第五节　轨道状态巡检系统

传统的轨道巡检作业主要依靠巡道工沿轨道步行进行人工视觉检查来完成。随着我国高速铁路运营里程的不断增加以及高原铁路的开通运营，传统的人工巡道方式已不能适应工务巡检要求，基于机器视觉的智能高效轨道状态巡检技术应运而生。轨道状态巡检是对轨道主要设备外观状态进行全面检查，轨道设备外观异常主要包含：钢轨表面擦伤、波磨、掉块；轨枕（轨道板）的裂纹及掉块；扣件弹条缺失、折断、错位等。

一、基本原理

轨道状态巡检系统采用安装于检测车上的高速动态图像采集设备对轨道进行扫描，并与线路里程信息关联，获得完整的轨道图像数据。然后基于图像处理和模式识别技术，进行分析处理，实现对钢轨表面、轨枕（轨道板）及扣件状态的智能检测。轨道状态巡检系统从功能上可划分为数据采集、数据分析、数据管理三个模块。系统的整体结构及功能如图3-15所示。

（1）数据采集模块采用线阵相机进行等间距运动扫描的方式对轨道进行成像。图像数据经数据传输模块发送到采集计算机，并形成固定格式的数据文件进行存储。

（2）在数据采集完成后，数据分析模块载入数据文件进行模式分析。分析软件自动查找疑似的轨道设备异常信息并存入数据库，同时在图像数据上标记具体的位置和特征信息。操作员对疑似轨道状态异常信息进行复核确认，形成最终的轨道设备外观异常信息的检测报告。

（3）数据管理模块支持用户对轨道图像数据的浏览，以及对检测到的轨道设备外观异常信息进行查询、检索，并可完成图文检测报告的输出打印。

二、系统组成及功能

轨道状态巡检系统的数据采集模块主要承担轨道可视图像的采集工作，数据分析模块和数据管理模块共同完成检测数据的处理。

1.数据采集模块

数据采集模块由摄像设备和照明设备构成，用于获取轨道的可见光图像，如图3-16所示。摄像设备包含了多组高清数字相机，用于运动过程中对轨道进行成像。照明设备用于在数字采集过程中保证相机视野的亮度，确保图像质量。该模块安装在检测车底部，在运行状态下完成对轨道的图像采集。

数据采集模块的摄像设备由线阵相机构成，其特点是每次扫描产生一行像元信号，扫描速度快，响应频率高，适合于动态扫描。为了获取轨道的二维可视图像，采用在检测车轮轴安装脉冲编码器的方式构成联动机构，控制线阵相机在运动过程中进行等间距采样，并将连续的一维像元按照设定行数拼接形成二维可视图像。在动态采集过程中，通过接收里程定位信息，将图像打上里程标后压缩成数据文件。

为满足从不同视角对钢轨进行成像，每股钢轨配置多台相机。图像采集软件采用专业的高速图像采集卡、高性能工控机和工业相机连接构成数据通路，控制并驱动相机完成图像采集。系统采集到的轨道图像如图3-17所示。

为了满足对线路设备高清检测的需求，采集的轨道图像的物理分辨率可达到<1mm/像素。

2.数据分析模块

数据分析模块的功能是从图像数据中发现设备外观异常。功能设计上采用以机器识别为主，人工确认辅助的工作模式，实现了对钢轨表面擦伤、扣件缺失及移位的自动识别。同时提供了定制软件供检测人员浏览图像，并检查轨枕掉块、轨道板裂纹、道床异物等其他设备异常。

数据分析模块中自动识别功能的工作流程见图3-18。图像数据输入分析系统后，首先根据不同目标所在区域，通过边缘提取、模板匹配等图像处理方法分割为钢轨、扣件、道床等不同区域，然后将各子区域分别输入到各类典型病害识别模块中进行特征提取，最后通过模式识别技术对目标状态进行判别，并以“疑似病害”输出识别结果。检测人员对软件输出的“疑似病害”进行复核后形成最终的检测结果。

数据分析模块包含了机器学习模型，机器学习模型可根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，并建立了面向轨道基础设施异常检测的学习系统。随着图像数据的不断积累，基础设施典型病害在图像中的特征形态会逐渐丰富。通过建立机器学习系统，有助于不断提升图像数据分析模块的准确性和鲁棒性，逐步提升识别模块对不同种类典型病害的检出能力。

在识别算法的设计上，首先对现有典型病害进行特征归纳，形成最初的样本知识库，并通过对知识分析、总结提取规则，获得特征分类器。在应用过程中，当新病害特征数量积累到一定程度后，将新特征进行归纳后输入样本知识库进行更新，然后重新提取分类规则并获得新分类器。这就使得系统具备了从环境获取信息并改进自身性能的学习能力，有效确保了系统的可靠性和应用的可持续性。

3.数据管理模块

数据管理模块具有对检测任务、图像数据、设备异常信息进行查询管理的功能。根据轨道状态巡检图像数据与设备病害信息之间的关联关系，建立了具有检索、查询、电子报表等功能的数据管理体系。

数据检索功能可根据索引、里程对指定轨道图像进行快速检索。信息查询功能主要针对已检出的设备异常信息进行查询，该功能可通过设置采集时间、钢轨股道、病害类型、病害状态、里程范围、工务管段对病害信息进行组合查询。在报表打印输出功能的设计上，可输出图文报表及相关病害的统计信息。

三、数据分析及应用

轨道状态巡检已应用于国铁及朔黄、大准、集通等地方铁路和地铁。轨道状态巡检系统在不同线路上不同程度地检测到了钢轨表面擦伤及扣件异常等病害。检测人员在结合图像浏览抽查的过程中，通过人工看图检查出轨道板裂纹、道床内杂物掉落等设备异常。图3-19展示了部分巡检系统在线路上发现的典型轨道病害的示例，较为常见的设备病害类型包括扣件弹条移位、扣件断裂、道床异物、轨枕掉块等。