华兴致远-tvds评审报告册v3.技术

1、客车故障轨边图像检测系统（TVDS）技术苏州华兴致远电子科技华兴致远科技发展二零一四年十一月TVDS 客车故障轨边图像检测系统技术鉴定材料之二目录1 系统概述. - 2 -2 系统架构. - 3 -3 系统组成. - 4 -3.1 轨边设备. - 4 -3.2 轨边机房设备. - 6 -4 系统工作流程及检测范围. - 7 -4.1 系统工作流程. - 7 -4.2 系统检测范围. - 7 -4.2.1 转向架部分. - 8 -4.2.2 基础制动部分. - 8 -5. - 9 -5.1 客车异常图像技术. - 9 -5.2 高速列车电气控制技术. - 12 -5.3 低功率分离式激光器. -

2、 13 -5.4 高速图像技术. - 16 -5.5 线面结合图像技术. - 17 -5.6 车号自动识别技术. - 17 -5.7 低通道图像传输浏览技术. - 20 -6 系统技术性能指标. - 24 -6.1 系统硬件技术参数. - 24 -6.2 系统技术参数. - 25 -7 系统功能. - 27 -8 系统安装. - 28 -8.1 安装要求. - 28 -1 系统概述随着我国铁路进入式发展新时期，铁路不断提速，信息化管理程度越来越高,车辆行驶的安全问题日益突出,对旅客列车质量也提出了更高的要求。随着铁路的发展，旅客发送量也在大幅度，尤其是期，日发送旅客屡创新高。因此确保旅客列车安

3、全是压倒一切的重要任务。这不仅关系到铁路在大交通体系中的竞争能力、市场形象和经济效益，更直接关系到铁路自身的发展和生存，对国家的经济发展和社会的稳定意义。在列车运行状态下，任何细小、细微的故障都有可能事故，因此提高客车在运行中状态的检测和异常，提高列车检。目前列车人工修运用质量，加强列车检修作业质量的检查都限于车辆停靠状态，复杂的车体结构导致检查的工作量大，检测效率低，差错率高。运行过程中的异物撞击，对列车的继续高速运行造成安全隐患。针对以上问题，苏州华兴致远电子科技联合研制了TVDS 客车故障轨边图像检测系统。该系统是利用轨边高速头，动态检测运行客车走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、车

4、体两侧下部等部位图像，通过网络实时传输至列检室内终端进行分析并预报故障，以提高列检作业质量和作业效率，提高对运行过程中客车隐蔽故障的发现和能力，进一步强化对故障漏检的核查，加强客车运用中故障基础信息收集、管理，提高客车运行安全的防范水平。2 系统架构客车故障轨边图像检测系统（TrainCoaDetection System，简称 TVDS）,由轨边图像achine ViDynamic、探测站分析处理、调度中心终端等设备组成，具有客车走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、转向架、车体两侧下部及车号图像、传输、和显示，异常图像自动分析功能。系统总体架构分为三大部分，轨边探测站部分、列车检修检测中

5、心部分、局级中心部分。轨边探测站部分包含轨边机房设备、轨边图像设备、图像分析设备。列车检修确认终端和图像信息浏览终端。局级检测中心部分包含异常中心主要包含图像信息复示终端和统计。系统总体架构图如下图所示。图 1 系统总体架构图3 系统组成3.1 轨边设备轨边设备含车轮传感器、设备、补偿光源、除尘设备等设备包含一套面阵沉箱、两套面阵侧箱、一套线阵沉箱、两套线阵侧箱以及一套车号图像设备。系统采用线面头相结合的方式，共采用 8 个高速高分辨率数字工业检测头。图 2 轨边设备整体效果图一套沉箱中放置三个速晰面阵数字头，动车底部的图像，线阵图像箱中放置一个速晰线阵数字摄像头，扫描客车底部整体图像。图 3

