一种基于机器视觉的钢轨弯曲度检测方法及系统

本发明提供一种基于机器视觉的钢轨弯曲度检测方法及系统，本发明方法，包括：同步采集钢轨的三维点云数据和二维图像；对三维点云数据进行体素滤波和统计滤波去除噪声，对二维图像进行畸变校正和灰度均衡化处理；利用深度学习语义分割算法处理二维图像，提取钢轨边缘轮廓，结合三维点云数据生成钢轨的三维轮廓模型；采用RANSAC算法拟合钢轨三维轮廓点云，获取钢轨中心轴线；计算钢轨在竖方向和切向的弯曲角度，计算相邻截面法向量的夹角，确定扭转程度；设定弯曲和扭转角度阈值，当检测值超出阈值时，触发声光报警，并通过工业以太网与产线PLC系统实时通讯，将弯曲度数值和异常状态信号传输至生产控制系统，支持自动调整轧机参数或触发停机检修。