淺談地鐵車(chē)輪外形磨耗自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)

1、淺談地鐵車(chē)輪外形磨耗自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)提要：介紹一種在車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下非接觸式對(duì)車(chē)輪外形磨耗進(jìn)行快速自動(dòng)檢測(cè)。系統(tǒng)由ccd攝像機(jī)、照明光源、線激光控制光源、計(jì)算機(jī)和圖像處理軟件等組成，對(duì)動(dòng)態(tài)車(chē)輪圖像進(jìn)行采集、圖像處理和數(shù)據(jù)管理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)車(chē)輪的外形磨耗的自動(dòng)檢測(cè)，并對(duì)影響運(yùn)營(yíng)安全的車(chē)輪由軟件發(fā)出警報(bào)信號(hào)、數(shù)據(jù)記錄和圖像保存，同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和圖像網(wǎng)絡(luò)共享。 主題：地鐵車(chē)輪磨耗 自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備 開(kāi)發(fā) 1.開(kāi)發(fā)的目的 11 地鐵車(chē)輛在運(yùn)行中存在著車(chē)輪與鋼軌之間力的傳遞（牽引力、制動(dòng)力、離心力），造成車(chē)輪踏面的摩擦而磨耗，對(duì)車(chē)輛的安全性、乘坐舒適性和運(yùn)行平穩(wěn)性影響很大。因此，對(duì)車(chē)輪踏面摩擦情況和磨耗量需要進(jìn)行

2、定期的檢測(cè)，判斷是否對(duì)車(chē)輪進(jìn)行旋削及車(chē)輪相關(guān)數(shù)據(jù)的跟蹤和分析。 目前，在地鐵車(chē)輛維修中對(duì)車(chē)輪各參數(shù)的檢測(cè)還停留在手工階段，如對(duì)一列靜止列車(chē)的車(chē)輪幾何尺寸檢測(cè) 是利用測(cè)量工具（屬靜態(tài)測(cè)量方法），對(duì)48個(gè)車(chē)輪（6節(jié)編組車(chē)）要進(jìn)行每個(gè)車(chē)輪輪緣高度、輪緣寬度、車(chē)輪直徑和車(chē)輪內(nèi)側(cè)距等測(cè)量，而在測(cè)量中工人工作量大、效率低，同時(shí)不可避免引入人為因素，直接影響測(cè)量的正確性，所測(cè)數(shù)據(jù)還要通過(guò)人工輸入到計(jì)算機(jī)，無(wú)法網(wǎng)絡(luò)化在線迅速了解車(chē)輪的檢測(cè)情況。所以開(kāi)發(fā)本項(xiàng)目已成為實(shí)際生產(chǎn)中迫切需求。 經(jīng)過(guò)多年對(duì)車(chē)輛的維護(hù)和保養(yǎng)的經(jīng)驗(yàn)及計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，參閱了有關(guān)國(guó)內(nèi)外的相關(guān)資料，設(shè)計(jì)出了車(chē)輪外形磨耗自動(dòng)檢測(cè)軟件及其應(yīng)用系

3、統(tǒng)，具有創(chuàng)造性，并且在地鐵行業(yè)為首創(chuàng)，它的應(yīng)用也具有很大的現(xiàn)實(shí)意義和可觀的經(jīng)濟(jì)效益。12 對(duì)于在車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)和靜止態(tài)狀態(tài)下對(duì)車(chē)輪外形磨耗進(jìn)行檢測(cè)的設(shè)備，在國(guó)外有日本、德國(guó)、美國(guó)和羅馬尼亞分別采用各種方式進(jìn)行了研究，并應(yīng)用在實(shí)際測(cè)量中。目前比較先進(jìn)的采用計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理方法，數(shù)字圖像處理方法一般分接觸式和非接觸式測(cè)量，從提高效率來(lái)講，非接觸式測(cè)量已成為現(xiàn)代化管理重要手段。按接觸式方式：有wrs2000型鐵道車(chē)輛車(chē)輪踏面/軌頭外形快速測(cè)錄儀及上海地鐵常用的模板式工具。通過(guò)手工操作對(duì)靜止的車(chē)輪進(jìn)行檢測(cè)。按非接觸式方式：就是車(chē)輛在運(yùn)行狀態(tài)下（車(chē)輪與車(chē)體不進(jìn)行分解）對(duì)車(chē)輪進(jìn)行自動(dòng)測(cè)量。根據(jù)檢索相關(guān)資料

