基于激光摄像技术的钢轨磨耗截面积测量方法研究

磨损后的钢轨轨头轮廓极不规整,传统钢轨磨耗计算方法无法准确表征磨损后的钢轨轮廓全貌。最新轨道检测车采用激光摄像技术,实现了钢轨轮廓连续在线检测。本文提出在现有的轨道检测车中添加钢轨磨耗截面积检测功能,以克服传统钢轨磨耗测量存在的不足。建立用于钢轨磨耗检测的激光摄像式传感器标定计算模型。对钢轨磨耗截面积测量中标准钢轨轮廓曲线解析式求解、动态钢轨轮廓基准点对齐、钢轨磨耗截面积数值计算等关键问题进行了详细的阐述。选取深圳地铁龙岗线GJ-2型轨道检测车,在六约至丹竹头区间进行试验。分别采用传统钢轨磨耗计算方法和钢轨磨耗截面积计算方法,同时对左右股钢轨磨耗进行检测,并给出采用上述不同方法在该区间2000m距离检测的数据。     

基于双重匹配参数估计的钢轨动态轮廓校准方法

减轻运行过程中振动对车载钢轨轮廓检测系统的不利影响,获取实时准确的轮廓检测数据是钢轨维护工作面临的重要问题。在对比激光视像技术和激光位移技术轮廓检测原理异同的基础上,对更适合高速铁路检测精度需求的激光位移技术进行了系统研究,并利用二维激光位移传感器搭建了钢轨轮廓动态测量平台;针对位移技术在动态测量时一直未能有效解决的变形轮廓校正问题,指出传统视像技术的解决方法不能被机械地照用,并提出一种基于轨颚点与轨腰特征区域双重匹配的轮廓仿射变换参数估计方法,然后利用粒子群算法对变换参数进行迭代优化,实现钢轨变形轮廓校准,最后通过模拟振动实验验证了本方法的有效性。实验结果表明,本方法能较为准确地消除振动对测量数据的影响,为激光位移技术在钢轨轮廓高精度动态检测中的推广应用提供了新的思路和技术参考。     

基于二维激光位移传感器和遗传算法的钢轨磨耗动态检测系统

介绍钢轨磨耗动态检测原理,提出基于二维激光位移传感器的钢轨磨耗动态检测方法。钢轨磨耗动态检测系统采用车载形式安装在检测车构架上,车辆走行过程中实时检测钢轨磨耗参数;在数据后处理中,利用遗传算法对轨腰和轨底之间的特征圆进行拟合,减小了由于车辆振动引入的拟合误差。钢轨磨耗动态检测系统已在国内地铁检测车中得到应用,检测精度满足用户要求。     

钢轨断面轮廓检测技术研究

为满足铁路部门不同的市场需求,在充分调研国内外钢轨断面轮廓检测技术的基础上,研制了基于光学成像原理的钢轨断面轮廓动态检测设备,并对基于激光三角测距原理的静态检测设备的研制进行了探讨。动态检测设备主要适用于铁路钢轨断面轮廓病害的快速查找;静态检测设备则适用于铁路钢轨,特别是道岔区域钢轨轮廓的智能化、高精度检测,利于铁路部门精细化检修。     

基于动态模板的钢轨磨耗测量方法研究

对CCD摄像机拍摄的钢轨表面轮廓测量光带进行图像处理,获得单个像素宽的二值化钢轨横截面轮廓;将结构光平面方程与摄像机投影矩阵相结合,对钢轨横截面轮廓进行三维重建,提取钢轨轮廓线中轨腰圆弧段圆心和轨头下端点2个特征点的世界坐标值;由2个特征点和钢轨上任意不与这两点共线的点以及标准钢轨横截面轮廓的空间几何关系动态生成标准模板;将钢轨实测轮廓和动态生成的标准模板轮廓的坐标映射到测量坐标系下,对比计算获得钢轨磨耗值.实验室验证结果表明:该方法能快速、准确地动态生成钢轨横截面轮廓模板,实现钢轨磨耗的高精度测量,且测量结果具有良好的重复性和稳定性.     

