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        基于圖像技術(shù)的無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)研制

        2022-05-10 04:32:04暴學(xué)志徐穩(wěn)柴雪松李健超王寧馬學(xué)志
        鐵道建筑 2022年4期
        關(guān)鍵詞:檢測

        暴學(xué)志 徐穩(wěn) 柴雪松 李健超 王寧 馬學(xué)志

        1.中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司鐵道建筑研究所,北京 100081;2.中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司高速鐵路軌道技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100081;3.廣西計(jì)算中心有限責(zé)任公司,南寧 530000

        隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國高速鐵路大量投入運(yùn)營,部分線路無砟道床在服役期內(nèi)出現(xiàn)軌道板裂縫、CA砂漿層離縫、混凝土缺損等傷損,影響軌道結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性及旅客舒適性,嚴(yán)重時(shí)還會(huì)對列車運(yùn)行安全造成較大隱患。對無砟道床表觀傷損檢測主要依賴人工巡檢方式[1-2]。人工巡檢不僅成本高、效率低,且檢測結(jié)果極大依賴巡檢工人的經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心。準(zhǔn)確檢測無砟道床表觀傷損,及時(shí)整修,并對劣化傷損數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,掌握軌道表觀傷損劣化演變規(guī)律,對軌道結(jié)構(gòu)科學(xué)維護(hù)具有重要意義[3-4]。目前,缺乏有效的無砟道床表觀傷損檢測手段,嚴(yán)重制約著高速鐵路軌道維修技術(shù)的發(fā)展[5]。在我國鐵路運(yùn)維智能化發(fā)展趨勢下,迫切需要采用新技術(shù)、新方法來研制面向鐵路無砟道床的新型檢測設(shè)備,提高無砟道床表觀傷損檢測的自動(dòng)化水平及智能識(shí)別與狀態(tài)評(píng)估能力,以滿足鐵路安全運(yùn)行、高效運(yùn)營和精細(xì)化養(yǎng)護(hù)的需求。

        近些年,人工智能技術(shù)不斷發(fā)展,無砟道床表觀傷損檢測在理論研究方面取得了較大進(jìn)展,但在現(xiàn)場應(yīng)用方面還無成熟產(chǎn)品?;趫D像視覺檢測技術(shù)研制無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng),與其他自動(dòng)化檢測技術(shù)相比,在安全性、準(zhǔn)確性、可視化、智能化等方面具有較大優(yōu)勢,可滿足當(dāng)前運(yùn)維部門迫切需求,具有較好的市場應(yīng)用前景。

        本文基于無砟道床表觀傷損檢測需求,利用圖像識(shí)別、機(jī)械設(shè)計(jì)等技術(shù),開展無砟道床表觀傷損檢測技術(shù)研究,研制無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng),為現(xiàn)場檢測提供智能、準(zhǔn)確、高效、便攜的檢測裝備。

        1 無砟道床結(jié)構(gòu)與典型傷損

        截至2020年底,我國高速鐵路無砟軌道營業(yè)里程已達(dá)2.3萬km,約占高速鐵路營業(yè)里程的61%。無砟道床鋪設(shè)里程及比例分布如圖1所示。

        圖1 無砟道床鋪設(shè)里程及比例分布

        對京滬、哈大、武廣、京津、盤營、滬寧、蘭新等線路表觀傷損數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并按照傷損形式將傷損分為兩類,見表1。

        表1 無砟道床表觀傷損分類

        B類傷損特征明顯,人工巡檢時(shí)容易識(shí)別并定性判斷,可結(jié)合巡檢車等方式檢測。A類傷損細(xì)微,形式多樣、不規(guī)則,離縫傷損分布在軌道板側(cè)面,巡檢車檢測精度無法滿足該類傷損檢測要求,人工巡檢定量檢測難度大、效率低,檢測結(jié)果易受人員因素影響,缺乏有效手段進(jìn)行檢測。因此,結(jié)合運(yùn)維管理部門需求,無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)以檢測A類傷損為目標(biāo)。

        2 系統(tǒng)方案

        基于圖像技術(shù)的無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)技術(shù)方案主要由圖像采集、傷損智能識(shí)別、評(píng)估分析三部分構(gòu)成。

        2.1 圖像采集

        無砟軌道結(jié)構(gòu)主要由鋼軌、扣件、軌道板、砂漿填充層、底座板、限位結(jié)構(gòu)等部分組成,其中扣件以下至底座板之間的混凝土結(jié)構(gòu)是無砟道床的主要部分。通過安裝可在無砟軌道上連續(xù)移動(dòng)的圖像采集裝置實(shí)現(xiàn)無砟道床表觀圖像采集(圖2)。檢測時(shí)人工推行軌道小車連續(xù)運(yùn)行,安裝在走行輪軸頭的觸發(fā)編碼器為采集相機(jī)提供觸發(fā)信號(hào),采集相機(jī)連續(xù)采集無砟道床表觀高清圖像,處理單元對采集到的圖像進(jìn)行信息處理、分析及存儲(chǔ),得到無砟道床表觀圖像數(shù)據(jù)。

