列车车轮直径检测方法与流程

本发明涉及一种车轮直径测量方法，尤其涉及一种列车车轮直径检测的方法。

背景技术：

车轮是机车行走系统的关键部件，是机车与钢轨相接触的部分，也是业界所说的轮对。而车轮的外形尺寸直径关系到行车安全。近年来，铁路提速的发展以及机车车辆的高密度运行，加快了车轮的磨损。因此，准确地检测出每个车轮的直径，自动对列车车轮提供数据依据，对列车的安全运行非常重要，直接关系到行车安全。

目前业内采用的测量方案大多都是图像分析,列车经过检测设备时，对每个车轮进行一次拍照，再根据拍照得到的照片分析和计算列车的车轮直径数据。然而，由于地铁列车车轮为大直径圆，且列车在运行时车轮只露出30％的圆周部分，通过这露出的30％部分进行参考，进而测量整个车轮的直径。由于车轮本身存在加工误差，还因为磨损等原因会导致车轮并非一个标准圆，即每个车轮存在一定的不圆度,从而通过一个点的测量而得到车轮直径的方法往往不能真实的反映整个车轮圆周的直径状态，与现实的车轮直径尺寸存在较大误差，并且与现有的专业直径测量设备测量原理区别较大，且该种方案测量误差大，测量数据不稳定，不能真正的为地铁列车轮对的检修提供可靠的依据信息。

技术实现要素：

基于此，有必要针对现有技术中的不足，提供一种结构简单、便于维护的列车车轮直径检测方法。

一种列车车轮直径检测方法，包括以下步骤：

步骤(1)，图像获取，提供一成像装置，所述成像装置包括若干成像模组，每一成像模组包括两工业相机、两多线激光及一车轮定位传感器，两所述工业相机设置于车轮定位传感器两侧，两所述多线激光分别设置于两工业相机的外侧，所述工业相机与多线激光沿同一轨道排列设置，所述工业相机轴心与多线激光轴心间形成一夹角θ，其中，30°≤θ<90°，每一成像模组中的两工业相机呈对向布设；若干所述成像模组分布在两轨道的内侧和外侧，若干成像模组形成一检测区域，该检测区域的工业相机可拍摄一完整的车轮，每一工业相机拍摄车轮的不同区域，列车经过检测区域时，车轮定位传感器感应到车轮信息，并触发两轨道上对应工业相机进行拍照，车轮在成像装置的检测区域上转动一周后，若干工业相机对车轮周边不同区域完成拍摄；

步骤(2)，提取特征点，根据三点定圆定理，在工业相机拍摄的图片上提取三个特征点以用于计算车轮直径，且所述三个特征点需在不同的图片上提取；

步骤(3)，数据分析计算，将提取到的特征点根据三点测圆的方法进行计算，可得出多个直径数据，对众多的直径数据进行综合分析和运算，从而可得到精度较高的直径数据。

进一步地，在步骤(1)中，所述每一轨道的内侧设置有三成像模组，每一轨道的外侧同样设置有三成像模组，由六成像模组中的十二个工业相机对同侧的车轮进行拍照，该十二个工业相机可拍摄一完整的车轮区域，每一工业相机拍摄车轮上十二分之一的区域。

进一步地，在步骤(1)中每一多线激光器发射二十五线激光线，该二十五线激光线照射在车轮上，形成多条相互平行的线条，所述工业相机拍摄对应的多线激光器照射于车轮上的线条。

进一步地，在步骤(1)每一成像模组中的两多线激光器呈对称设置，且两多线激光器发射出的激光线呈扇形射出覆盖于同一个车轮踏面，对应的两工业相机相互配合拍摄激光线覆盖的踏面的图片。

进一步地，在步骤(2)中，所述特征点自每条激光线与踏面圆周边缘的交接位置提取，三特征点自同一成像模组中的两工业相机拍摄的图片中取得。

进一步地，所述夹角θ为45度。

综上所述，本发明采用多线激光器及工业相机检测直径，可以计算出多组直径数据，通过大数据分析，可大大提高直径检测的精度。因为采用三点测圆的方案，只要图像上取到的点落在相同的圆周上，就不影响计算到的圆周的直径，所以不需要对车轮进行精确定位，且外界环境光的对检测效果的精确度影响较小；此外，通过多组布成像模组，冗余度高，其中一组出故障或损坏都不会影响到检测功能的实现。

