本发明涉及铁路基础设施检测领域，具体指一种钢轨鱼尾板紧固件松动检测方法。
背景技术
鱼尾板是连接钢轨和钢轨的重要部件，通过鱼尾板可将两根钢轨首尾相连。具体连接方式是：钢轨头部开孔，鱼尾板表面开孔，螺杆穿过鱼尾板和钢轨，通过螺帽将鱼尾板和两根钢轨连接和固定。在列车运行过程中，钢轨接头处受到冲击和挤压，容易使鱼尾板的紧固件松动，降低两根钢轨连接和固定效果，影响轨道运行安全。为此，迫切需要一种用于对钢轨鱼尾板紧固件动检测方法。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种钢轨鱼尾板紧固件松动检测方法，用以精确检测钢轨鱼尾板紧固件松动程度，尽早采取加固措施，保证轨道安全运行。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种钢轨鱼尾板紧固件松动检测方法。其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用三维成像系统获取钢轨侧面三维形貌数据；
步骤2：以垂直于轨道平面、与轨道方向平行的竖直面为深度图像水平基准面，将三维形貌数据转换为二维深度图像；
步骤3：在二维深度图像上，根据钢轨侧面腰部尺寸信息，采用阈值分割方法，检测出鱼尾板区域；
步骤4：在二维深度图像上、鱼尾板区域内，根据鱼尾板厚度信息，采用阈值分割方法，检测出紧固件区域；
步骤5：在二维深度图像上、紧固件区域内，计算紧固件活动部件的高度hc和角度βc；
步骤6：根据紧固件活动部件的参考高度hb和参考角度βb，判定活动部件是否松动：设定高度阈值th、角度阈值tβ，当hc-hb＞th或|βc-βb|＞tβ时，判定紧固件松动，否则，判定紧固件未松动，th的取值范围为0-1000，tβ的取值范围为0～360度。
所述紧固件为螺帽和螺杆；所述螺帽外形为正多边形，包括正六边形和四方形，螺帽内圈为圆形螺孔；螺帽套装在螺杆上，用于将鱼尾板固定在连段钢轨上；所述活动部件高度hc是指螺帽顶部到基准面的高度；所述轨道平面是指钢轨的底部平面；所述轨道方向为钢轨的纵向。
所述步骤1中三维成像系统包括线结构光扫描三维成像系统，面结构光三维成像系统，单目激光散斑三维成像系统，双目激光散斑三维成像系统，双目立体视觉三维成像系统，tof三维成像系统，光场成像三维成像系统；当采用线结构光扫描三维成像系统时，需对获取的三维形貌数据进行扫描方向校准，以保证转化后的二维深度图像中像素横坐标与纵坐标单位像素所代表的物理尺寸相等；所述二维深度图像的位宽为8～24bits，二维深度图像单位像素值所代表的实际物理高度不大于1mm。
所述步骤5中，在二维深度图像上、紧固件区域内，计算螺帽的高度hc和角度βc的第一种方法是：
步骤a-5-1：对紧固件区域中深度像素进行阈值分割，得到区域r：
其中，f(x,y)表示紧固件区域中(x,y)处的深度图像像素灰度值，vmax是紧固件区域中深度图像像素灰度最大值，a为固定常数，a的取值范围为0～50；
步骤a-5-2：计算区域r非零元素中心位置c(xc,yc)；
步骤a-5-3：设定c(xc,yc)为圆点、r1为半径的圆环，在二维深度图像上进行采样，得到采样序列s＝{s1,s2,...,sn}，r1的取值是：r2<r1<r3，r2是螺杆半径，r3是螺帽正多边形外接圆半径，r2、r3可通过事先计算得到；
步骤a-5-4：设定阈值
步骤a-5-5：计算采样序列s'＝{s'1,s'2,...,s'n}的均值或中值作为螺帽高度hc；
步骤a-5-6:设定c(xc,yc)为圆点、r4为半径的圆盘o，对圆盘o内深度图像像素进行分割，得到区域g:
其中，fo(x,y)表示圆盘o区域内(x,y)处的深度图像像素灰度值，b为固定常数，b的取值范围为0～50，r4＝r3+e1，e1是偏移量，取值范围为0～50；
步骤a-5-7：对区域g进行形态学滤波消除孤立噪声后，再进行正多边形拟合，以拟合的正多边形对称顶点连线中、与轨道纵向夹角最小的顶点连线作为螺帽角度βc。