6、 主沉箱设备图侧部两套侧箱，一套放置速晰面阵数字头，一套放置速晰线阵数字头，用来转向架的图像，同时为了获取客车车号作为列车车辆的唯一性标识，侧部轨边设备包括了一套车号图像设备。3.2 轨边机房设备轨边机房设备主要由图像信息设备、车辆信息设备、门灯控制设备、电源箱、图像数据服务器、图像识别服务器、光线传输设备、UPS 等设备组成。其功能如下所示。1)图像信息设备：用于接收高速机阵列信息，对图像信息处理和传输。2)车辆信息设备：用于接受车轮传感器的信号，计轴计辆、测速，控制补偿光源和保护门的开启和关闭。3)门灯控制设备：用于控制保护门开合及激光光源的开关。4)电源箱：提供系统设备稳定、可靠的电源5

7、)图像数据服务器：用于过车信息，历史图像数据，故障图像信息，并实现数据通信。6)图像识别服务器：用于进行大量的数据运算，对过车图像进行实时分析处理，进行车号自动识别及智能比对识别，实现异常图像功能。7)光纤传输设备：用于轨边设备输。的数据向异常终端的传8) UPS：不间断电源，用于为系统提供停电及电压突变保护。4 系统工作流程及检测范围4.1 系统工作流程1)客车在通过探测站点前，车轮传感器检测到列车到来，系统图像设备及补偿光源系统做好图像在客车通过的过程中，高分辨率图像传感器准备工作。图像。2)3)当系统检测到车辆临时停车后，控制系统控制图像传感器、补偿光源等暂停工作，当车辆继续启动后，控制

8、系统控制图像传感器及补偿光源继续工作。4)在系统图像的过程中，通过网络将图像、车辆编组等信息传输到服务器。图像信息检测终端通过网络从服务器上获取车辆图像数据和过车信息后显示在显示器上，系统自动对图像进行分析和处理，对异5)常的图像进行认。若检修提示，客车检修对图像进行核查和确发现故障并确认后，系统将及时通知客车检修作业进行重点检查，同时将故障图像信息上传服务器，同时客车图像和故障图像也可以通过网络复示至客车段、路局各级管理部门。4.2 系统检测范围客车故障轨边图像检测系统（TVDS）检测范围主要包括：客车走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、转向架、车体两侧下部。各部详细检测范围如下：4.2

9、.1 转向架部分1)转向架构架、轴箱、轴箱螺栓、导柱螺栓；轴箱弹簧折断窜出、丢失以及转向架各安装管线状态摇枕及吊轴、弹簧及托板、托梁、安全吊裂损，枕簧折断窜出、丢失空气弹簧破损；高度调节阀及调整杆裂损变形油压减震器配件纵向牵引拉杆裂损，横向拉杆裂损、窜出；CW 系列转向架横向控制杆裂损；抗侧滚扭杆装置外观轴端发电机大小皮带轮裂损，螺栓折损、丢失，轴端发电机及悬吊装置配件状态2)3)4)5)6)4.2.2 基础制动部分制动装置各拉杆、杠杆折断、丢失；各圆销、开口销折断、丢失；杠杆吊座裂损制动梁、闸瓦及托裂损；制动盘外观状态，轴盘安装螺栓丢失4.2.3 车端连接部1)2)钩差；制动软管及连接器状态

10、；折角塞门、防跳装置状态车钩、尾框、托板、从板及座裂损，托板螺栓丢失；钩尾销螺栓及螺母丢失各垂下品状态车端电力、播音、通讯及控制等连接线状态3)4)4.2.4 其他部分1)2)3)4)5)各风缸及配件丢失、破损车底架各梁裂损、变形，底板变形、缺损，空气管路状态脚蹬破损蓄电池箱、下油箱、电器箱等下部悬吊装置状态各排水管、排污管状态55.1 客车异常图像技术系统采用中的智能图像识别算法对同一车辆的同一部位（通过车号图像自动识别技术实现客车车辆的唯一性标识）图像在两次通过探测站时进行比对和分析，实现异常的图像的自动和提示。图像比对方法是解决客车故障检测问题的优良策略，但是在实际应用中存在着图像配准、

