钢轨轮廓检测方法及检测系统
技术领域
[0001] 本
发明涉及测量技术领域，特别涉及一种钢轨轮廓检测方法及检测系统。
背景技术
[0002]
铁路运输是我国运输事业的主要
力量，它的发展直接制约着中国经济的发展。随着铁路事业的飞快发展，高速、重载列车运行量的增加，钢轨的磨损也越来越严重。钢轨磨损是钢轨
质量参数中重要的一项。钢轨磨损造成钢轨轮廓尺寸变化，恶化了轮轨动力，加大列车运行过程中事故发生的可能性，减少钢轨和
机车的使用寿命。铁路网的不断扩大和养护维修需求的增加对钢轨检测提出新的要求。
[0003] 钢轨轮廓尺寸变化是影响钢轨寿命的主要原因。由于轮轨与钢轨长期
接触，导致钢轨发生磨损，造成钢轨轮廓尺寸变化，减少了钢轨金属量，从而减少了钢轨使用寿命。钢轨轮廓尺寸变化，也严重影响机车运行中的平稳性、安全性，增加了轮轨动力，所以需要及时的对钢轨轮廓尺寸进行检测，保证列车的正常运行。钢轨轮廓尺寸检测可以检测出的钢轨的磨损以及钢轨肥边等问题，其检测结果决定着钢轨打磨的必要性以及打磨是否合格，对钢轨打磨有着重要的指导意义。
[0004] 目前，国内外的钢轨轮廓的检测方法主要是接触式和非接触式，其中，接触式测量的测量
精度较高，但操作繁琐，测量效率低，测量精度低，且接触式测量所采用的装置只能完成横断面或纵断面的一种测量。非接触式测量采用激光
传感器和线性
电机驱动同时测量钢轨横断面及纵断面，但现有的非接触式测量的装置测量前需要固定在钢轨上或者固定在车辆上，便携性较差，导致测量人员操作起来较为复杂。
发明内容
[0005] 本发明的目的在于提供一种钢轨轮廓检测方法及检测系统，以解决使用
现有技术中的钢轨轮廓检测方法所存在的不足。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供一种钢轨轮廓检测方法，所述钢轨轮廓检测方法包括如下步骤：
[0007] 选择当前需要检测钢轨轮廓的种类；所述钢轨轮廓的种类包括钢轨横断面轮廓和/或钢轨纵断面轮廓；
[0008] 根据当前需要检测钢轨轮廓的种类，使用
三维扫描仪针对钢轨的不同
位置进行扫描；
[0009] 所述三维
扫描仪获取当前扫描所述钢轨的位置的三维点
云数字模型；
[0010] 通过K-MEANS聚类
算法获取所述三维点云数字模型中钢轨部分的扫描数据；
[0011] 根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，进行计算，获得当前需要检测钢轨轮廓数据及测量分析报告。
[0012] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，所述测量分析报告为钢轨横断面轮廓测量分析报告和/或钢轨纵断面轮廓测量分析报告。
[0013] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，当选择检测钢轨横断面轮廓时，根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得所述钢轨横断面轮廓数据及测量分析报告的方法包括如下步骤：
[0014] 根据所述钢轨部分的扫描数据，使用RANSAC平面拟合算法计算所述钢轨的
轨底平面及
轨腰平面；
[0015] 根据所述轨底平面及所述轨腰平面计算出切割平面；所述切割平面垂直于所述轨底平面及所述轨腰平面；
[0016] 使用所述切割平面切割所述钢轨的三维点云数据模型以获得所述钢轨的横断面轮廓图；
[0017] 根据所述钢轨的横断面轮廓图与标准钢轨的横断面轮廓图对比，计算所述钢轨的横断面轮廓的评价参数，以生成所述钢轨的横断面轮廓测量分析报告。
[0018] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，所述横断面轮廓的评价参数包括所述横断面的磨耗量、磨耗面积及径向磨耗。
[0019] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，当选择检测钢轨纵断面轮廓时，根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得所述钢轨纵断面轮廓数据及测量分析报告的方法包括如下步骤：
