钢轨探伤车综合智能检测系统

• 作者: 张向阳 罗江平
• 来源期刊: 机车电传动
• 关键词: 超声波 智能识别 图像检测 空间同步定位
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 智能化技术|Intelligent Technology
• 页码范围: 133-137
• 页数: 5页
• 分类号: U213.4+3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13890/j.issn.1000-128x.2021.01.024

摘要

大型钢轨探伤车普遍采用超声波检测钢轨内部疲劳伤损,但国内已有的超声波系统架构平台在复杂线路区间探伤检测运用时存在数据拥塞和计算机死机现象而导致区段漏检,并且伤损的识别主要依靠人工全程回放.为提高信号处理速度和伤损识别能力,降低人工回放的工作量,进行了基于新型总线的超声波探伤系统和基于卷积神经网络深度学习的伤损智能识别技术研究;为提高钢轨表面和近表面的伤损检出能力,开展了钢轨表面图像检测技术研究;为实现各检测系统数据同步采集和同步回放,综合判定钢轨健康状况,设计了空间同步定位系统.经验证和对比,在平均伤损误报率基本相当的前提下,采用了深度学习算法的系统的平均人工伤损检出率比既有系统提高了 4％以上;各系统之间同步误差在 1m以内,伤损实际复核的定位精度在3 m以内.