钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究
高精度钢轨三维廓形检测系统研究
关键词：钢轨轮廓；激光轮廓仪；轮廓拼接；廓形测量；模型构建
中图分类号：TP212； TP278
文献标识码：B
文章编号#1000-9787(2019)10-0029-04
Research on high precision raii 3D profile detection system
ZHOU Zhendony1, YANG Haima1, LIU Jin2, ZHANG Dawel1, YANG Yutuan3, MIN Hua1 (1. School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Sciencc and Technology, Shanghai 200093, China； 2. School of Electronic and Electrical Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China ； 3. Shangha nRu nnu Ma hh nnery Corp, Shangha n200120 , Chnna)
3.上海瑞纽机械股份有限公司，上海200120)
摘 要：为快速、准确地检测钢轨廓形,提出了一种基于高精度激光轮廓仪的智能钢轨廓形测量系统。根
据钢轨建立世界坐标系，构建钢轨廓形测量模型。采用4套高精度三维激光轮廓仪对轨身全面扫描，获取
钢轨的4条轮廓线,并进行坐标系的旋转和拼接得到钢轨的真实轮廓，完成对外形尺寸及特征参数的测量和
*Hale Waihona Puke 全保障)2 &文献)1 ］采用了一种基于线结构光传感器的钢轨外形
钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告要点
钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告要点Revised on November 25, 2020钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告在铁路运输系统中，钢轨起着支撑列车和引导车辆车轮前进的作用。
如果出现钢轨断裂将有可能造成列车出轨、倾覆等重大行车安全事故，造成人员伤亡和巨额财产损失。
因此钢轨伤损检测越来越受到人们的重视。
表1所示为近些年由于钢轨断裂造成的列车行车事故。
表1 近些年钢轨断裂造成的列车行车事故时间地点伤损情况2001年3月18日美国爱荷华州钢轨断裂引起列车脱轨，造成1人死亡96人受伤2007年10月17日伦敦钢轨断裂引发列车脱轨，造成4人死亡、70人受伤、4人重伤2009年4月7日河北野三坡钢轨断裂导致6节车厢脱轨同时，随着国家高速铁路和重载铁路的发展，钢轨受到挤压和冲击的程度越来越大，钢轨发生损伤的概率也在提高。
因此，为保证高速铁路和重在铁路的运营安全性，钢轨裂纹检测成为铁路运营部门十分重视的事情。
目前，钢轨的主要检测方式分为周期性探伤检测和实时断轨监测。
周期性钢轨探伤检测包括人工巡轨检测、大型钢轨探伤车、漏磁信号、涡流探伤、激光超声、图像处理等；实时断轨监测技术包括轨道电路实时断轨检测技术、牵引回流实时断轨检测技术、光纤实时断轨检测技术和超声波实时断轨监测技术等。
1 周期性检测技术周期性检测技术就是定期对钢轨进行检测，国内外都针对不同轨道、不同检测设备制定了检测周期和检测作业标准。
总体上说，周期性检测设备精确度高，能及时发现钢轨早期裂纹，以避免发生重大交通事故；但是它需要占用较多天窗时间。
探伤小车中国铁路广泛使用的是钢轨探伤小车，它将小型超声波钢轨探伤仪装在特制的手推车上，如所示。
通过人工手推进行钢轨损伤的检测，它耗费大量人力物力、检查结果主观性强、检查周期长、效率低下、速度慢，无法做到对钢轨伤损情况实时检测，不能适应于我国日益发展的高速铁路事业[1-2]。
近年来，随着钢轨裂纹导致脱轨事故的频发，为了加强钢轨安全监测，欧美也开始研发使用这种便携式钢轨探伤仪[3]。
钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究
钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究第62卷第4期2018年4月铁道标准设计RAILWAY STANDARD DESIGNV o l.62 No.4A pr.2018文章编号：1004 2954 (2018 )04 0040 06锏轨焊前断面廓形参数检测方法研究谢雯，李存荣(武汉理工大学机电工程学院，武汉430070)摘要:钢轨断面的廓形参数对钢轨焊接后的平直度、焊后打磨、钢轨品质等影响重大。
