列車輪對軌旁在線檢測系統(tǒng)的應(yīng)用研究

曾東亮

（成都地鐵運營有限公司，四川 成都 610000）

此前，國內(nèi)主要采用人工巡檢的方式對列車輪對進(jìn)行檢修，這樣檢修耗時長、工作量大，非常不利于軌道交通的高速發(fā)展，所以一種更高效、更快捷的檢測方式是時代的需求。輪對在線檢測系統(tǒng)可以通過安裝在軌旁的檢測設(shè)備來實現(xiàn)輪對相關(guān)參數(shù)、磨損的識別，可以精準(zhǔn)定位缺陷，檢修人員通過系統(tǒng)反饋的信息可以快速找到缺陷，進(jìn)行相應(yīng)處理，這樣不僅能夠解決檢修耗時長的問題，還能減少大量重復(fù)工作，節(jié)約檢修成本，提高列車運營的安全，讓軌道交通能夠更好更快地發(fā)展。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計方案

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

輪對在線檢測系統(tǒng)主要由軌旁檢測設(shè)備、設(shè)備間機(jī)房和DCC 控制室設(shè)備3 部分組成，軌旁檢測設(shè)備是整個系統(tǒng)核心組件，是獲取圖像樣本的關(guān)鍵；設(shè)備間機(jī)房是輪對圖像數(shù)據(jù)處理中心，是整個系統(tǒng)的中轉(zhuǎn)站；DCC 控制室設(shè)備是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)存儲的中心，是整個系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)支撐。

1.1.1 軌旁檢測設(shè)備

軌旁檢測設(shè)備是整個系統(tǒng)的核心，它主要由外測距相機(jī)和內(nèi)測距相機(jī)組成，其三維圖分別如圖1 和圖2所示。外測距相機(jī)具備2 組相機(jī)和激光發(fā)射器，相機(jī)和激光發(fā)射器通過棋盤格標(biāo)定法進(jìn)行標(biāo)定，相機(jī)會先拍攝輪對兩側(cè)的圖像，然后激光發(fā)射器會發(fā)射25 道激光，如圖3 所示。然后相機(jī)會調(diào)整參數(shù)拍攝激光線在輪對上的圖像，通過提取激光線的亞像素圖像，檢測系統(tǒng)會分析計算出輪對的直徑和踏面的磨損情況。

圖1 外測距相機(jī)三維圖

圖2 內(nèi)測距相機(jī)三維圖

圖3 相機(jī)與激光發(fā)射器布局

內(nèi)測距相機(jī)安裝在輪對內(nèi)側(cè)，配有一組相機(jī)和激光發(fā)射器，通過相同的方法獲取圖像后，系統(tǒng)可以分析出輪對的內(nèi)間距和輪緣的厚度，將系統(tǒng)得出的數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)服務(wù)器方便以后的檢修和查看。

1.1.2 設(shè)備間機(jī)房

設(shè)備間機(jī)房主要由車號識別主機(jī)、采集分析工控機(jī)、主控箱、應(yīng)用服務(wù)器、交換機(jī)、光端機(jī)等組成。其中車號識別主機(jī)負(fù)責(zé)列車車號數(shù)據(jù)，采集分析工控機(jī)負(fù)責(zé)將相機(jī)傳回的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行接收并上傳至應(yīng)用服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器對獲得的原始圖像進(jìn)行分析處理，完成實時檢測輪對缺陷并及時上傳至業(yè)務(wù)端。

1.1.3 DCC 控制室

DCC 控制室是由業(yè)務(wù)計算機(jī)、聲光報警器、交換機(jī)、光端機(jī)組成。業(yè)務(wù)計算機(jī)主要負(fù)責(zé)接收和存儲列車輪對圖像識別信息，聲光報警器在識別到輪對異常信息后會發(fā)出警報。

1.2 檢測流程

在車輪定位模塊的基礎(chǔ)上，根據(jù)業(yè)主提供的檢測需求，可以實現(xiàn)對多個激光輪廓線進(jìn)行輪緣高度、厚度、值、車輪直徑、不圓度、內(nèi)間距的計算，輪緣標(biāo)準(zhǔn)剖面圖如圖4 所示。

圖4 輪緣標(biāo)準(zhǔn)剖面（單位：mm）

根據(jù)不同激光橫切線，可以計算出多種計算結(jié)果，將這些結(jié)果進(jìn)行融合，便可獲得較為可靠的測量數(shù)據(jù)。整體邏輯流程如圖5 所示。

圖5 整體邏輯流程

2 圖像檢測功能實現(xiàn)

