线激光检测与RC-IRLSCF方法：车轮踏面圆弧精准拟合

"这篇论文主要探讨了一种名为RC-IRLSCF(Radius Constrained Iterative Reweighted Least Squares Circle Fitting)的方法，并将其应用于服役车轮踏面的线激光检测。面对线激光位移传感器采集数据时遇到的角度偏小、噪声干扰以及离群点等问题，该方法通过构建半径约束和鲁棒损失函数的优化模型，结合迭代重加权与Levenberg-Marquardt算法，实现了圆弧特征的精确拟合和定位。在实际的车轮踏面检测实验中，RC-IRLSCF方法在光散射和局部变形导致的离群点情况下，表现出良好的鲁棒性和抗噪性，能够精确地对圆弧进行拟合与定位。" 文章深入研究了线激光测量技术在车辆工程中的应用，特别是对于车轮踏面的检测。线激光位移传感器在获取圆弧数据时，由于各种因素如角度局限、噪声以及离群点，会导致圆心定位精度下降。为了解决这些问题，作者提出了RC-IRLSCF方法。该方法的核心是将半径约束引入到迭代重加权最小二乘法中，并结合了鲁棒损失函数，形成一个优化的目标模型。这种模型可以有效地处理噪声和离群点，提高圆弧特征的拟合精度。 在解决离群点问题上，RC-IRLSCF方法通过迭代重加权的方式逐步优化模型，同时利用Levenberg-Marquardt算法逐步逼近最优解，实现了对圆弧特征的精确拟合。这种方法不仅提高了拟合的准确性，还增强了系统的鲁棒性，使其能在存在噪声和离群点的情况下仍然保持稳定的工作性能。 实验部分，研究人员将RC-IRLSCF方法应用于服役车轮踏面的检测。实验结果显示，即使在光散射和局部变形导致的邻近离群点条件下，该方法也能准确地完成圆弧的拟合和定位，证明了其在实际应用中的有效性。 这篇论文提出的RC-IRLSCF方法为线激光位移传感器在复杂环境下的圆弧特征检测提供了一个有效且鲁棒的解决方案，对于提高车轮踏面检测的精度和稳定性具有重要意义。