跨座式单轨作为一种电能驱动、快捷便利的公共出行方式受到众多城市的青睐,对于解决日益严重的交通拥堵问题具有重要意义。指形板是两榀轨道梁之间的连接件,指形板发生异常将会严重威胁到列车的安全运行。目前使用人工巡检的方法效率低、容易漏检。同时国内外均未发现有成熟、高效的自动检测系统,因此实现对指形板异常自动检测具有很大的现实意义。本文提出采用线结构光实现对指形板三维视觉数据的采集,通过三维视觉分析实现对指形板紧固件松动或脱落以及错台两种异常的检测。论文主要工作如下:1、提出了基于线结构光三维视觉的指形板异常检测方案,通过对研究对象及现场工作环境分析,选择了镜头、线结构光光源、相机、编码器等器件。搭建了跨座式单轨轨道的三维数据采集系统,确定了采集系统中各器件的几何关系以及相对位置,保证了采集数据的质量。2、对指形板点云数据进行预处理,即利用粗滤波与统计滤波相结合进行噪点去除,再基于指形板本身几何特征提出了双指针分割算法,将指形板部分分割出来,最后采用体素网格滤波器进行下采样,使得数据更精简,从而提升后续算法的运算速度。3、对于指形板紧固件的异常,首先使用点云目标检测网络将紧固件区域定位出来,再分别计算出紧固件区域内点云的平均高度与基准面的高度,对此进行分析来判断是否发生紧固件的松动或脱落;对于指形板错台的异常,通过定位出紧固件区域位置,再结合指形板本身的几何特征来得到指形板各自指形部分位置,通过比较两块指形板指形部分的高度来判断是否发生错台现象。在实验室搭建的模拟系统实验结果表明,基于线结构光测量技术的跨座式单轨指形板异常检测系统,采集精度达到±0.1mm,在2mm-4mm的错台检测准确率达到了97%,对于紧固件的异常检测,准确率达到96.4%的同时,召回率达到了98.5%,证明了该系统的可行性。