基于数据融合的动车外廓尺寸检测系统的设计

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基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量研究

基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量研究

科技风2019年1月4机械化工_________________________D O I:10.19392/ki.1671-7341.201903148基于激光点云3)检测的车辆外廓尺寸测量研究朱菲婷吉林大学交通学院吉林长春130000摘要:为了维持良好的车辆生产和交通运输发展,有必要对车辆的非法改装以及超载超限行为进行有力的遏制,车辆外廓 尺寸测量则是一种重要识别车辆非法改装的方法。

通过提取车辆的激光点云数据,按一定的规则形成对应的点云鸟瞰图,运用深 度学习中的卷积神经网络对点云鸟瞰图进行模型训练,使模型对车辆具有快速、准确的识别效果。

识别得到的包围框通过坐标像 素的转换可求得车辆的长、宽、高,达到车辆外廓尺寸的测量结果,并可转换为3D检测效果。

通过试验表明,提出的基于激光点云 3 D检测的车辆外廓尺寸测量方法测量精度损失较小,检测效率高于传统测量方法。

关键词:激光点云;车辆尺寸;卷积神经网络;3D检测近年来,车辆尺寸超限现象严重,由此带来的交通问题频 发。

车辆外廓尺寸测量技术可以分为人工测量和自动化测量。

传统的三维测量大多是人工检测,劳动强度大、效率低,已经无 法符合现代化需求。

自动化测量效率高,操作简单,大大降低 了车辆测量工作的复杂度,目前主要分为三种,分别为三坐标 测量机、基于数字图像处理的测量技术和基于激光测量的测量 技术。

深度学习在物体检测领域已经取得了较好的效果,因此 本文提出一种基于深度学习的激光点云3D检测的车辆外廓尺 寸测量方法,通过对车辆的检测得到外廓尺寸,且在此基础上 进行相应的算法设计和优化。

1相关技术介绍1.1卷积神经网络介绍卷积神经网络是一种前馈神经网络,它是近年发展起来的 对大型图像处理有出色表现的一种高效识别方法。

卷积神经 网络的基本结构包括两层,其一为特征提取层,用来提取局部 特征,其二是特征映射层,每个映射层上面的神经元权值相等。

由于卷积神经网络的特征检测层通过训练数据进行学习,所以 在使用卷积神经网络时,避免了显式的特征提取,而隐式地从 训练数据中进行学习。

基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量研究

基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量研究

基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量研究作者:朱菲婷来源:《科技风》2019年第03期摘要:为了维持良好的车辆生产和交通运输发展,有必要对车辆的非法改装以及超载超限行为进行有力的遏制,车辆外廓尺寸测量则是一种重要识别车辆非法改装的方法。

通过提取车辆的激光点云数据,按一定的规则形成对应的点云鸟瞰图,运用深度学习中的卷积神经网络对点云鸟瞰图进行模型训练,使模型对车辆具有快速、准确的识别效果。

识别得到的包围框通过坐标像素的转换可求得车辆的长、宽、高,达到车辆外廓尺寸的测量结果,并可转换为3D 检测效果。

通过试验表明,提出的基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量方法测量精度损失较小,检测效率高于传统测量方法。

关键词:激光点云;车辆尺寸;卷积神经网络;3D检测近年来,车辆尺寸超限现象严重,由此带来的交通问题频发。

车辆外廓尺寸测量技术可以分为人工测量和自动化测量。

传统的三维测量大多是人工检测,劳动强度大、效率低,已经无法符合现代化需求。

自动化测量效率高,操作简单,大大降低了车辆测量工作的复杂度,目前主要分为三种,分别为三坐标测量机、基于数字图像处理的测量技术和基于激光测量的测量技术。

深度学习在物体检测领域已经取得了较好的效果,因此本文提出一种基于深度学习的激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量方法,通过对车辆的检测得到外廓尺寸,且在此基础上进行相应的算法设计和优化。