11、光线变化严重、微小变化难以检测、零结构复杂等许多技术问题，该算法具有以下特点：1) 可以精确的配准图像，算法首先利用局部算子找到两幅图像相同的特征点，再利用最小二乘回归建立一一对应的两幅图像各自的车速以达到精确配准的目的。关系来估算2)可以实现重要零定位，算法利用纹理特征去描述零件特征，用目标检测的方法得到该区域具体的位置，在精确配准的基础上实现重点的异别和。3)可以实现小尺寸及复杂结构的零的异常，算法采用了人工神经网络和支持向量机结合的方法。这两种方法都属于机器学习范畴，用来处理分类问题的。把小尺寸和复杂结构的零分类进行训练得到模型，然后利用的函数对具体的图像进行分类和异常图像。算法的工作流

12、程图如下：开始是获取车号接新车图像数据库检索数据库否人工输入车号模型数据库图像分析获取图像数据提取标准图对于当前无异常的图像，进行历史图像数据库的更新与历史模型数据的在线学习。提取图像特征提取图像特征自动比对算法异常图像分析无异常有无发现异常修正标准库发现异常人工确认无故障有故障通知检修图 T 异常图像算法流程图故障字典修正数据库提取标准模型异物故障检测图5.2 高速列车电气控制技术系统为解决高速客车组通过探测站设备时实现实时的计轴计辆、客车关键位置精确定位（定位精度 1 厘米以内）拍摄以及车号图像的准确，专门研制了新型的微秒级高速中断控制板及微秒级高速IO 控制板等硬件设备。由于需要同时对

13、8 个高速头及光源进行分别控制，系统采用新型分布式控制结构，来构架控制算法，编写电气控制，新的控制可以在更短的时间内并行处理多个控制任务。其中相机控制时序图如下图所示。图 n 相机控制时序图通过测试，该控制算法可以实现 400 公里/小时以内速度列车的电气控制检测。5.3 低功率分离式激光器为满足对正线运行的客车进行实时的图像获取，系统适应车速要求达到 160km/h，对该系统的辅助光源有很高的要求，通常的单个大功率激光光源在工作时发热量很大，在轨边的恶劣环境下长时间工作易造成损坏，可靠性不高。由于列车底部零复杂，单个大功率激光光源在拍摄有出现阴影现象，会影响故障的正常判断及。图 n 大功率单

14、激光拍摄效果图本系统采用低功率分离式多芯激光器，产生均匀的一字线光照明，应用于线扫描成像系统的照明补偿，如下图所示。图 n 低功率分离式激光器外观图该激光器有以下优点：1.2.可以多点发光，能够更好地避免在被照物体上形成阴影。利用多个分离激光并加之优秀的散热设计，大大地降低了对环境温度的要求，适用于很宽的环境温度，使用长。3.单个或几个激光的损坏 不会导致整体补偿光源的工作，增加了光源的可靠性。每条激光灯的分离式4.的分布都根据实际的应用经过了科学的设计，可放置在同一直线上，提供范围更广的均匀照明。图 4 分离式激光器拍摄效果图 高速图像采集技术对于高速运行的客车，图像的超高速采集、处理、传输

15、及存储是一个以往的图像检测系统中没有遇到的问题。本系统需要同时对 个高速摄像头的图像数据进行采集，当车辆运行速度达到 QS N时，系统每秒需要处理的数据量高达 -(，如果采用传统的图像采集处理技术，很难实现图像采集处理及存储工作，对数据通道及系统运算处理能力都有很高的要求，在采集存储过程中会出现数据溢出、阻塞、丢包等现象，容易造成系统运行不稳定。本系统中采用了嵌入式图像压缩处理技术、新型内存管道技术、硬盘内存二次映射技术以及多线程并行 36 处理等最新的高速处理、存储技术。系统首先通过嵌入式图像压缩处理技术在前端完成了图像数据压缩，其次通过新型内存管道技术构建数据通道，然后利用硬盘内存二次映射

