發(fā)布時間：2018-06-18 06:09

  本文選題：車輪踏面輪廓 + 三維測量　； 參考：《西南交通大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著我國高速鐵路的迅猛發(fā)展,大大地提升了我國鐵路的客運運輸能力。為保證行車安全及旅客生命財產(chǎn)安全,必須時刻關注輪對的尺寸、踏面的各項參數(shù)變化�；诠鈻磐队暗娜S測量技術廣泛應用與自動化檢測、質(zhì)量控制、機器視覺、生物醫(yī)學等領域,具有非接觸式、高精度、高分辯率等特點。本文以CRH2A型動車組樣板輪為研究對象,結合三維測量技術與點云拼接技術應用于車輪踏面外形輪廓360°測量中,從理論和實驗兩個方面進行了深入研究,具體研究內(nèi)容如下:首先,在車輪踏面點云獲取方面,研究了基于光柵投影的三維測量技術的原理。重點針對相位展開技術,在質(zhì)量圖引導算法的基礎上,利用相鄰像素點之間的相對可靠度作為展開路徑,然后通過區(qū)域劃分與合并進行區(qū)域設置后獨立展開,并與枝切法、質(zhì)量圖引導算法以及最小二乘法進行了仿真及實驗對比分析,其均方誤差比質(zhì)量圖引導算法降低約35%,展開速度提升約10倍,且有效地抑制了路徑相關算法中的噪聲擴散現(xiàn)象。其次,介紹了點云拼接技術的基本流程及原理,了解傳統(tǒng)ICP算法的數(shù)據(jù)配準機制。利用基于協(xié)方差矩陣法對點云數(shù)據(jù)進行粗拼接,并與基于點特征直方圖方法仿真對比分析。研究一種以點到切平面為迭代目標函數(shù),利用kdtree算法對點云進行加速匹配搜索,最后基于剛性變換一致性進行原則約束的改進ICP算法。仿真結果表明,基于協(xié)方差矩陣方法完成粗拼接的時間僅需0.1s,更適合車輪踏面點云數(shù)據(jù)粗拼接。改進的ICP算法的迭代精度比其他精拼接算法綜合提升約10%,且精拼接時間不超過3s。最后,設計并搭建了列車車輪踏面三維輪廓檢測試驗平臺,結合光學三維測量技術與三維點云拼接技術對車輪踏面外形輪廓實現(xiàn)360°在線測量,且利用改進的ICP算法完成整個車輪的拼接時間為148.48s,平均精拼接精度為0.0638mm,提升了迭代的精度與在線檢測的效率。
[Abstract]:With the rapid development of high-speed railway in China, the passenger transport capacity of Chinese railway has been greatly improved. In order to ensure the traffic safety and the safety of passengers' life and property, we must always pay attention to the size of wheelset and the change of parameters of tread. The 3D measurement technology based on grating projection is widely used in the fields of automatic detection, quality control, machine vision, biomedicine and so on. It has the characteristics of non-contact, high precision, high resolution and so on. In this paper, the model wheel of CRH2A EMU is taken as the research object, and the 3D measurement technology and point cloud splicing technology are applied to the measurement of the profile 360 擄of the wheel tread. The theoretical and experimental studies are carried out in depth. The main contents are as follows: firstly, the principle of 3D measurement based on grating projection is studied. Focusing on the phase unwrapping technique, based on the quality map guidance algorithm, the relative reliability between adjacent pixels is used as the expansion path, and then the region is set up independently by region division and merging, and then it is expanded independently with the branch cutting method. The simulation and experimental results show that the mean square error is about 35 times lower and the expansion speed is about 10 times higher than that of the quality map guidance algorithm, and the noise diffusion phenomenon in the path correlation algorithm is effectively suppressed. Secondly, the basic flow and principle of point cloud splicing technology are introduced, and the data registration mechanism of traditional ICP algorithm is understood. Covariance matrix method is used to combine the point cloud data, and the results are compared with the point feature histogram method. In this paper, an improved kdtree algorithm based on the consistency of rigid transformation is proposed, in which the point to tangent plane is taken as the iterative objective function, and the point cloud is searched by kdtree algorithm. The simulation results show that the covariance matrix method takes only 0.1 s to complete rough stitching, which is more suitable for rough stitching of wheel tread point cloud data. The iterative accuracy of the improved ICP algorithm is about 10% higher than that of other fine stitching algorithms, and the time of fine stitching is less than 3 s. Finally, a testing platform for 3D profile detection of train wheel tread is designed and built. Combined with optical 3D measurement technology and 3D point cloud splicing technology, the profile of wheel tread profile is measured on line 360 擄. By using the improved ICP algorithm, the stitching time of the whole wheel is 148.48 s, and the average precision is 0.0638 mm, which improves the precision of iteration and the efficiency of on-line detection.
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U270.7;O439

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本文編號：2034460