检索结果-内蒙古大学图书馆

表面技术 2021年第6期50卷 243-249页

作者：曾志平徐榕阮莹李平胡籍中南大学土木工程学院长沙410075 重载铁路工程结构教育部重点实验室(中南大学) 长沙410075 广州地铁设计研究院股份有限公司广州510010

目的通过分析不同坡度条件下道岔钢轨在列车下坡制动作用时的力学行为,探讨了坡度对钢轨表面接触应力指标的影响情况,为铁路线路设计人员对线路坡度进行决策时提供参考。方法针对地铁单开道岔尖轨跟端60AT轨,运用有限元方法对其进行数... 详细信息

目的通过分析不同坡度条件下道岔钢轨在列车下坡制动作用时的力学行为,探讨了坡度对钢轨表面接触应力指标的影响情况,为铁路线路设计人员对线路坡度进行决策时提供参考。方法针对地铁单开道岔尖轨跟端60AT轨,运用有限元方法对其进行数值模拟,建立地铁车轴与60AT轨的精细化模型,分析了制动力作用下不同坡度时钢轨表面各项应力指标,并进行了对比。结果坡度从0%变化至3.0%时,钢轨大部分应力指标变化不大,变化幅度较大的钢轨表面纵向切应力与钢轨表面摩擦力,其变化量分别为8.40%和3.18%,均不超过10%。结论从钢轨受力分析的层面上讲,坡度并不是控制钢轨伤损的决定性因素,为防止列车制动时钢轨表面局部应力过大,建议对该区段钢轨表面进行全长淬火处理,以提高钢轨的屈服强度。

关键词：地铁大坡度道岔列车制动力钢轨表面接触应力轮轨作用

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基于改进YOLOv7的钢轨表面缺陷检测

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铁道工程学报 2024年第7期41卷 18-24页

作者：陈仁祥潘升杨黎霞高晓鹏王建西重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室重庆400074 重庆科技学院重庆401331 重庆市轨道交通(集团)有限公司重庆401120 石家庄铁道大学道路与铁道工程安全保障教育部重点实验室石家庄050043

研究目的:钢轨表面缺陷是铁路交通安全运行的重要隐患,对其进行准确检测十分重要。钢轨服役的复杂环境使其可能沾染污渍,同时钢轨缺陷形状往往不一致,为解决钢轨附着污渍导致误识别以及缺陷形状不一致导致难以准确检测的问题,提出基于改... 详细信息

研究目的:钢轨表面缺陷是铁路交通安全运行的重要隐患,对其进行准确检测十分重要。钢轨服役的复杂环境使其可能沾染污渍,同时钢轨缺陷形状往往不一致,为解决钢轨附着污渍导致误识别以及缺陷形状不一致导致难以准确检测的问题,提出基于改进YOLOv7的钢轨表面缺陷检测方法。研究结论:(1)通过构建数据集时以包含污渍的钢轨图像作为负样本的方法,利用标签差异使网络学习区分缺陷和污渍的特征,克服了对污渍误检测问题;(2)通过可变形卷积与嵌入通道注意力机制对YOLOv7完成改进,即通过对卷积采样点添加偏置的方式实现可变形卷积替换固定卷积,实现网络对缺陷几何形变适应能力的增强,同时将通道注意力机制嵌入网络中,利用其为不同通道特征加权的特点使网络关注缺陷特征,从而增强了缺陷特征提取能力;(3)通过将钢轨表面缺陷数据集加载于构建的改进YOLOv7网络实现端到端的钢轨表面缺陷检测,证明了所提方法的有效性和可行性;(4)本研究成果可为钢轨表面缺陷智能化检测提供新方法。

关键词：钢轨表面缺陷检测注意力机制可变形卷积

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基于双模态深度学习的钢轨表面缺陷检测方法

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计算机工程与应用 2023年第7期59卷 285-293页

