正线钢轨检测系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种正线钢轨检测系统及方法，该系统包括轨道检测设备以及计算分析设备，其中轨道检测设备设置有相机、线激光传感器以及里程编码器，在沿正线钢轨移动过程中能采集二维图像、轮廓点位数据及里程信息，计算分析设备包括正轨廓形检测部及轨面伤损检测部，能基于里程数据从轮廓点位数据中提取出待检测位置的数据帧，基于该数据帧生成目标廓形并与标准廓形进行比对得到廓形检测的结果；以及能够通过神经网络模型自动识别出轨面伤损，并基于识别结果、轮廓点位数据及标定参数生成伤损有效点云，以准确计算各类轨面伤损的特征尺寸。本发明专利技术的系统及方法可覆盖多个现场检测项目，简化数据采集流程，提高检测效率，减少停线检测维护时间。测维护时间。测维护时间。

【技术实现步骤摘要】
正线钢轨检测系统及方法


[0001]本专利技术属于轨道检测
，具体涉及一种正线钢轨检测系及方法。

技术介绍

[0002]轨道经过一段时间的运行之后，钢轨会出现各种类型的伤损，包括轨面剥落掉块、轨面光带异常、钢轨产生较为严重的磨耗等。这些伤损会影响乘客的乘车体验及列车运行的安全性、可靠性，并且这些伤损也能进一步指示轨道的其他结构或设置问题，因此，会周期性地对轨道进行停线检查维护，以及时发现并排除问题。
[0003]目前在实际应用中，主要还是人工采用相应的检测工具来对钢轨的伤损进行检测，以正线钢轨为例，检测项目包括轨面剥落掉块的检测、轨面光带异常的检测、钢轨的垂直量和侧磨量、钢轨的肥边值、钢轨的轨缝值等，精度要求较高，通常由检测人员人眼识别出相应的伤损后，通过相应的磨耗检测尺等工具测量伤损的具体尺寸数据，并进行记录，可见，人工方式检测非常耗时，导致停线检查维护的时间较长，且易出现遗漏的情况。现有技术中虽然有一些自动化的检测方法，但大部分方法都仅能覆盖少数的检测项目，如果采用其中一种自动化检测方法，则其他多个项目仍需人工进行测量，效率提升非常有限；如要采用多种自动化检测方法，则由于多种方法所涉及的检测原理、检测设备、具体传感器设置、数据处理等方面都差异较大，难以结合起来应用，由于实际应用中成本等方面的限制，不可能布设所有多种检测设备，不同方法得到的结果数据还需要费时费力进行集中及统一，效率提升也非常有限。
[0004]因此，为解决上述问题，提高正线钢轨检测的效率和自动化程度，从而能够降低检测人员的负担、减少停线检修的时间，需要一种新的正线钢轨检测系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术是为解决上述问题而进行的，目的在于提供一种能够方便高效地实现正线钢轨的多个项目检测任务的检测系统及相应的检测方法，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]本专利技术提供了一种正线钢轨检测系统，其特征在于，包括：轨道检测设备，可移动地载置在正线钢轨上，设置有用于获取所述正线钢轨的轨面的二维图像的相机、用于获取所述正线钢轨的轮廓点位数据的线激光传感器、以及用于获取沿所述正线钢轨移动的里程信息的里程编码器；以及计算分析设备，基于所述轨道检测设备获取的所述二维图像、所述轮廓点位数据以及所述里程信息对所述正线钢轨进行检测，其中，所述计算分析设备包括：正轨廓形检测部，基于所述里程信息，提取预定位置的所述轮廓点位数据生成正轨廓形，并将所述正轨廓形与预定的标准廓形进行比对，从而得到廓形检测结果；以及轨面伤损检测部，将所述二维图像输入神经网络模型得到轨面伤损的位置信息，并基于所述位置信息、所述轮廓点位数据以及所述相机和所述线激光传感器的标定关系生成所述轨面伤损的有效点云，基于该有效点云计算所述轨面伤损的伤损特征尺寸。
[0007]本专利技术提供的正线钢轨检测系统，还可以具有这样的技术特征，其中，所述轨道检
