基于线阵扫描技术的货车故障轨边图像检测系统

针对采用面阵相机的货车故障轨边图像检测系统(TFDS)存在的不足,研究了线阵扫描技术在TFDS系统中应用的原理和构成,并进行了现场运用分析。     

货车运行故障动态图像检测系统的运用思考

本文通过对TFDS拍摄的图像,从列检的作业要求、技术标准等方面对系统的能力进行理论分析,并通过现场列检与系统发现故障对比,对系统能力从实际运用上进行分析。文章还结合目前系统存在的问题得出系统运用的要求,并对完善系统能力、保障行车安全提出相关建议。     

TFDS系统在列检运用中存在的问题和对策

介绍了铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)的组成、原理和功能,并对该系统在实际运用中存在的问题,提出了采用彩色高像素数字摄像机、改进抗阳光成套技术、加装防雨和吹尘装置、增加智能判断货车车辆故障功能相应的对策,以完善系统的各项功能,提高保安全能力。     

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量自动化评价方法研究

通过对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价现状的分析,提出了采用自动化评价方法实现对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量进行无参考量化评价的思路,可为建立我国铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价标准奠定基础.     

Relief算法在关门车故障自动识别中的应用

针对货车运行故障动态图像检测(TFDS)系统中的图像识别问题,提出一种基于Relief算法的解决方案.该方案采用梯度-共生矩阵的数字特征来描述一幅图像,然后通过Relief算法进行有效的特征选择,根据这些特征,通过模板匹配技术,最终检测出关门车故障.现场运用表明,该方案具有很高的实用性.     

基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法

针对列车运行故障图像动态检测系统（Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS）中挡键丢失故障,提出一种基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法。取正常挡键区域图像作为模板,到待测TFDS图像中遍历,采用形状上下文描述图像的形状特征,加权形状上下文距离与弯曲能量以定义形状距离作为图像匹配的相似度指标,最后根据模板图像是否遍历出与其相似的区域图像作为挡键丢失的判断依据。采用Matlab编程,通过截取大量测试图像实验发现,所定义的形状距离阈值取0．16,对测试图像中有无挡键能很好地区分。采用形状上下文描述,自定义形状距离作为图像匹配的相似度指标具有很高的可靠性,该算法为TFDS图像故障识别提供了一种新的思路。     

货车TFDS图像自动识别系统的研发探讨

根据铁道部运装货车[2011]333号文件提出的,TFDS系统自动识别技术要求,按照”重点故障率先突破,识别范围不断扩大”的技术发展思路,研发了货车TFDS图像自动识别系统,基本实现了拦停类故障自动识别。安全关键部位自动识别,以及影响动态检查类效率类故障动识别。     

基于机器视觉技术的列车脱轨试验研究

提出一种基于机器视觉技术的列车脱轨运动检测方法。该方法采用高速摄像机记录脱轨防护器以及脱轨轮对运动情况,利用摄像机标定技术建立图像平面与三维空间的对应关系,完成对列车运动轨迹以及纵向运动参数的测量。该测量方法解决了破坏性试验中测试系统安装的难点,突破传统测试方法,所需设备较少,试验现场适应性强。     

成果信息

货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)该系统是一套集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理精确定位技术,模式识别技术,智能化、网络化和信息化技术、自动控制技术于一体的智能系统,能对货车隐蔽和常见故障进行动态检测。     

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。     

对TFDS货车运行故障动态图像检测系统运用情况的初步探索

针对货车运用工作存在问题，西安铁路局安装了货车运行故障动态图像检测系统（TFDS），该系统采用高速摄像机对货车进行在线监测，提取关键部位的图像，通过网络传输到列检分析中心，采用人机结合的方式对图像进行分析，及时发现故障，提高了列检效率，改善了作业条件。现介绍该系统在西安铁路局的基本使用情况及取得效果，对下步工作提出意见和建议。     

