【摘 要】
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当前我国高速铁路无砟轨道普遍出现不同程度的表面裂缝问题,无砟轨道表面裂缝的自动检测技术是当前高速铁路检测和监测的关键技术。轨道板裂缝的存在会影响轨道板的使用寿命和状态,因此轨道板表面质量的自动检测极其重要。现有的检测理论与方法更多是基于二维图像进行裂缝的处理和识别,无法达到高精度、高速度、高准确度及全自动化的要求。基于三维激光超高速云点感应技术,通过系统的检测平台研发,实现了针对无砟轨道板表面裂缝
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当前我国高速铁路无砟轨道普遍出现不同程度的表面裂缝问题,无砟轨道表面裂缝的自动检测技术是当前高速铁路检测和监测的关键技术。轨道板裂缝的存在会影响轨道板的使用寿命和状态,因此轨道板表面质量的自动检测极其重要。现有的检测理论与方法更多是基于二维图像进行裂缝的处理和识别,无法达到高精度、高速度、高准确度及全自动化的要求。基于三维激光超高速云点感应技术,通过系统的检测平台研发,实现了针对无砟轨道板表面裂缝的高精度三维数据的快速收集、同步及实时储存。在高精度三维数据成功采集及准确定位的基础上,开发了高速铁路无砟轨道表面裂缝采集与分析平台,实现了采集数据的全体可视化,可查询化及可管理化。结合我国高速铁路无砟轨道的实际情况,提出了基于三维数据的典型轨道板表面裂缝的自动检测方法及自动识别算法,实现了基于三维图像对裂缝的自动识别。并在所开发的系统软件中实现其应用,结合室内模型试验验证了检测系统的可靠性。研发的检测系统可实现对轨道板裂缝的数据收集与智能识别,实现了高精度、高效率智能裂缝识别。室内试验数据对比结果表明,其检测系统可获取高精度的裂缝数据信息。试验数据表明,裂缝的长度、宽度及深度的相对误差大概在10%左右。
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