美国研发基于机器视觉的转向架部件自动检测系统

轨道世界 RailWorld

开放｜共享｜价值

Acela转向架部件

导读 ID：RailWorld

美国研发基于机器视觉的转向架部件自动检测系统

近年来，列车转向架部件自动化检测监测技术在北美得到迅速发展，典型的监测设备包括车轮冲击负荷检测器（WILD）、转向架性能检测器（TPD）和声学轴承检测器（ABD）等。部分设备可通过摄像机利用机器视觉技术进行监测，如车轮型面检测器（WPD）和闸瓦监控系统等。机器视觉系统能够通过特征识别、与已知的良好状态对比等方法，有效识别缺陷和不合格情况，从而防止脱轨等事故的发生。

美国联邦铁路管理局（FRA）与北美铁道协会（AAR）通过战略研究计划（SRI）赞助铁路机器视觉技术的研发，并开发了轨旁转向架自动检测系统。该系统能够自动拍摄并评估轨道车辆转向架的状态，具有测量轴间距和承梁弹簧高度、检查轴承端盖螺栓和弹簧断裂及缺失等功能。

该系统主要由安装在轨道两侧的摄像头和照明设备构成，摄像头与车轴在同一高度。系统由车轮传感器触发，控制中心服务器安装在轨道附近的办公区域，可存储分析数据并向铁路公司传送信息。摄像头具有轴扫描（AS）和转向架扫描（TS）功能。AS以轴为中心，显示端盖、轴承适配器、侧架末端和车轮。TS显示转向架中心部件的图像，包括弹簧、承梁、摩擦楔块和侧架中心铸件。

为对该转向架检测系统进行评估，美国交通技术研究中心（TTCI）联合CSX运输公司等单位，开展了为期24个月的评估，得出以下结论：在运行时间的可靠性方面，该系统运行良好，正常运行时间占比高达80%；在系统故障方面，需要采用更为可靠的硬件以保证系统稳定运行，大多数的停机状况由设备间的空调故障引起；在扫描检测可靠性方面，测量数据的可靠性超过97%，除未检测到车轴端盖螺栓松动、检测算法存在一定缺陷之外，未出现误报或误检。

素材来源：世界铁路动态信息、现代城市轨道交通