无砟轨道的轨道板裂缝检测方法技术

本发明专利技术实施例提供一种无砟轨道的轨道板裂缝检测方法，包括：获取待测轨道的三维点云数据和二维灰度数据，提取三维点云数据中轨道板区域的目标三维点云数据；基于目标三维点云数据在三维点云数据中的定位结果，结合三维点云数据与二维灰度数据之间的区域对应关系，提取二维灰度数据中轨道板区域的目标二维灰度数据；通过统计分析目标二维灰度数据与对应的第一参考数据之间的差异，或者，通过统计分析目标三维点云数据与对应的第二参考数据之间的差异，提取轨道板区域中的裂缝特征点；根据裂缝特征点的聚集性和连续性，获取轨道板区域的裂缝检测结果。本发明专利技术实施例能够实现轨道板裂缝的快速、连续、自动的检测，降低了人工成本、提高了检测速度。

Crack Detection Method for Ballastless Track Slab

The embodiment of the present invention provides a crack detection method for ballastless track slab, including acquiring three-dimensional point cloud data and two-dimensional gray data of the track to be measured, extracting three-dimensional point cloud data of the track slab area from three-dimensional point cloud data, and combining the location result of three-dimensional point cloud data in three-dimensional point cloud data with the area between three-dimensional point cloud data and two-dimensional gray data. Firstly, the two-dimensional gray-scale data of the target in the track slab area are extracted from the two-dimensional gray-scale data; secondly, the crack feature points in the track slab area are extracted by statistical analysis of the difference between the two-dimensional gray-scale data of the target and the corresponding first reference data, or by statistical analysis of the difference between the three-dimensional point cloud data of the target and the corresponding second reference data. The results of crack detection in track slab area are obtained by aggregation and continuity. The embodiment of the invention can realize the rapid, continuous and automatic detection of track slab cracks, reduce the labor cost and improve the detection speed.