1 相关技术介绍1.1 卷积神经网络介绍卷积神经网络是一种前馈神经网络,它是近年发展起来的对大型图像处理有出色表现的一种高效识别方法。

卷积神经网络的基本结构包括两层,其一为特征提取层,用来提取局部特征,其二是特征映射层,每个映射层上面的神经元权值相等。

由于卷积神经网络的特征检测层通过训练数据进行学习,所以在使用卷积神经网络时,避免了显式的特征提取,而隐式地从训练数据中进行学习。

1.2激光点云算法现状介绍基于Frustum的网络在KITTI 数据集中表现出高性能,它使用直接处理点云,但是,它需要预处理,因此也必须使用相机传感器,仅将这种方法应用于激光雷达数据是不可能的;相反,周等人提出了一个模型,在网格单元上运行端到端的学习,它是KITTI中仅使用激光雷达数据进行3D和鸟瞰检测的最佳模型,但是速度很低。

基于数字孪生的动车组360°智能检测系统

基于数字孪生的动车组360°智能检测系统

基于数字孪生的动车组360°智能检测系统摘要:针对动车组检测项点数量繁多,部件故障诊断方法感知不全面等问题,提出了基于卡尺的图像分割技术和数字孪生技术的实体与虚拟实时交互感知方法,可以实现图片的快速采集及精准分割和动车组零部件状态的实时准确检测、故障精准诊断以及故障信息及时反馈,设计了基于数字孪生的动车组360°智能检测系统,实现快速、高效、准确的检测及数据收集工作,代替、辅助人工检查,保证产品质量,提高生产效率。

关键词:数字孪生;图像分割;状态监测;故障诊断1.研究背景与意义随着中国铁路的不断进步发展,中国高铁技术日益成熟。

截至2022年9月底,全国铁路营业里程达到15.3万公里,其中高铁里程为4.1万公里。

伴随着逐年增开的动车组数量,在给人们出行带来便捷的同时也给动车组检测工作带来了挑战,如何保证动车组行驶安全是中国铁路网高效、安全、稳定运输的重要课题之一。

动车组组成部件结构复杂,零部件数量繁多,传统的人工检测方式不仅效率低,而且受人为主观因素影响大,难以适应高速列车高效率、高质量的检测要求。

针对动车组检测项点数量繁多,部件故障诊断方法感知不全面等问题,提出了基于卡尺的图像分割技术和数字孪生技术的实体与虚拟实时交互感知方法,可以实现图片的快速采集及精准分割和动车组零部件状态的实时准确检测、故障精准诊断以及故障信息及时反馈,设计了基于数字孪生的动车组360°智能检测系统,实现快速、高效、准确的检测及数据收集工作,代替、辅助人工检查,保证产品质量,提高生产效率。

2.动车组360°智能检测数字孪生体系2.1.动车组360°智能检测数字孪生内涵数字孪生通过数字化手段描述物理实体,建立全息的动态虚拟模型,并通过虚拟模型对数据的仿真、模拟、分析来监测、预测、控制物理实体的属性、行为、规则等要素[1]。

早期主要应用于航空航天和军工领域。

目前,数字孪生技术在智慧车间、智能工厂、智慧物流等领域进行探索性应用。

车辆外廓测量系统方案

车辆外廓测量系统方案

车辆外廓测量系统方案简介车辆外廓测量系统可以帮助我们快速、准确地测量车辆的外廓尺寸,包括长度、宽度和高度等参数。

该系统适用于车辆生产厂家、物流车队、公路运输管理部门等单位,可以提高运营效率和管理水平,降低交通事故的风险。

系统要求车辆外廓测量系统需要满足以下要求:1.精度高,误差不超过1毫米;2.测量速度快,不超过5秒钟;3.操作简单,无需专业技能;4.能够适应各种车型和规格。

系统方案为了满足上述要求,我们提出以下车辆外廓测量系统方案:硬件设备系统主要包括三个硬件设备:1.激光雷达2.相机3.控制台激光雷达和相机可以固定在支架上,安装在测量点附近。

