浅析机器视觉在列车制造及运行中的发展现状及关键技术

范振全 孙朝 王忠平 张毅群 李屹

（中车青岛四方机车车辆股份有限公司，青岛， 266111 ）

摘要：机器视觉技术不断成熟，其在列车生产、运行过程中应用越来越广泛，本文介绍了机器视觉技术在列车车轴检测、接触网故障等方面的应用，为机器视觉技术在列车生产、运行过程中应用进一步拓展提供借鉴。

关键字：机器视觉；动车；图像处理

0引言

中国铁路是国家发展的命脉，其中动车组的投入运行不仅提高了公民出行幸福指数也为国家经济发展做出了重要贡献。随着机器视觉技术的发展，其应用范围越来越广阔，列车在制造和运行过程中同样有很多地方可以用到视觉识别技术。机器视觉技术是指通过机器视觉产品将摄取目标转换成图像信号，后经过图像处理，得到拍摄目标的形态、坐标信息等，传递给机器人或其他执行机构进行下一步操作。目前机器视觉在列车制造及运行过程中应用广泛，主要包括视觉识别自动识别、辅助装配、故障监测等。本文主要对机器视觉技术在列车制造及运行中的应用进行研究和讨论。

1机器视觉在动车组制造过程中的应用

青岛理工大学夏长鹏使用CMOS相机利用平面镜反射成像间接取像方式对联轴节内孔进行图像采集，使用Matlab对图像进行去噪、灰度增强、图像分割等处理，并使用CSharp编程语言编写专用软件将图像采集、处理，串口通讯等集合起来，设计出的联轴节贴合率自动化检测样机实现了联轴节贴合率检测，检测平台如图1（a）所示^[1]；吉林大学贾艳梅利用激光三角法线结构光测量原理测量动车车轴直径尺寸，通过激光投射在车轴表面形成3个光弧，经计算确定光弧上的点，后经数据拟合形成空间椭圆中心点，将椭圆中心点两两拟合形成车轴轴线，过轴线任取一点作垂直轴线平面，将3个光弧截面像垂直轴线平面作相应投影点，进行投影点拟合得到动车车轴直径尺寸，最终试验验证满足动车车轴高精度要求，车轴检测系统如图1（b）所示^[2]；吉林大学南明同样利用激光三角法线结构机器视觉方法检测动车直径尺寸，系统包括2个激光投射器和1个摄像机，摄像机采集激光投射器投射在车轴上的光弧，并利用Hessian 矩阵对光弧中心线进行提取，通过实验验证了系统的准确性和稳定性^[3]；吉林大学金宇使用单目视觉技术结合光学测头对动车车轴直径尺寸进行测量，利用双三次插值高斯曲面拟合方法确定投影点亚像素定位，实验验证测量误差在^[4]。

图1 机器视觉在动车组制造过程中的应用

吉林大学刘长英、王瑞剑等人利用光幕传感器采集动车组车轴数据，采用最小包容算法求出点集P最小包容圆，并通过遗传算法得出n个最小包容圆组成的圆柱体，以此求得动车组车轴的同轴度，此方法在测量过程中需移动光幕，故需保证光幕所在地面的平整度，否则会影响测量精度，检测平台如图1（c）所示^[5]；湖北工业大学解家月将机器视觉用于动车转向架加工前转向架类型识别，通过HSV颜色分割对转向架图像进行背景分割，后使用标准转向架边缘特征进行图像匹配，得出转向架类型^[6]。

2机器视觉在动车组运行过程中的应用

苏州艾特光视电子技术有限公司利用安装在铁轨上的相机对闸片进行图像采集，使用Hough算法提取特征，测量其磨损程度保证列车制动效果^[8]；南昌铁路局车辆处吴乐华利用机器视觉采集动车裙板图像，并利用Otsu图像分割算法将裙板三角锁分离提取，后使用Hough算法定位三角锁顶点，若顶点偏离Y轴则裙板存在打开的危险，如图2（a）所示^[9]；天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室郭寅等人利用机器双目视觉测量原理，利用高速相机采集图像，使用大功率线激光瞬时光源构造测量特征，通过高速采集、处理、解算反映列车动态偏移的被测信息，得到高速列车行驶过程中的动态包络线，精度为 ，如图2（b）所示^[10]；北京航空航天大学路绳方等人针对线阵相机采集动车运行图像受运行速度影响，采集到图像在运行方向发生压缩或拉伸的问题，提出了一种基于分块式的图像对齐方法，首先进行SIFT特征点提取，后利用RANSAC算法实现特征点匹配，最后进行图像匹配，为动车运行过程中零件故障检测提供了借鉴^[11]；

图2 机器视觉在动车组运行过程中的应用

华南理工大学张婉采集动车ATP机柜彩色图像以此检测动车自动超速保护机柜指示灯状态，使用中值滤波预处理彩色图像使其更加清晰，后使用HSV空间进行图像颜色分割，最后与故障模板进行匹配，得出动车组故障信息，实现动车超速自动保护机柜状态智能监控，如图2（c）所示^[14]。

3总结

随着机器视觉技术的发展，其在列车生产及运行过程中应用技术越来越成熟，为列车生产、运行提供了更多的技术支持，目前列车生产、运行还有许多方面可以应用到机器视觉技术，如机器视觉识别动车墙板长直焊缝焊接前后焊缝的打磨、清理等等。

参考文献

[1]夏长鹏. 基于机器视觉的350km/h动车组联轴节贴合率检测技术研究[D].青岛理工大学,2014.

[2]贾艳梅. 高速动车车轴视觉测量技术研究[D].吉林大学,2014.

[3]南明. 基于双线结构光的车轴视觉测量技术研究[D].吉林大学,2015.

[4]金宇. 基于光学测头的车轴视觉测量技术研究[D].吉林大学,2016.

[5]刘长英,王瑞剑.动车组车轴的同轴度测量及误差分析[J].中国科技论文,2018,13(14):1639-1643+1668.

[6]解家月. 基于机器视觉的转向架识别算法研究[D].湖北工业大学,2020.

[7] 苏州艾特光视电子技术有限公司.基于局部方向约束的闸片厚度测量系统研究[J].电子技术,2012,39(06):60-61+52.

[8]吴乐华.基于机器视觉的动车裙板三角锁检测系统研究[J].铁道车辆,2012,50(12):40-42+2.

[9]郭寅,刘常杰,邾继贵,刘刚,高福来,叶声华.高速列车动态包络线测量系统[J].中国激光,2013,40(02):194-200.

[10]路绳方,刘震.动车组列车序列图像快速对齐方法[J].光学学报,2017,37(09):200-206.

[11]张婉. 基于彩色图像处理的列车自动超速保护机柜指示灯检测和识别[D].华南理工大学,2019.