16、技术建立数据缓冲区，采用多线程并行 36 处理对多路相机数据同时进行处理，提高数据处理速度，实现了每秒 帧百万像素级图像的采集、处理及存储。图 5 高速图像技术示意图5.5 线面结合图像技术系统采用线面结合方式，采用一个 4K 的线阵相机获取客车底部全息图像，图像无拼接，有利于人工对大的状态检测。线阵相机光源采用红外激光，可以有效阳光干扰。由于线阵相机仅能扫描到与相机垂直的目标面，系统采用多个面阵相机辅助拍摄重点部位的图像，确保关键部位图像细节全面清晰。同时面阵相机所拍摄的图像可以作为变动异常进行比对分析的模版图像。5.6 车号自动识别技术除了通过接入的 AEI 车号识别系统对车号进行识别外，

17、该系统还可以通过拍摄车号图像自动识别每辆车的车号，无须现场人工判别录入。车号自动识别技术主要按如程执行：分割，如果所示：4)字符识别。主要采用支持向量机方法识别字母和数字。该方法是建立在统 计学习理论的 VC 理论和结构风险最小原理基础上的，根据有 限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。它在解决小样本、非线性及模式识别中许多特有的优势。具体步骤为：首先对数字和字母进行采样，然后输送给 svm 进行训练和学习，最后得到一个关于 svm 的多分类器，完成对字母和数字进行识别。车号自动识别结果如下：

18、5.7 低通道图像传输浏览技术系统采用 B/S 结构，图像处理和图像识别均在高性能工业服务器上完成。图像检测终端无须安装特殊，通过 WEB 网页就可以实时的浏览图像。系统采用特殊的图像压缩传输及处理算法配合定制的GPU 工业加速服务器即图像传输与处理系统，可以实现在2Mbps 带宽下，多个图像检测终端同时实时浏览图像。同时通过 IE浏览器，段局各级管理部门均可方便在本地实时浏览图像。系统图像浏览终端是基于 J2EE 框架下的 B/S 结构程序，在 B/S 结构下实现了数据高速传输、大容量图像缓存、图像高速、图像处理等传统 C/S 结构才能实现的功能，同时具有 B/S 结构部署方便、升级简单、简

19、易、跨使用等优点。详细功能及优点如下所示。1.数据高速传输：所有数据均采用了具有高压缩比的格式进行封装，可实现大数据量的快速传输和及时响应。大容量图像缓存：针对图像数据采用了特殊的缓存机制，实现了大容量图像缓存到客户端，便于及时快速显示图像内容。2.3.图像高速图像进行快速：基于 AVM 的图像。引擎，可对大分辨率的4.图像处理：基于 Pixel Bender 图像处理引擎，实现对图像的色彩调节、裁剪、拼接、融合、旋转和缩放等处理。5.部署方便：采用 B/S 结构部署，只要打开浏览器，安装FlashPlayer(大部分客户机已经安装)，输入指定程序。即可立即6.升级简单：只需在服务器进行程序升

20、级，客户机浏览器刷新页面即可重新进入程序完成升级，无需对每台客户端进行序升级，极大简化了升级过程。简易：当程序出现异常或者当客户机出现异常重新安装操7.作系统时，只需要重新打开浏览器即可立即完成程序的安装。和8.跨使用：支持多种操作系统和浏览器，支持 Windows、Linux、MacOS 等操作系统，支持 IE、FireFox、Opera、Safari等浏览器。系统图像浏览终端主界面如下图所示，在该界面中可以浏览到自动判别车次信息，自动识别车号信息，自动划分车辆所属路局信息，高速列车信息，可通过车号、过车时间进行查询。图 13 主界面异常图像比对界面如下图所示。图 6 异常图像比对界面异常图