控制台可以放置在操作员的手边,通过控制器对系统进行控制和操作。

测量流程1.将车辆停靠在测量点附近;2.操作员按下控制台上的启动按钮,系统自动开始扫描车辆;3.系统通过激光雷达和相机采集车辆的三维数据;4.系统根据采集到的数据计算车辆的外廓尺寸并显示在控制台上;5.如果测量结果符合要求,则可以保存并进行下一台车的测量,否则需要重新进行测量。

系统优势该系统方案具有以下优点:1.精度高:采用激光雷达和相机进行三维测量,精度可达到1毫米;2.测量速度快:自动扫描并计算,不超过5秒钟;3.操作简单:通过控制器进行操作,无需专业技能;4.适应性强:能够适应各种车型和规格;5.实时显示:测量结果实时显示在控制台上,方便操作员进行核对和实时控制。

总结总体而言,车辆外廓测量系统方案可以提高车辆外廓的测量精度和效率,简化操作流程,减少人工干预和误差,对于车辆生产、物流运输和公路管理等领域都具有重要的意义和应用价值。

车辆外廓尺寸动态测量装置的设计与实现

车辆外廓尺寸动态测量装置的设计与实现

车辆外廓尺寸动态测量装置的设计与实现作者:李源波宫清华来源:《电子技术与软件工程》2016年第20期摘要根据国家有关规定,2017年3月前各车辆检测公司必须安装自动车辆轮廓检测仪,取代现在的人工测量方法,目前,对车辆外廓尺寸的检测基本上仍延用过去人工测量方式,没有较好的智能化测量方法。

由于人工测量的不确定性以及费时费力不安全等原因,迫切需要一种测量仪器对机动车外廓尺寸进行自动测量,以减少测量工作强度及人为因素的干扰。

因此就目前发展局势来看,基于2D激光扫描仪车辆外廓尺寸测量仪系统对于机动车外廓检测具有重要意义。

在此基础上,本论文重点介绍了车辆外轮廓尺寸测量系统结构、工作原理、测量方法。

【关键词】2D激光扫描仪轮廓识别系统结构工作原理1 系统结构介绍车辆外廓检测系统,具体包括车辆牌照及轮廓测量识别系统。

包括具有存储模块的车辆外廓测量仪,扫描车辆的横向轮廓、纵向轮廓和高度后进行存储,以及车牌识别摄像机,包括的摄像镜头和车牌识别控制器,所述车牌识别控制器与所述车辆外廓测量仪连接。

在车辆行走状态下识别记录车牌后,经车辆外廓测量仪扫描测量出长宽高进行存储,车辆外廓测量仪连接公安外网,经和公安网上的数据对比后,如果发现有差异可以发出预警信号,结构设计简单,安装更换方便,适于推广应用。

车辆外廓测量仪采用二个激光扫描传感器,对被检测车辆的外廓尺寸进行扫描测量,由工控机储存的运算程序对车辆外廓遮挡激光束的情况进行实时采集,由软件程序自动运算出车辆长、宽、高尺寸,由照相系统拍摄车辆正面、侧面两张照片,并及时存储备查和上传监管库。

