韓克勤,王 遷
(1 沈陽鐵路局,遼寧沈陽110001;2 沈陽鐵路局 機(jī)務(wù)處,遼寧沈陽110001)
我國鐵路發(fā)展已經(jīng)處于世界領(lǐng)先水平,機(jī)車裝備基本上實(shí)現(xiàn)了客運(yùn)高速、貨運(yùn)重載的目標(biāo)。但是機(jī)車走行部的質(zhì)量仍然依靠地面人工進(jìn)行檢測,不僅效率低、占用大量的人力,而且一旦出現(xiàn)漏檢情況,極易出現(xiàn)走行部部件脫落、裂折等嚴(yán)重問題的發(fā)生,給列車運(yùn)行安全帶來了極大的安全隱患。目前鐵路系統(tǒng)采用在線圖像檢測較為成功的是車輛的TFDS系統(tǒng),但該系統(tǒng)不適合機(jī)車的使用,一是機(jī)車型號(hào)多、走行部構(gòu)造復(fù)雜、部件數(shù)量大;二是該系統(tǒng)識(shí)別圖片需要多張照片拼接,效果差,容易出現(xiàn)人為誤差;三是圖片完全靠人工分析,對(duì)分析人員的技術(shù)業(yè)務(wù)素質(zhì)要求高?;谝陨显?開發(fā)研究適應(yīng)機(jī)車走行部故障檢測的圖像識(shí)別系統(tǒng)(以下簡稱圖像識(shí)別系統(tǒng))是必要的。
無論是內(nèi)燃還是電力機(jī)車,其走行部都是一個(gè)有機(jī)的整體,數(shù)百個(gè)零部件相互耦合,在不同時(shí)刻的任何觀測數(shù)據(jù)都是不可重復(fù)的。其故障具有以下特點(diǎn):
(1)層次性:由于零件工作的關(guān)聯(lián)性及耦合性,決定著機(jī)車故障的層次性,一種故障可由多層次原因構(gòu)成。
(2)突發(fā)性及緩變性:突發(fā)性故障發(fā)生在瞬間,無明顯癥狀,難以預(yù)測,而緩變性故障具有漸進(jìn)性和局部功能失效的特點(diǎn),可以預(yù)測。
(3)模糊性:機(jī)車故障和征兆信息并不是一一對(duì)應(yīng)的,具有隨機(jī)性,征兆之間界限是模糊的,并且某些信息具有不確知性。
(4)趨勢性:機(jī)車大部分故障有隨時(shí)間變化的一種趨勢,即從微小征兆向顯著征兆發(fā)展的趨勢。
為適應(yīng)機(jī)車走行部故障圖像識(shí)別,本文提出的圖像識(shí)別系統(tǒng)主要由3部分組成:①前端圖像采集系統(tǒng);②圖像傳輸系統(tǒng);③后端圖像識(shí)別和檢測診斷系統(tǒng),系統(tǒng)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D如圖1所示。
(1)前端圖像采集系統(tǒng)
前端圖像采集系統(tǒng)由3臺(tái)高速高清晰線掃描相機(jī)組成,埋入兩條鋼軌中間,分別向左、中、右3個(gè)方向采集機(jī)車走行部所有零部件的圖像信息。采集后進(jìn)行圖像整合和圖像預(yù)處理,形成一張完整的機(jī)車走行部圖像。
(2)圖像傳輸系統(tǒng)
圖像實(shí)時(shí)壓縮并通過千兆以太網(wǎng)傳輸并存儲(chǔ)到監(jiān)控中心的主機(jī)上。
(3)后端圖像識(shí)別和檢測診斷系統(tǒng)
圖像在后端進(jìn)行機(jī)車走行部特征的提取以及識(shí)別的運(yùn)算,通過與數(shù)據(jù)庫中不同車型機(jī)車走行部模板對(duì)比,做出判斷或報(bào)警。
圖1 機(jī)車走行部故障圖像識(shí)別系統(tǒng)組成
(1)系統(tǒng)工作框架
系統(tǒng)前端和后端功能的流程如圖2所示。
圖2 機(jī)車走行部故障圖像識(shí)別系統(tǒng)功能流程圖
(2)高清晰圖片的獲取
當(dāng)機(jī)車運(yùn)行時(shí),高清晰圖片的取得是整個(gè)系統(tǒng)有效運(yùn)行的第一個(gè)難點(diǎn),沒有高清晰的圖片作為保障,圖像識(shí)別功能是無法實(shí)現(xiàn)的。因此在高速、低照度、周圍存在電磁、高壓、強(qiáng)振動(dòng)等強(qiáng)干擾的情況下,對(duì)前端的圖像采集設(shè)備無疑提出了一個(gè)很高的要求。在這個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中,采用了高速線掃描攝像機(jī),可獲得清晰、連續(xù)、完整的走行部圖像。
(3)白天及夜間低照度情況下的圖像采集
圖像識(shí)別系統(tǒng)是將前端攝像機(jī)安裝在兩條鋼軌中間的地面上,在機(jī)車通過的瞬間,仰角抓拍機(jī)車走行部高清圖片,圖片包含車軸、拉桿、抱軸油盒、牽引電機(jī)檢查孔蓋、基礎(chǔ)制動(dòng)裝置等所有部件的詳細(xì)信息。當(dāng)拍攝環(huán)境發(fā)生變化時(shí),攝像機(jī)內(nèi)部會(huì)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)光,并根據(jù)當(dāng)前的光線條件自動(dòng)輸出補(bǔ)光燈控制信號(hào)。
