【摘 要】
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机车的检修过程是铁路运输的重要组成部分。机车系统结构复杂,检修过程工作量大,对技术人员和工作设备要求较高。为了解决目前机车螺栓装配过程中检修频次较高、信息化程度不高的问题,需要研究开发一套由软件、智能扳手、AR眼镜、工作终端构成的机车螺栓辅助装配系统。在机车螺栓装配系统的AR辅助装配过程中,维修人员需要戴上AR眼镜,AR眼镜利用目标跟踪算法生成的标记点对待装配螺栓进行跟踪,维修人员按照标记点的指示
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机车的检修过程是铁路运输的重要组成部分。机车系统结构复杂,检修过程工作量大,对技术人员和工作设备要求较高。为了解决目前机车螺栓装配过程中检修频次较高、信息化程度不高的问题,需要研究开发一套由软件、智能扳手、AR眼镜、工作终端构成的机车螺栓辅助装配系统。在机车螺栓装配系统的AR辅助装配过程中,维修人员需要戴上AR眼镜,AR眼镜利用目标跟踪算法生成的标记点对待装配螺栓进行跟踪,维修人员按照标记点的指示利用智能扳手对螺栓进行装配,并将智能扳手的拧紧扭矩与对应的螺栓编号记录至数据库中。针对目前系统采用的目标跟踪算法的标记点在AR眼镜视角快速移动、智能扳手遮挡等因素干扰下难以准确跟踪当前螺栓的问题,本文对已有的长时间目标跟踪算法LCT进行研究并提出了改进算法,实现了面向AR辅助装配过程的目标准确稳定跟踪。本文将目标跟踪算法分为特征提取、运动模型、检测模型三个部分,并通过控制变量方法探究各个部分对算法性能的影响,实验结果表明长时间目标跟踪算法LCT适用于机车螺栓AR辅助装配系统的目标跟踪。基于对目标遮挡情况的具体分析,本文在LCT算法的基础上引入APCE指标改进了原有的遮挡判别机制和模型更新策略,并用SVM分类器对目标进行检测重定位,解决了目标遮挡问题,引入颜色直方图CN特征,并利用响应图峰值比例实现HOG和CN特征自适应权重分配,消除了AR眼镜相机视角快速移动对跟踪结果的影响,结合遮挡判别机制设计了面向AR辅助装配过程的目标跟踪算法LCT＿RK。本文将LCT＿RK算法应用于机车螺栓辅助装配系统,并在实际场景中对遮挡、视角快速移动等干扰因素进行测试,结果表明系统实时性在20～25FPS,满足系统的实时性要求,而且算法生成的标记点能准确定位至待装配螺栓,保证了机车螺栓装配过程的装配质量。
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