21、像放大效果图如下图所示。图 7 异常图像放大效果图故障详细统计界面如下所示。图 15 故障详细统计界面故障反查界面如下所示。图 16 故障反查界面6 系统技术性能指标6.1 系统硬件技术参数适应列车速度：5-160Km/h保护门开启、关闭反应时间：1S补偿光源开启关闭响应时间：1S(4) 工作环境：室内-20 - 60；室外-40 70(5) 车轮传感器，数量：4 个(6)(7)图像传感器：图像传感器：线阵数字头 6 个,最高帧速 100fps;头 3 个，最高线速 280K;(8) 线阵相机补偿光源：24 伏高亮激光无影光源，8 套；(9) 数据服务器：2 台，采用 IBM 服务器，双机热备

22、；(10)(11)(12)(13)(14)图像识别服务器：2 台，采用 IBM 服务器；图像传输与处理：1 台，采用 NewVi-T 服务器；图像信息检测终端：采用 IBM 计算机，2 台；容量：故障信息两年，其它信息一个月以上；探测站地线设置：设防雷地和设备地两点，防雷接地电阻小于4 欧姆，设备地小于 10 欧姆；(15)(16)(17)(18)系统电源：AC220V，50Hz；轨边设备功率：12KW;检测中心设备功率：6KW;车号图像识别系统：1 套；6.2 系统技术参数系统能自动识别过车车型，并系统能自动对过车进行计轴计辆系统能自动测量过车车速货车(4) 系统能自动列车走行部、制动配件、

23、底架悬吊件、钩缓连接、转向架、车体两侧下部的图像；(5) 系统具备图像自动分析比对功能，可以对异常图像进行自动提示。(6) 系统采用组合式无影线激光，确保的图像无阴影，消除阴影造成的(7) 图像检测盲区；后立即存入服务器，保证图像数据的安全，便于图像数据集中管理；清晰无明显干扰(8)显示终端亮度、对比度能够自动调整，并自动个性化设置参数；(9)(10)(11)(12)(13)采用 JPG 格式；系统能够显示车底全息无缝拼接图像；系统能自动区分客车组车辆一位端；系统具备图像放大功能，能够对细小进行多级放大显示；系统采用 B/S 结构，各级部门通过网页即可实时浏览客车各部位图像；(14)系统采用的

24、图像传输与处理系统技术，可以实现 2M 带宽通道下的图像实时浏览；(15)(16)系统采用 ORACLE9i 及以上版本数据库数据信息；系统具备与 KMIS 进行信息共享接口，可以与 KMIS 进行数据交换，可以实时当前检测的车辆的车次和车组号信息，便于车辆所作业进行故障的预报和确认。(17)(18)系统图像浏览终端能够按车号查询和列车信息；系统能够自动生成含车次、编组辆数、过车时间、车组号、 故障车位、车号、异常部位等内容的检查；的管理和通知现场对(19)系统能提供故障标记工具,便于故障故障的准确定位，处理；(20)系统具有车号图像自动识别功能，可以自动将图像信息、车辆信息与车号信息自动对应，无须人工手工录入；7 系统功能1)系统创新研制了客车全列图像异常析和比对，对异常部位进行分级功能。通过图像自动分提示，人工仅需对提示信息进行确认和处理，系统大大降低了看图的工作量，减少了动态作业警和作业质量。配备数量和作业时间，有效的提高故障预2)系统采用帧率更高、单点像素分辨率更好的头,底部头能清晰看到客车底板螺母的六角方向，便于对螺栓螺母的异常状态进行判断；系统采用 8 个工业检测相机，采用线阵和面阵相机结合的方式，3)拍摄角度，范围更