【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道交通检测，特别是一种跨座式单轨指形板图像分割和螺栓松动检测方法及系统。
技术介绍
1、城市轨道交通的发展呈现出多元且并存的态势，除了传统的地铁和有轨电车等交通方式，近年来，中低运量的跨座式单轨备受瞩目，有望成为协调发展多种轨道交通方式的重要选择。相对于其他中运量轨道交通制式，跨座式单轨在建设成本和节能环保方面具有一定优势，其建设成本仅为地铁系统的1/3～1/2，运行时的噪声值相较于传统的钢轮钢轨方式降低了10％～20％。目前，已有30多个城市将跨座式单轨列入城市交通干线规划研究，但对其智慧化建设的研究相对较为有限。随着《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》的发布，智能监测手段、检修制度和运维策略将成为保障线路安全的关键技术手段。未来，跨座式单轨交通的发展趋势将更加智慧化和数字化。
2、pc轨道梁既是高架结构的承重梁，也是车辆行驶的支撑面，相邻pc轨道梁之间通过球墨铸铁制作的指形板作为连接装置。为了确保列车平稳通过指形板，降低橡胶轮胎磨损和列车运行能耗，需要对指形板的平整度进行长期的维护和调整。然而，在实际运营中发现固定指形板的螺栓可能会出现松动或脱落的情况，导致相邻轨道梁错位，严重威胁列车的安全运行。目前，跨座式单轨交通的指形板检测主要依赖人工巡检，存在安全性差、劳动强度大、效率低、准确性和规范性不足的问题。
3、因此，研究一种能够自动检测跨座式单轨指形板螺栓缺陷的方案具有重要意义。
4、目前，对于螺栓状态的检测主要采用接触式和非接触式两种方法。接触法基于螺栓的物理属性变化进行
5、综上所述，目前螺栓松动检测方法中，接触式方法受环境因素影响大且需要大量传感器，导致成本较高，限制了其推广应用。相比之下，基于图像的方法能够实现对远距离螺栓松动或缺失的识别，具有高效、低成本的优势。然而，目前关于螺栓松动的测量方法主要集中在旋转角度的测量上，而螺栓大多为正六边形，松动后若刚好旋转了60度，则其平面图像与原始图像会重合，从而降低了检测精度。因此，采用二维图像进行螺栓松动检测存在一些不足。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种跨座式单轨指形板图像分割和螺栓松动检测方法及系统，该方法利用改进欧式聚类方法对指形板螺栓区域进行实例分割，并通过对其高度进行分析，实现自动检测指形板螺栓状态。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、本专利技术提供的跨座式单轨指形板图像分割方法，所述指形板图像分割采用改进欧式聚类算法进行，所述改进欧式聚类算法按照以下步骤进行：
4、s1：获取单轨指形板图像数据，并对图像数据中每个像点的标签设置为0；
5、s2：将当前像点的标签设置为1，
6、s3：设置像点搜索的半径，以当前像点为中心搜索半径内的邻近点，如果邻近点内不存在非0标签，则将搜索到的邻近点都设置为当前标签，然后标签自增，进入步骤s5；
7、s4：如果搜索到的邻近点中存在非0标签，则确定搜索到的邻近点中的最小非0标签，然后将其他标签大于最小非0标签的像点及其邻域点设置为最小非0标签值，然后标签自增，进入步骤s5；
8、s5：通过对每个未分配标签的像点进行不断遍历，最终完成所有像点的分割。
9、进一步，所述单轨指形板图像数据按照以下步骤得到：获取指形板区域的三维点云图像；将三维点云沿高度z方向映射为二维xy平面上的灰度图像，所述灰度图像为单轨指形板图像数据，灰度值为点云图像上每个点的z坐标值。
10、进一步，所述指形板区域是通过基于灰度的模板匹配方法来进行指形板区域定位，采用基于归一化互相关系数的模板匹配原理来实现，具体按照以下步骤进行：
11、假设两幅进行匹配计算的图像中的模板图像为t(r，c)，检测图像为i(r，c)，r为图像的行，c为图像的列；
12、则匹配分数为模板t(r，c)与图像i(r，c)的归一化互相关系数：
13、
14、其中，n表示模板中的像素点数，r表示模板的区域；
15、mt为模板的平均灰度值：
16、
17、是模板的灰度值的方差：
18、
19、mi(r，c)是图像在位置(r，c)上与模板重合区域的灰度均值：
