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基于轨型重建的平直度提取算法研究
文献摘要：
钢轨焊前检测是保障铁路车辆安全行驶的重要环节,其中钢轨平直度是衡量钢轨质量优劣的重要指标.针对传统钢轨平直度检测步骤繁琐、单次测量长度有限和测量效率低等问题,依据三角法测量原理,利用激光轮廓仪交叠获取钢轨轮廓数据,使用改进的ICP算法快速配准点云数据,完成钢轨三维重建.然后利用自适应中值滤波对平直度参数曲线进行优化,采用模拟平尺法求解钢轨平直度.实验结果表明,基于轨型重建的平直度提取算法速度快,精度高,稳定性好,与人工检测的最大测量误差为0.021 mm,与高精度电子平尺最大误差为0.011 mm,最大标准差为0.006 mm,符合钢轨焊前的平直度检测要求.
文献关键词：
焊前检测;激光轮廓仪;三维重建;ICP算法改进;平直度;自适应中值滤波
中图分类号：
作者姓名：
杨海马;江斌;钱隆平;张大伟;焦洋;刘瑾;李筠
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093;中国科学院空间主动光电技术重点实验室 上海 200083;上海瑞纽机械股份有限公司 上海 201314;上海工程技术大学电子电气学院 上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]杨海马;江斌;钱隆平;张大伟;焦洋;刘瑾;李筠-.基于轨型重建的平直度提取算法研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(09):1-11
A类：
焊前检测,钢轨平直度
B类：
轨型,算法研究,铁路车辆,车辆安全,安全行驶,中钢,测量效率,三角法测量,测量原理,激光轮廓仪,交叠,钢轨轮廓,ICP,快速配准,准点,点云数据,成钢,三维重建,自适应中值滤波,平尺,尺法,测量误差,最大误差,检测要求,算法改进
AB值：
0.251655
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