【技术实现步骤摘要】
无砟轨道的轨道板裂缝检测方法
本专利技术实施例涉及检测
，更具体地，涉及一种无砟轨道的轨道板裂缝检测方法。
技术介绍
在高铁线路应用中，无砟轨道已经大量投入使用。在无砟轨道板的运营过程中，轨道板混凝土存在不同程度的微细裂缝。轨道板裂缝的形成会降低无砟轨道的耐久性，降低轨道的绝缘性能，削弱轨道的承载力，同时还可能会对无砟轨道的使用安全造成影响，甚至会造成安全隐患。为了对轨道板裂缝进行检测，现有技术中，通常采用人工静态检测的方式。该方式中，一般由各工区分段负责某一线路，利用线路无运营任务的夜间时间进行检查。这种人工为主并且分专业的检测方式人工成本高，由于检测速度慢导致占用线路时间长和工作效率低，且裂缝相对肉眼来说比较微小，夜间检查容易漏检，准确率较低，无法满足实际需求。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的无砟轨道的轨道板裂缝检测方法。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种无砟轨道的轨道板裂缝检测方法，该方法包括：获取待测轨道的三维点云数据和二维灰度数据，提取三维点云数据中轨道板区域的目标三维点云数据；基于目标三维点云数据在三维点云数据中的定位结果，结合三维点云数据与二维灰度数据之间的区域对应关系，提取二维灰度数据中轨道板区域的目标二维灰度数据；通过统计分析目标二维灰度数据与对应的第一参考数据之间的差异，或者，通过统计分析目标三维点云数据与对应的第二参考数据之间的差异，提取轨道板区域中的裂缝特征点；根据裂缝特征点的聚集性和连续性，获取轨道板区域的裂缝检测结果；其中，三维点云数据通过线扫描三维测量传感器测量获取。根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的无砟轨道的轨道板裂缝检测方法。本专利技术实施例提供的无砟轨道的轨道板裂缝检测方法，通过三维点云数据和二维灰度数据提取轨道板区域中的裂缝特征点，并根据裂缝特征点获得轨道板区域的裂缝检测结果，能够实现轨道板裂缝的快速、连续、自动的检测，相对于人工检测的方式降低了人工成本、提高了检测速度、降低了占用线路的时长、提高了工作效率，并相比于肉眼检测避免了漏检、提高了准确率，能够满足实际检测需求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例的无砟轨道的轨道板裂缝检测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的轨道中各区域的示意图；图3为本专利技术实施例提供的裂缝特征点二值化图像示意图；图4为本专利技术实施例提供的裂缝检测示意图；其中，(a)为疑似裂缝区域骨架示意图，(b)为裂缝区域子块集示意图，(c)为裂缝检测结果示意图；图5为本专利技术实施例提供的电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。针对现有技术中存在的人工成本高、检测速度慢、占用路线时间长、工作效率低以及准确率较低的缺陷，本专利技术实施例提供一种无砟轨道的轨道板裂缝检测方法，参见图1，该方法包括但不限于如下步骤：步骤10、获取待测轨道的三维点云数据和二维灰度数据，提取三维点云数据中轨道板区域的目标三维点云数据。其中，三维点云数据通过线扫描三维测量传感器测量获取。线扫描三维测量传感器可由三维相机、激光器和控制器组成，该线扫描三维传感器利用三角测量原理获得激光线所对应轨道表面的高程。可将线扫描三维测量传感器设置于测量载体(例如小车)，该测量载体可沿轨道移动。由于本专利技术实施例的目的是对轨道中的轨道板中的裂缝进行检测，因此，线扫描三维测量传感器在X方向(即横断面方向)的测量范围应至少包括轨道板区域。线扫描三维测量传感器的断面测量方向与钢轨的横断面方向平行，也即垂直于测量载体的行车方向。在测量过程中，可驱动移动载体沿钢轨运动，线扫描三维测量传感器可在测量载体的运动过程中进行连续测量，从而获得轨道的三维点云数据。线扫描三维测量传感器的数量可以为一套或者多套。其中，二维灰度数据可通过二维测量传感器获取。二维测量传感器的一种实现方式是由一字线激光器和线阵相机组成，其中，一字线激光器用于为线阵相机提供照明。二维测量传感器的另一种实现方式是由LED灯和面阵相机相组成，其中，LED等用于为面阵相机提供照明。二维测量传感器也可设置于上述测量载体，二维测量传感器的数量可以为一套或者多套。应当说明的是，采用线扫描三维测量技术获取的三维点云数据抗环境干扰能力强，受环境光、物体表面污渍影响较小，可准确获取轨道三维点云数据，进而可准确定位轨道板区域；利用二维相机(线阵相机或面阵相机)，可获取高分辨率的轨道板二维灰度信息；基于高分辨率的轨道板二维灰度信息，可实现细小裂缝的准确、自动检测。通过上述线扫描三维测量传感器对待测轨道进行连续测量，可获得待测轨道的三维点云数据。通过上述二维测量传感器，可获得待测轨道的二维灰度数据。在获取了三维点云数据后，还可对三维点云数据进行预处理，该预处理包括：坐标转换处理和去除异常值处理。其中，坐标转换处理包括：将测量的三维点云数据通过标定文件进行像方坐标到物方坐标的转换(即通过标定获取测量数据在物方的(X,Z)坐标)；其中标定文件是在线扫描三维测量传感器安装在测量载体后，在步骤10之前，通过标定的方法获得，标定文件记录的是像方坐标到物方坐标的转换关系。然后进行去除异常值处理，即去除三维点云数据中的零点异常值。进一步地，由于整个轨道可包括钢轨、扣件、轨道板和轨道灯等部件，换言之，轨道的三维点云数据包括组成轨道的不同部件的三维点云数据。为了对轨道板区域的裂缝情况进行检测，需要从轨道的三维点云数据中提取出轨道板区域的目标三维点云数据，提取的方式可采用如下方法，该方法包括但不限于如下步骤：步骤101、根据钢轨的高程变化特征在三维点云数据中定位获得钢轨踏面的位置信息，其中，高程变化特征包括钢轨踏面高程相对较高的特征、钢轨踏面的形状特征以及线扫描三维测量传感器的安装位置与钢轨踏面的相对距离关系的特征。步骤102、基于钢轨踏面的位置信息，根据钢轨的整体形态特征在三维点云数据中定位获得钢轨的位置信息。步骤103、根据钢轨的位置信息对三维点云数据进行区域分割，获得轨道内包含的轨道板区域对应的目标三维点云数据。本步骤103可具体包括如下步骤：步骤1031、对于轨道的每一横断面，根据钢轨的位置信息在三维点云数据中分割获得钢轨区域的高程数据。其中，参见图2，钢轨区域包括左钢轨AL和右钢轨AR。步骤1032、根据三维点云数据，获取钢轨区域的两侧区域的轮廓与钢轨踏面的轮廓之间的高程差，并根据高程差判断两侧区域内是否含有扣件区域。本步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无砟轨道的轨道板裂缝检测方法，其特征在于，包括：获取待测轨道的三维点云数据和二维灰度数据，提取所述三维点云数据中轨道板区域的目标三维点云数据；基于所述目标三维点云数据在所述三维点云数据中的定位结果，结合所述三维点云数据与所述二维灰度数据之间的区域对应关系，提取所述二维灰度数据中轨道板区域的目标二维灰度数据；通过统计分析所述目标二维灰度数据与对应的第一参考数据之间的差异，或者，通过统计分析所述目标三维点云数据与对应的第二参考数据之间的差异，提取所述轨道板区域中的裂缝特征点；根据所述裂缝特征点的聚集性和连续性，获取所述轨道板区域的裂缝检测结果；其中，所述三维点云数据通过线扫描三维测量传感器测量获取。

