[发明专利]一种基于点光源阵列线阵成像的铁轨扣件异常检测系统在审

专利信息
申请号: 201710949493.7 申请日: 2017-10-13
公开(公告)号: CN107505334A 公开(公告)日: 2017-12-22
发明(设计)人: 不公告发明人 申请(专利权)人: 成都精工华耀机械制造有限公司
主分类号: G01N21/95 分类号: G01N21/95;B61K9/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610021 四川省成都市龙泉驿经*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 光源 阵列 成像 铁轨 扣件 异常 检测 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种铁轨扣件异常检测设备,具体指一种基于点光源阵列线阵成像的铁轨扣件异常检测系统。

背景技术

扣件是连接钢轨和轨枕使之形成轨排的部件,在保证轨道稳定性、可靠性方面起着重要作用。在铁路基础设施检测上,我国长期以人工和静态检测为主,养护费用高,强度高,安全性差,近年我国高速铁路迅猛发展,对铁路检测的自动化、实时性提出了更高的要求。国内外已有的扣件检测技术为:基于线阵激光的连续扫描装置,如德国Sick公司;基于面阵图像传感器的计算机视觉检测装置,如美国ENSCO公司的VIS系统、德国Atlas Electronic公司开发的光电式轨道检测系统以及北京福斯达公司高速车载式轨道图像识别系统等。但两者的缺点在于检测速度较低,通用性不高,有时需要过多人工干预,而且不能在扣件丢失之前自动判断扣件是否产生异常并进行预警。

经检索,专利2011100073637.X、201410667430.9分别介绍了一种基于结构光的扣件缺失检测装置:利用多条线结构光照射扣件区域、采用面阵摄像机成像,对线结构光图像进行处理。这类方法的缺点是:1)采用面阵摄像机对扣件区域进行拍摄时,为保证铁轨扣件在面阵摄像机拍摄图像中不遗漏,摄像机成像频率应该是列车行驶过程中扣件出现频率的2~4倍,当列车高速行驶时,比如速度为300km/h时,以扣件间距为0.5m为例,扣件出现频率为166Hz,则摄像机成像帧率为332~664fps,这给成像系统图像传输、存储、处理构成极大挑战,并且高速成像设备价格昂贵;2)因面阵摄像机存在透射变形,为保证拍摄扣件具有相同的图像尺寸,需要精准的成像触发系统,以保证拍摄图像位于扣件的正上方,这在列车高速行驶时,难以实现;3)所提出的图像处理算法,仅对W型弹条(图1(a))扣件有效,对其他类型扣件无效,比如:对于DZⅢ型扣件(图1(b)),两项专利的算法,都不能处理DZⅢ型扣件的缺失(图2(a))、半松动(图2(b))和垫片遗失(图2(c))问题,因此专利2011100073637.X、201410667430.9的图像处理算法,不具有普适性。

发明内容

为了解决现有扣件松动检测系统所存在的上述问题,本发明提供一种基于点光源阵列线阵成像的铁轨扣件异常检测系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:一种基于点光源阵列线阵成像的铁轨扣件异常检测系统,其特征在于:由点光源阵列、线阵摄像机、车轮编码器、RFID探测器和工控机组成;所述点光源阵列和线阵摄像机均置于列车底部;所述点光源阵列位于扣件正上方,点光源阵列可产生n个相同投射方向、光轴平行且共面的圆形光束,n个圆形光束呈一字形排列且n个圆形光束构成的平面与铁轨垂直,n的取值范围为1~100,n个圆形光束投射到扣件区域产生n个光斑,光斑直径为d毫米,d的取值范围为0.1~5;所述线阵摄像机位于扣件正上方,线阵摄像机成像切片与点光源阵列投射的一字形光斑平面共面,以线阵摄像机成像区域穿过点光源照射区域,线阵摄像机光轴与点光源阵列投射方向成30~65度夹角;所述车轮编码器固定于一侧车轮转轴上,与线阵摄像机和工控机连接,车轮编码器在列车运行时,对车轮转动角度编码用于列车行驶里程计数,并产生脉冲触发信号控制线阵摄像机对扣件区域扫描成像;所述RFID探测器固定于车体下方,与工控机连接,通过探测铁轨上的RFID标签,用于里程计数和里程修正;所述工控机位于车厢内,同时与线阵摄像机、车轮编码器、RFID探测器连接,用于里程计数、里程修正,采集、存储和处理线阵摄像机图像,并且采用深度学习分类方法用于铁轨扣件异常检测。

所述点光源阵列投射光斑到扣件,可对扣件不同位置处的高度信息进行调制,线阵摄像机成像区域穿过点光源照射区域,在线阵摄像机成像区域内、不同高度的扣件部段在线阵成像中位置不同,以此实现采用线阵摄像获取扣件形状信息。

优选地,在点光源阵列的每一个圆形光束前放置一个圆柱镜,圆柱镜的轴线与光轴垂直,将圆形光束调制为椭圆形光条;使n个圆形光束前圆柱镜的轴线共线、且与铁轨垂直,以产生n条长轴平行的椭圆形光条,增大点光源阵列在扣件上照射宽度,椭圆形光条在扣件基座处的长度为5~10毫米。

优选地,点光源阵列采用波长范围为800~1000纳米的窄带近红外光源,并且在线阵摄像机前端设置与点光源阵列相同波长的窄带滤光片。

所述基于深度学习分类的方法检测扣件是否异常的具体流程是:

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