        圖2 圖像采集裝置

        2.2 傷損智能識(shí)別

        基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)無砟道床表觀傷損智能識(shí)別。首先對傷損樣本圖像預(yù)處理,顯化傷損特征,實(shí)現(xiàn)傷損區(qū)域圖像增強(qiáng),使用標(biāo)注工具對每張圖像進(jìn)行像素級(jí)語義分割標(biāo)注,建立傷損特征分布均衡且滿足一定規(guī)模的病害樣本數(shù)據(jù)集,將數(shù)據(jù)集按一定比例分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集[6]。然后構(gòu)建基于編碼-解碼架構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病害分割模型,將訓(xùn)練集的圖片輸入到分割模型的編碼網(wǎng)絡(luò)提取特征,再輸入到解碼網(wǎng)絡(luò)中將提取的特征生成對象分割結(jié)果,持續(xù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。通過驗(yàn)證集對模型識(shí)別能力進(jìn)行評(píng)估,找到最優(yōu)的模型參數(shù)。最后采用訓(xùn)練后的模型對無砟道床表觀采集圖像快速檢測,識(shí)別裂縫、離縫、缺損等像素級(jí)類別和位置,依據(jù)圖像尺度提取傷損幾何尺寸信息,實(shí)現(xiàn)無砟道床表觀傷損的快速自動(dòng)化檢測。隨著檢測數(shù)據(jù)的增多,樣本庫數(shù)據(jù)不斷豐富,深度神經(jīng)模型不斷訓(xùn)練、學(xué)習(xí),可大大提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

        2.3 評(píng)估分析

        根據(jù)Q/CR 803—2020《高速鐵路無砟道床傷損評(píng)定》[7]規(guī)定建立評(píng)估模型。首先確定無砟道床類型及傷損部位,然后判定傷損類型及其幾何特征,最終根據(jù)幾何特征評(píng)定傷損等級(jí)。評(píng)估流程如圖3所示。

        圖3 評(píng)估流程

        開發(fā)評(píng)估軟件對識(shí)別后的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估分析,將里程、傷損等級(jí)、傷損圖例、傷損數(shù)量等信息智能化展示,便于歷史數(shù)據(jù)查詢、傷損劣化規(guī)律分析及存儲(chǔ)管理,檢測結(jié)果格式見圖4。

        圖4 檢測結(jié)果格式

        3 系統(tǒng)研制

        無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)主要由軌道小車、多通道圖像采集模塊、同步觸發(fā)模塊、采集計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)處理中心等部分構(gòu)成。

        3.1 軌道小車

        軌道小車是檢測系統(tǒng)的移動(dòng)檢測平臺(tái),采用模塊化設(shè)計(jì)以滿足拆裝便攜的要求。軌道小車車架設(shè)計(jì)為工字形,材料選擇鋁合金,具有質(zhì)量小、剛度大、穩(wěn)定性高的優(yōu)點(diǎn)。小車共設(shè)4個(gè)走行輪,走行輪采用增韌尼龍或陶瓷等絕緣材質(zhì)制作而成。在走行輪與車架之間設(shè)置二次絕緣機(jī)構(gòu),確保軌道小車運(yùn)行過程中不會(huì)導(dǎo)通兩側(cè)鋼軌電阻而影響軌道信號(hào)。在其中一個(gè)走行輪上安裝觸發(fā)編碼器,并設(shè)置由限位軸、緩沖彈簧等構(gòu)成的防空轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)(圖5),以避免走行過程中該輪發(fā)生空轉(zhuǎn)或打滑,導(dǎo)致觸發(fā)中斷、圖像缺失。緩沖彈簧在車體重力作用下始終對觸發(fā)走行輪施加壓力,保證運(yùn)行過程中觸發(fā)走行輪與鋼軌的密貼接觸。

        圖5 防空轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)

        3.2 圖像采集模塊

        圖像采集模塊由多通道線陣掃描相機(jī)及激光照明單元一體化組成。線陣相機(jī)由單列感光元素構(gòu)成,可進(jìn)行高頻率、高精度的連續(xù)成像,與面陣相機(jī)相比具有分辨率更高,抗干擾性、穩(wěn)定性更好,視覺范圍更大的優(yōu)點(diǎn)[8]。采用線陣相機(jī)對無砟道床表觀圖像采集時(shí)無砟道床固定不變,將線陣相機(jī)固定于移動(dòng)軌道小車上,線陣相機(jī)相對無砟道床快速移動(dòng),線陣采集相機(jī)每收到一個(gè)觸發(fā)信號(hào)拍攝一張單像素圖像,最終將這些單像素圖片重構(gòu)拼接成大圖,可獲得較好的成像效果。

        3.3 同步觸發(fā)模塊

        為了避免檢測速度變化對采集圖像亮度及分辨率的影響,實(shí)現(xiàn)沿線路方向等間距固定分辨率成像,采用按距離采樣的模式觸發(fā)相機(jī)工作。將A-CHA光柵編碼器安裝在檢測輪軸上提供觸發(fā)信號(hào),觸發(fā)信號(hào)經(jīng)分頻及同步裝置處理,可同時(shí)觸發(fā)多路信號(hào)。同步模塊工作原理如圖6所示。

