李移黔 上海鐵路局安全監(jiān)察室徐 焱 上海鐵路局南京東車輛段
近年來,隨著我國鐵路快速發(fā)展,貨車安全監(jiān)控裝備的不斷投入和完善,尤其是TFDS系統(tǒng)在貨車檢修中的運用,改變了現(xiàn)有的檢車方式和運用管理模式,在優(yōu)化鐵路貨車運輸組織、提高列檢作業(yè)效率、確保鐵路運輸安全中發(fā)揮了重要作用。
鐵道部運裝貨車[2011]333號文件“關(guān)于加快完善TFDS自動識別功能的通知”明確了TFDS系統(tǒng)自動識別功能的研發(fā)重點為:
(1)實現(xiàn)對直接危及行車安全的攔停類故障的自動識別。
(2)實現(xiàn)對安全關(guān)鍵部位配件丟失、折斷類故障的自動識別。
(3)實現(xiàn)對影響動態(tài)檢查效率類故障的自動識別。
貨車運行故障動態(tài)圖像自動識別系統(tǒng)(ATFDS)的主要內(nèi)容和技術(shù)關(guān)鍵是從TFDS數(shù)據(jù)采集服務(wù)器中取出相關(guān)圖片,采用圖像測量和智能識別技術(shù)對故障車輛進行自動識別、報警并在復(fù)示終端上顯示、生成報表等文檔資料。
貨車運行故障動態(tài)圖像自動識別系統(tǒng)是通過整合部件紋提取與生成、模板匹配、信息和特征融合、智能分類器以及圖像測量等多種技術(shù),實現(xiàn)對貨運列車進行動態(tài)圖像識別,以智能自動檢測的方式,及時發(fā)現(xiàn)列車車輛關(guān)鍵部位的典型丟失類故障,保障鐵路的運輸安全。
采用分布式處理和GPU加速技術(shù),保證檢測過程能夠?qū)崟r進行,整車檢測速度控制在3 min之內(nèi)。
采用非線性的SVM分類器,對采用Bag-of-words模型表示的各部件描述進行兩類的分類操作,即判定待查部件在當(dāng)前圖像中是否存在。
與現(xiàn)有TFDS設(shè)備和系統(tǒng)無縫對接,列檢員不用再去學(xué)習(xí)便可掌握軟件使用,便于普及應(yīng)用。
可實現(xiàn)對貨運列車進行動態(tài)圖像識別,以智能自動檢測的方式,及時發(fā)現(xiàn)列車車輛關(guān)鍵部位的典型丟失類故障,保障鐵路的運輸安全。
主要技術(shù)性能指標(biāo):
樣本庫圖像:>80×10×24×4幅(車型×部件×?xí)r段×天氣)
樣本庫容積:>80×10×24×4×5 幅
樣本庫訓(xùn)練時間<10 min
單圖檢測時間<1 s/部件
單車廂檢測時間<3 s/部件
單車次檢測時間<180 s/部件
異常檢測準確率>95%
圖像檢測虛檢率<25%
貨車運行故障動態(tài)圖像自動識別系統(tǒng)通過對車輛部件圖像進行相關(guān)特征(邊緣特征、小波特征)的提取,將提取到的各種特征與車型信息進行融合,形成部件紋特征數(shù)據(jù),并把這些參考樣本的部件紋數(shù)據(jù)組織成為特征庫。對列檢現(xiàn)場獲得圖像進行統(tǒng)一的預(yù)處理(直方圖均衡化、邊緣增強)操作,利用模板匹配算法和特征庫中預(yù)存的各種部件紋數(shù)據(jù)在整幅圖像中進行按尺度自頂向下的搜索,先搜索主部件的部件紋,然后在主部件四周按先驗知識進行次部件的部件紋的匹配。將提取到的部件紋與特征庫中的相關(guān)部件的部件紋進行相似度比較,進而結(jié)合車型信息等判斷檢測部件是否發(fā)生丟失或變形。對檢查結(jié)果進行屏幕高亮顯示輸出、語音提示輸出、整車故障報表輸出。
在目前國內(nèi)檢索范圍內(nèi),同時具備上述技術(shù)特點的鐵路貨車故障動態(tài)圖像分析系統(tǒng),未見文獻報告。
貨車運行故障動態(tài)圖像自動識別系統(tǒng)通過分析、提煉數(shù)據(jù),自動識別故障車輛圖片,能有效地提高勞動效率,節(jié)約大量人工成本,減少故障車輛的誤報、漏報現(xiàn)象對運輸秩序的干擾,消除漏報產(chǎn)生的鐵路運輸安全隱患。
通過設(shè)計的文件傳輸接口將現(xiàn)有TFDS圖庫傳送到自動識別服務(wù)器,然后將自動識別結(jié)果傳給列檢員。系統(tǒng)登錄界面見圖1。
圖1 系統(tǒng)登陸主界面
目前貨車運行故障動態(tài)圖像自動識別系統(tǒng)除針對常見的C62系列、C64系列、C70系列、P62系列、P64系列、P70系列等常見車型建立了部件特征庫,還對X系列、B系列、G系列等總計70種以上車型建立了部件特征庫。針對建立的多種車型特征庫,目前系統(tǒng)解決了七大類(擋鍵丟失、各風(fēng)缸及吊架脫落、截斷塞門手把關(guān)閉、制動缸堵丟失、心盤螺栓丟失、軸承前蓋丟失、緊固螺栓松動與丟失),共計百余種故障類型。下面給出目前系統(tǒng)的檢測效果示例。
