本发明涉及铁轨自动打磨，具体而言，尤其涉及一种基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置及方法。
背景技术：
1、铁轨在铁路运输系统中起着至关重要的作用，其制造和维护的质量直接关系到列车运行的安全和效率。在铁轨的制造过程中，铁轨端面常常会产生飞边，即在切割或加工过程中产生的多余材料或毛刺。这些飞边不仅影响铁轨的使用性能，还会在铁轨的连接和使用过程中引发安全隐患。因此，对铁轨端面进行飞边打磨是铁轨制造和维护中不可或缺的一环。
2、目前，铁轨端面飞边的打磨方法主要包括人工打磨、半自动打磨和基于cad模型的打磨方法。人工打磨方式效率低下，依赖操作人员的经验和技巧，难以保证每一处飞边完全去除，导致处理质量不稳定。此外，长期进行高强度的手工打磨容易使操作人员疲劳，增加操作风险和错误率。半自动化打磨尽管在一定程度上提升了自动化水平，但操作仍然复杂，且仍然依赖人工，操作人员需要具备较高的技能。基于cad模型的打磨方法虽然能够减少人工参与并提高效率，但由于现实中的铁轨与cad模型之间存在铸造余量，导致实际铁轨端面飞边的形态难以精确对应。
技术实现思路
1、根据上述提出铁轨端面飞边的打磨方法打磨质量不精的技术问题，而提供一种基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置及方法。本发明能够利用3d视觉技术引导工业机器人对不同型号铁轨端面的飞边进行自动打磨，有效提升了打磨精度和效率，减少了对人工的依赖，并降低了操作风险和错误率，具有较好的应用前景。
2、本发明采用的技术手段如下：
3、一种基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置，包括设置于升降传送带后方的第一传送带和设置于升降传送带前方的第二传送带，所述升降传送带侧面设置有自动打磨装置，所述第一传送带的前端两侧设置有第一红外传感器，所述第一传送带的前端上部设置有第一铁轨夹持装置，所述第二传送带的后端两侧设置有第二红外传感器，所述第二传送带的后端上部设置有第二铁轨夹持装置，目标铁轨依次经过第一传送带、升降传送带和第二传送带。
4、进一步地，所述第一铁轨夹持装置与第二铁轨夹持装置的结构相同，所述第一铁轨夹持装置包括金属板，所述金属板固定于支架下方，所述金属板前端上表面通过导轨滑块固定有第一微型直线导轨，所述金属板后端上表面通过导轨滑块固定有第二微型直线导轨，所述金属板上表面中部固定有第一气缸和第二气缸，所述第一气缸和第二气缸的活塞杆分别连接有浮动接头，第一夹持臂与第一气缸的浮动接头相连，第二夹持臂与第二气缸的浮动接头相连，所述第一夹持臂与导轨滑块固定连接，所述第二夹持臂与导轨滑块固定连接，所述第一气缸带动第一夹持臂在第一微型直线导轨上滑动，所述第二气缸带动第二夹持臂在第二微型直线导轨上滑动，进而对目标铁轨进行夹紧。
5、进一步地，所述自动打磨装置包括工业机器人，所述工业机器人tcp末端与三棱柱连接器的背面相连，所述三棱柱连接器底面下方连接有rgb-d相机，所述三棱柱连接器前面左侧连接有打磨机，所述rgb-d相机用于采集目标铁轨端面点云数据；所述三棱柱连接器右侧连接有气动导轨，所述气动导轨上的滑块与金属挡板的右端相连，
6、进一步地，当自动打磨装置对目标铁轨的端面进行打磨时，气动导轨上的滑块带动金属挡板向下移动，以防止打磨过程中产生的粉尘影响相机镜头，当打磨完毕后，气动导轨驱动金属挡板向上复位，并准备进行下一次点云数据采集。
7、进一步地，所述第一夹持臂与导轨滑块通过内六角螺丝固定连接，所述第二夹持臂与导轨滑块通过内六角螺丝固定连接。
8、本发明还提供了一种基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨方法，基于上述任意一项基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置实现，包括如下步骤：
9、s1、将目标铁轨放置在第一传送带上，当目标铁轨前端被传送至第一红外传感器位置时，第一传送带停止传送，第一铁轨夹持装置对铁轨进行夹紧，工业机器人进入打磨区域；
10、s2、通过rgb-d相机采集目标铁轨前端端面点云数据，并利用算法计算铁轨端面飞边的打磨路径；
11、s3、工业机器人按s2的打磨路径对目标铁轨端面飞边进行自动打磨，在完成目标铁轨前端端面的打磨后，工业机器人复位并离开打磨区域；
12、s4、第一铁轨夹持装置松开铁轨，升降传送带上升至与第一传送带同一高度，第一传送带与升降传送带将目标铁轨传送至第二传送带，当目标铁轨末端离开第一红外传感器位置时，第一传送带停止传送；