        圖6 同步模塊工作原理

        3.4 采集計(jì)算機(jī)

        在采集計(jì)算機(jī)中安裝多通道相機(jī)采集程序、激光控制程序及里程同步程序,將其固定于軌道小車上實(shí)現(xiàn)相機(jī)、激光自動(dòng)控制,無砟道床表觀高清圖像及里程數(shù)據(jù)快速采集、傳輸、存儲(chǔ),圖像數(shù)據(jù)定位和校正。

        3.5 數(shù)據(jù)處理中心

        數(shù)據(jù)處理中心包括GPU服務(wù)器、圖形工作站、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)陣列等。GPU服務(wù)器部署傷損智能識(shí)別算法,完成傷損的快速定位和特征提??;圖形工作站負(fù)責(zé)所有人機(jī)交互動(dòng)作,完成傷損智能識(shí)別、傷損狀態(tài)評(píng)估功能;數(shù)據(jù)存儲(chǔ)陣列保存所有數(shù)據(jù)實(shí)體,便于實(shí)現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)規(guī)則化存儲(chǔ)、歷史數(shù)據(jù)對比分析、傷損發(fā)展趨勢判斷等功能。

        4 試驗(yàn)驗(yàn)證

        無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)工作流程見圖7。對我國一條運(yùn)營的高速鐵路開展了現(xiàn)場試驗(yàn),試驗(yàn)區(qū)段3 km,上下行合計(jì)6 km。對無砟道床表觀圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、計(jì)算,以驗(yàn)證檢測系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率、檢測精度及檢測效率。

        圖7 檢測系統(tǒng)工作流程

        4.1 識(shí)別準(zhǔn)確率

        在現(xiàn)場采集的圖像樣本中,隨機(jī)選取含裂縫、離縫及缺損的正樣本50張和不含傷損的負(fù)樣本50張。將100張測試樣本放入識(shí)別模型自動(dòng)識(shí)別,識(shí)別正確則為真,識(shí)別錯(cuò)誤則為假。準(zhǔn)確率測試結(jié)果見表2??芍袛酁檎娴恼龢颖竞拓?fù)樣本總數(shù)為91張,其余9張判斷為假,因此計(jì)算識(shí)別準(zhǔn)確率為91%。

        表2 準(zhǔn)確率測試結(jié)果

        4.2 檢測精度

        無砟道床表觀裂縫、離縫、缺損等傷損檢測精度由相機(jī)分辨率、相機(jī)空間布置、圖像識(shí)別算法等多個(gè)因素綜合決定。研制的無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)相機(jī)分辨率為4 096×1,最大行頻26 kHz,結(jié)合相機(jī)空間布置計(jì)算得到檢測像素分辨率為0.1 mm,利用識(shí)別軟件識(shí)別結(jié)果檢測精度優(yōu)于0.1 mm?,F(xiàn)場試驗(yàn)選取標(biāo)記裂縫進(jìn)行人工測量,測量寬度為0.15 mm,利用檢測系統(tǒng)能準(zhǔn)確檢測出該處標(biāo)記裂縫(圖8),檢測結(jié)果顯示該裂縫寬度為0.2 mm,檢測誤差為0.05 mm。

        圖8 現(xiàn)場標(biāo)記裂縫及識(shí)別結(jié)果

        4.3 檢測效率

        4名檢測人員利用無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)對無砟道床表觀檢測,天窗點(diǎn)內(nèi)完成上下行6 km無砟道床表觀圖像采集共用時(shí)2 h,依此推算,一個(gè)天窗點(diǎn)按4 h計(jì)算,利用檢測系統(tǒng)可完成12 km無砟道床表觀圖像采集。線下數(shù)據(jù)處理中心對采集圖像進(jìn)行傷損智能識(shí)別,每日可完成12 km表觀圖像識(shí)別及檢測數(shù)據(jù)分析、整理,并出具檢測報(bào)告。另有4名檢測人員利用鋼板尺、測寬儀、塞尺等工具對無砟道床表觀傷損檢測并記錄,4 h共檢測約400 m,依此推算,如果完成12 km無砟道床表觀檢測,需要申請約30個(gè)天窗。由此可見,采用研制的無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)對無砟道床表觀傷損進(jìn)行檢測,檢測效率可顯著提升約15倍。

        5 結(jié)論

        無砟道床表觀傷損檢測系統(tǒng)研制成功,為無砟道床表觀傷損檢測提供了新的手段,檢測系統(tǒng)可有效檢測裂縫、離縫、破損等傷損;識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)91%,檢測精度優(yōu)于0.1 mm;檢測效率相比較人工巡檢可提升約15倍。通過查詢、對比歷史數(shù)據(jù),該系統(tǒng)可分析無砟道床表觀傷損發(fā)展趨勢,指導(dǎo)科學(xué)養(yǎng)護(hù)維修。

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