[0020] 根据所述钢轨部分的扫描数据，使用RANSAC平面拟合算法计算所述钢轨的
轨头平面；
[0021] 根据所述轨头平面获得纵向中线曲线；
[0022] 对所述纵向中线曲线依次进行
波长范围为10-30mm、30-100mm、100-300mm、300-1000mm的滤波；
[0023] 根据每个波长范围滤波后的曲线，计算每个波长范围的不平顺数据及1/3倍频数据，以生成所述钢轨的纵断面轮廓测量分析报告。
[0024] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，所述根据当前需要检测钢轨轮廓的种类，使用三维扫描仪针对钢轨的不同位置进行扫描是指：
[0025] 当选择检测钢轨横断面轮廓时，使用三维扫描仪扫描所述钢轨的轨头、轨腰及轨底；
[0026] 当选择检测钢轨纵断面轮廓时，使用三维扫描仪扫描所述钢轨的轨头；
[0027] 当选择检测钢轨横断面轮廓及钢轨纵断面轮廓时，使用三维扫描仪扫描所述钢轨的轨腰、轨底及轨头。
[0028] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，所述三维点云数字模型由非钢轨部分的扫描数据及所述钢轨部分的扫描数据共同创建。
[0029] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，所述非钢轨部分的扫描数据为扣件的扫描数据、
道砟的扫描数据或者地面的扫描数据。
[0030] 可选的，在所述的钢轨轮廓检测方法中，所述三维扫描仪为手持式三维扫描仪。
[0031] 本发明还提供一种钢轨轮廓检测系统，所述钢轨轮廓检测系统包括：
[0032] 选择模
块，用于选择当前需要检测钢轨轮廓的种类；
[0033] 三维扫描仪，用于对所述选择模块已选的钢轨轮廓的种类进行扫描，并创建三维点云数字模型；
[0034] 筛选模块，用于通过K-MEANS
聚类算法获取所述三维点云数字模型中钢轨部分的扫描数据；
[0035] 测量分析报告获取模块，用于根据所述筛选模块所获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得当前需要检测钢轨轮廓数据及测量分析报告。
[0036] 在本发明所提供的钢轨轮廓检测方法及检测系统中，根据当前需要检测钢轨轮廓的种类，利用三维扫描仪针对钢轨的不同位置所创建的三维点云数字模型，并通过K-MEANS聚类算法获取所述三维点云数字模型中钢轨部分的扫描数据，从而根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据获得当前需要检测钢轨轮廓数据及测量分析报告，检测过程操作简单便捷，检测获得的钢轨轮廓数据精度高，获得的测量分析报告内容全面。
附图说明
[0037] 图1是本发明一
实施例中钢轨轮廓检测方法的
流程图；
[0038] 图2是本发明一实施例中当选择检测钢轨横断面轮廓时，根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得所述钢轨横断面轮廓数据及测量分析报告的方法的步骤流程图；
[0039] 图3是本发明一实施例中当选择检测钢轨纵断面轮廓时，根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得所述钢轨纵断面轮廓数据及测量分析报告的方法的步骤流程图；
[0040] 图4是本发明一实施例中钢轨轮廓检测系统的示意图；
[0041] 图5是标准钢轨的横断面轮廓图；
[0042] 图6是执行步骤S13后获得的钢轨的横断面轮廓图。
具体实施方式
[0043] 以下结合附图和具体实施例对本发明提出的钢轨轮廓检测方法及检测系统作进一步详细说明。根据下面说明和
权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
[0044] 请参考图1，其为本发明一实施例中钢轨轮廓检测方法的流程图，如图1所示，所述钢轨轮廓检测方法包括如下步骤：
[0045] 首先，执行步骤S1，选择当前需要检测钢轨轮廓的种类；所述钢轨轮廓的种类包括钢轨横断面轮廓和/或钢轨纵断面轮廓；