基于磨耗的自动分段补偿对中控制算法

基于激光轮廓测量原理的轮式探头(即探轮)自动对中系统的作用是确保探轮始终位于钢轨中心位置,使超声波能够正常扫查钢轨,保证探伤检测正常进行。为解决对中控制应用的难点,改进自动对中控制算法,提出基于钢轨轨头磨耗值对对中控制基准进行自动分段补偿的算法,解决了在轨头磨耗严重但对中系统控制偏差正常的情况下,仍然出现0°底波失波的问题。通过对实际钢轨线路进行试验验证,证明了改进算法能够减少0°底波失波,提高了磨耗线路上的探伤检测效果。     

车载非接触式钢轨磨耗测量方法研究及应用

车载非接触式钢轨磨耗测量方法基于激光摄像三角测量原理,利用安装在列车转向架端头的图像采集设备获取钢轨断面结构光图像,将其传输至图像处理单元进行图像预处理、图像匹配、坐标转换,得到钢轨轮廓的实测值,并与标准轨进行比对得出钢轨的实测磨耗值。采用该方法对京承铁路、宝成铁路、成昆铁路、大秦重载铁路等线路进行了多次线上试验,结果表明,测量结果的重复性误差低于0.2 mm,满足现场作业要求。     

钢轨轮廓及磨耗检测系统

钢轨是铁路线路中最为重要的设备之一,其主要作用是支撑并引导机车车辆的车轮,在列车运行中直接承受来自车轮的载荷和冲击.其状态是否完好直接关系到列车的运行安全.钢轨疲劳损伤后,主要表现为轨头磨耗,包括垂直磨耗、侧面磨耗等,这些损伤直接影响铁路的运营安全,因此对钢轨轨头轮廓进行定期检测十分重要.钢轨轮廓及磨耗检测系统(简称系统)正是基于这一目的研发的动态检测系统.     

基于LabVIEW的钢轨廓形动态采集系统研究

为解决人工钢轨磨耗检测方法效率低、精度低、结果不易存储等一系列缺点,设计开发基于LabVIEW的钢轨廓形动态采集系统,介绍其硬件组成及软件设计方法。该系统以轨面激光线为检测对象,不易受外界因素影响,测量精度高;检测人员可推动检测车在轨面上连续进行检测,效率高。可实现钢轨垂直磨耗,侧面磨耗和总磨耗的测量以及磨耗超限警报功能并完成测量数据的存储,对改善工务部门磨耗检测现状,保障铁路系统安全运行具有重要的意义。     

钢轨轮廓全断面检测中轨廓动态匹配方法研究

钢轨轮廓匹配是钢轨廓形检测的关键步骤,决定轨道几何参数检测精度。在高速动态条件下实现检测钢轨轮廓与标准钢轨轮廓高精度自动匹配,是轨道几何参数高精度动态测量面临的重要问题。本文对钢轨轮廓高精度自动匹配方法进行了研究。首先,根据标准钢轨轮廓曲线曲率固有特征信息,对检测获取的轨腰和轨底廓形中不同圆弧、线段之间切点进行自动识别,实现不同圆弧、线段自动分割;然后,对获取的不同圆弧添加半径约束进行非线性拟合,准确提取各圆弧圆心坐标;最后,针对道岔处钢轨廓形复杂特点,提出采用Kalman滤波器对检测获取的标准轨腰和轨底特征点进行连续在线跟踪和预测,并根据结果构建道岔钢轨虚拟标准轨腰和轨底,以解决道岔处钢轨轮廓匹配问题。将该方法已在轨道检测车中进行实际应用,证明其是切实可行的。     

基于2D激光位移传感器的轨底坡动态检测系统研究

设置合理的轨底坡可使钢轨轨头与车轮踏面合理接触,减轻钢轨轨头的不均匀磨耗,延长钢轨使用寿命。为提高轨底坡静态检测精度,线路日常养护和维修效率,提出一种基于2D激光位移传感器(简称2D)的钢轨廓形检测原理和ARM嵌入式技术的轨底坡动态检测方法。结合传感器工作原理与特点,搭建一套可在线连续检测的轨底坡动态检测系统。考虑到2D空间姿态变化,建立适用于轨底坡动态检测的双2D空间姿态关系模型和标定解算模型。因为车体振动会产生对轨底坡计算结果的影响,利用Kalman滤波算法建立多传感器的状态空间模型,对轨底坡计算结果进行补偿。最后选用GJ-4型轨道检测车进行地铁正线试验,试验结果与人工复核结果的对比,符合工务段要求精度。试验结果验证了该轨底坡动态检测系统切实可行,Kalman滤波算法能够很好地对轨底坡的计算结果进行补偿修正。     

基于2D的钢轨轮廓特征点提取方法研究

钢轨轮廓数据特征点快速、准确提取是保证钢轨轮廓精确匹配、轨道几何不平顺精确检测的前提。对基于二维激光位移传感器(2D)的钢轨轮廓测量数据特征点提取方法进行研究,通过对采集的钢轨半断面轮廓数据采用基于中值误差与连续度自适应调整权值的平滑滤波方法对实测轮廓数据进行平滑处理,解决存在分段的轮廓数据达到分段平滑的效果。提出钢轨轮廓特征曲线的概念,并给出特征曲线的一种定义方式,利用特征曲线上的特征点去快速定位实测轮廓特征点。最后,采用GJ-2型轨道检测车进行试验,通过对实际轨道进行轮廓测量,采用本文所提出的特征点提取方法对实测轮廓数据进行特征点提取,试验证明,该方法能快速、准确地定位轮廓特征点。     