安装的牌照自动识别系统,对被检车辆号牌进行数据处理运算、准确解读车辆号牌。

系统自动将检测出的车辆长、宽、高尺寸等数据整合后,对应于被检测的车辆号牌,进而完成被检车辆外廓尺寸的数据报表、储存、比对、打印等功能。

轮廓仪可动态测量、也可静态测量,实时自动保存测得的数据和车辆照片,照片及车辆外廓尺寸不能人工修改,测量误差不超过±1%或20MM。

一种汽车列车外廓尺寸自动快速识别装置及方法与流程

一种汽车列车外廓尺寸自动快速识别装置及方法与流程

一种汽车列车外廓尺寸自动快速识别装置及方法与流程一、背景随着城市化的发展以及人口数量的增加,城市内交通运输压力越来越大。

传统的公共交通方式如公交车、地铁、轻轨等已经不能满足人们对出行的需求。

汽车列车的出现成为解决城市交通瓶颈的一种新型方式。

汽车列车快速行驶时对道路的要求很高,需要在汽车列车的外廓尺寸自动快速识别方面进行研究。

二、装置及方法1. 摄像头该装置采用高清晰度摄像头,以保证拍摄渲染出来的图像清晰、准确、细致。

2. 图像处理将摄像头所拍摄到的汽车列车的图像导入计算机中,进行图像处理。

识别图像中的汽车列车,然后进行轮廓提取,最后获取汽车列车的外廓尺寸。

在图像处理方面,可以采用多种图像处理算法,例如:(1)相似度算法:通过计算汽车列车图像与存储的标准汽车列车图像的相似度,从而判断识别出来的汽车列车是否符合标准尺寸;(2)颜色特征算法:通过提取汽车列车图像的颜色特征,从而识别出不同车型所对应的颜色特征;(3)轮廓对比算法:通过识别汽车列车的轮廓特征,从而进行轮廓对比。

3. 自动快速识别识别出汽车列车的尺寸信息后,将数据传输给控制系统,进行自动快速识别。

自动快速识别主要通过计算机程序实现,程序会自动运行确定好的算法,并完成判断和计算,同时还需要人员审核确认的过程。

4. 数据输出识别出汽车列车信息后,将尺寸大小数据输出给显示设备,并生成历史数据,以便后期查阅和管理。

三、流程1. 安装摄像头和相关设备,对摄像头进行参数配置;2. 开放摄像头,对汽车列车进行拍摄;3. 对摄像头所拍摄到的汽车列车图片进行图像处理,并获取汽车列车的外廓尺寸;4. 将汽车列车的尺寸信息传输给控制系统中进行自动快速识别;5. 控制系统根据预设的算法进行识别,完成后将数据输出到数据显示设备上,并自动生成历史数据;6. 数据审核确认:人工检查所识别的信息是否正确,并加以确认;7. 输出并分析历史数据:将历史数据进行分析并进行必要的报告输出。

一种车辆轮廓尺寸参数全自动测量系统

一种车辆轮廓尺寸参数全自动测量系统
产 生 一 些 违 规 违 法 的行 为 .影 响 了 车 辆 检 测 的 公 正 性 和 客 观性 :高 速 公 路 部 门 在 整 治 超 载 超 限 等 行参数 用户通过 鼠标 . 任
意 测 量 车 体 表 面两 点 距 离 . 系统 的 构成 如 图 12所 示 其 中 图 1 示 的 测 量 装 置 的 正 视 图 .图 2为 侧 视 所 图。图中设备分别 为 :、 量 支架 ; 、 电开 关 ;、 1测 2光 3 摄
备和测量装 置等设备
作 者 简 介 : 晓 昀 (9 8 ) 男 , 士 , 师 , 何 17 一 , 硕 讲 系统 分析 师 , 事 领 域 为计 算机 系 统 设 计 、 从 图像 处理 方 面教 学 与研 究
。 现 计 代 算机 21. 016 0
0 引

了纠 纷 . 响 了政 府 部 门执 法 的公 开性 和 公 正 性 影 为 了解 决 上 述 问题 .近 年 来 也 出 现 了一 些 测 量 车 辆 尺 寸 的 装 置 , 如 : 光 三 维 扫 描 仪 , 种 基 于 激 光 例 激 这
随 着 国 民社 会 经 济 的 发 展 .带 动 汽 车 行 业 迅 猛 发
用, 自动动态测量 车长 、 车宽 、 高 、 车 轴数 、 轮距 、 距 以 轴 及车身任意位 置距 离等参数 的全 自动测量 系统 该系
统 通 过 图 片 拼 接 技 术 和 传 感 器 技 术 获 取 带 有 标 尺 的 车
率低 、 成本高 、 准确性 不高 , 检测 过程 中也不 可避 免会
置 ; 、 距 测 量 雷 达 。另 外 还 包 括 计 算 机 、 线 传 输 设 7轮 无
工测量无法 对测量 的过程 和结果进行保存 .一 旦车 主

