表面信息，這種方式往往需要多個采集設備的配合，或結合不同傳感器采集數據進行綜合分析，多源數據的融合處理增加了算法的復雜度，且平面信息對于垂直方向上的高度、深度、整體偏移和扭曲等其他信息獲取能力不足，導致不能全面地監(jiān)測受電弓的狀態(tài)。

技術實現思路

1、本發(fā)明提供一種基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法和系統，以解決現有的受電弓監(jiān)測方法獲取信息不足的問題。

2、本發(fā)明通過下述技術方案實現：

3、本發(fā)明的第一方面，提供一種基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，包括：

4、s1，采集來車的受電弓3d圖像；

5、s2，對受電弓3d圖像進行預處理，得到受電弓點云數據；

6、s3，基于受電弓點云數據進行碳滑板關鍵尺寸檢測和碳滑板磨耗量檢測，得到檢測結果。

7、本發(fā)明利用3d圖像采集技術對車輛的受電弓部件進行3d圖像的實時采集，僅需單一采集設備直接獲取受電弓的三維數據，通過對三維的點云數據進行多尺寸分析，實現單一采集源、多尺寸信息的獲取，相比較二維數據或多源數據，降低了數據的獲取和處理成本，且能夠對受電弓進行多尺寸信息的全面監(jiān)測。

8、在一種實施方式中，所述采集車的受電弓3d圖像，包括：通過匹配來車車速的采集頻率采集所述來車的受電弓3d圖像。

9、在一種實施方式中，對所述受電弓3d圖像進行預處理，得到受電弓點云數據，包括：根據標定文件對所述受電弓3d圖像進行文件標定處理，得到標定后的點云數據。

10、在一種實施方式中，所述預處理還包括：若所述標定后的點云數據被分散到多個文件，則拼接多個所述文件中的點云數據，得到完整的點云數據。

11、在一種實施方式中，所述步驟s1具體為：3d圖像采集設備響應于圖像采集信號對來車的受電弓3d圖像進行采集，并響應于停止采集信號停止采集動作。

12、在一種實施方式中，所述基于所述受電弓點云數據進行碳滑板關鍵尺寸檢測和碳滑板磨耗量檢測，包括：

13、s301，根據受電弓部件的尺寸特點對所述受電弓點云數據進行關鍵點定位，得到碳滑板點云數據；

14、s302，對所述碳滑板點云數據進行水平校正，并建立三維坐標系；

15、s303，在所述三維坐標系中，基于所述碳滑板點云數據進行碳滑板關鍵尺寸檢測和碳滑板磨耗量檢測，其中，所述關鍵尺寸包括碳滑板寬度、兩個碳滑板之間的間距和偏轉角。

16、在一種實施方式中，步驟s301具體為：

17、s3011，對所述受電弓點云數據進行降采樣處理，通過高度篩選去除不屬于受電弓的無效點云數據，對剩下點云數據進行連通性分析和點云數量篩選，去掉噪聲點云；

18、s3012，對經步驟s3011處理后的點云數據進行三角化處理，利用碳滑板的高度和長度特征定位碳滑板關鍵位置；

19、s3013，利用碳滑板關鍵位置對所述受電弓點云數據進行裁剪，再利用法向量去除碳滑板邊緣干擾點，得到碳滑板點云數據。

20、在一種實施方式中，所述碳滑板磨耗量檢測包括：

21、s3041，對于每個碳滑板點云集合，取碳滑板的縱中剖面，并將所述剖面轉換為輪廓線；

22、s3042，對輪廓線進行調平處理；

23、s3043，在所述三維坐標系中，檢測所述輪廓線上位于兩端的最高點h0、h1，將h0與h1相連得到基準線，將基準線與輪廓線之間的區(qū)域確定為磨耗區(qū)域；