作者：赵宏伟郑嘉俊赵鑫欣王胜春李浥东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺... 详细信息

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺陷。提出的深度网络分别融合了双模态图像的多尺度特征,并进行多尺度钢轨顶面擦伤检测。实验结果表明,该方法在显著降低检测误报的同时能够保持较高的检出率。与当前缺陷检测中常见的深度学习检测模型对比,平均精度均值(mAP)有大幅提升,性能优于以往的检测算法,在钢轨顶面擦伤检测任务中的应用前景良好。

关键词：词缺陷检测多模态深度学习钢轨表面

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钢轨表面缺陷检测与数据传输技术研究

钢轨表面缺陷检测与数据传输技术研究

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作者：高晓婷石家庄铁道大学

学位级别：硕士

钢轨作为轮轨接触的主要部件,承受着车辆载重与车体自重的全部压力。在列车车辆运行过程中,钢轨磨耗与非正常伤损发生率较高,车辆运行状态易受影响,因而加强对钢轨表面缺陷检测非常重要。本文通过对近年钢轨表面缺陷检测与数据传输技术... 详细信息

钢轨作为轮轨接触的主要部件,承受着车辆载重与车体自重的全部压力。在列车车辆运行过程中,钢轨磨耗与非正常伤损发生率较高,车辆运行状态易受影响,因而加强对钢轨表面缺陷检测非常重要。本文通过对近年钢轨表面缺陷检测与数据传输技术研究,发现国内外学者虽然基于多种模态检测技术开发了一系列检测设备,但大多数仍停留在实验室研究阶段未投入现场应用。究其原因,主要由于这些检测技术对于检测设备硬件与搭载车辆要求较高。针对此问题本文面向应用设计了一种基于GPRS无线传输和图像处理技术的钢轨表面缺陷检测软、硬件系统。本文设计的钢轨表面缺陷检测系统包含图像采集、传输、处理硬件系统和图像处理与分析软件系统两部分。由对比选定的STM32单片机、相机模块、GPRS无线传输模块、工作站等硬件设备完成硬件系统的搭建,然后应用其完成对不同场景下钢轨表面图像数据的采集、传输和存储。在Windows系统下基于matlab GUI平台完成包含采集图像预处理、特征区域提取、缺陷检测与评价、参数分析存储等功能模块的钢轨表面缺陷检测软件系统设计。为了验证本文设计的钢轨表面缺陷检测系统的精确性和稳定性,本文通过对铁道工程训练中心实训场无砟轨道与北京铁路局石家庄车辆段段管线内有砟轨道进行大量图像数据采集,并结合对应钢轨位置人工检测结果对比分析,验证了本文的检测方法原理可行,检测精度和检测稳定性较好,且具有简易便捷易于搭载的特点,具有一定应用价值。

关键词：钢轨表面缺陷检测 GPRS无线传输图像处理

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钢轨表面传热相似规律的实验研究

钢轨表面传热相似规律的实验研究

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作者：高政霞兰州交通大学

学位级别：硕士

列车在钢轨上的高速运行,会引起轮轨接触区域温度的快速变化,使得钢轨强度降低、组织结构性能发生变化,加重了钢轨表面的磨损、裂纹的形成等破坏现象,继而威胁到列车的行车安全。而钢轨表面的温度与其对流换热系数紧密相连,因此,本文对... 详细信息