針對鐵道部所提出的七大攔停故障(①制動梁折斷、脫落;②下拉桿脫落,圓銷、開口銷丟失;③制動梁支柱沒有,開口銷丟失;④交叉桿折斷;⑤折角塞門關(guān)閉;⑥制動缸及各風(fēng)缸脫落;⑦軸承冒煙等其它危及列車安全的鐵路貨車故障),我們進行了技術(shù)攻關(guān),目前針對第6種攔停類故障取得了突破,如圖2所示,圖中右圖為正常圖片,本系統(tǒng)能夠通過綠色框給出準確的定位,圖中左圖為風(fēng)缸丟失后的例子,系統(tǒng)能夠在圖片中通過紅色警示框及語音報警的形式給出提示,同時生成故障報表。
圖2 制動缸及各風(fēng)缸脫落檢測示例
結(jié)合部運輸局下發(fā)的333號文件,本系統(tǒng)所突破和解決的“制動缸及各風(fēng)缸脫落”類型的故障,是按照333號文件“重點故障率先突破”的思想進行,重點解決了其第一條“實現(xiàn)對直接危及行車安全的攔停類故障的自動識別”中所提及的故障,體現(xiàn)出本系統(tǒng)滿足TFDS自動識別技術(shù)運用要求中的“安全原則、實用原則”。后期本系統(tǒng)還將重點研究并突破七大攔停中“制動梁折斷、脫落”類型的故障。
除解決了鐵道部七大攔停故障中一類故障外,本系統(tǒng)還重點研究和解決了其它一些危及行車安全的故障。
例如:心盤螺栓丟失
如圖3所示,本系統(tǒng)能夠自動檢測轉(zhuǎn)向架中心盤螺栓丟失類故障,圖中兩幅圖為不同車輛的兩個轉(zhuǎn)向架示例,可以看到系統(tǒng)能夠自動通過紅色警示框及語音報警的形式給出“心盤螺栓已丟失”的提示,同時生成故障報表。
圖3 心盤螺栓檢測效果
例如:制動缸堵丟失
如圖4所示,本系統(tǒng)能夠自動檢測制動缸堵丟失類故障,圖中兩幅圖為不同車輛的兩個制動缸示例,可以看到系統(tǒng)能夠自動通過紅色警示框及語音報警的形式給出“制動缸堵已丟失”的提示,同時生成故障報表。
圖4 制動缸堵丟失檢測效果
綜上所述,本系統(tǒng)所解決的其它四大類危及行車安全的故障(心盤螺栓丟失、制動缸堵丟失、軸承前蓋丟失、緊固螺栓松動與丟失),也是按照333號文件“重點故障率先突破”的思想進行的研究,體現(xiàn)出本系統(tǒng)滿足TFDS自動識別技術(shù)運用要求中的“安全原則、實用原則”。
除以上五大類故障外,本系統(tǒng)還對影響動態(tài)檢測效率類故障“擋鍵丟失”和“截斷塞門手把關(guān)閉”兩類故障進行了攻關(guān),目前已經(jīng)能夠?qū)@兩大類故障進行準確的檢測,本系統(tǒng)能夠自動檢測擋鍵丟失類故障。如圖5所示,本系統(tǒng)同樣能夠檢測出截斷塞門手把關(guān)閉的問題,同時通過綠色提示框告知動態(tài)檢測員,提高其工作效率。
圖5 截斷塞門手把關(guān)閉(關(guān)門車)檢測效果
以上兩種故障,是在333號文件第3條“實現(xiàn)對影響動態(tài)檢測效率類故障的自動識別”的指導(dǎo)下進行的,一定程度上滿足TFDS自動識別技術(shù)運用要求的“效率原則”,后期我們將在這一塊進行重點突破,排專人到現(xiàn)場跟動態(tài)檢測員進行學(xué)習(xí),爭取近期實現(xiàn)“減少強制放大圖片”的思路,實現(xiàn)對一個工位的某一幅或多幅圖片所有故障進行自動識別,完善本系統(tǒng)的效率性。
解決了攔停故障中的副風(fēng)缸脫落、加速緩解風(fēng)缸脫落、降壓氣室缸體脫落三類故障,以及威脅行車安全的轉(zhuǎn)向架中心盤螺栓丟失、各風(fēng)缸(副風(fēng)缸、加速緩解風(fēng)缸、降壓氣室)排水堵丟失、軸承前蓋丟失、緊固螺栓松動與丟失的故障。以上均符合333號文件的安全性原則。
解決了各風(fēng)缸及堵丟失的檢測,可減少人工對車底兩幅圖像的檢測;解決了緩解閥拉桿丟失的檢測,可減少人工看圖過程中強制放大圖片的操作;解決了擋鍵丟失的檢測,可減少人工的選擇和提交所用時間。以上均符合333號文件的效率性原則。
單車次檢測時間<180 s/部件
異常檢測準確率>95%
圖像檢測虛檢率<25%
通過基于TFDS圖像自動識別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用,能夠結(jié)合TFDS采集各類貨車車輛的圖象特點,集成了TFDS系統(tǒng)的各種功能,實現(xiàn)了人工判圖和自動識別的高效結(jié)合,即保障貨車運行安全又提高了工作效率。