13、s5、当目标铁轨末端到达第二红外传感器位置时，第二传送带停止传送，第二铁轨夹持装置对目标铁轨进行夹紧，升降传送带开始下降；
14、s6、工业机器人重新进入打磨区域，通过rgb-d相机采集目标铁轨末端端面点云数据，并利用算法计算铁轨末端端面飞边的打磨路径；
15、s7、引导工业机器人按s6的打磨路径对目标铁轨末端端面进行自动打磨；
16、s8、打磨结束，目标铁轨自第二传送带前端送出。
17、进一步地，s2和s6中采集目标铁轨端面点云数据和计算打磨路径的方法相同，包括如下步骤：
18、s21、使用rgb-d相机采集标准件铁轨端面的点云数据，并进行预处理，提取预处理后的标准铁轨端面轮廓点；
19、s22、使用rgb-d相机采集带有飞边的待打磨铁轨端面的点云数据，并进行预处理；
20、s23、分别提取标准铁轨端面轮廓点云和待打磨铁轨端面轮廓点云的fpfh特征点，并使用sac-ia算法对标准铁轨端面轮廓点云和待打磨铁轨端面轮廓点云进行粗配准；
21、s24、在s23粗配准的基础上利用icp算法进一步优化粗配准结果，获得精确配准矩阵；
22、s25、利用精确配准矩阵对标准铁轨端面的轮廓点进行变换，得到待打磨铁轨端面飞边打磨点；
23、s26、利用三次非均匀b样条曲线对轮廓点进行拟合，得到待打磨铁轨端面的打磨路径。
24、进一步地，s21和s22中的预处理方法相同，包括如下步骤：
25、采用体素网格下采样算法对点云进行精简处理；
26、采用统计滤波对对精简后的点云进行去噪，并利用直通滤波去除无关背景；
27、采用聚类分割提取铁轨端面点云数据，并通过双边滤波进一步平滑铁轨端面点云数据。
28、进一步地，s21中提取预处理后的标准铁轨端面轮廓点过程如下：
29、s211、对标准件铁轨端面点云p中任意点pi，设定搜索半径r，并将搜索半径r内的邻域点记为集合h(pi)，对于每个点pi，找到其最近的k个近邻点，计算这些邻居点的平均法向量作为点pi的法向量
30、s212、生成垂直于pi点法向量的切平面β，将集合h(pi)内的点投影到切平面β上，得到投影后的点集h(pi')，然后将投影后的近邻点以pi'为角点，按照逆时针顺序两两与pi'连接形成一系列夹角θ＝(θ1,θ2,…,θn)，找到θ中最大的夹角θmax；
31、s213、设定角度阈值ε，若θmax＞ε，则pi为边界点添加到集合t中；
32、s214、重复s211～s213，直到提取所有边界点。
33、进一步地，s23中，提取fpfh特征点，并利用sac-ia算法进行粗配准的方法如下：
34、s231、采用iss算法提取标准件铁轨端面点云，并将关键点分别添加到集合g1，g1＝{g1,g2,…，gn}；
35、s232、构建g1的简化点特征直方图spfh，并重新确定集合g1中每个点的k个邻域点，用近邻点的spfh计算g1中每个关键点的最终直方图fpfh：
36、
37、式中，wk为权重，gk为gi近邻点；
38、s233、计算查询点在其邻域的fpfh值与其平均值之间的欧氏距离dfpfh：
39、
40、其中，pi表示第i个区间的fpfh值，而mi表示第i个区间的平均fpfh值；
41、s234、设置距离阈值d，通过将每个查询点的dfpfh与阈值d进行比较，当dfpfh大于阈值时，将该点视为fpfh特征点，并将其添加到集合c1中；
42、s235、对待打磨铁轨端面点云数据重复s231-s234，提取待打磨铁轨端面点云fpfh特征点，并将fpfh特征点添加到集合c2中。
43、s236、对于标准铁轨端面点云c1中的每个特征点，寻找待打磨铁轨端面点云c2中与之最相似的特征点，使用欧氏距离作为相似性度量，找到距离最近的匹配点对。
44、s237、随机选择一组匹配对作为样本，通过ransac(随机抽样一致性)方法，估计源点云与目标点云之间的刚性变换矩阵，并利用huber公式判定是否为最优变换矩阵：
45、
46、式中：a为样本数据点对变换后的距离差；ωd为设定的距离阈值。
47、s238、重复执行步骤s237，直到误差函数收敛到最小值，或达到预设的最大迭代次数。此时，所得到的变换矩阵即为粗配准变换矩阵
48、s239、利用粗配准矩阵标准铁轨点云进行刚体变换，得到变换后的标准铁轨点云p。
49、较现有技术相比，本发明具有以下优点：
50、本发明能够减少工人直接接触打磨设备和飞边碎屑的机会，提高工作场所的安全性。同时，该装置显著提高了打磨效率，并减少了对高技能工人的需求，从而降低了劳动力成本。
51、本发明能适应不同类型和规格的铁轨端面，具有较好的适应性和灵活性，能够有效确保打磨过程中的精度和一致性。