城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究

为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。     

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统由光学系统、FPGA模块、DSP图像处理模块及上位机组成。为提升图像采集的质量,提出并设计线阵相机加激光光源的组合方案,用以有效滤除阳光干扰,避免图像过度曝光。针对高速实时采集需求,设计FPGA采集模块,实现巡检图像采集控制和传输。针对实时智能检测需求,开发基于DSP模块的JPEG压缩、钢轨区域识别和扣件定位算法以及基于工控机的扣件缺陷识别算法。设计上位机软件,实现用户交互及数据存储。试验测试结果表明:该系统对钢轨定位的准确率在99%以上,对扣件定位的准确率在90%以上,对异常扣件识别率在80%以上,系统检测的最高速度可达160 km·h-1。     

基于激光摄像技术的钢轨波磨检测方法研究

目前常用的钢轨波磨检测方法有弦测法和惯性基准法,弦测法传递函数不恒定,惯性基准法受车速影响大。针对钢轨波磨检测方法的缺点,提出了一种基于激光摄像技术的波磨检测方法,通过多传感器并行工作对钢轨轮廓进行高频率采样,通过FPGA(现场可编程门阵列)对传感器获得的光条图像进行ROI(Region Of Interest)提取,将图像的ROI传送至上位机提取轮廓数据,进而完成钢轨的波磨信息提取。论证了通过多传感器并行工作提高钢轨轮廓的采样频率的可行性,在Xilinx SP605开发板上实现了光条图像ROI的实时提取。试验表明,ROI提取能够有效减小通信的数据量。     

基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法。首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法增强缺陷图像的关键特征信息;最后,通过改进Faster R-CNN卷积神经网络,实现了多尺度钢轨表面缺陷的检测与识别。通过对所提出的检测算法进行对比实验,实验结果表明:裂纹、剥落、磨损三类缺陷的识别精度分别为91.87%,92.75%和91.52%,检测速度为每张图像0.265 s,优于已有的钢轨表面缺陷检测算法,能够很好地应用于实际项目中。     

大准铁路快速相控阵钢轨探伤技术研究

随着大准铁路运量逐年增加,钢轨伤损数量增多,种类复杂化,危及铁路行车安全。目前大准铁路钢轨探伤主要采用手推式探伤仪,效率低,成本高。近年来国内各铁路企业逐渐引进国外大型钢轨探伤车,取得了一定的使用效果,但受对中不良等因素制约,核伤漏检率高,无法适应国内重载铁路钢轨探伤需求。本文基于国际先进的快速相控阵技术,提出一种相控阵超声波探头布局方式,在高速、高效检测前提下,可较好兼容不同轨型或不同打磨量钢轨,有效克服了对中不良等问题对检测的影响,提升了钢轨缺陷尤其是轨头核伤的检出率,节省了探伤成本。     

基于机器视觉的钢轨对接焊高精度检测方法

为提高闪光对接焊设备焊接过程的焊接精度,提出一种基于机器视觉和图像处理技术结合的钢轨对接焊高精度定位检测方法。该方法采用黑白面阵CMOS工业相机、线激光器作为主要检测硬件,其中线激光器发射的激光分别垂直投射在与轨道轴线平行的轨顶面和轨侧面上,通过对工业相机所采集的图像进行特征提取,针对多种不同特征进行模式识别,从而获得钢轨顶部和侧面高度差。通过重复性与可靠性试验,表明该方法满足工程实际检测要求。与传统的手工检测方法相比,本方法具有更高的精度,且受外部环境的影响较小,满足工况环境条件下的焊接精度要求,在复杂环境下同样可获得较好的检测效果。     

基于线阵相机的接触轨几何参数动态检测系统

基于线阵相机的接触轨几何参数动态检测系统,采用高速线阵相机,通过光切法,获取接触轨目标图像;采用双目成像检测原理,同时结合车体偏移补偿,精确测量接触轨几何参数;采用实时定位系统,对检测数据进行定位。     

钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究

钢轨断面的廓形参数对钢轨焊接后的平直度、焊后打磨、钢轨品质等影响重大。针对钢轨焊接前的轨端廓形检测,在激光传感器采集的廓形数据基础上,详细论述数据的处理方法和过程,主要包括数据的预处理、数据的融合、分段拟合、廓形的计算等,分析不同方法针对该研究目的的可行性、适应性以及准确性,最终选择移动平均法进行数据的预处理,采用矩形标准块和圆柱标准块标定进行数据融合,基于协方差矩阵的特征值选取分段点,最小二乘法进行分段拟合。试验数据表明,该方法对数据处理的效果良好,可以高效精确地检测出钢轨焊前断面的廓形尺寸。