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Labview数字化钢轨精细打磨装备钢轨轮廓检测技术研究(2)
1.2.1 钢轨轮廓检测技术的
国内外
发展状况钢轨磨耗检测分为接触式和非接触式两种。接触式检测时测量头与钢轨直接接触,通常是在测量头和钢轨处于相对静止的情况下进行检测的。 接触式检测分为车载式和便携式两种,成本低、制造简单,但其有工作效率低、精度易受外界因素影响等缺点。非接触式主要是基于机器视觉检测原理,一般是将测量装置安装在轨检车或运行的列车上,随着车体的行驶,自动检测钢轨轮廓,得到钢轨轮廓的相关数据。非接触式测量可以实现快速的自动化检测,精度高,近几年来越来越受到各国重视[1]。
是美国ENSCO 公司开发的轨道几何参数和钢轨轮廓测量装置。 该系统采用双摄像机系统,能以五英尺或十英尺的采样间距对钢轨进行采样,能提供轨底坡、垂直磨耗、侧面磨耗的参数和轨头缺失等信息,测量结果准确,而且具有抗光干扰的能力,并且检测速度能与轨检车很好的匹配[2],但是相应的其体积较大,而且价格较为昂贵。
ENSCO 钢轨轮廓测量装置澳大利亚SY00970 轨道扫描试验车,能够实现自动检测轨距、磨耗、钢轨变形等数据,同时由里程同步计数器确定病害点的位置,还通过软件来处理扫描箱发送来的轨道参数。检测精度 0.5mm,检测速度可达 160km/h[3]。意大利 MERMEC Group 公司开发的 Rail Profile System(RPS)是利用激光和摄像机,采集钢轨轨头和两侧轨腰的轮廓图像,如图 1.2.2所示。图 1.2.2 意大利 RPS 系统该系统有车载式和便携式两种,能够对数据进行实时在线处理,也可以采集完毕后离线处理。 能够测量钢轨的垂直磨耗、 侧面磨耗和波浪磨耗。 系统最大检测速度能达到 350km/h[4]。我国在钢轨轮廓检测方面的研究相对较晚,目前还没有全面推广的自主研发产品。但我国市场发展前景好,需求大,铁路运行线路长,为此国内一些科研院所也做了大量相关工作。如 1993 年,西南交通大学研制了钢轨磨耗自动测量系统(TWANMS),但它不是实时输出检测结果,而是存储到硬盘中,用于进一步处理[5]。2002年河北大学尤扬等人全面阐述了光取断面法检测钢轨磨耗的工作原理,并提出了解决方案,还重点对图像处理算法进行了研究[6,7,8],但也没有形成具体的产品。2004年,烟台大学蒋本和等人基于三圆柱原理设计了激光性光源,并选择钢轨轮廓表面上的一点作为标准点和实测轮廓的定位起始点 。2009年,北京交通大学余祖俊等人利用 FPGA芯片上可编程系统 SOPC对钢轨断面图像进行处理,并进行了实验验证[12,13]。除此之外许多的国内相关科研单位也开展了研究,并取得了一定成果,但大多仍处于试验阶段,离实际运用和广泛生产还有一定的距离[14,15]。
1.2.2 机器视觉概述1998年,英国人 Clemens Mair 总结了视觉检测技术在铁路状况检测方面的应用情况,指出了该项检测技术的特点和难点,并展望了其将来的发展方向[16]。机器视觉涉及到多个工程领域,包括
机械
工程、
电子
工程、光学工程及软件工程。机器视觉检测系统一般由三个部分组成,包括图像采集系统、图像处理系统和显示系统。所以本系统包括了 CCD 摄像机、光源、串口、图像处理软件模块、输入输出等部件,如图1.2.3 所示。机器视觉的工作原理为:在光源的照射下,利用图像传感器拍摄待测物体,通过图像采集卡或串口将模拟信号转换为数字信号,并将该数字信号传输和存储到计算机中。计算机系统通过辅助的软件平台将传输的数字信号进行处理和分析,最后显示在界面或输出数据等。机器视觉应用系统组成机器视觉系统可以快速地获取大量信息,扩展了人眼的视觉范围,便于自动处理和集成信息,是计算机检测技术的基础技术[17]。1.2.3 所研究课题相关技术的发展趋势钢轨轮廓检测环节作为钢轨打磨装备打磨控制方案确定的依据提供者,其技术发展方向必然应与打磨装备的自动化、智能化的发展趋势相适应。因此,其技术发展趋势是:一是安装在打磨车或轨检车上,进行动态实时检测方式;二是非接触式检测,轻便的方式。形成钢轨轮廓坐标数据和定位数据动态实时获取并传输至打磨控制单元。继而实现打磨车或轨检车在行驶过程中完成从轮廓检测到生成打磨方案再到执行打磨的全自动化的流程。
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