陳志杰

摘 要 早起的貨車故障診斷主要依靠列檢人員的眼看、耳聽、手摸、敲打等方式，該方法不僅勞動強度大、檢測效率低，且易受氣候、職工疲勞程度與素質等因素影響，已不能滿足當前鐵路交通高速發(fā)展的需要。基于此種情況產(chǎn)生了貨車運行故障動態(tài)圖像檢測系統(tǒng)（英文全稱Trouble of moving Freight car Detection System，簡稱TFDS），該系統(tǒng)采用軌邊高速攝像技術，拍攝經(jīng)過列車的制動梁梁體、固定杠桿、移動杠桿、交叉桿、制動梁支柱、中拉桿等關鍵部位的圖像，然后將拍攝圖像傳輸?shù)搅袡z所，由計算機圖像自動識別方法進行貨車關鍵部位是否有故障的檢測，同時將結果傳遞給室外檢測員，以此保障列車的運輸安全。本文就列車制動梁中梁體夾扣螺栓丟失故障診斷的方法進行研究。

【關鍵詞】貨車制動梁梁體夾 螺栓故障 檢測

對貨車制動梁梁體夾扣螺栓丟失的檢測主要包含三個步驟，首先進行制動梁梁體的提取，其次對梁體夾扣以及夾扣螺栓進行定位，最后進行夾扣螺栓故障進行檢測。

1 制動梁梁體提取算法

CCD相機一組6張的圖片分別拍攝貨車兩邊底部圖像，由于所拍攝的是列車底部固定位置的圖片，故所拍攝圖片中的列車底部部件位置變化不大。分析待檢測圖片可以發(fā)現(xiàn)制動梁梁體大致在圖片中間位置，由于梁體邊緣的直線特征明顯，據(jù)此從圖片的上端向下端依據(jù)經(jīng)驗值依次提取出一塊小的矩形區(qū)域并對該矩形區(qū)域進行Canny邊緣檢測，根據(jù)檢測到的邊緣進行Hough變換提取直線，則得到梁體的左右邊緣，如圖1所示。圖1（a）標識列車底部的原始圖像，圖像中間橫軸即為制動梁，包括制動梁頂端、普通制動梁梁體和帶夾扣的制動梁梁體，圖1（b）是提取邊緣的制動梁邊緣。

2 夾扣螺栓故障描述

制動梁夾扣螺栓如圖2所示，其中黑色矩形所示為貨車兩側制動梁夾扣所在區(qū)域，螺栓則在制動梁夾扣上，起固定夾扣和梁體作用，圖2（c）為制動梁夾扣螺栓丟失故障示意圖，觀察圖片可知螺栓形態(tài)呈現(xiàn)為非常明顯的圓形，而分析丟失故障圖片可知當螺栓丟失時螺栓位置與背景灰度之間有著非常明顯的反差，這是判斷螺栓丟失故障的一項重要依據(jù)

3 梁體夾扣螺栓丟失故障檢測算法

3.1 制動梁夾扣定位

由前提出的制動梁梁體提取算法可得制動梁梁體完整邊緣圖像，根據(jù)圖片特征可得制動梁夾扣大致會出現(xiàn)在梁體中間位置，且夾扣位置對制動梁梁體的相對位置固定，故依據(jù)經(jīng)驗值，從制動梁梁體右邊緣向左截取一個小矩形區(qū)域，使矩形區(qū)域能夠完整包含制動梁夾扣，使用標準夾扣模板在矩形區(qū)域內(nèi)匹配，若匹配成功即可定位出夾扣位置，算法結束，若匹配失敗則繼續(xù)向下截取矩形區(qū)域并匹配，若最終仍沒有沒有匹配成功，則可判別為制動梁夾扣丟失。

3.2 夾扣螺栓定位及故障檢測

通過所獲得的列車制動梁梁體夾扣圖像，將該圖像進行灰度轉換和Canny邊緣檢測得到邊緣圖像，使用Hough變換提取圓形輪廓，可得螺栓具體位置，如圖3（a）所示為正常的夾扣螺栓經(jīng)過Hough變換所提取的螺栓區(qū)域結果圖，圖3（b）所示為螺栓丟失圖片提取的螺栓區(qū)域結果圖。

圖4為螺栓定位算法流程圖。

根據(jù)螺栓丟失圖像與正常圖像對比可知，螺栓丟失圖像其螺栓位置存在明顯的類似圓形黑洞區(qū)域，前景圖像的像素與黑洞像素直接有很大差別，故由此特征可得若對待檢測圖像黑洞區(qū)域進行區(qū)域描述，根據(jù)黑洞面積大小與經(jīng)驗閾值比較結果作為螺栓丟失故障的一項檢測依據(jù)。提取出螺栓圖像后對圖像進行濾波操作，由于濾波過程會導致邊緣會一定程度平滑，故采用中值濾波以盡可能減少邊緣平滑對螺栓邊緣造成的細節(jié)丟失。圖片可能因為拍攝光源問題而偏暗和對比度較低，故需使用直方圖均衡化對待測圖片進行圖像增強，以減少后續(xù)匹配操作的困難度。制動梁夾扣螺栓丟失之后該區(qū)域為黑色區(qū)域，而正常未丟失螺栓的圖片該區(qū)域不是黑色區(qū)域，像素為中高亮度，據(jù)此可統(tǒng)計待檢測區(qū)域中的黑色區(qū)域面積，根據(jù)統(tǒng)計的黑色區(qū)域面積與經(jīng)驗閾值比較來判定是否發(fā)生螺栓丟失故障。

綜合以上兩個判斷依據(jù)可得：

（1）當黑色區(qū)域面積小于經(jīng)驗閾值且模板匹配結果為螺栓丟失時，檢測結果為螺栓丟失；

（2）當黑色區(qū)域面積小于經(jīng)驗閾值而模板匹配結果為正常時，檢測結果為疑似螺栓丟失；

（3）當黑色區(qū)域面積大于經(jīng)驗閾值而模板匹配結果為螺栓丟失時，檢測結果為疑似螺栓丟失；

（4）當黑色區(qū)域面積大于經(jīng)驗閾值且模板匹配結果為正常時，檢測結果為螺栓正常。

本文在TFDS上提出了貨車制動梁梁體夾扣螺栓故障診斷方法，通過實驗比較以及實際應用，達到了86.2%的檢測效果，能夠為列車檢修提供一定的依據(jù)，減少列車運行故障。

參考文獻

[1]曹志鵬，魏振忠，張廣軍等.貨車故障軌邊圖像檢測系統(tǒng)（TFDS）圖像質量自動化評價方法研究[J].鐵道車輛，2011，49（11）：12-15.

[2]孫國棟，徐威，梁永強等.基于形狀上下文的列車擋鍵丟失圖像識別算法[J].鐵道科學與工程學報，2014，11（06）.

作者單位

通號通信信息集團有限公司 北京市 100070endprint