4、，目前國(guó)內(nèi)用非接觸式測(cè)量方法，如采用ccd方式，利用光測(cè)量法和b工程曲線算法，還停留在實(shí)驗(yàn)階段。13 本文介紹的車(chē)輪外形磨耗自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，重點(diǎn)研究并解決了在圖像處理中一些難點(diǎn)，通過(guò)在win98系統(tǒng)平臺(tái)上、利用編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)出圖像處理應(yīng)用軟件，對(duì)采集到的車(chē)輪圖像進(jìn)行自動(dòng)處理和識(shí)別，即：對(duì)車(chē)輪圖像進(jìn)行各種特別處理并對(duì)其車(chē)輪內(nèi)側(cè)面基準(zhǔn)線的垂直度進(jìn)行自動(dòng)掃描、識(shí)別，能使圖像在坐標(biāo)中旋轉(zhuǎn)，不斷進(jìn)行修正，最終使車(chē)輪內(nèi)側(cè)面垂直于水平坐標(biāo)，便于后處理計(jì)算來(lái)完成車(chē)輪圖像的幾何尺寸的自動(dòng)檢測(cè)目的。本方法最大優(yōu)點(diǎn)是采集到的車(chē)輪圖像是正視圖，計(jì)算機(jī)處理迅速和正確。2.系統(tǒng)的組成 系統(tǒng)方案如圖一，在每根軌道的內(nèi)側(cè)分別安裝

5、二臺(tái)ccd攝像機(jī)和相關(guān)輔助照明光源，當(dāng)列車(chē)以小于5km/h左右的速度進(jìn)入停車(chē)庫(kù)時(shí)，ccd攝像機(jī)及時(shí)捕捉到不同方向的車(chē)輪圖像，由軟件設(shè)定識(shí)別區(qū)域，自動(dòng)進(jìn)行抓拍到每個(gè)車(chē)輪圖像，并將左右二路的四幅車(chē)輪圖像通過(guò)無(wú)線或有線傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中的pci采集卡，由pci卡將視頻模擬信號(hào)轉(zhuǎn)變成數(shù)字信號(hào)，通過(guò)錄像功能保存在計(jì)算機(jī)硬盤(pán)中，便于在圖像處理時(shí)調(diào)用。然后應(yīng)用本軟件進(jìn)行對(duì)圖像的各種處理和數(shù)據(jù)管理。在試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)采集到的圖像的分辯率是決定捕捉到的圖形與原物的逼真程度，所以選擇ccd攝像機(jī)和pci采集卡非常重要，通過(guò)多次實(shí)踐，認(rèn)為圖形的分辯率在520520像素基本滿足工業(yè)圖形處理要求。 3 圖像的采集 圖像源的采集可

6、分為模擬信號(hào)輸出和數(shù)字信號(hào)輸出，前者需要圖像采集卡、a/d模數(shù)變換模塊等，它能進(jìn)行遠(yuǎn)距離的傳輸。而目前隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，圖像采集簡(jiǎn)便化，只要一個(gè)ccd數(shù)碼采集單元和一個(gè)配套的驅(qū)動(dòng)程序，使用上非常方便。但傳輸距離比較近（調(diào)試），需要靠無(wú)線來(lái)傳輸圖像，其結(jié)果圖像噪聲較大。本項(xiàng)目的車(chē)輪外形磨耗自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，其車(chē)輪圖像的采集由ccd攝像機(jī)、pci采集卡和輔助光源來(lái)完成，將采集到的圖像數(shù)據(jù)直接傳遞給計(jì)算機(jī)。在本軟件中集成了圖像捕捉功能，設(shè)定一個(gè)監(jiān)視區(qū)域，能自動(dòng)捕捉目標(biāo)并自動(dòng)保存，不需要復(fù)雜的傳感器。圖2是現(xiàn)場(chǎng)采集到的彩色原始圖像，捕捉到的圖像清晰度是后期圖像處理的關(guān)鍵。要求車(chē)輪圖像的背景噪音與車(chē)輪輪廓

7、具有明顯的不同。在試驗(yàn)中增加濾色片，其效果非常滿意，能過(guò)濾不同的背景噪音。通過(guò)反復(fù)對(duì)實(shí)際圖像處理的結(jié)果。 圖2 原始圖像4 圖像的處理 一般圖像的處理是根據(jù)不同的項(xiàng)目對(duì)像進(jìn)行處理，本軟件設(shè)計(jì)以車(chē)輪外形尺寸大小為測(cè)量的主要目標(biāo)，達(dá)到測(cè)量值的精確性使其成為數(shù)字化管理手段，正確顯示出能接近原物的圖像的輪廓曲線，在軟件中集成了各種圖像處理方法，經(jīng)優(yōu)化比較，將圖像處理分為6大模塊：圖像的平滑處理模塊、圖像的銳化處理模塊、圖像的二值化處理模塊、圖像的細(xì)化處理模塊、圖像的自動(dòng)修整處理模塊和圖像的自動(dòng)測(cè)量模塊。41 圖像的平滑模塊圖像的平滑處理主要是去除圖像在數(shù)字化后產(chǎn)生的周?chē)蓴_噪聲，而不使圖像失真（采用低