基于激光扫描技术的车辆外廓尺寸动态测量系统的设计

基于激光扫描技术的车辆外廓尺寸动态测量系统的设计

基于激光扫描技术的车辆外廓尺寸动态测量系统的设计王振华;许琳娜;苏现征【摘要】According to GB21861-2014 gb, vehicle inspection agencies must use 2016 electronic automobile contour detection equipment, in this context, combined with dynamic vehicle profile size measurement of measuring large volume and irregular objects , the problem such as distance , strong dynamic, this paper presents a vehicle outside the profile measurement scheme based on laser tracking technology, make full use of the laser tracking technology of high precision, large range, real-time fast, the advantage of dynamic measurement , system design and experimental verification. Actual test shows that the system can real-time, dynamic of moving vehicles, non-contact measurement, within the prescribed by the relevant national authority speed , measuring time within the 30 s , system operation is stable and reliable. Solves our country have long relied on manual measurement caused by the disadvantages of low efficiency, error frequently, also complied with the current national mandatory standard, has great practical popularization significance.%根据GB21861-2014国标要求,车辆检测机构2016年必须使用电子汽车轮廓检测设备,在这种背景下,结合车辆外廓尺寸动态测量中面临的测量物体体积大而不规则、距离远、动态性强等问题,本文给出了一种基于激光扫描技术的车辆外廓测量方案,充分利用了激光扫描技术精度高、范围大、实时快速、动态测量的优势,进行了系统设计和实验验证.实际测试表明:系统可以对行进中的车辆进行实时、动态、非接触化测量,在国家相关部门规定的速度内,测量时间在30S以内,系统运行稳定且可靠.解决了我国长期以来依靠人工测量导致的效率低下、出错频繁的弊端,也顺应了当下国家的强制标准,具有较大的实际推广意义.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)014【总页数】5页(P131-135)【关键词】激光扫描;外廓尺寸;车辆;激光扫描仪【作者】王振华;许琳娜;苏现征【作者单位】大连交通大学电气信息学院,辽宁大连 116028;大连交通大学电气信息学院,辽宁大连 116028;大连交通大学电气信息学院,辽宁大连 116028【正文语种】中文【中图分类】TN248近年来,据相关部门发布的白皮书得知,车辆超载超限已经成为重大交通事故的重要原因之一,在造成桥梁倒塌、路面损坏等重大交通事故中,车辆超限超载占到50%左右[1],由此可见,车辆违法超限超载不但大大缩短了桥梁和公路的使用寿命,而且严重影响国家财产和人民生命安全。

一种新型的车辆外廓尺寸检测系统的设计

一种新型的车辆外廓尺寸检测系统的设计

一种新型的车辆外廓尺寸检测系统的设计
周小波;朱勇
【期刊名称】《仪表技术与传感器》
【年(卷),期】2014(000)004
【摘要】汽车整车尺寸参数是汽车通过性参数及运行安全检测的重要内容,为了精确测量外廓尺寸参数,提出了一种基于激光光幕、超声波传感器、上位机控制软件等构成的新型车辆外廓尺寸检测方案.设计和调试了系统的软硬件,并搭建了检测试验线,对研发的系统进行了验证,试验结果表明:系统能够对不同车型的车辆外廓尺寸进行高精度、非接触、自动化测量,且运行稳定可靠,误差小于1%.解决了目前国内车辆检测机构对于车辆外廓尺寸的检测的主要采用手工测量而造成的劳动强度大、效率低、易出现人为误差等问题.
【总页数】4页(P102-105)
【作者】周小波;朱勇
【作者单位】阜阳师范学院物理与电子科学学院,安徽阜阳236037;阜阳师范学院物理与电子科学学院,安徽阜阳236037
【正文语种】中文
【中图分类】TB472
【相关文献】
1.基于数据融合的动车外廓尺寸检测系统的设计 [J], 陈皓;赵转萍;黄齐敏
2.货运车辆的“尺寸”限值——车辆外廓尺寸测量系统解析 [J], 冯遇春
3.基于激光扫描技术的车辆外廓尺寸动态测量系统的设计 [J], 王振华;许琳娜;苏现征
4.车辆外廓尺寸动态测量装置的设计与实现 [J], 李源波;宫清华;
5.车辆外廓尺寸自动测得值不确定度分析与评定 [J], 黄健;董宏静;孙树兵
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基于点云技术的汽车外廓尺寸测量方法研究