1.一种基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置，其特征在于：包括设置于升降传送带(5)后方的第一传送带(2)和设置于升降传送带(5)前方的第二传送带(9)，所述升降传送带(5)侧面设置有自动打磨装置(6)，所述第一传送带(2)的前端两侧设置有第一红外传感器(4)，所述第一传送带(2)的前端上部设置有第一铁轨夹持装置(3)，所述第二传送带(9)的后端两侧设置有第二红外传感器(7)，所述第二传送带(9)的后端上部设置有第二铁轨夹持装置(8)，目标铁轨(1)依次经过第一传送带(2)、升降传送带(5)和第二传送带(9)。
2.根据权利要求1所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置，其特征在于，所述第一铁轨夹持装置(3)与第二铁轨夹持装置(8)的结构相同，所述第一铁轨夹持装置(3)包括金属板(302)，所述金属板(302)固定于支架(301)下方，所述金属板(302)前端上表面通过导轨滑块(306)固定有第一微型直线导轨(303)，所述金属板(302)后端上表面通过导轨滑块(306)固定有第二微型直线导轨(305)，所述金属板(302)上表面中部固定有第一气缸(307)和第二气缸(308)，所述第一气缸(307)和第二气缸(308)的活塞杆分别连接有浮动接头(309)，第一夹持臂(3010)与第一气缸(307)的浮动接头(309)相连，第二夹持臂(3011)与第二气缸(308)的浮动接头(309)相连，所述第一夹持臂(3010)与第一微型直线导轨(304)的导轨滑块(306)固定连接，所述第二夹持臂(3011)与第二微型直线导轨(305)的导轨滑块(306)固定连接，所述第一气缸(307)带动第一夹持臂(3010)在第一微型直线导轨(303)上滑动，所述第二气缸(308)带动第二夹持臂(3011)在第二微型直线导轨(305)上滑动，进而对目标铁轨(1)进行夹紧。
3.根据权利要求1所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置，其特征在于，所述自动打磨装置(6)包括工业机器人(601)，所述工业机器人(601)tcp末端与三棱柱连接器(602)的背面相连，所述三棱柱连接器(602)底面下方连接有rgb-d相机(606)，所述三棱柱连接器(602)前面左侧连接有打磨机(605)，所述rgb-d相机(606)用于采集目标铁轨(1)端面点云数据；所述三棱柱连接器(602)右侧连接有气动导轨(603)，所述气动导轨(603)上的滑块与金属挡板(604)的右端相连。
4.根据权利要求1所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置，其特征在于，当自动打磨装置(6)对目标铁轨(1)的端面进行打磨时，气动导轨(603)上的滑块带动金属挡板(604)向下移动，以防止打磨过程中产生的粉尘影响相机(606)镜头，当打磨完毕后，气动导轨(603)驱动金属挡板(604)向上复位，并准备进行下一次点云数据采集。
5.根据权利要求2所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置，其特征在于，所述第一夹持臂(3010)与导轨滑块(306)通过内六角螺丝(3012)固定连接，所述第二夹持臂(3011)与导轨滑块(306)通过内六角螺丝(3012)固定连接。
6.一种基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨方法，基于权利要求1-5中任意一项权利要求所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨装置实现，其特征在于，包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨方法，其特征在于，s2和s6中采集目标铁轨端面点云数据和计算打磨路径的方法相同，包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨方法，其特征在于，s21和s22中的预处理方法相同，包括如下步骤：
9.根据权利要求7所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨方法，其特征在于，s21中提取预处理后的标准铁轨端面轮廓点过程如下：
10.根据权利要求7所述的基于3d视觉的铁轨端面飞边打磨方法，其特征在于，s23中，提取fpfh特征点，并利用sac-ia算法进行粗配准的方法如下：
