手推式钢轨磨耗状态检测仪的研制

基于机器视觉图像识别测量技术,研制了一种手推式磨耗状态检测仪,实现了对钢轨廓型、钢轨顶面不平顺及轨底坡的连续同时测量,并对仪器的测量精度进行了校验。结果证明,所制仪器的示值误差为-0.016～+0.003 mm,测量重复性精度达到了0.018 mm,可满足高铁及城市轨道交通工务作业要求。     

基于高频率测量数据的钢轨精确打磨方法

移动式钢轨廓形检测系统能够对线路钢轨进行全区段的连续、高频率测量,获得里程位置准确的高精度钢轨廓形三维图像,但如何利用这些钢轨廓形数据进行精确打磨尚没有成熟的方法。为此,提出了一种基于高频率测量数据的钢轨精确打磨方法,通过实测廓形与目标廓形对比得到所需打磨量随里程的变化曲线,然后进行轨头精细化分区、打磨里程分段,最终得到整个测量区间的精确打磨方案,通过在京沪高铁虹桥线路进行现场试验,证明该方法能够实现钢轨精确打磨。最后还提出一种钢轨廓形相似指数PSI(profile similarity index),对钢轨打磨前后的廓形进行了评判。结果表明,PSI能够量化反映实测廓形与目标廓形的相似程度,直接准确地评估打磨作业效果。     

基于机器视觉测量技术的地铁站台限界检测仪设计

为确保运营期间地铁车辆运行、停靠与旅客乘降的安全,需要定期对地铁站台限界进行检测。目前使用较多的接触式检测存在检测效率低,人为影响因素较大等缺点。基于机器视觉技术研究了一种非接触式站台限界检测仪。采用三角测量原理,提出基于基准点匹配的标定方法,解决近景斜角大范围摄影测量问题。通过现场测试数据分析,检测仪满足了地铁站台限界侵限检测需求。