关于动车组故障轨边图像检测系统的设计

2011-08-08赵俊彦任崇巍王德明

铁道机车车辆 2011年6期

赵俊彦，任崇巍，王德明

（1 哈尔滨铁路局科学技术研究所，黑龙江哈尔滨150006； 2 沈阳铁路局，辽宁沈阳110001）

图像检测技术作为铁路安全监控的辅助手段，在铁路上的应用相当的广泛，从货车（TFDS）到客车（TVDS）都得到了很好的应用，而代表铁路高速发展最重要的动车组，因为其对可靠性、安全性要求更高，在高速运行状态下的任何一个细小的故障都可能引发重大事故。因此，要确保实现动车组安全可靠、高效运行，不仅要依靠科学的检修运用管理机制，同时还要采取措施，加强动车组检车作业辅助手段，提高安全防范能力，而图像检测手段是一种相对成熟、稳定的技术，非常适合作为动车组故障检测的辅助手段。

1 系统设计原理

由于动车组和普通客车功能一样承担着运送旅客的任务，下面从普通客车轨边图像检测系统（TVDS）设计原理入手，分析动车组轨边图像检测系统的设计内容。

TVDS系统由3大部分组成。（1）轨边探测设备，进行图像检测，包括轨边防护设备、高速摄像机、补偿光源、车轮传感器；（2）轨边机房设备，进行图像处理，包括车辆信息采集计算机、图像采集计算机及控制箱；（3）检测作业中心，包括数据存储服务器、室内作业终端计算机、高速交换设备、运用管理平台、检测作业系统和数据库系统。动车组的轨边图像检测系统设计也可以考虑按照这个思路进行，但由于动车组检测范围和物理构造与客车存在很大的不同，所以动车组轨边图像检测系统需要进行侧部（考虑裙板遮挡）、顶部的重新设计。

1．1 动车组检测范围

按照动车组检修的特点，考虑到实际作业情况，动车组检测的内容分为5个部分。

（1）转向架部分。转向架排障器外观状态；联轴器外观状态；牵引电机外观；电机安装座螺栓状态；速度传感器外观状态；牵引装置外观状态，牵引座裂损，牵引杆橡胶节点开裂破损；转向架构架状态，各安装管线状态，油压减振器外观，减振器座裂纹，抗侧滚扭杆装置外观；侧架裂损；轴箱弹簧、轴箱及定位装置外观状态；空气弹簧外观状态；高度调整阀、调整杆配件缺损。

（2）基础制动部分。盘型制动装置闸片外观状态；夹钳装置配件状态。

（3）车端连接部分。车钩及各跨连连接线连接状态；风挡下部。

（4）车底部分。车体排障器底部；车底板及盖板变形、松脱、缺损；悬吊螺栓裂损、丢失；冷却风道破损，排风口状态。

（5）车顶部分。车载信号接收器外观状态、车顶外观及紧固件状态等。

1．2 图像检测内容

按照动车组的系统物理构造（图1所示），为了涵盖1．1节列出的动车组检测范围，需要对动车组顶部、侧部、底部分别实现图像检测。

图1 动车组系统物理构造图

此外，动车组底部电机及输出端轴承、联轴器、齿轮箱、轮盘、制动盘、闸片、空调、电源、螺栓等均需测温，测温部位多，动车组底部发热还未摸索出规律，点温方式容易漏探，需要更加准确的测温方式。

因此，动车组故障轨边图像检测系统的设计必须考虑到以上内容后，还要增加其他辅助设备和技术来完成动车组的图像检测。

2 关键技术及设计方案

2．1 图像处理技术

系统利用各种数学方法和变换手段提高图像中的研究目标与背景的对比度，有选择性地突出图像中有需求的特征和抑制某些不需要的特征，以此达到增加图像清晰度和提高图像质量的效果，图2是车底对比效果图。

图2 车底对比效果图

系统采用国外进口高清彩色数字摄像头，分辨率达到200万像素（目前最新的TFDS设备使用摄像头为分辨率140万像素的黑白相机）。采用彩色相机可以有效的区分动车底部或侧部是正常的水迹还是油污或者锈蚀等其他故障，减少室内检车员因看图像无法区分故障图像造成的误判和误报。图3对比可以清晰的看到锈蚀而不是故障。

