基于点云深度映射颜色的导轨表面损伤检测与分类方法研究

基于点云深度映射颜色的导轨表面损伤识别 本文研究了高速滑动电接触导轨表面微小损伤快速检测及分类识别方法。基于激光扫描原理，构建了三维测量系统，用于获取导轨表面形貌的三维点云信息，并给出了一种基于点云深度映射颜色的方法，用于导轨表面微小损伤的检测。 首先，三维点云数据经过去噪、滤波平滑、数据精简等预处理之后，根据所设定的深度基准平面，构建点云深度映射颜色模型，将点云深度信息映射为红绿蓝（RGB）信息。然后，采用一维最大熵法设定最优颜色阈值，实现损伤区域的准确提取。 接着，采用二叉树模式识别方法，建立损伤分类模型，实现导轨表面微小损伤的识别与分类。实验结果表明，损失质量小于1g的微小损伤检出率达98%以上、微小质量损失检测精度可达毫克级；凹坑与划痕两大类损伤识别率达80%以上。 本方法的优点在于可以快速、准确地检测和识别导轨表面微小损伤，具有重要的应用价值。 知识点： 1. 点云深度映射颜色技术：基于激光扫描原理，使用点云深度信息来构建深度映射颜色模型，实现损伤区域的检测和识别。 2. 三维测量系统：使用激光扫描原理构建三维测量系统，获取导轨表面形貌的三维点云信息。 3. 点云数据预处理：对三维点云数据进行去噪、滤波平滑、数据精简等预处理，以提高数据的质量和可靠性。 4. 一维最大熵法：用于设定最优颜色阈值，实现损伤区域的准确提取。 5. 二叉树模式识别方法：用于建立损伤分类模型，实现导轨表面微小损伤的识别与分类。 6. 损伤识别技术：使用点云深度映射颜色技术和二叉树模式识别方法，实现导轨表面微小损伤的检测和识别。 7. 导轨表面损伤检测：使用点云深度映射颜色技术和二叉树模式识别方法，检测导轨表面微小损伤，并实现损伤区域的准确提取和分类。 8. 微小损伤检测精度：使用点云深度映射颜色技术和二叉树模式识别方法，实现微小质量损失检测精度可达毫克级。 9. 损伤分类模型：使用二叉树模式识别方法，建立损伤分类模型，实现导轨表面微小损伤的识别与分类。 10. 导轨表面损伤识别率：使用点云深度映射颜色技术和二叉树模式识别方法，实现凹坑与划痕两大类损伤识别率达80%以上。