针对钢轨焊接前的轨端廓形检测，在激光传感器采集的廓形数据基础上，详细论述数据的处理方法和过程，主要包括数据的预处理、数据的融合、分段拟合、廓形的计算等，分析不同方法针对该研究目的的可行性、适应性以及准确性，最终选择移动平均法进行数据的预处理，采用矩形标准块和圆柱标准块标定进行数据融合，基于协方差矩阵的特征值选取分段点，最小二乘法进行分段拟合。
试验数据表明，该方法对数据处理的效果良好，可以高效精确地检测出钢轨焊前断面的廓形尺寸。
关键词：钢轨；焊前检测；钢轨廓形；激光传感器；数据处理中图分类号：U213. 4 文献标识码：A D O I：10.13238/j.issn. 1004-2954. 201705150006Study on Methods for Detecting Pre-welding Rail Profile ParametersXIE Wen，LI Cun-rong(School of M echanical and Electronic Engineering，Wuhan University of Technology，Wuhan430070，China)Abstract：The rail profile parameters determine the smoothness，the post-welding grinding and the final quality ofthe rail.Based on the profile data collected by laser sensors，data processing methods are discussed in detail，including data fusion，segmentation fitting，contour calculation and so on.This paper analyzes the feasibility，accuracy and adaptability of different methods，conducts data preprocessing by moving average method and data fusion by the rectangular block and cylinder block calibration.Segmentation points are selected based on covariance matrix and segmentation fitting is completed by least square method.The experimental data shows that the method has good effect on data processing，and can efficiently and accurately detect pre-welding rail profile.Key w ords：R ail;Pre-welding detection；Rail profile;Laser sensor；Data processing收稿日期：2017 05 15;修回日期：2017 06 04基金项目：国家自然科学基金课题(71171154);湖北省科技支撑计划项目（2015BAA063)作者简介：谢雯（1992—），女，硕士研究生，工学学士，E-mail: 2276150669@ /doc/0917458860.html,。
钢轨探伤车对轨道轮廓缺陷的检测方法研究
钢轨探伤车对轨道轮廓缺陷的检测方法研究随着铁路交通的快速发展，钢轨作为铁路系统中至关重要的组成部分，承受着列车的重量和运行的冲击力。
然而，长期以来，由于铁轨轮廓缺陷的存在，铁路运营安全性和平稳性受到了一定程度的威胁。
因此，如何有效地检测并及时修复轨道轮廓缺陷迫在眉睫。
近年来，钢轨探伤车作为一种先进的检测装置被广泛应用于铁路运输行业。
钢轨探伤车利用非接触式检测技术，在行驶过程中对铁轨进行实时、全面的检测，可以高效地发现和定位轨道轮廓缺陷。
钢轨探伤车通过激光光斑成像测量技术，可以实时捕捉到铁轨的三维坐标数据，从而获得轨道的精确轮廓。
探测车上配备了高精度的传感器和图像处理系统，能够在高速行驶过程中对铁轨进行连续监测，并记录下所有的偏差信息。
与传统的人工巡检相比，钢轨探伤车不仅节省了人力资源，而且提高了检测效率和准确性。
在轨道轮廓缺陷的检测中，钢轨探伤车主要采用两种方法：基于传感器数据分析的方法和基于图像处理的方法。
基于传感器数据分析的方法通常包括轮廓重建、曲面拟合以及特征提取等步骤。
