車體360°動態圖像智能檢測系統研究

鄧春林，李文寶，劉備，陳曉亮，陳元

(1.南昌軌道交通集團有限公司運營分公司，江西 南昌 330038；2.成都唐源電氣股份有限公司，四川 成都 610046）

南昌軌道交通自2009 年開工建設以來，目前已開通運營2 條地鐵線路，運營里程60.35kM，其中1 號線和延長線39 列車，2 號線和南延線34 列車，3 號線32列車，4 號線46 列車，總計151 列車。目前地鐵電客車都是在每日運營結束后入庫檢修，檢修模式為傳統的地溝人工檢修，主要的手段是通過簡單測量工具及手電等工器具按照車輛檢修規程規定的內容對列車進行檢測，此種檢修方法效率極為低下，同時檢修效果完全依靠工人的經驗，浪費了大量的人力和物力，工作效率低、勞動力耗費巨大，漏檢率高。智能化、信息化的車體360°在線智能檢測系統的運用，可將安全方面的工作提升到全新的水準。

1 系統整體架構設計

車體360°動態圖像智能檢測系統主要包括軌旁設備和DCC 設備。其中，DCC 設備包括數據服務和客戶端，數據服務用于接收軌旁設備采集、處理完畢后的檢測數據，同時寫入數據庫，并為客戶端提供Web 服務，客戶端用于接入數據服務器，完成實時數據查看、實時報警、數據查閱和缺陷管理等功能；軌旁設備主要包括車側檢測模塊、車體及車號檢測模塊、車頂檢測模塊、車底檢測模塊和軌旁控制機柜，如圖1 所示。

圖1 系統整體架構

檢測模塊設計如下。

車底檢測模塊包括線陣相機、3D 相機、面陣相機和紅外相機四種成像設備組成的車底成像模塊，如圖2 所示，其中線陣相機與3D 相機一體化封裝、面陣相機與紅外相機一體化封裝，以實現線陣相機與3D 相機共用線激光并同步觸發；面陣相機與紅外相機視野重合，同步觸發且幀率一致，使得面陣成像與熱成像對應。面陣紅外一體化封裝模塊包括面陣相機、頻閃光源、紅外相機、同步觸發電路板，如圖3 所示。

圖2 車底成像模塊

圖3 面陣紅外一體化封裝模塊

車側檢測模塊采用，為線陣相機、3D 相機和線激光一體化封裝的TY-IMG-2D3D 模塊，以實現線陣相機與3D 相機共用線激光并同步觸發，如圖4 所示。當雷達探測到列車來車，控制電路獲取來車信號，觸發TY-IMG-2D3D 開始采集數據。

圖4 TY-IMG-2D3D 組件

車體檢測模塊和車頂檢測模塊采用特殊設計的TYIMG-2D 組件，TY-IMG-2D 組件包括線陣光源一體化模塊用于接入TY--CAL-TX2 采集。

通過TY-IMG-2D 組件、TY-IMG-2D3D 組件和面陣紅外一體化模塊的一體化封裝設計，實現三者同步觸發采集列車車體動態圖像，從而自動識別列車車頂、車體、車側、車底轉向架、車鉤、輪對、閘瓦、牽引裝置、電機、基礎制動裝置、齒輪箱、風缸等關鍵部件的缺失、松動、脫落、異物、劃痕故障報警。

通過以上檢測模塊設計使得車體360°動態圖像智能檢測系統，可實現列車不停車自動檢測，覆蓋了不低于80%的人工車下無電日檢作業和95%輪對尺寸測量作業，同時可獲取大量的檢測數據，通過大數據分析和智能挖掘，對異常情況發出警報，方便及時檢修車輛。該智能系統具備可擴展性，可接入地鐵車輛中大部分的檢修設備，并建立地鐵車輛的大數據庫，深度分析各個設備，為車輛的高級修程提供數據基礎，為后續的均衡修、狀態修提供依據，同時對保障車輛安全也起著重要的作用，從而實現車輛從傳統的日檢到雙日檢、四日檢、八日檢，實現車輛檢修向檢修智能化、自動化發展，延長修程時間，降低人力物力成本。

2 軟件設計

系統軟件設計應當包括設備控制單元、現場數據采集及處理單元、狀態中心服務單元、系統維護單位及遠程數據中心。

設備控制單元主要完成對雷達、激光傳感器、相機、光源的觸發拍照。上述檢測模塊通過各自板卡將數據發送到控制服務，控制服務根據觸發模塊發送的觸發信號判斷開始檢測，并觸發光源、相機等模塊，從而實現現場數據采集。現場數據采集及處理單位，根據設備控制單元發送的指令，驅動線陣相機、3D 相機、面陣相機、紅外相機同步采集并歸檔存儲數據，調用車號識別算法，對采集和存儲的數據進行車號自動識別。通過檢測數據上傳單元將現場采集處理后的數據傳到遠程控制中心和狀態中心服務單位進行實時數據和狀態展示。

3 系統設計

3.1 來車觸發子系統

來車觸發子系統主要用于設備來車啟動功能及車離開關閉功能，主要由短波雷達、線陣成像模塊及信號處理控制模塊組成，如圖5 所示。來車啟動功能指當雷達探測到車輛到來的速度信號，由信號處理模塊發送啟動信號，啟動車輛360°檢測系統的前端相機、光源，開始采集數據；車離開關閉功能指當雷達探測到車速為零，信號處理模塊發送關閉信號，關閉車輛360°檢測系統的前端相機、光源，關閉出光口防塵罩。

圖5 來車觸發子系統

3.2 車號識別子系統

車號識別子系統采用智能圖像處理系統，在車輛不停車的情況下，識別每輛車的車號信息，并及時將車號數據，圖像，視頻信息上傳到服務器，對進出的車輛進行自動統計，并保存數據。

車號識別子系統主要由圖像采集盒、光電傳感器、車號識別主機構成，其中圖像采集盒安裝在軌邊，采集盒內安裝有高清工業相機、高亮LED 補光燈、控制主機，車號主機為一臺安裝有圖像處理、識別軟件的工控機。如圖6 所示。

圖6 圖像識別車號子系統架構

通過軌邊車號抓拍攝像機采集到的車號圖像，在圖像處理與分析主機里自動分析出車號信息，如圖7 所示。

圖7 車號識別工作流程示意圖

具體車號算法識別技術采用目標檢測網絡和圖像分類網絡設計車號識別算法模型，對線陣成像模塊采集到的車號圖像進行智能識別，實現提取車號區域、智能識別車號的功能。識別效果和準確地受圖像質量和現場環境影響較小，且識別準確度更高，解決了由于車號采集設備安裝在復雜室外環境導致的圖像識別問題；車號識別可兼容字符形態多樣，解決了列車進出站時列車變速運動造成的車號字符拉伸或壓縮的圖像識別問題；識別結果不受列車車型的影響與限制，無須訓練多個識別模型，在各種車型間可以做到兼容，解決了多車型、多字形、多車號命名規則的識別問題。如圖8 所示。

圖8 車號識別算法流程圖

4 結語

通過采用研究設計的車體360°動態圖像智能檢測系統研究，解決和改善車輛部門的檢修規程和業務模式，實現智能化、自動化的檢測手段，減少車輛日常回庫后人工巡檢的工作量，實現車輛關鍵部件狀態提前預警。實現列車不停車自動檢測，獲取大量的檢測數據，通過大數據分析和智能挖掘，對異常情況發出警報，方便及時檢修車輛，提高檢修效率。