Brister på järnvägsytor såsom nötning, repning och skalning orsakar ofta skador på tåghjulen och järnvägslager. En effektiv och korrekt upptäckt av järnvägsfel är av avgörande betydelse för järnvägstransporternas säkerhet. Under de senaste decennierna har man studerat automatisk upptäckt av järnvägsdefekter, men de mest utvecklade metoderna använder sig av optiska bildtekniker för att samla in uppgifter om rälsens yta och lider fortfarande av en hög falsk igenkänningsfrekvens. I detta dokument föreslås ett nytt 3D-laserprofileringssystem (3D-LPS) som integrerar en laserskanner, en vägmätare, en tröghetsmätningsenhet (IMU) och ett globalt positionssystem (GPS) för att fånga in uppgifter om spårytans profil. För automatisk feldetektering beräknas först avvikelsen mellan den uppmätta profilen och en standardprofil för rälsmodeller för varje laserimuleringsprofil, och punkterna med stora avvikelser markeras som kandidatdefektpunkter. Särskilt föreslås en adaptiv iterativ närmaste punktalgoritm (AICP) för att registrera punktuppsättningarna i den uppmätta profilen med standardprofilen för rälsmodellen, och registreringsprecisionen förbättras till undermillimeternivån. För det andra kombineras alla uppmätta profiler för att bilda rälsytan genom en högprecisionspositioneringsprocess med IMU-, vägmätare- och GPS-data. För det tredje slås kandidatdefekterna samman till kandidatdefektregioner med hjälp av k-means-klustret. Till sist klassificeras de områden där de sökande är defekta av en beslutsträdssorterare. Experimentella resultat visar att det föreslagna laserprofilsystemet är effektivt när det gäller att upptäcka och klassificera fel på spårytan.
Xiong m.fl. I REF föreslogs ett system för laserprofilering i 3D som integrerar en laserskanner, en vägmätare, en tröghetsmätningsenhet och ett globalt positionssystem för att fånga in uppgifter om rälsens ytprofil.
A 3D Laser Profiling System for Rail Surface Defect Detection
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}