20、
21、是图像在位置(r，c)上与模板重合区域灰度值的方差：
22、
23、ncc表示测量模板和图像在特定点(r，c)的对应程度。
24、本专利技术提供的利用上述跨座式单轨指形板图像分割方法来进行螺栓松动检测的方法，包括以下步骤：
25、获取跨座式单轨指形板的三维点云图像，包含部分梁面区域；
26、获取指形板区域；
27、通过改进欧式聚类算法从指形板区域中分割出螺栓区域；
28、计算螺栓区域中的螺栓高度值，判断螺栓高度值与螺栓高度正常值之差是否超过预设阈值，如果是，则表示螺栓处于松动状态，并输出螺栓松动信息；如果否，则螺栓处于正常状态，并输出螺栓正常信息。
29、进一步，所述螺栓高度值与螺栓高度正常值之差按照以下公式计算：
30、|n-m|>ε；
31、其中，n为正常情况下螺栓区域的平均高度；m为分割出螺栓点云的平均高度；ε为高度差的阈值。
32、进一步，在分割出螺栓区域后还包括以下步骤：
33、对螺栓区域进行分割得到螺栓数量；判断螺栓数量是否达到预设数量，如果否，则表示螺纹区域存在螺栓脱落本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.跨座式单轨指形板图像分割方法，其特征在于：所述指形板图像分割采用改进欧式聚类算法进行，所述改进欧式聚类算法按照以下步骤进行：
2.如权利要求1所述的跨座式单轨指形板图像分割方法，其特征在于：所述单轨指形板图像数据按照以下步骤得到：获取指形板区域的三维点云图像；将三维点云图像沿高度Z方向映射为二维XY平面上的灰度图像，所述灰度图像为单轨指形板图像数据，灰度值为点云图像上每个点的Z坐标值。
3.如权利要求2所述的跨座式单轨指形板图像分割方法，其特征在于：所述指形板区域是通过基于灰度的模板匹配方法来进行指形板区域定位，采用基于归一化互相关系数的模板匹配原理来实现，具体按照以下步骤进行：
4.利用上述权利要求1至3中任意项所述的跨座式单轨指形板图像分割方法来进行螺栓松动检测的方法，其特征在于：包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的跨座式单轨指形板螺栓松动检测方法，其特征在于：所述螺栓高度值与螺栓高度正常值之差按照以下公式计算：
6.如权利要求4所述的跨座式单轨指形板螺栓松动检测方法，其特征在于：在分割出螺栓区域后还包括以下步
7.如权利要求4所述的跨座式单轨指形板螺栓松动检测方法，其特征在于：所述螺栓区域的平均高度按照以下步骤进行：
8.跨座式单轨指形板图像分割系统，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1至3任一项所述的方法。
9.跨座式单轨指形板螺栓松动检测系统，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求4至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.跨座式单轨指形板图像分割方法，其特征在于：所述指形板图像分割采用改进欧式聚类算法进行，所述改进欧式聚类算法按照以下步骤进行：
2.如权利要求1所述的跨座式单轨指形板图像分割方法，其特征在于：所述单轨指形板图像数据按照以下步骤得到：获取指形板区域的三维点云图像；将三维点云图像沿高度z方向映射为二维xy平面上的灰度图像，所述灰度图像为单轨指形板图像数据，灰度值为点云图像上每个点的z坐标值。
3.如权利要求2所述的跨座式单轨指形板图像分割方法，其特征在于：所述指形板区域是通过基于灰度的模板匹配方法来进行指形板区域定位，采用基于归一化互相关系数的模板匹配原理来实现，具体按照以下步骤进行：
4.利用上述权利要求1至3中任意项所述的跨座式单轨指形板图像分割方法来进行螺栓松动检测的方法，其特征在于：包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：叶俊勇，张虎斌，彭健杰，李源，庄家丰，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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