列车在钢轨上的高速运行,会引起轮轨接触区域温度的快速变化,使得钢轨强度降低、组织结构性能发生变化,加重了钢轨表面的磨损、裂纹的形成等破坏现象,继而威胁到列车的行车安全。而钢轨表面的温度与其对流换热系数紧密相连,因此,本文对列车通过时钢轨表面传热特性进行了实验研究。通过对钢轨表面传热模型的分析,设计了模拟列车通过时钢轨表面传热特性的实验方法,搭建与实验原理相符的实验台。对四种不同直径的模拟轮周期性通过模拟轨道表面进行实验,获得了不同模拟轮以不同速度滚过模拟轨道时轨道表面传热特性。为了实现模拟轮通过模拟轨道所得实验规律向列车运行实际条件的转换,提出了进行数据处理的关键参数—特征长度。以此为基础,整理实验数据为实验关联式,依据实验关联式获得列车通过钢轨时的对流传热特性。研究结果表明:①当不同直径的模拟轮周期性滚过模拟轨道时,其表面平均对流换热系数随模拟轮中心速度的变化呈先增后减的抛物线趋势;线速度相同时,模拟轮的直径越大,轨道表面平均对流换热系数越小;②轨道表面对流换热系数不但与模拟轮中心速度有关,还与模拟轮通过的频率及轮转动频率有关;③找到了决定钢轨表面传热特性的特征尺寸,得到了实验无量纲关联式,获得了列车通过时钢轨表面传热特性。

关键词：对流传热钢轨表面实验

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基于改进距离正则化水平集的钢轨表面缺陷提取方法

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交通信息与安全 2019年第5期37卷 78-83,93页

作者：曹义亲谢舒慧华东交通大学软件学院

针对现有钢轨表面缺陷检测方法复杂度过高且精确率较低,提出基于Sigmoid对比度拉伸的距离正则化水平集算法。通过对数变换和均值操作对钢轨图像进行预处理;根据钢轨表面图像梯度变化,以Sigmoid对比度拉伸方法替换距离正则化水平集中的... 详细信息

针对现有钢轨表面缺陷检测方法复杂度过高且精确率较低,提出基于Sigmoid对比度拉伸的距离正则化水平集算法。通过对数变换和均值操作对钢轨图像进行预处理;根据钢轨表面图像梯度变化,以Sigmoid对比度拉伸方法替换距离正则化水平集中的停止函数;根据初始轮廓曲线演化方向的特点,通过新的自适应速度函数替换距离正则化水平集中的演化速度常量;以曲线演化的最终轮廓提取缺陷区域。仿真实验显示,新算法在钢轨表面缺陷数据集中的精确率为99.07%,豪斯多夫距离平均值为6.64,检测缺陷用时为16.46s。与DRLSE、DCNNs和CTFM算法相比,改进的距离正则化水平集算法提升了检测的精确率和检测速度,对噪声具有一定的鲁棒性并适用小范围缺陷检测。

关键词：轨道交通钢轨表面对比度拉伸距离正则化水平集缺陷提取边缘停止函数

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基于图像差异和视觉反差的钢轨表面缺陷检测

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计算机工程与设计 2014年第6期35卷 2052-2055页

作者：夏利民蔡南平杨宝娟中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410075

对钢轨表面缺陷检测方法进行了研究,报告了检测方法的现状。提出了基于图像间差异的方法,快速从海量的钢轨表面图像中找到拟缺陷图像,过滤掉正常的图像。提出了基于视觉反差的显著图生成方法,准确提取缺陷的大小,位置等信息。实验结果表... 详细信息

对钢轨表面缺陷检测方法进行了研究,报告了检测方法的现状。提出了基于图像间差异的方法,快速从海量的钢轨表面图像中找到拟缺陷图像,过滤掉正常的图像。提出了基于视觉反差的显著图生成方法,准确提取缺陷的大小,位置等信息。实验结果表明,基于图像差异和视觉反差的钢轨表面缺陷检测方法具有速度快,漏检率低,误检率低的优点,能满足高速检测的需求。

关键词：钢轨表面图像间差异拟缺陷图像视觉反差显著图

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基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究

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作者：丁政开北京交通大学

学位级别：硕士

钢轨支撑着列车并引导列车的运行方向,其安全状态直接影响列车的安全运行。随着我国现代化铁路事业的发展,运营里程、运行速度、运行密度大幅提高,对钢轨安全检测提出更高频次、更高速度的要求。如何准确高效地对运营中的钢轨进行高速... 详细信息