基于点云技术的汽车外廓尺寸测量方法研究

基于点云技术的汽车外廓尺寸测量方法研究
叶振洲;骆蕾;王孖豪;周天龙;李健
【期刊名称】《自动化仪表》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】针对《机动车安全技术检验项目和方法》(GB 38900—2020)中对于汽车外廓尺寸测量的新要求,采用整车点云数据技术,对牵引车与各类挂车连接后外形上的共性和外廓分割的关键位置进行了研究。

通过改进三维点云分割算法,提出一种一并式测量汽车列车和挂车外廓尺寸的测量新方法。

该方法可在不改变硬件的前提下,仅通过软件和算法升级,实现一次测量即可测得汽车列车(牵引车、半挂车组合)外廓尺寸参数。

以多种结构挂车为试验案例验证了所提方法的可行性,并通过适应性试验分析了所提方法的有效性。

研究结果表明,该方法完全能够满足GB 38900—2020中的新增要求,具有广泛的适用性与较高的测量精确度。

该方法可将传统方法测量耗时从“小时级”提升为“秒级”,显著提高相关机构的工作效率。

【总页数】5页(P106-110)
【作者】叶振洲;骆蕾;王孖豪;周天龙;李健
【作者单位】浙江省计量科学研究院;国家市场监管重点实验室(声学振动精密测量技术);浙江省声学振动精密测量技术研究重点实验室;浙江省产品质量安全科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TH711
【相关文献】
1.汽车外廓尺寸红外光幕全自动测量方法研究
2.基于点云处理技术的汽车车身尺寸获取研究
3.基于激光点云的车辆外廓尺寸动态测量方法
4.基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量研究
5.基于双目视觉的车辆外廓尺寸测量方法
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2 0 1 3年 4月 第4 2卷 第 4期
机械设计与制造工程
M a c h i n e D e s i g n a n d Ma n u f a c t u r i n g E n g i n e e i r n g
A p r . 2 0 1 3 V o 1 . 4 2 No . 4
测量 系统 中 , 主要用 到了激光测距 传感 器 、 倾 角 传感 器和光 纤应 变力 传 感器 。如 图 2所示 , 激 光测 距传 感器被 均匀布置在立柱 和横梁上 , 间隔 2 5 0 m m,
每侧 1 3 个。传感器阵列作为测量的最主要部分 , 直 接采集 原 始 的 车体 轮 廓 坐 标 信 息 。方 案 使 用 的 是
D O I : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 2 0 9 5— 5 0 9 X . 2 0 1 3 . 0 4 . 0 1 3
基 于数 据 融 合 的 动 车 外廓 尺 寸检 测 系统 的设 计
陈 皓, 赵转 萍 , 黄 齐敏
2 1 0 0 1 6 ) ( 南京 航空 航 天大学 机 电学 院 , 江苏 南京
数据 , 设 计 了一种 车体 轮廓 测量 的误 差补 偿 方法 并建 立相 应 的数 学模 型 , 然后将 测 得 的各 截 面数
据拟合成三维实体, 最终求得所需尺寸和几何量参数 , 实现对机车车体主要结构尺寸的高精度、
智 能化 测 量。
关 键词 : 大尺 寸测量 ; 传 感 器阵列 ; 三 维拟合
1 . 1 整体 结构
图 1 龙 门式 整 体 结 构 示 意 图
待测 的 轨 道 车 辆 车 体 一 般 长 度 达 到 2 0 m 以 上, 宽 度 和高度 均在 3 m 左 右 。各 种基 本 车型 尺 寸
见表 1 。
表 1 典型车体 基本 尺寸和公 差 mm
1 . 2 传 感 器 阵 列 系统 结 构
K E Y E N C E公 司的 I L一 3 0 0型 C M O S传感 器探 头 , 测 量范 围为 1 6 0 ̄ 4 5 0 m m, 重 复精度为 5 0 1 . u n 。
收 稿 日期 : 2 0 1 2一l 2一 o 7
作者简 介 : 陈皓( 1 9 8 6 一) , 男, 浙 江新 昌人 , 南京航空航天大学硕士研究生 , 主要研究方鲜见一体化智能检测系 统 。传统的三坐标精密测量设备 , 受到测量尺寸的 限制 , 很难 满 足轨 道 车 辆 的测 量 要 求 , 而基 于 激 光
阵列 测距 的测 量 系统 可 以有 效 弥 补 现有 测 量 方 法 中的缺 陷 。
笔者尝 试在 国内外 现有 的大尺 寸测量方 法基础
的测距 传感 器 阵列 实 时 采集 扫 描 车 体 外廓 截 面 三 坐 标数 据 。
上, 根据机 车 的实 际情 况 , 设计一 种非接 触式 测量方 案, 适合 多种车型几何 尺寸 的测 量 , 以实现对 机车 车 体 主要 结构尺 寸的高精度 、 智 能化测量检 测 。
1 测 量 系 统 结 构
据处理 。如图 3所示 , 激光测距和二维水平仪数据
共4 5个 模拟 量I 司蚓 由数据 引 采 集 卡 传 至 上位 机 , 龙 门架
图2 3种传 感 器 位 置 及 功 能 示 意 图
54 ・