8、通慮波），以當(dāng)前圖形f(i,j)為中心切一個(gè)nm像素組成的圖像塊:如：g(i,j)=f(i,j)+f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1,j+1)/9 使圖像能比較不失真的情況下，滿足測(cè)量要求。 如圖3所示。 圖3 圖像的平滑圖 42 圖像的銳化模塊圖像的銳化處理主要是突出邊緣圖像信息，使圖像更清晰（采用高通慮波），其設(shè)計(jì)方法有利于進(jìn)一步圖像的二值化處理。如圖4所示。方法如下：以原始圖像f（i，j）的像素值與邊緣上相鄰的像素f（i-1，j-1）的像素之差的絕對(duì)值的百分比之和得到g（i，j）的值rr=r1

9、+0.25abs(r1-r2)bb=b1+0.25abs(b1-b2)gg=g1+0.25abs(g1-g2) 圖4 圖像的銳化43 圖像的二值化模塊經(jīng)過(guò)原始圖像的不斷處理，最終要求圖像具有黑、白兩種像素值。采用圖像的二值化處理主要使圖像畫(huà)面內(nèi)僅存在黑色（灰度值為0）、白色（灰度值為1）的二值圖，在圖面上不呈現(xiàn)有灰度變化，在圖像處理中二值圖起到重要作用，大大簡(jiǎn)化后面的圖像處理，一般圖像中顯示物體與背景有明顯區(qū)別，通過(guò)選擇閥值t，可分離所需的圖像和背景圖像，以便對(duì)圖像進(jìn)行測(cè)量處理打下基礎(chǔ)，方法如下： f(i,j)=1; f(i,j)=t f(i,j)=0; f(i,j)t 通常用f(i,j)=1

10、部分表示圖像，用f(i,j)=0表示背光，來(lái)確定t值。如圖5所示。圖5 圖像的二值化44 圖像的細(xì)化模塊圖像的細(xì)化處理主要是進(jìn)一步修飾處理，達(dá)到一個(gè)圖像像素寬度的線（即：一個(gè)像素寬）。經(jīng)過(guò)圖像的二值圖后，再利用羅伯特(roberts)算子來(lái)提取邊緣處理和圖像逆反處理，同時(shí)再進(jìn)行離散性處理（孤立點(diǎn)），最終為圖像的檢測(cè)做準(zhǔn)備。羅伯特(roberts)算子方法：gx=f(i,j)-f(i+1,j)2; gy=f(i+1,j)-f(i,j+1)2; g(i,j)=gx+gy1/2圖像逆反處理的方法：設(shè)定輸入源圖像的灰度值為f(i,j)，輸出圖像的灰度值為g (i,j)，那么g(i,j)=255- f(

11、i,j)。如圖6（a）、（b）所示。 （a） （b）圖6 圖像的細(xì)化45 圖像的修正模塊圖像的自動(dòng)識(shí)別是以車(chē)輪的內(nèi)側(cè)面為基準(zhǔn)線進(jìn)行的，因?yàn)檐?chē)輛在以5km/h速度運(yùn)動(dòng)進(jìn)入停車(chē)庫(kù)時(shí)，由于輪軌之間存在間隙，車(chē)輪軸可能產(chǎn)生左右軸向偏移，采集的圖形其實(shí)際內(nèi)側(cè)面與理論面基準(zhǔn)垂直線產(chǎn)生一定角度a，圖像不一定垂直理論基準(zhǔn)垂線，為此，重點(diǎn)研究了如何能自動(dòng)識(shí)別其垂直度的算法，即能對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)的掃描，對(duì)圖像不斷進(jìn)行判斷（旋轉(zhuǎn)），修正車(chē)輪內(nèi)側(cè)面基準(zhǔn)線的垂直位置，最后使圖像的內(nèi)側(cè)面基準(zhǔn)線與理論設(shè)定的x軸垂直，如圖7所示。x 圖7 圖像的垂直線修正46 圖像的測(cè)量模塊經(jīng)過(guò)圖像修正后得到如圖8，我們選擇好各個(gè)參數(shù)和識(shí)別的