钢轨支撑着列车并引导列车的运行方向,其安全状态直接影响列车的安全运行。随着我国现代化铁路事业的发展,运营里程、运行速度、运行密度大幅提高,对钢轨安全检测提出更高频次、更高速度的要求。如何准确高效地对运营中的钢轨进行高速无损检测变得越发重要。本文设计了钢轨表面缺陷自动检测系统,研究了基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测方法。主要包括以下几个方面。1.设计并实现了高速高精度钢轨表面缺陷检测系统硬件方案。基于目前行频最快的高速高精度线阵摄像机DalsaPiranha4 4K,设计了高速大容量图像成像、采集和存储子系统。设计了大功率LED照明子系统,解决高速采集时的曝光问题,进行了 LED光色的频谱分析。设计了同步触发子系统,使采集系统能够在不同速度下获得统一稳定的成像质量。利用高速转轮实验平台对该硬件方案进行了整体性能验证,实测可在160km/h速度下进行0.22mm/pixel精度的图像采集,据理论推算可以实现360km/h速度下0.5mm/pixel精度的图像采集。设计和实现了钢轨表面缺陷检测实验车,在北京铁路局进行了现场实验,采集了清晰的钢轨图像。2.针对所采集的图像设计了钢轨表面缺陷检测算法。设计了基于LSD算法的钢轨表面区域定位方法,可准确定位出图像中的钢轨边界,有效排除非轨面区域的各类干扰。设计了基于OTSU算法的轨面轮廓细化方法,可将钢轨边界细化为约像素级尺度的精细轮廓,并给出基于轨面轮廓的损伤检测方法,可以有效测量轨宽、轨向、轨距等几何信息,检测肥边掉块和严重磨耗等损伤。给出了基于MSER的钢轨表面擦伤检测方法,能够快速提取轨面擦伤信息。本论文的钢轨表面缺陷检测系统的设计和研究为进一步实现车载在线检测系统奠定了基础。

关键词：钢轨表面缺陷检测机器视觉钢轨定位轨面几何信息表面擦伤

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基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究

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作者：胡玉湖南大学

学位级别：硕士

安全是铁路运输的生命线，伴随着高速、大密度和重载列车的开行，铁路运输的安全受到了严峻考验。预防为主和综合治理一直是铁路部门的指导方针。在重载、疲劳磨损和外界环境影响下，轨道表面产生的缺陷会对行车安全造成很大威胁。由于... 详细信息

安全是铁路运输的生命线，伴随着高速、大密度和重载列车的开行，铁路运输的安全受到了严峻考验。预防为主和综合治理一直是铁路部门的指导方针。在重载、疲劳磨损和外界环境影响下，轨道表面产生的缺陷会对行车安全造成很大威胁。由于轨道地形复杂和线路较长，人工检测存在很多危险和效率较低，故轨道表面检测技术研究方向应从人工检测向自动化检测技术方向转变。为了提高缺陷检测的速度和精度，论文设计了一个视觉检测装置，实现了钢轨表面缺陷的自动化检测与识别。论文首先介绍了课题的研究背景及意义，简述了国内外轨道检测的研究现状及本文的主要内容和组织结构。然后概述了机器视觉系统的组成和应用领域，设计了一套钢轨表面的缺陷检测装置，并对其中的光源、相机、光学镜头、照明方案、机械构造、采集与电气控制系统等几项关键技术进行详细分析。在噪声和外界因素干扰下，采集的钢轨图像无法直接用于缺陷的检测识别处理，因此需对图像进行预处理操作。首先，对钢轨图像进行图像增强和滤波处理，针对传统图像滤波算法的研究，论文提出了一种自适应中值滤波算法。其次，提出了一种图像剪裁算法实现了轨道表面区域定位，减少了后续图像处理的运算量。最后，图像分割算法的研究为后续缺陷检测提供了理论基础和算法支持。针对采集的钢轨表面图像，论文提出了两种缺陷检测流程：基于逐列扫描的缺陷检测和基于边缘的缺陷检测，并筛选出了最优检测算法。然后对缺陷信息进行边缘追踪和特征计算，并通过构建BP神经网络来实现裂纹缺陷和疤痕缺陷的分类。实验结果表明，论文提出的检测算法能够快速、准确的检测和识别出钢轨表面的缺陷信息，基本满足了实验检测要求，具有一定的实际参考价值。

