TFDS故障动态图像识别系统的设计

2013-11-12李九灵孙国栋宋丽萍

湖北工业大学学报 2013年5期

李九灵，冯维，孙国栋，宋丽萍

(1 湖北工业大学机械工程学院，湖北武汉 430068； 2 南京普爱射线影像设备有限公司，江苏南京 211112)

由于传统人工列检方式越来越难以适应新形势下列车重载、高速、大密度运行的需要，货车故障轨边图像检测系统(TFDS)应运而生[1]．该系统旨在消除人工检测所带来的不确定因素，提高故障识别的效率和可靠性，实现从故障人为检测向机控自动检测或人机结合检测模式转变，并最终完全实现机控自动检测．它对于提高列检作业质量和运输效率，保证运输安全起到了重要作用．然而，列车车辆型号多，构造复杂，过车时间短，TFDS作为一种全新检测模式下的技术装备，其故障自动识别功能较低，可识别故障类型不多，并存在漏检现象[2-3]．另外，图像识别速度成为制约TFDS高效检测的瓶颈[4]．基于计算机视觉这一热点研究方向，本文设计了一种基于OpenCV[5]的TFDS故障动态图像识别系统，它对于进一步减轻检车员劳动强度、提高列检作业质量与效率、保障铁路安全运营具有十分重要的意义．

1 工作原理

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)是“5T”系统的重要组成部分，它是应用计算机、网络通讯、自动控制和图像采集处理技术并引进科学的管理方法和系统化的开发方法，为铁路货车运行故障检测提供故障图片信息动态收集、存储、传输及预警服务，提高列检作业质量、效率和车辆安全防范的水平，加强货车运用中故障基础信息收集、管理的人机系统．其原理图如图1所示．

图 1 货运列车故障轨边图像检测系统原理图

它利用轨边高速摄像技术，拍摄途经货车的转向架、制动装置、车钩缓冲装置、车底架以及车体两侧等关键部位的动态图像，图像直接传至列检检测中心，采取人机结合方式进行故障的判别，并及时通知室外检车人员进行处理，可实现对车辆底架、转向架、车钩等关键部位自动检测、监控，可代替检车人员对部分车辆部件的检查，减轻了检车员的劳动强度，可预防车钩分离、制动闸件脱落、摇枕、侧架、基础制动装置出现断裂等危及行车安全的故障，缩短了技检时间，提高了车辆的检修质量，为货物列车的安全运行提供了保障．

2 系统硬件

目前，货运列车故障轨边图像检测系统的硬件由高速千兆网卡相机、LED频闪灯、磁钢组、车号天线、图像采集器、图像存储服务器、其他输入输出设备以及相应网络传输装置组成(图2)．

图 2 TFDS结构框图

系统通过布置于钢轨之间的高速相机阵列(图3a)，拍摄途经列车车辆的关键部位图像，用图像采集器将列车车号及图像等数据处理后传输给图像存储服务器(图3b)，由图像存储服务器将图像经网络传输至列检中心服务器，并交由本文设计的TFDS故障动态图像识别系统进行处理．

图 3 硬件部分结构图

3 系统软件结构

3.1 软件结构设计

本系统软件由一系列耦合性较弱的功能模块构成，包括图像导入模块、机器学习模块、参数设置模块、预处理模块、区域快速标定模块，故障自动识别模块、报表生成模块等7个部分．这些功能模块之间具有较强的独立性，相互关联的模块之间接口一致．本软件系统模块结构如图4所示．

从宏观上来说，TFDS故障动态图像识别的过程可这样描述：高速摄像机采集的图像被图像采集器接收，并存储于图像存储服务器，再通过网络传输至列检所的图像识别服务器．首先，本软件通过几幅故障图像进行学习(人为干预以获得最佳效果)完成最佳参数的设置；接着，本软件正式进入自动识别阶段，将采集到的图像传递给图像导入模块，图像导入模块将批量图像传输至预处理模块，预处理模块然后将输出结果传输给区域快速标定模块，随后依次是故障自动识别模块和报表生成模块，最后由服务器完成数据接收等任务．系统处理流程如图5所示．