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基于ROI-RSICP算法的车轮廓形动态检测 [Early Posting]

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摘要

车轮廓形动态检测时线激光传感器只能安装在轨道旁作业,无法保证线激光测量平面与车轮表面交线通过车轮轮心,导致采集到的大量车轮廓形数据产生仿射变形,难以用传统迭代最近邻方法(ICP)准确匹配来保证测量精确性与鲁棒性。本文提出一种基于感兴趣域的加权尺度迭代最近邻算法(ROI-RSICP),实现存在仿射畸变的磨耗车轮廓形精确测量。首先,根据车轮廓形磨耗特征和大量车轮磨耗数据,采用PointNet深度学习网络,将采集的车轮廓形点集分成磨耗感兴趣区域(ROI)和非磨耗两部分;然后,通过对磨耗ROI和非磨耗区域赋予不同权重值,提出ROI-RSICP方法,实现仿射畸变磨耗车轮廓形与标准廓形的精确配准;最后,通过豪斯多夫距离算法实现车轮磨耗可视化。实验对比了ICP算法、Scaling ICP算法、ROI-RSICP算法以及第四种检查器的测量结果,验证了本文算法对仿射畸变磨耗车轮廓形动态检测的可行性。

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补充资料

DOI:10.3788/cjl202047.1104006

作者单位:

    中南大学
    中南大学
    中南大学
    CSU
    中南大学

引用该论文

易倩,钟浩宇,刘龙,刘文龙,易兵. 基于ROI-RSICP算法的车轮廓形动态检测[J].中国激光,2020,47(11):1104006.