附图说明

图1为本发明列车车轮直径检测装置中一成像模组与车轮的位置示意图。

图2为本发明列车车轮直径检测系统中成像模组的分布示意图。

图3为工业相机拍照得到的图片图像。

图4为同一成像模组中两工业相机所拍摄图片的结合，并在两图片中提取三特征点计算所得的图形。

具体实施方式

为了使发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对发明进行进一步详细说明。

如图1至图4所示，本发明提供一种列车车轮直径检测方法，用于检测列车车轮直径，所述列车车轮直径检测方法包括以下步骤：

步骤(1)，图像获取，提供一成像装置，所述成像装置包括若干成像模组100，每一成像模组100包括两工业相机10、两多线激光器20及一车轮定位传感器30，两所述工业相机10设置于车轮定位传感器30两侧，两工业相机10与所述车轮定位传感器30配合使用，该车轮定位传感器30可同时触发两工业相机10进行拍照。两所述多线激光器20分别设置于两工业相机10的外侧，所述工业相机10与多线激光器20沿同一轨道排列设置，所述工业相机10的轴心与多线激光器20的轴心形成一夹角θ,其中，30°≤θ<90°，优选地，所述夹角θ为45°。每一成像模组100中的两多线激光器20呈对称设置，且多线激光器20发射出的激光线呈扇形射出覆盖一个车轮踏面，对应的两工业相机10相互配合拍摄激光线覆盖的踏面的图片。若干所述成像模组100分布在两轨道200的内侧和外侧，若干成像模组100形成一检测区域，本实施例中，所述每一轨道200的内侧设置有三成像模组100，相应地，每一轨道200的外侧同样设置有三成像模组100，同一车轮300由六成像模组100中的十二个工业相机10对同侧的车轮300进行拍照，该十二个工业相机10可拍摄出一完整的车轮300踏面，每一工业相机10拍摄车轮300踏面上十二分之一的区域。

当列车经过成像装置的检测区域时，一成像模组100中的车轮定位传感器30感应到车轮300的最低点压在该传感器对应的导轨位置上时，所述车轮定位传感器30输出高电平信号，从而触发该成像模组100内的两工业相机10对车轮进行拍照；车轮300在检测区域转动一圈后，若干成像模组100中的工业相机10完成对车轮踏面不同区域的拍摄工作；本实施例中，每一多线激光器20可发射25条激光线，该25条线激光的线间隔在10mm左右，从而可以检测10x10mm大小擦伤的检测需求，该25线激光线照射在车轮上，形成多条相互平行线条，工业相机10拍摄对应的多线激光器20照射于车轮上的线条。

步骤(2)，提取特征点40，根据三点定圆定理，在工业相机10拍摄的图片上提取三个特征点以用于计算车轮直径，由于拍摄的图片中呈现出多条激光线，且近似均匀的铺设在图片中，从而可根据每条激光线与踏面圆周边缘的交接位置提取特征点。为了提高计算精度，则该三个特征点需在不同的图片上提取，优选地，每次用于计算的三个点的坐标分别从同一成像模组100中的两工业相机10拍摄的照片上提取；本实施例中，每张图片上可以提取25个点。

步骤(3)，数据分析计算，将提取到的特征点根据三点测圆的方法进行计算，可得出多个直径数据，对众多的直径数据进行综合分析和运算，从而可得到精度较高的直径数据。本实施例中，每张图片上可以提取25个点，每个成像模组拍摄出的照片提取出50个特征点，依照三点测圆的方法计算，则最多可以有得出117600个直径数据，而为了提高计算精度，则该三个特征点需在不同的激光器上提取，实际可以计算得到的直径数据仍有17000个，通过大数据分析，从而可大大提高直径检测的精度。

综上所述，本发明采用多线激光器及工业相机检测直径，可以计算出多组直径数据，通过大数据分析，可大大提高直径检测的精度。因为采用三点测圆的方案，只要图像上取到的点落在相同的圆周上，就不影响计算到的圆周的直径，所以不需要对车轮进行精确定位，且外界环境光的对检测效果的精确度影响较小；此外，通过多组布成像模组，冗余度高，其中一组出故障或损坏都不会影响到检测功能的实现。

以上所述实施例仅表达了发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于发明的保护范围。因此，发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。