图3 底部彩色黑白对比效果图

2．2 图像识别技术

大量的图像，如果仅靠人工，时间长了也会出现视觉疲劳，造成漏检。系统可自动对所有摄像头采集的图像进行图像处理，采用智能学习算法对同一车辆的统一部位的图像进行比对和分析，对出现异常的图像进行自动报警和提示。图4为系统采用先进的变化检测算法，通过对同一车辆的历史正常图片和待检图片进行对比，实现对部件是否变化进行检测，对有异常变化的部分发出提示预警，以达到最大限度降低漏检和全面提升检车作业效率的目的。

图4 自动异常报警示意图

对于重点的螺栓螺母以及ADD阀，可以采用图像自动识别技术进行自动故障判别，此技术与货车TFDS的关门车自动识别及心盘螺栓丢失自动识别类似，见图5。

图5 心盘螺栓丢失自动识别

2．3 红外热成像技术

系统采用热成像技术可以解决目前红外测温方式只能测量某几点温度的缺陷，测温更加全面准确，高速红外热成像仪能完成动车底部的全息热成像图，并准确测量各部件的温度，测量范围大（测温高达400℃）；红外热像仪形成的全息热成像图能显现出动车在运行过程中因松动、摩擦造成的冲击形成的热点，便于发现隐性故障，如图6就是轮轴部位热正常成像图和异常成像图的对比。

图6 轮轴部位热成像图

2．4 轨边图像检测设备设计

为了提高检测的自动化程度，使用图像检测基于图像识别技术设计系统进行辅助检车作业，在动车组运行入库或进站时就进行图像检测，提前预报并处理故障，从而进一步提高动车组的运行安全。具体设计方案如图7所示。

图7 轨边图像检测设备设计整体效果图

在动车入库或者进站台（适应列车速度：0～160 km／h，停车无影响）的顶部、侧部和底部分别部署若干图像检测设备，完成动车顶部、侧部和底部零部件的图像检测。

其中顶部两侧的摄像机用来拍摄动车顶部的部件图像，能够清晰检测到顶部框架、紧固部件、连接件及ADD阀门把手等部件的外观状态。

侧部两侧，采用两套侧箱，一套高度稍低的专门拍摄转向架侧面，一套专门拍摄裙板螺栓螺母，确保滤网防护板上的紧固螺栓能够看清三角形标志的方向。

底部采用一套沉箱中放置5个高清彩色摄像头，能够清晰检测到底部的排障器、牵引电机、联轴器、齿轮箱、轴箱、牵引拉杆、各种管线、跨接线、基础制动装置、轮轴、制动盘、闸片以及底部各螺栓螺母、圆销开口销等外观状态；一套高速热成像仪（目前测温范围可达0～200℃，完全满足现场应用要求）及防护装置放置在轨中间，采集动车底部电机、联轴器、齿轮箱、制动盘、空调等部件的全息热成像图，准确显示图像上各点的温度，对异常温度进行自动报警提示；在该防护装置两头放置一套红外轴温探测设备，能够自动采集轮轴2个端部的轴温并记录，对异常轴温进行报警和提示。

3 应用情况

3．1 西安动车所图像检测轨边设备部署介绍

根据西安动车所目前的实际情况，京天威公司为西安动车所提供了一套动车轨边图像检测系统部署方案，如图8所示为西安动车所轨边探测设备部署方案图。

轨边探测设备和轨边机房设备组成，包括轨边防护设备、高速摄像机、补偿光源、车轮传感器、车辆信息采集计算机、图像采集计算机及控制箱、检测作业中心（由系统硬件和系统软件组成，包括数据存储服务器、室内作业终端计算机、高速交换设备、运用管理平台、检测作业系统和数据库系统）。

图8 西安动车所轨边探测设备部署方案图

具体拍摄效果内容如图9所示，包括动车组转向架侧部、底部，中间部侧部、底部，车端连接部侧部、底部（动车组顶部的图像暂时没有列出）。

图9 系统拍摄效果展示图

3．2 故障图例

以西安动车所轨边图像检测系统为例，介绍该系统发现的典型故障图例。

系统安装在西安动车所出入库的咽喉要道处，先后完成了系统调研、软件硬件系统的设计、硬件生产及老化试验、软件开发、硬件安装实施、软件安装部署等工作，在系统安装调试完毕后开始试用，发现的典型故障有防松铁丝折断、底部打击变形、闸片磨耗过限、铆钉损坏、底部裂纹、顶部腐蚀、牵引电机擦伤、裙板腐蚀等，相关故障图例见图10～图13。