计算螺帽角度βc的第二种方法是：在方法一的步骤a-5-7中，以外接圆半径为r3的正多边形黑白图案为模板t，白色区域为正多边形，黑色区域为背景，以c(xc,yc)为圆点，设定-k1～k1度的角度搜索范围，搜索步长为k2度，对区域g和模板t进行相似性比较，找到最相似的角度，作为螺帽角度βc，k1的取值范围为0～120度，k2的取值范围为0～60度。
计算螺帽的高度hc的第二种方法是：
步骤b-5-1：与步骤a-5-1相同；
步骤b-5-2：对区域r进行形态学滤波，消除孤立噪声，计算区域r的外接圆半径r5，当r5>r2+e2时，计算区域r内像素均值或中值，作为螺帽高度hc，否则转步骤b-5-3；
步骤b-5-3：对区域r进行圆形拟合，以该圆形的中心为圆心，设定半径为r6、r7的同心圆环，r6＝r2+e3，r7＝r3-e3，在深度图像上取圆环区域内像素均值或中值，作为螺帽高度hc；
其中，e2、e3是偏差量，取值范围为0～50；r2是螺帽螺孔半径，r3是螺帽正多边形外接圆半径，通过事先计算得到。
计算螺帽的高度hc的第三种方法是，在方法二的步骤b-5-2中，当r5>r2+e2时，取区域r中非零的、出现次数最多的像素值作为螺帽高度hc。
计算螺帽的高度hc的第四种方法是，在方法二的步骤b-5-2中，当r5>r2+e2时，以区域r内像素均值或中值m1作为参考，对螺帽和螺杆区域中像素进行分割：
其中，f(x,y)表示紧固件区域内(x,y)处的像素灰度值，取深度图像上、分割区域内非零像素的均值或中值作为螺帽高度hc，c为固定常数，c的取值范围为0～50。
计算螺帽的高度hc的第五种方法是，在方法二的步骤b-5-3中，对区域r进行圆形拟合，以该圆形的中心为圆心，设定半径为r8的圆周o，r8＝r2+e4，e4是偏差量，取值范围为0～50，取位于圆周o上的深度像素均值或中值m2作为参考，对紧固件区域内像素进行分割：
其中，f(x,y)表示紧固件区域中(x,y)处的深度图像像素灰度值，取深度图像上、分割区域内非零像素的均值或中值作为螺帽高度hc，d为固定常数，d的取值范围为0～50。
步骤6中所述紧固件活动部件的参考高度hb和参考角度βb为当前紧固件在未松动情况下的测量值，计算方法与计算hc、βc相同。
在检测时，通过鱼尾板计数得到当前鱼尾板编号k，从参考高度和参考角度数据集中，选取编号为k的参考高度hb和参考角度βb。
本发明有益效果：本发明提供一种钢轨鱼尾板紧固件松动检测方法，通过三维成像系统获取鱼尾板深度图像，基于历史数据，判定螺帽高度或角度是否发生变化，进而判定螺帽是否松动。该方法具有直观、简单、可靠、高效等优点，可用于钢轨鱼尾板紧固件松动检测，保证轨道运动安全。
附图说明
图1是本发明方法流程图。
图2是三维成像示意图。
图3是钢轨鱼尾板示意图。
图中，1是三维成像系统，2是钢轨，3是螺帽，4是螺杆，5是鱼尾板，6是深度图像水平基准面。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供一种钢轨鱼尾板紧固件松动检测方法，具体实施方式如下：
实施例1
一种钢轨鱼尾板紧固件松动检测方法，具体如下：
步骤1：采用三维成像系统获取钢轨侧面三维形貌数据。
如图2所示，采用两套三维成像系统1对钢轨2两侧区域进行三维成像，获取包含钢轨2、鱼尾板5、螺帽3、螺杆4等结构三维形貌数据。这里的三维成像系统为线结构三维扫描系统。
步骤2：如图2所示，以垂直于轨道平面、与轨道方向平行的竖直面为深度图像水平基准面6，将三维形貌数据转换为二维深度图像；二维深度图像的位宽为8bits，单位像素值高度分辨率为0.1mm。
步骤3：在二维深度图像上，根据钢轨侧面腰部尺寸信息，采用阈值分割方法，检测出鱼尾板5。
步骤4：在二维深度图像上、鱼尾板5区域内，根据鱼尾板5厚度信息，采用阈值分割方法，检测出螺帽区域。
步骤5：在二维深度图像上、螺帽3区域内，计算螺帽3的高度hc和角度βc，具体如下：