该方法主要通过对传感器采集到的三维坐标数据进行分析和处理，找出轮廓变化中的异常点，并据此确定轨道缺陷的位置和类型。
其中，轮廓重建是整个过程的第一步，主要利用传感器数据中的坐标信息将铁轨的曲面模型重建出来。
曲面拟合则是对重建的曲面模型进行曲线优化，以消除异常点的影响。
特征提取则是利用曲面模型提取出轮廓缺陷特征，如凸起、凹陷等。
基于图像处理的方法则是利用行驶过程中拍摄的高清图像对轨道轮廓进行分析和检测。
该方法主要通过图像处理算法对所拍摄到的图像进行处理，提取出轨道的轮廓信息，并依据图像中的像素值和边缘信息等，判断轨道是否存在轮廓缺陷。
这种方法具有操作简便、实时性强的特点，但对于轮廓缺陷的检测精度有一定的限制。
综合而言，钢轨探伤车在轨道轮廓缺陷的检测方面具有显著的优势。
其非接触式的工作原理，使得检测过程中对轨道不会产生额外的损伤。
一种探针式道岔钢轨廓形的检测方法
一种探针式道岔钢轨廓形的检测方法
一种探针式道岔钢轨廓形的检测方法可以采用以下步骤：
1. 准备一根适用于道岔轨道的探针，探针的形状应当能够与道岔轨道的廓形相吻合。
2. 在道岔轨道上，选择一段需要检测的区域。
3. 将探针放置在待测区域上，确保探针与轨道表面充分接触。
4. 使用合适的力量和速度将探针沿轨道进行移动，可以手动操作或使用机械装置。
5. 探针沿轨道移动时，记录探针与轨道之间的变化情况，可以使用传感器或摄像设备进行实时监测。
6. 根据记录的数据，对道岔的廓形进行分析和评估，检测是否存在偏差或异常情况。
7. 根据检测结果，对于发现的问题进行修复或调整，确保道岔轨道的廓形符合要求。
此方法的要点是使用与道岔轨道相吻合的探针进行检测，并记录探针与轨道之间的变化情况，以评估道岔的廓形是否符合要求。
这种方法可以通过手动操作或使用机械装置进行检测，具有较高的实时性和准确性。
高速铁路钢轨廓形检测方法及装置[发明专利]
![高速铁路钢轨廓形检测方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/5889b0cff9c75fbfc77da26925c52cc58bd690e6.png)
专利名称：高速铁路钢轨廓形检测方法及装置
专利类型：发明专利
发明人：赵鑫欣,王昊,王胜春,王宁,方玥,王乐,刘俊博,李海浪,任盛伟,魏世斌,胡晨,曹佳伟,肖源
申请号：CN202111137538.3
申请日：20210927
公开号：CN114119957A
公开日：
20220301
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种高速铁路钢轨廓形检测方法及装置，其中方法包括：获得高速铁路钢轨图像；根据高速铁路钢轨图像，利用时空上下文算法确定钢轨感兴趣区域像素点；利用DBSCAN聚类算法对钢轨感兴趣区域像素点进行扫描，确定钢轨感兴趣区域的干扰点簇；对去除干扰点簇后的钢轨感兴趣区域提取最大灰度值点列，得到光条中心初始值；根据所述光条中心初始值和标准钢轨模板，确定第一中心点列；根据所述第一中心点列，利用最小二乘法确定第二中心点列；根据所述第一中心点列和第二中心点列，进行高速铁路钢轨廓形检测。
本发明可以进行高速铁路钢轨廓形检测，提高检测准确率，确保实时性和稳健性。
申请人：中国铁道科学研究院集团有限公司,中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所,北京铁科英迈技术有限公司
地址：100081 北京市海淀区大柳树路2号
国籍：CN
代理机构：北京三友知识产权代理有限公司
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钢轨断面轮廓检测技术研究
钢轨断面轮廓检测技术研究徐济松;高春雷;王发灯【摘要】为满足铁路部门不同的市场需求，在充分调研国内外钢轨断面轮廓检测技术的基础上，研制了基于光学成像原理的钢轨断面轮廓动态检测设备，并对基于激光三角测距原理的静态检测设备的研制进行了探讨。
动态检测设备主要适用于铁路钢轨断面轮廓病害的快速查找；静态检测设备则适用于铁路钢轨，特别是道岔区域钢轨轮廓的智能化、高精度检测，利于铁路部门精细化检修。