[0046] 接着，执行步骤S2，根据当前需要检测钢轨轮廓的种类，使用三维扫描仪针对钢轨的不同位置进行扫描。
[0047] 接着，执行步骤S3，所述三维扫描仪获取当前扫描所述钢轨的位置的三维点云数字模型。
[0048] 具体的，分为三种情况：当选择检测钢轨横断面轮廓时，使用三维扫描仪扫描所述钢轨的轨头、轨腰及轨底。从而获取所述钢轨的轨头、轨腰及轨底的扫描数据，由所述钢轨的轨腰及轨底的扫描数据创建当前钢轨横断面轮廓的三维点云数字模型，更加直观的观测到当前钢轨横断面轮廓的现状，避免现有技术中需要依靠人为的计算测量的现象，提高了测量人员的工作效率。
[0049] 当选择检测钢轨纵断面轮廓时，使用三维扫描仪扫描所述钢轨的轨头，从而获取所述钢轨的轨头的扫描数据，由所述钢轨的轨头的扫描数据创建当前钢轨纵断面轮廓的三维点云数字模型，具有较好的测量的针对性，提高工作效率。
[0050] 当选择检测钢轨横断面轮廓及钢轨纵断面轮廓时，使用三维扫描仪扫描所述钢轨的轨腰、轨底及轨头，从而获取所述钢轨的轨腰、轨底及轨头的扫描数据，由所述钢轨的轨腰、轨底及轨头的扫描数据创建当前钢轨纵断面轮廓及横断面轮廓的三维点云数字模型。可以同时获得钢轨横断面轮廓及纵断面轮廓，避免单独检测，单独获取钢轨横断面轮廓或纵断面轮廓的工作量，节约了人力及物力，符合实际测量工作的需求。
[0051] 这里需要注意的是，当选择检测钢轨纵断面轮廓时，需要使用三维扫描仪扫描沿钢轨纵向长为至少1m的距离，较好的确保三维扫描仪可以扫描采集到钢轨纵断面轮廓的相关点云数据，进而创建纵断面轮廓的三维点云数字模型。
[0052] 当选择检测钢轨横断面轮廓时，需要使用三维扫描仪扫描沿钢轨纵向长为至少10cm的距离，较好的确保三维扫描仪可以扫描采集到钢轨横断面轮廓的相关点云数据，进而创建横断面轮廓的三维点云数字模型。
[0053] 接着，执行步骤S4，通过K-MEANS聚类算法获取所述三维点云数字模型中钢轨部分的扫描数据。
[0054] 进一步地，所述三维点云数字模型由非钢轨部分的扫描数据及所述钢轨部分的扫描数据共同创建；其中，所述非钢轨部分的扫描数据为扣件的扫描数据、道砟的扫描数据或者地面的扫描数据。为了能够的获取工作人员所需求的扫描数据，通过使用K-MEANS聚类算法筛选剔除掉非钢轨部分的扫描数据，从而着重对钢轨部分的扫描数据进行后续计算等操作，具有较强的针对性，提高了工作效率及测量精准度。
[0055] 接着，执行步骤S5，根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，进行计算，获得当前需要检测钢轨轮廓数据及测量分析报告。其中，所述测量分析报告为钢轨横断面轮廓测量分析报告和/或钢轨纵断面轮廓测量分析报告。这里提到的钢轨轮廓数据是指钢轨横断面轮廓数据(即钢轨横断面轮廓的评价参数，其包括所述横断面的磨耗量、磨耗面积及径向磨耗等相关数据)及钢轨纵断面轮廓数据(即钢轨纵断面轮廓的评价参数，其包括滤
波数据、不平顺数据及1/3倍频数据等)。
[0056] 具体的，请参考图2，图2是本发明一实施例中当选择检测钢轨横断面轮廓时，根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得所述钢轨横断面轮廓数据及测量分析报告的方法的步骤流程图，具体步骤如下：
[0057] 首先，执行步骤S10，使用根所述钢轨部分的扫描数据，使用RANSAC平面拟合算法计算所述钢轨的轨底平面及轨腰平面。
[0058] 接着，执行步骤S11，根据所述轨底平面及所述轨腰平面计算出切割平面；所述切割平面垂直于所述轨底平面及所述轨腰平面。
[0059] 具体的，计算所述切割平面的过程是利用所述轨底平面的法线 及所述轨腰平面的法线 计算出所述切割平面的法线 由于所述切割平面垂直于所述轨底平面及所述轨腰平面，故 根据所述切割平面的法线 就可确定所述切割平面的方向，进而为后续获得横断面轮廓图做准备。
[0060] 接着，执行步骤S12，使用所述切割平面切割所述钢轨的三维点云数据模型以获得所述钢轨的横断面轮廓图；
