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美国研发基于机器视觉的转向架部件自动检测系统

发布时间:2020-12-09 【字体:

     列车转向架部件自动化检测监测技术近年来在北美得到迅速发展,典型的监测设备包括车轮冲击负荷检测器(WILD)、转向架性能检测器(TPD)和声学轴承检测器(ABD)等。部分设备通过摄像机,利用机器视觉技术进行监测,例如车轮型面检测器(WPD)和闸瓦监控系统等。机器视觉系统通过特征识别、与已知的良好状态进行对比等方法,能有效识别缺陷和不合格情况,从而防止脱轨等事故的发生。

    美国联邦铁路管理局(FRA)与北美铁道协会(AAR)通过战略研究计划(SRI)赞助了铁路机器视觉技术的研发,并开发了轨旁转向架自动检测系统。该系统能够自动拍摄并评估轨道车转向架,具有测量轴间距和承梁弹簧高度,以及检查轴承端盖螺栓、弹簧断裂及缺失等功能。

      该系统主要由安装在轨道两侧的摄像头和照明设备构成,摄像头与车轴保持在同一高度。系统由车轮传感器触发,用作控制中心的服务器安装在附近办公区域,可存储分析数据,并向铁路企业传送信息。摄像头具有轴扫描(AS)和转向架扫描(TS)功能。轴扫描以轴为中心,显示端盖、轴承适配器、侧架末端和车轮。转向架扫描显示转向架中心部件的图像,包括弹簧、承梁、摩擦楔块和侧架中心铸件。

    为了对该转向架检测系统进行评估,美国交通技术研究中心(TTCI)联合CSX运输企业等单位,开展了为期24个月的观察和评估,并根据正常运行时间和检测性能来衡量系统可靠性。在运行时间的可靠性方面,该系统运行良好,总平均正常运行时间达80%;在系统故障方面,需要采用更为可靠的硬件来确保运行时间,大多数停机是由于设备间的空调故障造成;在扫描检测可靠性方面,测量数据的可靠性超过97%。总体上看,试验期间除发现未检测到松动车轴端盖螺栓、检测算法存在一定缺陷外,未出现任何误报或误检。

       总体而言,机器视觉是一项可靠技术,非常适合用于对机车车辆特定部件的精确测量。下一步可采用机器学习方法进一步提高检测的可靠性。

                                                                                              (来源:中国铁道科学研究院集团有限企业科学技术信息研究所)

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