%T o meet different railway department market requirements,based on sufficient investigation and research of domestic and foreign rail section contour detection technology,the rail section contour dynamic detection device according to optical imaging principle was manufactured,and the static detection device development according to laser triangulation principle was studied. T he dynamic detection device is used for quick search of rail section contour diseases and the static device is used for intelligent and high precision rail contour detection,especially in turnout zone,which could be conductive to the railway department for the fine inspection and repair of rails.【期刊名称】《铁道建筑》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】4页(P84-86,92)【关键词】钢轨;轮廓;检测【作者】徐济松;高春雷;王发灯【作者单位】中国铁道科学研究院铁道建筑研究所，北京 100081;中国铁道科学研究院铁道建筑研究所，北京 100081;中国铁道科学研究院铁道建筑研究所，北京 100081【正文语种】中文【中图分类】U216.67随着铁路运营速度和密度的不断提升，轮轨冲击荷载随之增大，导致铁路钢轨的磨损日益严重，直接影响列车运行的安全性、旅客乘坐的舒适性以及钢轨使用寿命。
基于动态测量的钢轨廓形打磨智能分析系统的研发
基于动态测量的钢轨廓形打磨智能分析系统的研发钢轨打磨技术起源于20世纪50年代，我国于20世纪80年代引⼊钢轨打磨技术，现已成为世界范围内铁路线路⼀种常规的养护维修技术[1]。
⽬前，各铁路局均已配备钢轨打磨车，钢轨打磨技术逐渐成为我国⼀项基本的线路维护技术[2]。
钢轨打磨前需要对现场钢轨廓形进⾏检测。
近⼏年，随着计算机的普及和发展，以及机器视觉等技术的⽇臻成熟，基于机器视觉的钢轨轮廓测量研究得到了充分的发展[3-6]。
这种测量⼿段建⽴在⾮接触光学系统的基础上，测量性能良好，通常⽤于动态检测，即检测设备和钢轨在相对运动的情况下进⾏检测。
将设备安装在轨检车上，可以动态检测铁路沿线的钢轨状态。
我国在钢轨廓形动态检测⽅⾯还处于起步阶段，⽽国外进⼝的动态测量系统昂贵、维护保养困难[7]。
同时国外对部分关键技术进⾏封锁，我国急需开发⼀套基于机器视觉的钢轨廓形动态测量系统。
我国钢轨打磨⼯艺亦处于起步阶段，没有形成⼀整套合理的钢轨打磨作业程序。
我国的线路状况和国外存在差异，我国线路客货混运、⾏车密度⼤，⼜遇货运重载、客运提速，致使钢轨打磨⼯作量很⼤，钢轨打磨需求与设备配置⽭盾突出，某些区段线路由于钢轨打磨不能及时、科学地实施，致使钢轨使⽤寿命缩短[8]。
此外，我国的钢轨打磨标准、打磨⼯艺及⽅法仍需完善[9]，不同类型的钢轨表⾯不平顺和表⾯损伤与打磨⼯艺、参数的关系仍需深⼊研究[10]。
根据我国钢轨打磨技术现状和钢轨养护⼯作的实际需求，本⽂研发⼀套基于动态测量的钢轨廓形打磨智能分析系统(以下简称智能系统)。
该系统能动态测量现场钢轨廓形，通过计算实时⽣成可供钢轨打磨列车使⽤的打磨策略，并传输给打磨列车的作业控制系统。
1 系统组成基于动态测量的钢轨廓形打磨智能分析系统(见图1)由3个⼦系统构成:钢轨廓形动态测量⼦系统、打磨策略⼦系统和接⼝⼦系统。
图1 系统总体框架动态测量⼦系统采⽤线结构光视觉技术对钢轨廓形进⾏动态测量，从⽽获取钢轨廓形数据。
钢轨断面检测量具检定规程
钢轨断面检测量具检定规程一、引言钢轨是铁路运输中的重要组成部分，其质量直接关系到列车的运行安全和运输效率。
而钢轨断面的形状和尺寸则是衡量钢轨质量的重要指标之一。
为了保证钢轨断面的准确测量，需要进行钢轨断面检测量具的检定工作。
本文将详细介绍钢轨断面检测量具检定的规程。
二、检定目的钢轨断面检测量具检定的目的是为了确保钢轨断面检测量具的准确性和可靠性，提高钢轨断面检测的精度和效率。
三、检定内容1. 钢轨断面检测量具的准确度检定：通过与已知准确度的基准量具进行比对，确定钢轨断面检测量具的准确度，并进行记录和评估。
2. 钢轨断面检测量具的可重复性检定：通过多次重复测量同一标准样品，评估钢轨断面检测量具的可重复性，并记录检定结果。
3. 钢轨断面检测量具的线性度检定：通过在不同测量范围内进行测量，评估钢轨断面检测量具的线性度，并进行记录和分析。
4. 钢轨断面检测量具的稳定性检定：通过在一定时间内连续测量同一标准样品，评估钢轨断面检测量具的稳定性，并进行记录和分析。