(4)圖像識(shí)別方法
對(duì)機(jī)車走行部圖像識(shí)別分為3個(gè)步驟:①機(jī)車走行部的特征提取;②進(jìn)行圖像識(shí)別運(yùn)算;③完成識(shí)別精度的計(jì)算,并對(duì)機(jī)車走行部狀況進(jìn)行判別和評(píng)估。
圖像特征分析是圖像識(shí)別的基礎(chǔ),其中最主要的圖像特征包括紋理、形狀(輪廓)、各零部件間相互位置關(guān)系等。首先要對(duì)機(jī)車走行部的特征進(jìn)行提取,來作為識(shí)別和分析機(jī)車走行部狀況的依據(jù),目前常見的識(shí)別方法有模糊圖像識(shí)別方法和基于人工智能的識(shí)別方法等;其次,在機(jī)車走行部圖像識(shí)別系統(tǒng)中,采用模板匹配作為圖像識(shí)別和分析的方法,模板就是由已知的各類機(jī)車走行部特征圖像建立的數(shù)據(jù)庫,而模板匹配就是在采集到的各類型機(jī)車走行部圖像中搜尋目標(biāo),已知這些圖像中有要尋找的目標(biāo),并且該目標(biāo)與模板具有相同的尺寸、方向和圖像,那么首先通過算法映射到對(duì)應(yīng)的模板,然后再通過一定的算法就可以在圖中找到目標(biāo),并確定其坐標(biāo)位置。
在機(jī)車頭底部的圖像特征和提取過程中,運(yùn)用的算法有支持向量機(jī)(SVM)算法、隱馬爾代夫(HMM)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)算法以及動(dòng)態(tài)歸整(DTW)算法。
到2010年末,沈陽鐵路局配置的機(jī)車型號(hào)共16種,見表1。
表1 沈陽鐵路局配置的機(jī)車型號(hào)表
機(jī)車走行部故障數(shù)據(jù)庫由兩大模塊組成:內(nèi)燃機(jī)車故障數(shù)據(jù)庫和電力機(jī)車故障數(shù)據(jù)庫。
(1)模板載入
該功能可以將目前服役中的所有車頭底部特征圖上傳至數(shù)據(jù)庫中,用作模板比對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)圖像。
(2)參數(shù)設(shè)置
主要完成機(jī)車頭底部主要零部件的尺寸、方向等主要特征的確定。流程如圖3所示。
(3)故障特征庫建立
該數(shù)據(jù)庫將運(yùn)用專家知識(shí)及現(xiàn)場經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出上百條的現(xiàn)象、故障及解決方法?,F(xiàn)象用A表示,其對(duì)應(yīng)的解決方法將用S表示,例如出現(xiàn)A1的現(xiàn)象描述將對(duì)應(yīng)S1故障問題和解決方法。
圖3 機(jī)車走行部故障特征庫的建立
表2 機(jī)車走行部故障特征
(1)特征提取
對(duì)機(jī)車走行部電機(jī)、拉桿、轉(zhuǎn)向架等主要零部件利用矩形框或者橢圓形框進(jìn)行關(guān)鍵區(qū)域的設(shè)置和搜索。
(2)圖像比對(duì)(見圖4)
對(duì)報(bào)警問題進(jìn)行發(fā)展趨勢分析,全面了解機(jī)車的運(yùn)行情況,并對(duì)可能出現(xiàn)問題發(fā)出預(yù)警。報(bào)警信號(hào)按照發(fā)現(xiàn)的問題故障以及需要相應(yīng)的緊急程度進(jìn)行分級(jí),如表3所示,并依次來決定對(duì)機(jī)車在何時(shí)需要進(jìn)行維護(hù)或維修。
圖4 機(jī)車走行部故障判別流程
表3 機(jī)車走行部故障報(bào)警等級(jí)
走行部故障的原因很多,要求快速、有效、準(zhǔn)確地識(shí)別故障并采取有效措施及時(shí)排除故障。利用機(jī)車走行部故障圖像識(shí)別系統(tǒng)診斷并給出處理措施,輔助維修人員進(jìn)行事故處理,可以提高機(jī)車的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平。
機(jī)車走行部故障圖像識(shí)別系統(tǒng)的研發(fā),將會(huì)對(duì)機(jī)車整備作業(yè)帶來深刻的變化,不僅提高了機(jī)車庫內(nèi)作業(yè)效率,而且對(duì)長交路機(jī)車走行部的質(zhì)量提供了可靠的保證。