24、s3044，在磨耗區(qū)域中，每間隔1mm測量輪廓線到基準線的距離，得到碳滑板磨耗曲線；

25、s3045，根據所述磨耗曲線得到磨耗最大值及其對應位置。

26、在一種實施方式中，所述方法還包括：基于尺寸檢測結果和磨耗量檢測結果對受電弓碳滑板進行三維建模，得到碳滑板效果圖，并將所述碳滑板效果圖通過業(yè)務端界面展示。

27、本發(fā)明的第二方面，提供一種基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測系統，包括：

28、3d圖像采集模塊，被配置為采集來車的受電弓3d圖像；

29、數據處理模塊，被配置為對所述受電弓3d圖像進行預處理，得到受電弓點云數據；

30、數據分析模塊，被配置為基于所述受電弓點云數據進行碳滑板關鍵尺寸檢測和碳滑板磨耗量檢測；

31、輸出模塊，被配置為整合尺寸檢測結果和磨耗量檢測結果并輸出。

32、本發(fā)明與現有技術相比，具有如下的優(yōu)點和有益效果：

33、利用3d圖像采集技術對車輛的受電弓部件進行3d圖像的實時采集，實現單一采集源、多尺寸信息的獲取，相比較二維數據或多源數據，降低了數據的獲取和處理成本，能夠對受電弓進行多尺寸的全面監(jiān)測。

34、通過采集信號觸發(fā)3d圖像采集，僅針對受電弓部件進行采集，避免引入無關圖像。

35、通過匹配車速的采集頻率對受電弓部件進行數據采集，避免由于車速不同，導致采集數據存在拉伸或者壓縮，從而保證原始采集數據的質量。

36、通過車號信息對來車受電弓的采集數據進行標定，避免數據混淆。

37、點云數據處理基于相同的參考坐標系，提高算法精度。

38、提供準確的檢測結果和可視化的三維重建圖像，為維護人員提供及時有效的檢修指導，為運行中的列車提供更可靠的保障。

技術特征：

1.一種基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，所述采集來車的受電弓3d圖像，包括：通過匹配來車車速的采集頻率采集所述來車的受電弓3d圖像。

3.根據權利要求1所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于

4.根據權利要求3所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，所述預處理還包括：若所述標定后的點云數據被分散到多個文件，則拼接多個所述文件中的點云數據，得到完整的點云數據。

5.根據權利要求1所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，所述步驟s1具體為：3d圖像采集設備響應于圖像采集信號對來車的受電弓3d圖像進行采集，并響應于停止采集信號停止采集動作。

6.根據權利要求1所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，所述基于所述受電弓點云數據進行碳滑板關鍵尺寸檢測和碳滑板磨耗量檢測，包括：

7.根據權利要求6所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，步驟s301具體為：

8.根據權利要求6所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，所述碳滑板磨耗量檢測包括：

9.根據權利要求1所述的基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：基于尺寸檢測結果和磨耗量檢測結果對受電弓碳滑板進行三維建模，得到碳滑板效果圖，并將所述碳滑板效果圖通過業(yè)務端界面展示。

10.一種基于3d圖像的受電弓部件尺寸檢測系統，其特征在于，包括：

技術總結
本發(fā)明公開了提供一種基于3D圖像的受電弓部件尺寸檢測方法和系統，涉及電力機車安全監(jiān)測技術領域。檢測方法包括：S1，采集來車的受電弓3D圖像；S2，對受電弓3D圖像進行預處理，得到受電弓點云數據；S3，基于受電弓點云數據進行碳滑板關鍵尺寸檢測和碳滑板磨耗量檢測；S4，整合尺寸檢測結果和磨耗量檢測結果并輸出。本發(fā)明利用利用3D圖像采集技術對車輛的受電弓部件進行3D圖像的實時采集，實現單一采集源、多尺寸信息的獲取，相比較二維數據或多源數據，降低了數據的獲取和處理成本，能夠對受電弓進行多尺寸的全面監(jiān)測。

技術研發(fā)人員：劉安,王志云,彭銳威,周長,鄒夢,張浩博
受保護的技術使用者：廣州運達智能科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/23