[0061] 接着，执行步骤S13，根据所述钢轨的横断面轮廓图与标准钢轨的横断面轮廓图对比，计算所述钢轨的横断面轮廓的评价参数，以生成所述钢轨的横断面轮廓测量分析报告。其中，所述横断面轮廓的评价参数包括所述横断面的磨耗量、磨耗面积及径向磨耗。
[0062] 具体的，请参考图5及图6，图5为标准钢轨的横断面轮廓图；图6为执行步骤S13后获得的钢轨的横断面轮廓图。通过对比图5及图6这两个图，可以较为直观的获知图6与图5的差异，并且可以计算出所述钢轨横断面轮廓的评价参数，为生产所述钢轨的横断面轮廓测量分析报告准备了条件。
[0063] 请参考图3，图3是本发明一实施例中当选择检测钢轨纵断面轮廓时，根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得所述钢轨纵断面轮廓数据及测量分析报告的方法的步骤流程图，具体步骤如下：
[0064] 首先，执行步骤S20，根据所述钢轨部分的扫描数据，使用RANSAC平面拟合算法计算所述钢轨的轨头平面。
[0065] 接着，执行步骤S21，根据所述轨头平面获得纵向中线曲线。
[0066] 正常标准钢轨的轨头平面的纵向中线为直线，而经过长期的轮轨与钢轨的接触，钢轨的轨头会有不同程度的磨损，故此时轨头平面获得纵向中线为曲线，
发明人通过结合所述轨头平面的图形，多次沿纵向取中点的微元化方式最终获得钢轨1的轨头平面的纵向中线曲线，而纵向中线曲线能够较好的表征钢轨1的纵断面的评价参数，如滤波数据、不平顺数据及1/3倍频数据等。
[0067] 接着，执行步骤S22，对所述纵向中线曲线依次进行波长范围为10-30mm、30-100mm、100-300mm、300-1000mm的滤波。
[0068] 接着，执行步骤S23，根据每个波长范围滤波后的曲线，计算每个波长范围的纵向不平顺数据及所述纵向中线曲线的1/3倍频数据，以生成所述钢轨的纵断面轮廓的测量分析报告。
[0069] 其中，三维扫描仪是现有的技术，其工作原理主要是通过创建其所扫描物体几何表面的点云(point cloud)，利用点云中的点来插补成物体的表面形状，点云中的点的越多，分布越密集，可以创建更精准的物
体模型(这个过程称做
三维重建)。本发明是基于三维扫描仪扫描钢轨，以生成所述钢轨的三维模型的
基础上，进而所述钢轨的三维模型进行后续的计算，整个操作过程简单，检测得到的钢轨轮廓数据精度高，从而获得全面可靠的钢轨轮廓分析报告，提高了工作效率，避免掺杂人为操作等因素的影响。
[0070] 优选的，所述三维扫描仪为手持式三维扫描仪。手持式三维扫描仪是非接触式扫描仪，因此无需像接触式扫描仪那样，将检测装置固定在钢轨或者车辆上，且操作过程方便便捷，提高了工作效率。为了使手持式三维扫描仪具有较佳的工作性能，通常会配合手持式三维扫描仪设置一些检测
定位点(所述检测定位点为反光材料)，这种使用手持式三维扫描仪时需要配合设置一些检测定位点是本领域技术人员所通用的方式，此处不在赘述。
[0071] 当然，本发明所采用的三维扫描仪包括但不局限于手持式三维扫描仪，还可以是激光扫描仪等，只要选用的三维扫描仪可以获取钢轨轮廓的点云数据，进而可以创建出钢轨的三维点云数字模型即可。
[0072] 请参考图4，其为本发明一实施例中钢轨轮廓检测系统的示意图。如图4所示，所述钢轨轮廓检测系统包括：选择模块10，用于选择当前需要检测钢轨轮廓的种类；三维扫描仪11，用于对所述选择模块10已选的钢轨轮廓的种类进行扫描，并创建三维点云数字模型；筛选模块12，用于通过K-MEANS聚类算法获取所述三维点云数字模型中钢轨部分的扫描数据；
测量分析报告获取模块13，用于根据所述筛选模块12所获取的所述钢轨部分的扫描数据，获得当前需要检测钢轨轮廓数据及测量分析报告。
[0073] 综上，在本发明所提供的钢轨轮廓检测方法及检测系统中，根据当前需要检测钢轨轮廓的种类，利用三维扫描仪针对钢轨的不同位置所创建的三维点云数字模型，并通过K-MEANS聚类算法获取所述三维点云数字模型中钢轨部分的扫描数据，从而根据已获取的所述钢轨部分的扫描数据获得当前需要检测钢轨轮廓数据及测量分析报告，检测过程操作简单便捷，检测获得的钢轨轮廓数据精度高，获得的测量分析报告内容全面。
[0074] 上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。