轮轨接触几何状态检测装置

基于机器视觉技术、光电测试技术和图像处理技术研制轮轨接触几何状态可视化检测装置。检测装置的硬件系统包括高速摄像机、光源系统、测速单元等;软件系统包括图像采集软件和数据处理软件。检测装置的工作流程分为图像采集和数据处理2步。图像采集主要完成检测区域的标定图像、钢轨轨头廓型图像和轮轨接触图像的采集。数据处理主要完成标定参数的提取,矫正、拼接图像,识别接触曲线,获取检测结果。关键技术是：通过畸变矫正函数将拍摄的有畸变的图像还原为无畸变的图像;通过标定参数中标记点的信息,将矫正后的内外两侧图像拼接,得到轮轨接触的完整图像。现场实际应用表明：该装置能够准确检测轮轨接触状态,并给出接触参数和相关报表,达到了实用化的要求。     

基于HCRD的列车锁紧板偏转自动识别方法

针对货车故障轨旁图像检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障,提出一种基于霍夫变换、Canny边缘检测和形状模板相结合的HCRD(Hough-Canny-Right angle Detection)方法.通过霍夫变化及数学几何模型定位转向架锁紧板部位,再对Canny边缘检测后的边缘图像进行角度特征的检测,整个识别只需要一个形状模板就能实现锁紧板偏转图像高精度自动识别,具有很好的判别能力.采用python编程,平均每张图像识别时间为0.067 s.且锁紧板下边缘处是否有角度特征作为锁紧板是否偏转的判断依据,具有很高的可靠性.实验证明,HCRD方法能精确检测出锁紧板的非正常范围(>5°)的偏转,且具有较好的鲁棒性和抗噪能力.该方法为TFDS故障图像识别提供了一种新的思路.     

关于提高TFDS动态检查质量的探讨

通过分析和探讨货车故障轨边图像检测系统(TFDS)的应用,总结形成了"循迹延伸检查判断法"的方法和技巧,并对如何提高TFDS动态检查质量提出了建议。     

铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)运用中存在的问题及改进建议

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)是利用轨边图像自动采集系统动态检查发现列车运行中车辆故障的安全保障设施,是确保铁路运输安全的重要行车设备。本文仅对TFDS运用中出现的问题及改进措施进行了简要探讨。     

TFDS图像自动识别技术的分析

对TFDS图像自动识别系统的系统需求、系统资源配制、系统总体设计进行论述。     

低速探测装置的分析应用

本文介绍了低速探测装置的工作原理,通过对低速列车运行情况下以及有干扰信号的情况下的磁钢信号进行分析和研究,采用全新技术的处理方法,设计了低速探测装置。通过样机试制以及室内和现场试验,解决了低速列车的探测问题以及对磁钢干扰的正确剔除。     

TFDS集中作业系统的设计与实现

针对货车故障轨旁图像检测系统（TFDS，Trouble of moving Freight car Detection System）探测站存在的作业量不均衡、作业关系未有效利用、作业质量差异较大等问题，基于数据传输、数据挖掘、智能判别等技术，将多套TFDS采集的图像和列车信息进行统一存储和任务的智能分配，实现智能管理、作业联控、信息传递等功能。该系统在中国铁路郑州局集团有限公司上线以来，运行效果良好，故障发现效率提升20%以上，为车辆系统深化改革创造了条件，为专业化管理提供了技术支持。     

图像特征识别的m序列列车定位方法

提出一种图像特征识别的m序列列车定位方法,利用m序列(最大周期线性反馈移位寄存器序列)对轨道上的绝对位置进行编码,系通过安装在列车顶部的摄像机依次拍摄由二进制特征标志组成的轨道位置编码。提出基于虚拟轨迹获取目标图像方法,解决同一二进制特征标志重复采集的问题;提出基于BP(向后传播)神经网络的位置编码识别方法,以处理轨道现场环境干扰严重的问题。不同位置上的编码具有唯一性,以此位置编码值作为地址与车载数据库位置信息进行对比,来实现定位。试验结果表明,该方法可以有效地实现列车定位。     

地铁接触线磨损动态非接触检测方法

为了实现地铁接触线磨损的高效检测,研发了一套地铁接触线磨损动态非接触检测系统.通过线激光器照射接触线,双相机配合滤光片避免外部光干扰,提高接触线图像的拍摄质量.对拍摄的图像先采用自适应中值滤波、接触线图像初步分割方法分割出接触线图像,再利用改进Canny算法计算图像梯度与方向,然后采用 自适应阈值分割方法,消除由于噪声...