12、區(qū)域，如車(chē)輪內(nèi)側(cè)面至70mm處為車(chē)輪的直徑測(cè)量點(diǎn)和識(shí)別區(qū)域（紅色虛線），計(jì)算機(jī)便自動(dòng)在這個(gè)區(qū)域內(nèi)對(duì)所有圖像進(jìn)行幾何尺寸的計(jì)算，每幅圖像基本在這個(gè)區(qū)域內(nèi)，計(jì)算機(jī)便自動(dòng)測(cè)量并保存數(shù)據(jù)，最終得到如圖8的圖像效果，c點(diǎn)為車(chē)輪直徑值（距離車(chē)輪內(nèi)側(cè)面70 mm處），d點(diǎn)為車(chē)輪輪緣寬度值（距離車(chē)輪c點(diǎn)10 mm處），e點(diǎn)為車(chē)輪輪緣高度值，并且將所測(cè)的數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，建立純文本文件（txt）和數(shù)據(jù)文件（db）以及動(dòng)畫(huà)文件（avi），記錄48個(gè)車(chē)輪測(cè)量得到車(chē)輪數(shù)據(jù)以及動(dòng)態(tài)圖像錄像。 圖8 圖像的測(cè)量47 圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)管理為了將檢測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和保存，本軟件設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，如圖9。通過(guò)對(duì)每幅圖像的六大處

13、理后，測(cè)量的數(shù)據(jù)分別保存在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)和文本文件中，用戶可以方便搜索。對(duì)不符合要求的數(shù)據(jù)用紅色顯示并通過(guò)計(jì)算機(jī)rs232串行接口傳輸?shù)皆O(shè)備中的指示燈顯示，提醒人們?cè)撥?chē)輪已超值。在軟件人機(jī)界面中，我們通過(guò)設(shè)定各類(lèi)參數(shù)如：車(chē)輪的直徑在 840mm到770mm之間為正常車(chē)輪輪緣的高度在 28mm到32mm之間為正常車(chē)輪輪緣的寬度在28mm到34 mm之間為正常車(chē)輪內(nèi)側(cè)距離在 1357mm到1359mm之間為正常超出的數(shù)據(jù)為不合格的車(chē)輪。通過(guò)采集圖形到圖像處理，所得到的數(shù)據(jù)符合設(shè)計(jì)要求，測(cè)量精度在0.2mm內(nèi)。圖9 數(shù)據(jù)庫(kù)管理5 硬件設(shè)備的設(shè)計(jì) 硬件選擇的方案對(duì)本項(xiàng)目的成功相當(dāng)重要，在對(duì)每輛車(chē)的檢測(cè)需要有

14、一個(gè)車(chē)輛號(hào)碼，能自動(dòng)產(chǎn)生一組編碼，由計(jì)算機(jī)處理、存儲(chǔ)、打印有關(guān)數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)一般安裝在車(chē)輛進(jìn)出的車(chē)庫(kù)入口處，地面安裝4臺(tái)ccd攝像機(jī)、光源和接收器，使每輛車(chē)經(jīng)過(guò)時(shí)均產(chǎn)生一個(gè)車(chē)輛號(hào)碼。在夜間工作時(shí)，所有車(chē)輛須經(jīng)過(guò)這個(gè)道口。系統(tǒng)能自動(dòng)進(jìn)入運(yùn)行狀態(tài)（通過(guò)激光控制技術(shù)），在每輛車(chē)的車(chē)輛底架處安裝一組模塊，作為無(wú)源發(fā)射源。（或者在車(chē)輛上安裝無(wú)線發(fā)送器，即能作為車(chē)輛動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)時(shí)的跟蹤目標(biāo)信號(hào)，工作范圍20 m內(nèi)，又能作為本系統(tǒng)的車(chē)輛號(hào)，采用挪威公司的產(chǎn)品，目前已應(yīng)用在地鐵車(chē)輛的動(dòng)態(tài)站名的顯示，作為無(wú)線收、發(fā)器，但是成本相對(duì)高）方便而可靠（本模塊目前廣泛應(yīng)用在電梯層面的數(shù)字化控制）。6 項(xiàng)目試驗(yàn)的結(jié)果該系統(tǒng)應(yīng)用在生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)地鐵車(chē)輛在運(yùn)營(yíng)中起到積極的作用，能及時(shí)了解車(chē)輪的幾何形狀，預(yù)防車(chē)輪的脫軌事故的發(fā)生，通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)分析大量的數(shù)據(jù)庫(kù)文件，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)車(chē)輪和軌道之間的相互作用，更好的防止輪、軌之間的不合理的磨損，以確保地鐵車(chē)輛每天的安全運(yùn)營(yíng)和乘客的乘車(chē)舒服性。過(guò)去對(duì)車(chē)輪維護(hù)和檢查是每周一次，勞動(dòng)強(qiáng)度比較大，人為造成的因素比較多，通過(guò)使用計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)車(chē)輪的檢查改為