关键词：钢轨表面缺陷检测机器视觉数字图像处理

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基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测方法研究

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测方法研究

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作者：潘升重庆交通大学

学位级别：硕士

铁路作为国家战略性、先导性的重要交通基础设施,是国家区域发展引擎以及综合交通运输体系骨干。随着铁路列车运行速度、运营密度和载重量的增长,钢轨表面与列车车轮之间的摩擦不断增大,从而增大了钢轨表面出现缺陷的概率。钢轨表面缺... 详细信息

铁路作为国家战略性、先导性的重要交通基础设施,是国家区域发展引擎以及综合交通运输体系骨干。随着铁路列车运行速度、运营密度和载重量的增长,钢轨表面与列车车轮之间的摩擦不断增大,从而增大了钢轨表面出现缺陷的概率。钢轨表面缺陷的存在轻则影响旅客出行的体验感,重则产生安全隐患,甚至引起铁路交通事故。所以,对钢轨表面缺陷进行准确检测并及时维护十分重要。目前用于钢轨表面缺陷检测的方法难以适应钢轨复杂的服役环境,本文针对钢轨表面图像在被噪声污染条件下难以有效降噪的问题,以及污渍导致误检测和缺陷形状不一导致难以准确检测的问题展开研究,并开发钢轨表面缺陷检测系统,主要内容如下:(1)为解决钢轨表面缺陷图像降噪依赖人工设置参数和缺陷边缘模糊的问题,提出基于注意力引导多尺度降噪卷积神经网络的钢轨表面缺陷图像降噪方法。首先采用多尺度卷积提取和学习含噪图像的特征,克服单尺度卷积特征提取不够精细导致边缘模糊的问题;其次利用跳跃连接融合网络深层特征和浅层特征,强化浅层特征的影响;然后利用注意力机制调节特征在空间不同位置的权重,筛选出能够表征噪声的特征,得到噪声信息;最后,采用重建模块去除含噪图像的噪声信息,实现端到端的图像降噪。实验结果从定性和定量角度证明所提方法不仅降噪效果更好,且更有效地保留了缺陷边缘信息。(2)考虑钢轨表面缺陷检测时污渍导致误检测和缺陷形状不一导致难以准确检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的钢轨表面缺陷检测方法。首先在构建数据集时添加包含污渍的钢轨图像作为负样本,利用标签差异使网络学习区分缺陷和污渍的特征,克服缺陷检测时将污渍误检为缺陷的问题;其次将可实现语义信息和细节信息融合的YOLOv7作为基础构建模型,使用可变形卷积替换网络中的普通卷积,利用其为卷积采样点添加偏置的能力,增强网络对缺陷几何形变的适应能力;同时将通道注意力机制嵌入网络中,利用其为不同通道特征加权的特点,使网络提取特征信息时考虑不同通道的重要性,增强模型对缺陷特征的提取能力;最后,依据构建的改进YOLOv7网络实现端到端钢轨表面缺陷检测。实验结果证明了所提方法的有效性和可行性。(3)结合钢轨表面图像特点和机器视觉缺陷检测流程,分析钢轨表面缺陷检测系统的功能需求,进行基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统总体方案的设计和功能实现。软件能实现数据采集、数据管理、数据标注、数据集划分、降噪模型训练和应用、检测模型训练和应用、检测结果统计和人工核查的功能,为降噪方法和检测方法实际应用提供了借鉴。论文的末尾对全篇工作进行了总结,阐述现有方法仍存在的不足,并对后续的相关研究进行了展望。

关键词：钢轨表面缺陷检测多尺度卷积可变形卷积注意力机制

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