四、检定方法1. 准确度检定方法：选择具有已知准确度的基准量具，与待检量具进行比对测量，并计算出偏差值。
通过统计偏差值的平均值和标准差，评估待检量具的准确度。
2. 可重复性检定方法：选择一组标准样品，使用待检量具对其进行多次测量，并记录各次测量结果。
通过统计测量结果的标准差，评估待检量具的可重复性。
3. 线性度检定方法：选择不同尺寸范围的标准样品，使用待检量具对其进行测量，并记录测量结果。
通过绘制测量结果与标准样品尺寸的图表，评估待检量具的线性度。
4. 稳定性检定方法：选择一组标准样品，连续使用待检量具对其进行测量，并记录各次测量结果。
通过统计测量结果的变化情况，评估待检量具的稳定性。
五、检定结果评定根据准确度、可重复性、线性度和稳定性的检定结果，对待检量具进行评定。
评定结果包括合格、基本合格和不合格三种情况，并进行相应的记录和报告。
六、检定周期和标准钢轨断面检测量具的检定周期应根据使用频率和检定结果进行确定，一般不超过一年。
钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告要点
钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告在铁路运输系统中，钢轨起着支撑列车和引导车辆车轮前进的作用。
如果出现钢轨断裂将有可能造成列车出轨、倾覆等重大行车安全事故，造成人员伤亡和巨额财产损失。
因此钢轨伤损检测越来越受到人们的重视。
表1所示为近些年由于钢轨断裂造成的列车行车事故。
表1 近些年钢轨断裂造成的列车行车事故时间地点伤损情况2001年3月18日美国爱荷华州钢轨断裂引起列车脱轨，造成1人死亡96人受伤2007年10月17日伦敦钢轨断裂引发列车脱轨，造成4人死亡、70人受伤、4人重伤2009年4月7日河北野三坡钢轨断裂导致6节车厢脱轨同时，随着国家高速铁路和重载铁路的发展，钢轨受到挤压和冲击的程度越来越大，钢轨发生损伤的概率也在提高。
因此，为保证高速铁路和重在铁路的运营安全性，钢轨裂纹检测成为铁路运营部门十分重视的事情。
目前，钢轨的主要检测方式分为周期性探伤检测和实时断轨监测。
周期性钢轨探伤检测包括人工巡轨检测、大型钢轨探伤车、漏磁信号、涡流探伤、激光超声、图像处理等；实时断轨监测技术包括轨道电路实时断轨检测技术、牵引回流实时断轨检测技术、光纤实时断轨检测技术和超声波实时断轨监测技术等。
1 周期性检测技术周期性检测技术就是定期对钢轨进行检测，国内外都针对不同轨道、不同检测设备制定了检测周期和检测作业标准。
总体上说，周期性检测设备精确度高，能及时发现钢轨早期裂纹，以避免发生重大交通事故；但是它需要占用较多天窗时间。
1.1 探伤小车中国铁路广泛使用的是钢轨探伤小车，它将小型超声波钢轨探伤仪装在特制的手推车上，如图1所示。
通过人工手推进行钢轨损伤的检测，它耗费大量人力物力、检查结果主观性强、检查周期长、效率低下、速度慢，无法做到对钢轨伤损情况实时检测，不能适应于我国日益发展的高速铁路事业[1-2]。
近年来，随着钢轨裂纹导致脱轨事故的频发，为了加强钢轨安全监测，欧美也开始研发使用这种便携式钢轨探伤仪[3]。
由于超声波探伤技术比较成熟，成本比较低，且随着科技的发展，以前只有大型探伤车才具备的A/B超同屏显示、鱼鳞纹下核伤判别、探伤数据储存、探伤作业信息记录、探伤数据计算机管理等五大功能正移植到探伤小车身上，在各钢轨探伤仪器生产商当中，超声探伤小车倍受青睐。
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第62卷第4期2018年4月铁道标准设计RAILWAY STANDARD DESIGNV o l.62 No.4A pr.2018文章编号：1004 2954 (2018 )04 0040 06锏轨焊前断面廓形参数检测方法研究谢雯，李存荣(武汉理工大学机电工程学院，武汉430070)摘要:钢轨断面的廓形参数对钢轨焊接后的平直度、焊后打磨、钢轨品质等影响重大。
针对钢轨焊接前的轨端廓 形检测，在激光传感器采集的廓形数据基础上，详细论述数据的处理方法和过程，主要包括数据的预处理、数据的融合、分段拟合、廓形的计算等，分析不同方法针对该研究目的的可行性、适应性以及准确性，最终选择移动平均法 进行数据的预处理，采用矩形标准块和圆柱标准块标定进行数据融合，基于协方差矩阵的特征值选取分段点，最小二乘法进行分段拟合。
试验数据表明，该方法对数据处理的效果良好，可以高效精确地检测出钢轨焊前断面的廓 形尺寸。
