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公开(公告)号：CN115482195B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210930378.6
申请日：2022-08-03
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的列车部件变形检测方法，首先小车导航到指定检修位置，通过机械臂上的三维工业相机采集箱体的二维图像和三维点云。结合PP‑PicoDet检测模型定位箱体位置，将二维图像中的目标区域映射到点云中，基于MLESAC的区域方法分割获取箱体表面点云。再采用SAC‑IA和NonLinearICP算法完成模板点云和目标点云的配准；最后通过两点云的匹配点数及其RMSE指标完成箱体变形故障判断。本发明结合二维图像和三维点云的特性以及特点，借助两种数据的处理算法的适应场景，实现地铁车底复杂环境下的多种箱体的定位、分割、配准和变形检测功能。通过计算在同一参考系下目标点云和模板点云的匹配点数和RMSE可以实现变形检测，以及在三维点云空间和图像像素空间中的定位。
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公开(公告)号：CN115147367B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210766960.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/70 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的防松线检测方法，具体为：采用工摄像机采集待检修紧固件部位的图像；利用YOLOv5进行防松线的定位并将其分为两类；对图像中防松线区域进行提取；对提取的防松线图像绘制最小外接矩形；最小外接矩形为一图像判定为未松动，再根据防松线分类结果对其进行检测；对类型一的防松线进行霍夫线检测，筛选出来两条线段后计算其角度差值，与松动阈值比较，判断紧固件状态；对于类型二的防松线，首先计算较大矩形的两条长边的直线方程，在判断另一矩形的四个角点与两条直线的位置关系，四个角点全部位于直线一侧判定为松动；根据检测结果在原图标识出结果。本发明可以有效的减轻繁重的质检工作和提升质检效率、准确率。
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公开(公告)号：CN114862957B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210802040.2
申请日：2022-07-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达的地铁车底定位方法，具体为：通过位于地铁巡检机器人上的3D激光雷达获取地铁车底环境三维点云数据；基于深度学习的目标检测网络PointPillars实现快速定位和识别车底点云中的三维目标；通过直通滤波器对需要进行测距定位的目标框进行提取，过滤掉不属于目标主成份的点云；再对提取出的目标框进行下采样处理，控制点云数量；拟合目标点云在各方向上的平面，并计算各方向上的平面在对应方向的中点位置信息，从而得到目标物中心点相对于激光雷达的位置信息，实现定位。本发明实现了精准定位，提高了算法的泛化性，平衡了检测速度和检测精度，为巡检机器人后期的导航巡检工作奠定了扎实的基础。
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公开(公告)号：CN115935244B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310222390.6
申请日：2023-03-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/24 , G01R31/00 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的单相整流器故障诊断方法，步骤如下：S1、搭建单相PWM整流器的模型，获得单相PWM整流器正常状态、IGBT开路、反并联二极管开路、串联谐振电路电感开短路、以及电容开短路的网测电流和直流侧电压故障数据；S2、将获得的正常状态数据和故障数据进行VMD分解，获得本征模态分量IMF，作为后续故障诊断网络的输入特征向量；S3、搭建基于CRNN的单相整流器故障诊断子模型；S4、将两个子模型提取的特征进行整合，最终输出数据经softmax转换为对应类别的概率值。本发明解决了IGBT和反并联二极管故障信号对于直流侧电压不敏感，而串联谐振电路元件故障信号对于网侧电流不敏感的问题，精准定位故障元件。
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公开(公告)号：CN115775269A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202310093968.2
申请日：2023-02-10