當(dāng)條形光源拍攝結(jié)束后觸發(fā)激光光源，切換相機(jī)曝光效果參數(shù)，拍攝激光線圖像。拍攝好的激光圖像需要進(jìn)行激光提取，通過濾波、骨骼化、blob 分析等一系列圖像手段，將圖像中的激光線提取到亞像素坐標(biāo)，再通過中心的激光錨點，確定激光線的編號，如圖6 和圖7 所示。

圖6 外側(cè)激光線原圖

圖7 外側(cè)激光線提取示意

2.1 輪緣測量

獲取激光線提取示意圖后，結(jié)合內(nèi)外側(cè)3D 模塊點云數(shù)據(jù)，計算輪緣高、輪緣厚、輪直徑和輪緣綜合值，單條線的理想測量效果如圖8 所示。

圖8 單線融合示意

不同的激光線之間，可以獲取多個輪緣結(jié)果，對多個結(jié)果進(jìn)行排序、聚類、平均，從而得到十分接近真實測量值的結(jié)果。

2.2 直徑測量

通過對不同編號的激光線定位，獲取激光線在車輪上對應(yīng)的直徑點，并通過外相機(jī)坐標(biāo)系標(biāo)定將前后相機(jī)的直徑點轉(zhuǎn)換到一個空間坐標(biāo)系，然后將這直徑點擬合到圓，并求出直徑，如圖9 所示。

圖9 圓擬合示意

獲取到車輪直徑后，可以通過對比分析出車輪的磨損情況，由檢測系統(tǒng)對磨損情況進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)的大小決定車輪是否需要更換，通過這樣的方法可以將精度控制在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，防止列車經(jīng)過長時間運營后，出現(xiàn)車輪磨損嚴(yán)重的隱患。

2.3 輪對內(nèi)間距測量

內(nèi)間距測量示意如圖10 所示。

圖10 內(nèi)間距示意

獲取激光線在車輪上所有的內(nèi)壁點，利用內(nèi)相機(jī)坐標(biāo)系標(biāo)定將左右輪中內(nèi)壁點，融合到一個坐標(biāo)系統(tǒng)下。以左輪為基準(zhǔn)，尋找左輪所有內(nèi)壁點在右輪的最近距離，利用迭代優(yōu)化，排除外線，獲取最終內(nèi)部線，并對其平均，得到內(nèi)間距離。最近鄰點對如圖11 所示。

圖11 最近鄰點對

2.4 踏面缺陷檢測

踏面檢測可以歸類為表面缺陷檢測，系統(tǒng)中采用的方法是缺陷打分，用戶可以根據(jù)檢測的嚴(yán)格程度，來設(shè)置缺陷的閾值分?jǐn)?shù)，決定是否定義為缺陷。

通過拍攝激光觸發(fā)前優(yōu)先觸發(fā)條形光源照射踏面，使2D 相機(jī)只拍攝踏面，獲得圖像后進(jìn)行中值濾波，對濾波后的圖像進(jìn)行背景分離，對去掉背景的區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，最終獲得踏面圖像，如圖12 所示。

圖12 踏面擦傷采樣效果

踏面檢測模塊的流程描述如表1 所示。

表1 部件狀態(tài)異常檢測流程描述

2.5 分析結(jié)果發(fā)布

經(jīng)過輪對圖像檢測系統(tǒng)對列車輪對圖像信息進(jìn)行處理分析，得到輪對測量數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷打分，分?jǐn)?shù)與閾值對比后輸出結(jié)果，將該列車車號和故障信息上傳至DCC 控制室的業(yè)務(wù)端，業(yè)務(wù)端會將接收的信息全部存儲以方便后續(xù)的檢查，報警器會對故障信息進(jìn)行提示。

3 結(jié)語

本文從列車輪對在線檢測的應(yīng)用出發(fā)，介紹了系統(tǒng)的總體設(shè)計方案：①檢測設(shè)備使用的激光和相機(jī)通過棋盤格標(biāo)定法進(jìn)行標(biāo)定；②提取相機(jī)拍攝的激光線圖像，對激光線進(jìn)行編號然后建立坐標(biāo)系，利用坐標(biāo)系分析計算車輪的輪緣高度、厚度、值、車輪直徑、不圓度、內(nèi)側(cè)距等；③采用提前設(shè)定閾值的方法對獲取的圖像進(jìn)行缺陷打分，超過閾值的缺陷會進(jìn)行輸出?？傮w而言，輪對在線檢測系統(tǒng)提高了輪對檢測精度，減少了人工檢修成本，提高了檢修效率，為列車的安全運營提供了保障，對軌道交通的高速發(fā)展起到了積極推進(jìn)作用。