关键词：钢轨；焊前检测；钢轨廓形；激光传感器；数据处理中图分类号：U213. 4 文献标识码：A D O I：10.13238/j.issn. 1004-2954. 201705150006Study on Methods for Detecting Pre-welding Rail Profile ParametersXIE Wen，LI Cun-rong(School of M echanical and Electronic Engineering，Wuhan University of Technology，Wuhan430070，China)Abstract：The rail profile parameters determine the smoothness，the post-welding grinding and the final quality of the rail.Based on the profile data collected by laser sensors，data processing methods are discussed in detail，including data fusion，segmentation fitting，contour calculation and so on.This paper analyzes the feasibility，accuracy and adaptability of different methods，conducts data preprocessing by moving average method and data fusion by the rectangular block and cylinder block calibration.Segmentation points are selected based on covariance matrix and segmentation fitting is completed by least square method.The experimental data shows that the method has good effect on data processing，and can efficiently and accurately detect pre-welding rail profile.Key w ords：R ail;Pre-welding detection；Rail profile;Laser sensor；Data processing收稿日期：2017 05 15;修回日期：2017 06 04基金项目：国家自然科学基金课题(71171154);湖北省科技支撑计划项 目（2015BAA063)作者简介：谢雯（1992—），女，硕士研究生，工学学士，E-mail: 2276150669@ 。
通讯作者：李存荣（1973—），男，教授，博士。
♦. |.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令I.，[11]周福军.铁路工程地质BIM技术与应用研究[」].铁路技术创新，2017(1)：51 54.[12]徐博.清凉山隧道BIM技术应用研究[」].铁路技术创新，2015(3):90 93.[13]李丽,马婷婷，袁竹.BIM技术在铁路隧道设计中的应用[」].铁路技术创新，2014(5):45 28.[14]中国铁路BIM联盟.铁路工程实体结构分解指南1.0[S].北京：中国铁路BIM联盟，2015.[15]中国铁路BIM联盟.铁路工程信息模型分类和编码标准1.0[S].目前,我国高铁都采用无缝钢轨的轨道铺设形式 以提高运行速度，而无缝钢轨是经过焊接制成的。
在 其焊接作业中，钢轨焊前轨端的廓形尺寸将直接影响 两段钢轨焊缝接头处的平直度,从而影响焊后打磨成 本、铁路干线的品质和列车运行的平稳性、安全性。
故|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令|.令I.北京：中国铁路BIM联盟，2015.[16]中国铁路BIM联盟.铁路工程信息模型数据存储标准1.0[S].北京：中国铁路BIM联盟，2016.[17]段熙宾.大型铁路工程BIM设计的探索及实现[」].铁道标准设计，2015(7):124 127.[18]逯宗田.铁路设计应用BIM的思考[」].铁道标准设计，2013(6):140 143.[19]王浩.BIM技术在铁路工程设计应用中的现状及前景分析[」].工程建设与设计，2015(12):94 96.第4期谢雯，李存荣一钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究41焊接前轨端的廓形尺寸即：钢轨轨顶宽、轨底宽、轨高等参数对提高无缝钢轨的质量至关重要。
