基于计算机视觉的接触轨检测车振动补偿方法及应用

以轨道为参考建立世界坐标系,以车体为参考建立摄像机坐标系。考虑摄像机镜头畸变,建立摄像机非线性模型,采用基于最小二乘法的共面标定方法标定摄像机,求解摄像机参数矩阵。根据车体振动特性,推导基于计算机视觉技术的车体振动偏移补偿计算方法,并将该补偿方法成功运用于接触轨检测车。通过广州地铁四号线区间运行数据,验证了该补偿方法能够有效提高系统检测精度。     

光测轨检系统的高精度摄像机标定

将靶标设定为一个辅助平面,建立辅助平面坐标系进行2步标定:第1步求取靶标面与像平面的对应透视关系;第2步求取空间坐标系与辅助平面坐标系的透视关系。研究结果表明:相对于传统标定法,该方法同时考虑径向畸变和切向畸变,提高了目标点定位精度;建立隐式数学模型而非直接标定摄像机内外参数,简化了标定。且将畸变量包含与隐式方程中不用实际求出畸变量,所以不要求靶标与摄像机成特殊位置;两步均用最小二乘法快速求解线性方程,简便快速;采用对特征圆标号的高精度标定模板,特征圆心可以精准提取,标定图像有较高的鲁棒性。     

一种基于摄像机标定的车辆视频测速方法

以Tsai两步法为摄像机标定原理,提出了一种车辆速度视频测量方法,并对摄像机标定误差和车速检测误差进行了分析。首先利用Tsai两步法得到摄像机的内部和外部参数,然后将图像空间提取出的运动车辆特征点位移转换到世界坐标系,最后利用帧差时间求得车辆的瞬时速度。实验结果表明,基于摄像机标定的车辆速度视频测量方法,具有简单实用、鲁棒性强、精确度高等优点,满足车辆视频测速系统的要求。     

基于摄像机标定的非接触式接触线导高和拉出值的检测

提出一种基于摄像机标定的非接触式接触线几何参数检测方法:在Matlab软件平台基础上,对CCD摄像机采集到的接触线二维图像进行预处理;利用迭代阈值法,对图像中由车载激光器发射到接触线上所形成的激光光斑的中心点进行定位;最后,根据摄像机针孔成像模型,将该激光光斑点在图像坐标系中的坐标与该点由摄像机标定的世界坐标系中的三维空间坐标建立对应关系,并据其算出接触线的几何参数。将用此方法计算与用光学测量仪对同一段实际线路测量的结果进行比较得知,此方法求得的拉出值与光学测量仪的实测值之差小于11mm,所得导高之差小于10mm。该结果表明:此方法较准确地计算出接触线导高、拉出值,可满足检测的需求。     

隧道净空全断面测量中多视觉传感器全局标定方法

隧道净空全断面视觉检测系统空间测量尺度大、视觉传感器分布广、不同视觉传感器无公共视角。采用合适方法对其进行高精度全局标定,是实现隧道净空全断面高精度测量的关键。本文将二维平面靶标与一维靶标相结合,对视觉测量系统进行全局标定:采用二维平面靶标对单个摄像机内部参数进行离线标定;借助一维靶标上距离已知的共线特征点作为约束条件,求解相邻摄像机外部参数,通过相邻摄像机外部参数两两换算,逐个求取单个摄像机坐标系与全局坐标系外部参数,同理求得激光平面方程系数。综合所有摄像机内外部参数、激光平面方程系数,建立隧道净空全断面视觉测量模型。对研制的隧道净空全断面动态测量系统进行标定和动态测量试验,结果表明该标定方法切实可行。     

轮轨接触几何状态检测装置

基于机器视觉技术、光电测试技术和图像处理技术研制轮轨接触几何状态可视化检测装置。检测装置的硬件系统包括高速摄像机、光源系统、测速单元等;软件系统包括图像采集软件和数据处理软件。检测装置的工作流程分为图像采集和数据处理2步。图像采集主要完成检测区域的标定图像、钢轨轨头廓型图像和轮轨接触图像的采集。数据处理主要完成标定参数的提取,矫正、拼接图像,识别接触曲线,获取检测结果。关键技术是：通过畸变矫正函数将拍摄的有畸变的图像还原为无畸变的图像;通过标定参数中标记点的信息,将矫正后的内外两侧图像拼接,得到轮轨接触的完整图像。现场实际应用表明：该装置能够准确检测轮轨接触状态,并给出接触参数和相关报表,达到了实用化的要求。     

基于机器视觉的冲床自动化布料算法研究

针对冲床落料的完成主要靠人工操作,劳动强度大和生产效率低下的问题,提出了实现冲床自动化布料的机器视觉算法。介绍了机器视觉系统的整体结构设计,着重研究了系统中图像采集模块、图像处理模块和控制模块,并对图像处理中自动布料算法的实现过程和优化过程详细阐述。自动布料算法的提出能够实现对不规则板料自动布料和落料工艺,以最小的成本,提高不规则板料的利用率和加工效率,能够大幅度提高中小企业的经济效益。     

双目测距技术在调车作业中的 研究与应用

为实现调车作业视频监控与测距的目的,设计一种用于调车顶送作业的双目测距系统,其通过安装于机车车厢的双目摄像机,采集机车已挂车厢与待挂车厢之间实时视频并测量其距离。在OpenCV计算机视觉库与Windows平台下,使用张正友标定法对双目摄像机进行标定,并获得畸变校正后的图像与摄像机参数。通过SGBM特征匹配算法实现车厢目标特征提取与立体匹配。最后利用三维重建方法获得深度信息。系统分别在实验室环境与现场环境下进行实验,现场实验结果表明,测距结果比实际距离稍偏大,最大误差小于1 m,满足实际现场环境要求,可有效地辅助人工瞭望进行调车作业。     

“背对式”双目视觉系统定标方法研究

在基于机器视觉的轨距检测系统中,应用"背对式"双目视觉系统实现非接触轨距测量。针对多像机间无公共视场,提出了"背对式"双目视觉系统定标方法。在标定靶建立棋盘格转换矩阵,结合摄像机坐标系转换矩阵,得到"背对式"双目系统中摄像机之间的相对位置关系。用标定结果进行轨距测量,测量示值误差小于0.2mm,证明了标定方法的正确性。     

基于尺度不变特征变换的钢轨蠕变检测研究

针对钢轨现有定点蠕变检测技术的不足,提出一种基于尺度不变特征变换及图像配准的非接触式实时观测方法。通过安装于轨侧观测桩上的相机对待检钢轨进行拍摄,提取图像中轨腰附近预定义的感兴趣区域,而后基于尺度不变特征变换,与同一视场中钢轨未蠕变图像的对应感兴趣区域进行配准,得到定场环境下多关键点在像素坐标系中的轨向及高低位移集。根据相机的内外及畸变参数将像素位移集映射到世界坐标系,对轨向及高低位移集分别求均值,得出钢轨的轨向及高低蠕变量。为验证方法的有效性,搭建试验平台并采用OpenCV开发了仿真系统。研究结果表明:高低和轨向蠕变的相对测量误差均值分别低于0.606%和1.170%。