起重机在当今工业经济中扮演重要角色,为保障起重机安全运行,需要对起重机轨道进行定期检测。目前轨道检测大多采用人工方式,使用全站仪、塔尺等设备,检测效率低,精度差,检测人员高空作业存在极大安全隐患。同时,全国起重机保有量巨大,检测任务十分繁重,急需研发一套起重机轨道检测系统,代替人工检测手段。本文利用激光投射与视觉测量方法,研究起重机轨道高度差检测方法与系统,及其激光光斑图像位置识别方法。主要研究内容与结论如下:首先,建立“一站+双机器人”的轨道高度差自动检测方法及检测系统。在轨道不同位置采集光斑图像,识别光斑位置变化,完成单轨道不同截面之间、双轨相同截面之间的轨道高度差检测;轨道高度差检测系统包括成像机器人、发射机器人和PC机工作站,机器人协同配合采集与传输图像,PC机监测机器人运动状态,识别光斑图像位置;图像采集装置使用OV2640摄像头,机器人主控制器STM32读取图像后由ESP8266WIFI模块传输至PC机进行图像位置识别与高度差计算。其次,分析激光光束传输特性。依据轨道检测环境条件,基于光束传输过程能量分布规律,建立光束不同位置数学模型,对光束在大气中传输特性及成像后光斑能量分布分析得到:高斯光束形成的光斑为规则圆形;光束传输过程中发散现象导致光斑半径增大;大气不均匀造成光束光场畸变,而光斑周围强烈噪声由大气散射引起,特征为高亮度且大面积连续;使用薄凸透镜可提高光束聚焦性,同时不改变光斑形状。然后,研究激光光斑图像位置识别方法。利用相机标定消除图像畸变,确定像素尺度与实际尺度对应关系;针对传统光斑图像识别处理中不能有效抑制散射噪声的问题,通过图像频域增强突出光斑边缘细节,建立基于光斑质心和区域的光斑图像灰度综合修整方法,通过寻求光斑质心,设置阈值寻找光斑区域,并通过降低光斑区域以外的图像灰度值,增强图像清晰度与图像灰度分布差异,并利用改进二维Otsu算法准确分割光斑图像;对比各类边缘提取算子实际效果,选择Canny算子识别光斑边缘,利用圆的射影变换构造边缘点同心圆,建立基于几何结构边缘的最小二乘圆拟合方法,深入分析拟合过程,通过迭代法修正光斑中心坐标,完成激光光斑图像位置识别。最后,搭建试验系统,开展激光光斑图像位置识别及轨道高度差检测试验研究。光束传输距离30m时,对本文提出的光斑修整拟合识别方法试验分析,结果表明光斑位置识别最大误差不超过±0.4mm,与传统亮度阈值光斑识别方法相比,精度提高约0.13mm,且光斑位置识别结果更具稳定性;对轨道高度差检测试验分析,结果表明单轨道前后位置之间高度差检测误差为-1.1mm~1.7mm,双轨道同一截面位置之间高度差检测误差为-1.3mm~1.8mm,其检测误差小于±2mm,满足轨道高度差检测要求,可代替人工手段进行轨道自动检测。本文研究结果为进一步研发起重机轨道检测系统提供技术基础及试验依据。