由此，焊轨厂进行焊接前需对钢轨轨端廓形尺寸进行检测，以及时修正、更换钢轨。
近年来，国内外很多高校、研究所以及企业致力于将机器视觉应用于铁道交通行业，以取代传统的人工测量方式。
如奥地利Nextsense公司研发出钢轨高精度测量仪（DIRIS 3D Surface Inspection系统），该设备可同步测出钢轨廓形参数和平直度、表面伤损等诸多指标。
但其设备存在对国内的钢轨检测适应性不足的缺点。
毛庆洲等研制出基于线结构光传感器的钢轨在线检测系统,其采用3组共8个线结构光传感器采集钢轨断面轮廓数据，经数据处理，获得轨端轮廓尺寸[|]，该方法集机器视觉、数据融合技术于一体，具有一定的借鉴意义，但该测量系统可靠性有待提高;徐晋卿等研发了基于机器视觉的钢轨轮廓检测系统，该系统的精度为0.3 mm[2]。
以上解决了某些检测方面的问题，但由于精度和自动化程度等因素,在实际工程中仍未推广使用。
本文在国内外技术的基础上,采用集光学法和图像法于一体的3D智能传感器扫描钢轨轮廓,从拟合钢轨廓形数据曲线测量钢轨廓形尺寸的角度出发,对传感器采集到的数据进行预处理、融合、分 段拟合，以提高钢轨廓形检测精度。
1线结构光检测原理线结构光法是基于激光三角测距原理，其原理如 下:激光发射器发出的线状激光，经单方向扩展器件 (一般为柱面镜）的调制，形成线结构光平面，光平面 与被测件的表面相交，形成反映被测件表面轮廓的特 征光条[3]，光条在被测件的表面发生漫反射,其中一 部分光线经过成像透镜,被投射到工业相机成像二维 CCD平面上形成被测件的特征光条的图像，经信息处 理器的分析，得出反映轮廓长度X和高度Z的值[4]。
该研究米用加拿大L M I公司的Gocator2000系列的一•体式3D智能传感器，测量范围为18 m m〜1.26 m。
考 虑传感器本身的测量盲区、钢轨轮廓的复杂性等因素，并结合传感器视角范围，设计如图1所示的布置方案。
安装时，要求4个激光传感器投射的线结构光平面重 合[5]，并在测量时与钢轨相交。
该方案能全面覆盖钢 轨廓形，从而得到完整的钢轨轮廓数据，以方便计算钢 轨断面的廓形参数。
由于传感器安装距离、角度等因素的影响,每个传 感器只能采集钢轨的部分廓形数据，而且采集到的钢 轨廓形与水平方向近似成45毅的倾斜角，欲得到完整 的钢轨廓形，需将各个传感器所在的局部坐标系均通过坐标转换公式转换到钢轨所在的全局坐标系下，进 行平移，拼接成一个完整的轮廓。
传感器与钢轨检测 工位关系如图1(b)所示,转换过程中的传感器坐标系 与钢轨坐标系的关系如图2所示。
图2传感器坐标系与钢轨坐标系的转换关系图2中（O,X,Y,Z)为钢轨坐标系，（O',X',F',Z')为传感器4的坐标系。
由图2可知,Z轴和Z'轴平行,因此,可将传感器坐标系绕Z'轴进行旋转。
设P(x,, y,)为传感器坐标系下一点，经坐标转换公式后在全局 坐标系下的坐标为P’(x:,y:)=cos兹-sin兹"+Ax(1)-y卜-sin兹cos兹--y,--Ay—式（1)可化简为P=R P+T(2)42铁道标准设计第62卷cos兹-sin兹I「Ax其中，R= •兹兹，T=，只为旋转矩_sin兹cos兹」L驻阵，T为平移向量。
故只需求出坐标转换公式中的旋转矩阵R和平移向量T，则可将4组传感器的廓形数据拼接为完整的钢轨廓形。
最后根据《高速铁路用钢轨》（TB/T3276—2011)、《43 kg/m〜75 kg/m钢轨订货技术条件》（TB/T2344—2012)的规定，在全局坐标系下对钢轨廓形参数进行计算。
2数据处理由于4个传感器采集到的数据分别在4个传感器 所在的局部坐标系中，并且图像倾斜，因此，需先将 4个传感器坐标系通过坐标转换公式统一到同一全局 坐标系中，将4组传感器采集的钢轨轮廓数据融合为 完整的钢轨轮廓；其次，传感器采集的数据夹杂有干 扰，需用滤波算法予以去除;接着对钢轨轮廓曲线进行 拟合，最后在全局坐标系下对钢轨的参数进行计算。
2.1数据的融合由于每个传感器存在盲区且钢轨的横截面轮廓比 较复杂，采集的数据都是在各自的坐标系下得到的部 分轮廓横截面数据，因此必须从多角度扫描得到钢轨 横截面轮廓完整数据，经过数据的融合（也称数据拼 接）使得各个线激光传感器采集的数据统一到全局坐 标系下，表现在图形上则是廓形的拼接过程。
由式(1)可知，数据融合过程也即求取旋转矩阵R和平移 向量T的过程，又称标定过程。
测量过程中采用标准 件进行标定，标准件可采用标准轨、线性标准件、非线 性标准件等。
考虑到旋转和平移的先后顺序对标定误 差无影响，在此先进行旋转，旋转角度由直线的斜率获 得更为准确，因此采用线性标准件进行旋转角度的标 定;然后进行平移，需要找到特征点分别将4个图形整 体平移，拼接成完整轨廓。