测设备包括：车体，包括两个车体单元，分别位于两条所述正线钢轨的上方，每个所述车体单元包括所述相机、以及多个沿对应的所述正线钢轨周向地排列且均朝向该正线钢轨的所述线激光传感器；承载机构，设置在所述车体上，所述车体通过所述承载机构可移动地载置在两条所述正线钢轨上；数据采集控制部，基于预设的采集参数，对所述相机的拍摄以及所述线激光传感器的扫描进行控制；以及检测设备侧通信部，用于将采集的所述二维图像、所述轮廓点位数据以及所述里程信息传输至所述计算分析设备。
[0008]本专利技术提供的正线钢轨检测系统，还可以具有这样的技术特征，其中，所述数据采集控制部包括：相机采集控制单元，用于基于所述采集参数，控制所述相机每间隔预定的第一时间或每经过预定的第一里程对所述轨面进行一次拍摄，从而得到一幅所述二维图像；以及传感器采集控制单元，用于基于所述采集参数，控制每个所述车体单元中的所有的所述线激光传感器每间隔预定的第二时间或每经过预定的第二里程同步地对所述正线钢轨进行一次扫描，从而得到一帧所述轮廓点位数据。
[0009]本专利技术提供的正线钢轨检测系统，还可以具有这样的技术特征，其中，每个所述车体单元中，其中一个所述线激光传感器投射的线激光覆盖对应的所述正线钢轨的非作用边侧的下颚部位，所述钢轨廓形检测部包括：点位数据提取单元，基于所述里程信息，提取预定位置的一帧所述轮廓点位数据；廓形生成单元，对提取出的一帧所述轮廓点位数据进行预处理，得到所述目标廓形；廓形匹配单元，基于所述下颚部位的结构特征，将所述目标廓形与所述标准廓形进行匹配；以及磨耗计算单元，基于匹配后的所述目标廓形和所述标准廓形，计算所述目标廓形相对于所述标准廓形的偏差量，作为所述预定位置处所述正线钢轨的磨耗量。
[0010]本专利技术提供的正线钢轨检测系统，还可以具有这样的技术特征，其中，所述磨耗计算单元包括：垂磨值计算子单元，计算所述标准廓形的踏面部分上预定的第一点位到所述目标廓形的踏面部分的竖直距离，作为所述预定位置处所述正线钢轨的垂磨值；侧磨值计算子单元，计算所述标准廓形线的作用边部分上预定的第二点位到所述目标廓形线的作用边部分的水平距离，作为所述预定位置处所述正线钢轨的侧磨值；以及肥边值计算子单元，计算所述标准廓形的作用边部分上的各个点位到所述目标廓形的作用边部分的水平距离，并将其中的最大值作为所述预定位置处所述正线钢轨的肥边值。
[0011]本专利技术提供的正线钢轨检测系统，还可以具有这样的技术特征，其中，所述轨面伤损包括轨面掉块，所述轨面伤损检测部包括轨面掉块检测部，其包括：掉块区域识别单元，用于将所述二维图像输入轨面掉块识别模型，该模型输出所述轨面掉块的掉块位置信息；轨件点云生成单元，基于所述里程信息，从所述轮廓点位数据中提取出与所述二维图像对应的多帧轮廓点位数据，生成轨件点云；掉块点云提取单元，基于所述掉块位置信息、所述相机和所述线激光传感器的标定关系，从所述轨件点云中提取出掉块有效点云；以及掉块深度获取单元，按预定的水平纠正算法对所述掉块有效点云进行水平纠正，并基于纠正后的所述掉块有效点云计算所述轨面掉块的深度。
[0012]本专利技术提供的正线钢轨检测系统，还可以具有这样的技术特征，其中，所述轨面掉块识别模型为改进的YOLOv5神经网络模型，其包括用于提取所述二维图像的特征的Backbone模块、用于对所述特征进行融合的PAN+Bi
‑
FPN模块以及Head模块，所述Head模块输出识别出的所述轨面掉块的掉块锚框的位置信息以及第一置信度、以及识别出的所述轨
面的轨面锚框的位置信息以及第二置信度，所述掉块区域识别单元还从得到的所述掉块锚框中，去除所述第一置信度低于预设的置信度阈值的所述掉块锚框、以及位于所述轨面锚框外部的所述掉块锚框。