步骤a-5-1：对螺帽3区域中深度像素进行阈值分割，得到区域r：
其中，f(x,y)表示螺帽3区域中(x,y)处的深度图像像素灰度值，vmax是螺帽3区域中深度图像像素灰度最大值，a＝5；
步骤a-5-2：计算区域r非零元素中心位置c(xc,yc)；
步骤a-5-3：设定c(xc,yc)为圆点、r1为半径的圆环，在二维深度图像上进行采样，得到采样序列s＝{s1,s2,...,sn}，r1的取值是：r2<r1<r3，r2是螺杆4半径，r3是螺帽3正多边形外接圆半径，r2、r3可通过事先计算得到；
步骤a-5-4：设定阈值
步骤a-5-5：计算采样序列s'＝{s'1,s'2,...,s'n}的均值或中值作为螺帽3高度hc；
步骤a-5-6:设定c(xc,yc)为圆点、r4为半径的圆盘o，对圆盘o内深度图像像素进行分割，得到区域g:
其中，fo(x,y)表示圆盘o区域内(x,y)处的深度图像像素灰度值，b为固定常数，b＝10，r4＝r3+e1，e1＝6；
步骤a-5-7：对区域g进行形态学滤波消除孤立噪声后，再进行正多边形拟合，以拟合的正多边形对称顶点连线中、与轨道纵向夹角最小的顶点连线作为螺帽3角度βc。
步骤6：根据螺帽3的参考高度hb和参考角度βb，判定紧固件是否松动：设定高度阈值th、角度阈值tβ，当hc-hb＞th或|βc-βb|＞tβ时，判定紧固件松动，否则，判定紧固件未松动，th＝10，tβ＝20。
步骤6中所述螺帽3的参考高度hb和参考角度βb为当前螺帽3未松动情况下的测量值，计算方法与计算hc、βc相同。
在检测时，通过鱼尾板计数得到当前鱼尾板编号k，从参考高度和参考角度数据集中，选取编号为k的参考高度hb和参考角度βb。
实施例2
与实施例1不同之处在于，在步骤a-5-7中，以外接圆半径为r3的正多边形黑白图案为模板t，白色区域为正多边形，黑色区域为背景，以c(xc,yc)为圆点，设定-k1～k1度的角度搜索范围，搜索步长为k2度，对区域g和模板t进行相似性比较，找到最相似的角度，作为螺帽角度βc，k1的取值范围为0～120度，k2的取值范围为0～60度。
实施例3
与实施例1不同之处在于，在步骤5中计算螺帽3的高度hc的方法是：
步骤b-5-1：对紧固件区域中深度像素进行阈值分割，得到区域r：
其中，f(x,y)表示紧固件区域中(x,y)处的深度图像像素灰度值，vmax是紧固件区域中深度图像像素灰度最大值，a＝10；
步骤b-5-2：对区域r进行形态学滤波，消除孤立噪声，计算区域r的外接圆半径r5，当r5>r2+e2时，计算区域r内像素均值或中值，作为螺帽高度hc，否则转步骤b-5-3；
步骤b-5-3：对区域r进行圆形拟合，以该圆形的中心为圆心，设定半径为r6、r7的同心圆环，r6＝r2+e3，r7＝r3-e3，在深度图像上取圆环区域内像素均值或中值，作为螺帽高度hc；
其中，e2＝5，e3＝5；r2是螺帽螺孔半径，r3是螺帽正多边形外接圆半径，通过事先计算得到。
实施例4
与实施例3不同之处在于，在步骤b-5-2中，当r5>r2+e2时，取区域r中非零的、出现次数最多的像素值作为螺帽高度hc。
实施例5
与实施例3不同之处在于，在步骤b-5-2中，当r5>r2+e2时，以区域r内像素均值或中值m1为参考，对螺帽和螺杆区域中像素进行分割：
其中，f(x,y)表示紧固件区域内(x,y)处的像素灰度值，取深度图像上、分割区域内非零像素的均值或中值作为螺帽高度hc，c＝10。
实施例6
与实施例3不同之处在于，在步骤b-5-3中，对区域r进行圆形拟合，以该圆形的中心为圆心，设定半径为r8的圆周o，r8＝r2+e4，e4＝5，取位于圆周o上的深度像素均值或中值m2，对紧固件区域内像素进行分割：
其中，f(x,y)表示紧固件区域中(x,y)处的深度图像像素灰度值，取深度图像上、分割区域内非零像素的均值或中值作为螺帽高度hc，d＝10。
以上所揭露的仅为本发明几种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。