2 0 1 3年第 4期

皓: 基于数据 融合 的动车外廓尺寸检测系统 的设计
立柱上端距 离立柱底端 3 5 0 0 m m处, 横梁上 的倾 角传感 器被 放置在 横梁 的 中间位 置。方案 使用 B a u m e r 的双轴倾角传感器 , 分辨率高达 0 . 0 0 1 。 。 由于龙 门跨度较大 , 两侧不能保证绝对同步运
中图分 类号 : 1 ’ P 2 3
文献标 识码 : A
文章 编号 : 2 0 9 5—5 0 9 X( 2 0 1 3 ) 0 4— 0 0 5 4— 0 5 由于被测 件 车体 尺寸较 大 、 轮 廓 面形状 较为 规 则, 为 了提高 检测效 率 , 本 系统采 用龙 门式结 构 。 按图 1 所 标序 号 , 待测 车体 1被事 先放 置在 车 体 底座 支撑 台 2上 。测 量 时 , 龙 门 3沿 着轨 道 4和
动, 因此 会 产 生动 态 形 变 。图 2中 , 在 形 变 较大 的 位 置 处安 装 了光纤应 变 力传感 器 , 用 以实时 检测形
变误差。方案中使用 F S S 3 2 1 1 D S型光纤光栅应变 传感器 , 精 度小 于 1 8 , 根 据 实 际 的形 变应 力 大 小
计算 , 相 当于形 变位 移分 辨率 为 0 . 0 0 2 am。 r 所 有测 量 数据最 后 上传 至上位 机 , 由软件 做数
5匀 速直线 运 动 ; 同时 , 布 置 在龙 门 立 柱 和 横 梁 上
目前 , 机车 车体 尺寸 的测 量基本 采用 限界规 的
方法 , 其 缺 点有 : 占地 空 间 大 , 要 预 留双 倍 车 长 空
间; 安装调整复杂 ; 使用测量仪器种类多 , 协调性 、 致性 较差 , 测 量精 度低 ; 测量 数据 只能 人 工计算 , 不 便 于保存 和 管 理 。虽 然 有 部分 轨 道 车 辆 生 产 企
摘要 : 在 现有 的 大尺 寸测 量方 法基础 上 , 根 据 机 车检 测 的 实 际需 求 , 提 出 了一 种 融 合 多种 传 感 器
数 据 的扫描 式三 坐标 测量 体 系。 系统在 龙 门架做 直 线平移 时 , 采 用 一 维激 光测 距 传 感器 、 二 维水
平仪、 光纤应 变力传 感 器和相应 的数 据采 集 技 术依 次测 出车体 各 横 截 面 的 三 坐标 和 测 量误 差 源
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