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线特征的列车图像精确配准方法，包括：通过两步滑窗的图像分割方法将整张列车图像分割为多张车厢图像；对分割后图像进行直方图均衡化、平滑滤波、池化预处理操作；对预处理后的模板图像和待配准图像进行特征检测，提取出各自的线特征；进行模板图像和待配准图像的线特征初步匹配；利用随机抽样一致算法对错误匹配对进行剔除；将筛选之后的特征对进行局部多项式拟合，计算待配准图像和模板图像的映射，再对待配准图像重采样完成图像的配准。本发明在现有配准技术基础上增加了行列最大值条件特征选择、局部拟合、插值配准多个环节，实现了亚像素级的配准精度，在配准方法的精度、效率和鲁棒性多个方面均取得了较大提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063579B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210999649.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于二维图像和三维点云投影的列车定位销松动检测方法，包括：使用三维工业相机采集定位销部件的二维图像和三维点云数据；对于二维图，采用YOLOv5目标检测算法定位定位销位置；将二维图中定位销目标区域映射到采集的三维点云数据中，截取目标点云；基于二维图像与三维点云数据综合计算定位销高度；与历史数据和标准数据作差，对比故障阈值，判断定位销状态。本发明结合二维数据和三维数据的特点，提高了检测算法的稳定性与准确性，实现在整个地铁车底复杂环境下稳定的定位销定位，分割、计算和识别松动的功能，通过计算相关客观真实数据来判断松动；并且能够提供定位销松动的数值，为检修人员提供参考，提升检测效率。
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公开(公告)号：CN115063579A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210999649.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于二维图像和三维点云投影的列车定位销松动检测方法，包括：使用三维工业相机采集定位销部件的二维图像和三维点云数据；对于二维图，采用YOLOv5目标检测算法定位定位销位置；将二维图中定位销目标区域映射到采集的三维点云数据中，截取目标点云；基于二维图像与三维点云数据综合计算定位销高度；与历史数据和标准数据作差，对比故障阈值，判断定位销状态。本发明结合二维数据和三维数据的特点，提高了检测算法的稳定性与准确性，实现在整个地铁车底复杂环境下稳定的定位销定位，分割、计算和识别松动的功能，通过计算相关客观真实数据来判断松动；并且能够提供定位销松动的数值，为检修人员提供参考，提升检测效率。
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公开(公告)号：CN115482195A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210930378.6
申请日：2022-08-03
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的列车部件变形检测方法，首先小车导航到指定检修位置，通过机械臂上的三维工业相机采集箱体的二维图像和三维点云。结合PP‑PicoDet检测模型定位箱体位置，将二维图像中的目标区域映射到点云中，基于MLESAC的区域方法分割获取箱体表面点云。再采用SAC‑IA和NonLinearICP算法完成模板点云和目标点云的配准；最后通过两点云的匹配点数及其RMSE指标完成箱体变形故障判断。本发明结合二维图像和三维点云的特性以及特点，借助两种数据的处理算法的适应场景，实现地铁车底复杂环境下的多种箱体的定位、分割、配准和变形检测功能。通过计算在同一参考系下目标点云和模板点云的匹配点数和RMSE可以实现变形检测，以及在三维点云空间和图像像素空间中的定位。
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公开(公告)号：CN114862957A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210802040.2
申请日：2022-07-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达的地铁车底定位方法，具体为：通过位于地铁巡检机器人上的3D激光雷达获取地铁车底环境三维点云数据；基于深度学习的目标检测网络PointPillars实现快速定位和识别车底点云中的三维目标；通过直通滤波器对需要进行测距定位的目标框进行提取，过滤掉不属于目标主成份的点云；再对提取出的目标框进行下采样处理，控制点云数量；拟合目标点云在各方向上的平面，并计算各方向上的平面在对应方向的中点位置信息，从而得到目标物中心点相对于激光雷达的位置信息，实现定位。本发明实现了精准定位，提高了算法的泛化性，平衡了检测速度和检测精度，为巡检机器人后期的导航巡检工作奠定了扎实的基础。
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公开(公告)号：CN115775269B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310093968.2
申请日：2023-02-10
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线特征的列车图像精确配准方法，包括：通过两步滑窗的图像分割方法将整张列车图像分割为多张车厢图像；对分割后图像进行直方图均衡化、平滑滤波、池化预处理操作；对预处理后的模板图像和待配准图像进行特征检测，提取出各自的线特征；进行模板图像和待配准图像的线特征初步匹配；利用随机抽样一致算法对错误匹配对进行剔除；将筛选之后的特征对进行局部多项式拟合，计算待配准图像和模板图像的映射，再对待配准图像重采样完成图像的配准。本发明在现有配准技术基础上增加了行列最大值条件特征选择、局部拟合、插值配准多个环节，实现了亚像素级的配准精度，在配准方法的精度、效率和鲁棒性多个方面均取得了较大提升。
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