【技术特征摘要】
1.一种无砟轨道的轨道板裂缝检测方法，其特征在于，包括：获取待测轨道的三维点云数据和二维灰度数据，提取所述三维点云数据中轨道板区域的目标三维点云数据；基于所述目标三维点云数据在所述三维点云数据中的定位结果，结合所述三维点云数据与所述二维灰度数据之间的区域对应关系，提取所述二维灰度数据中轨道板区域的目标二维灰度数据；通过统计分析所述目标二维灰度数据与对应的第一参考数据之间的差异，或者，通过统计分析所述目标三维点云数据与对应的第二参考数据之间的差异，提取所述轨道板区域中的裂缝特征点；根据所述裂缝特征点的聚集性和连续性，获取所述轨道板区域的裂缝检测结果；其中，所述三维点云数据通过线扫描三维测量传感器测量获取。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过统计分析所述目标二维灰度数据与对应的第一参考数据之间的差异，提取所述轨道板区域中的裂缝特征点，包括：对所述目标二维灰度数据进行滤波处理，获得所述轨道板区域中每个测点对应的参考灰度值，所述参考灰度值为与所述目标二维灰度数据对应的第一参考数据；将每个测点在所述目标二维灰度数据中的原始灰度值与所述参考灰度值作差，获得每个所述测点对应的灰度差值；根据所述灰度差值判断所述轨道板区域内是否含有裂缝区域，并根据判断结果在所述轨道板区域的测点中选取目标测点作为所述裂缝特征点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度差值判断所述轨道板区域内是否含有裂缝区域，包括，将所述轨道板区域划分为不同的子块区域，对于每个所述子块区域进行如下处理：对所述子块区域中每个所述测点的灰度差值进行排序后，按照步长统计每个所述步长对应的灰度差值，并将每个所述步长对应的所述灰度差值作为灰度差值分布值；若判断获知所述灰度差值分布值具有跳跃性，则确认所述子块区域内含有裂缝区域；其中，所述判断获知所述灰度差值分布值具有跳跃性，包括：将每个所述步长的所述灰度差值分布值与相邻步长的灰度差值分布值作差后，获得每个所述步长对应的灰度差值分布值差值；获得多个所述灰度差值分布值差值的平均值，根据所述灰度差值分布值差值的平均值获取灰度差值阈值；若存在大于灰度差值阈值的所述灰度差值分布值差值，则确认所述灰度差值分布值具有跳跃性，且所述灰度差值分布值差值对应的测点为跳跃点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果在所述轨道板区域的测点中选取目标测点作为所述裂缝特征点，包括：对于每一所述子块区域，若所述判断结果为所述子块区域内含有裂缝区域，则将所述跳跃点对应的灰度值作为第一局部分割阈值；将所述第一局部分割阈值和第一全局分割阈值中的较大值作为第一目标分割阈值；将所述子块区域中灰度差值小于所述第一目标分割阈值的测点作为所述裂缝特征点；或者，若所述判断结果为所述子块区域内不含有裂缝区域，则将所述子块区域中所述测点的灰度差值的排序中设定位置处的灰度差值作为第二局部分割阈值；根据所述第二局部分割阈值和所述第一全局分割阈值中的较小值确定第二目标分割阈值；将所述子块区域中灰度差值小于所述第二目标分割阈值的测点作为所述裂缝特征点；其中，所述第一全局分割阈值通过如下方式获取，对所述轨道板区域中每个测点的灰度差值进行升序排列，将所述排列中的设定顺序处的灰度差值作为所述第一全局分割阈值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过统计分析所述目标三维点云数据与对应的第二参考数据之间的差异，提取所述轨道板区域中的裂缝特征点，包括：对所述目标三维点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹民，张德津，林红，周瑾，王新林，
申请(专利权)人：武汉武大卓越科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42