[0013]本专利技术提供的正线钢轨检测系统，还可以具有这样的技术特征，其中，所述轨面伤损包括轨面光带异常，所述轨面伤损检测部包括轨面光带检测部，其包括：光带区域分割单元，用于将所述二维图像输入预先存储的轨面光带分割模型，得到分割出的轨面光带的形状及位置信息；光带二维信息获取单元，用于基本所述形状及位置信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种正线钢轨检测系统，其特征在于，包括：轨道检测设备，可移动地载置在正线钢轨上，设置有用于获取所述正线钢轨的轨面的二维图像的相机、用于获取所述正线钢轨的轮廓点位数据的线激光传感器、以及用于获取沿所述正线钢轨移动的里程信息的里程编码器；以及计算分析设备，基于所述轨道检测设备获取的所述二维图像、所述轮廓点位数据以及所述里程信息对所述正线钢轨进行检测，其中，所述计算分析设备包括：正轨廓形检测部，基于所述里程信息，提取预定位置的所述轮廓点位数据生成正轨廓形，并将所述正轨廓形与预定的标准廓形进行比对，从而得到廓形检测结果；以及轨面伤损检测部，将所述二维图像输入神经网络模型得到轨面伤损的位置信息，并基于所述位置信息、所述轮廓点位数据以及所述相机和所述线激光传感器的标定参数生成所述轨面伤损的有效点云，基于该有效点云计算所述轨面伤损的伤损特征尺寸。2.根据权利要求1所述的正线钢轨检测系统，其特征在于：其中，所述轨道检测设备包括：车体，包括两个车体单元，分别位于两条所述正线钢轨的上方，每个所述车体单元包括所述相机、以及多个沿对应的所述正线钢轨周向地排列且均朝向该正线钢轨的所述线激光传感器；承载机构，设置在所述车体上，所述车体通过所述承载机构可移动地载置在两条所述正线钢轨上；数据采集控制部，基于预设的采集参数，对所述相机的拍摄以及所述线激光传感器的扫描进行控制；以及检测设备侧通信部，用于将采集的所述二维图像、所述轮廓点位数据以及所述里程信息传输至所述计算分析设备。3.根据权利要求2所述的正线钢轨检测系统，其特征在于：其中，所述数据采集控制部包括：相机采集控制单元，用于基于所述采集参数，控制所述相机每间隔预定的第一时间或每经过预定的第一里程对所述轨面进行一次拍摄，从而得到一幅所述二维图像；以及传感器采集控制单元，用于基于所述采集参数，控制每个所述车体单元中的所有的所述线激光传感器每间隔预定的第二时间或每经过预定的第二里程同步地对所述正线钢轨进行一次扫描，从而得到一帧所述轮廓点位数据。4.根据权利要求2所述的正线钢轨检测系统，其特征在于：其中，每个所述车体单元中，其中一个所述线激光传感器投射的线激光覆盖对应的所述正线钢轨的非作用边侧的下颚部位，所述钢轨廓形检测部包括：点位数据提取单元，基于所述里程信息，提取预定位置的一帧所述轮廓点位数据；廓形生成单元，对提取出的一帧所述轮廓点位数据进行预处理，得到所述目标廓形；廓形匹配单元，基于所述下颚部位的结构特征，将所述目标廓形与所述标准廓形进行匹配；以及磨耗计算单元，基于匹配后的所述目标廓形和所述标准廓形，计算所述目标廓形相对
于所述标准廓形的偏差量，作为所述预定位置处所述正线钢轨的磨耗量。5.根据权利要求4所述的正线钢轨检测系统，其特征在于：其中，所述磨耗计算单元包括：垂磨值计算子单元，计算所述标准廓形的轨面部分上预定的第一点位到所述目标廓形的轨面部分的竖直距离，作为所述预定位置处所述正线钢轨的垂磨值；侧磨值计算子单元，计算所述标准廓形的作用边部分上预定的第二点位到所述目标廓形的作用边部分的水平距离，作为所述预定位置处所述正线钢轨的侧磨值；以及肥边值计算子单元，计算所述标准廓形的作用边部分上的各个点位到所述目标廓形的作用边部分的水平距离，并将其中的最大值作为所述预定位置处所述正线钢轨的肥边值。6.根据权利要求1所述的正线钢轨检测系统，其特征在于：其中，所述轨面伤损包括轨面掉块，所述轨面伤损检测部包括轨面掉块检测部，其包括：掉块区域识别单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：项昶斌，刘永奎，张长领，胡志强，曹飞，黄珂，党中华，焦兵兵，牛检伟，
申请(专利权)人：中原利达铁路轨道技术发展有限公司浙江天台和致祥投资有限公司，
类型：发明
国别省市：