Оптико-электронная система для оперативного контроля прямолинейности железнодорожных рельсов

Аннотация

Разработаны принципы действия оптико-электронных приборов, предназначенных для оперативного высокоточного контроля прямолинейности поверхности катания железнодорожных рельсов. Приведено описание функциональной схемы оптико-электронных приборов триангуляционного типа со структурированной подсветкой, в которой прямолинейность поверхности катания оценивается на основе анализа изображений поперечных сечений рельсов, регистрируемых камерой линейного сканирования. Предложенное техническое решение позволит существенно повысить производительность контроля и достоверность результатов, а также обеспечить регистрацию изображений поперечных сечений рельсов, расстояние между которыми не превышает 1 мм, при скорости движения измерительного вагона 180 км/ч. Исследовано влияние конструктивных параметров предложенной схемы оптико-электронных приборов на пороговую чувствительность контроля положения точек поверхности катания рельсов. Для уменьшения погрешности результатов контроля предложено использовать методы субпиксельного уточнения координат регистрируемых изображений пиков структурированной подсветки. В процессе выполненных численных экспериментов математической модели оптико-электронных приборов исследована зависимость среднеквадратического отклонения погрешности измерения координат точек поверхности рельса от значения отношения сигнал/шум и ширины пиков структурированной подсветки. Сформулированные требования к составным частям оптико-электронных приборов триангуляционного типа могут быть использованы при разработке высокоточной аппаратуры для оперативного контроля прямолинейности поверхности катания

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Колючкин В.Я., Маренов Н.Е., Егоров А.О. Оптико-электронная система для оперативного контроля прямолинейности железнодорожных рельсов. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2023, № 3 (144), с. 33--48. DOI: https://doi.org/10.18698/0236-3933-2023-3-33-48

Литература

[1] Яковлева Т.Г., ред. Железнодорожный путь. М., Транспорт, 1999.

[2] Falamarzi A., Moridpour S., Nazem M. A review on existing sensors and devices for inspecting railway infrastructure. Jurnal Kejuruteraan, 2019, vol. 31, no. 1, pp. 1--10. DOI: https://doi.org/10.17576/jkukm-2019-31(1)-01

[3] Глазунов Д.В. Диагностические и технологические способы повышения надежности рельсового пути. Наукоемкие технологии в машиностроении, 2019, № 1, с. 32--40.

[4] Liu S., Wang Q., Luo Y. A review of applications of visual inspection technology based on image processing in the railway industry. Transp. Saf. Environ., 2019, vol. 1, no. 3, pp. 185--204. DOI: https://doi.org/10.1093/tse/tdz007

[5] Ye J., Stewart E., Roberts C. Use of a 3D model to improve the performance of laser-based railway track inspection. Proc. Inst. Mech. Eng. F: J. Rail and Rapid Transit, 2019, vol. 233, no. 3, pp. 337--355. DOI: https://doi.org/10.1177/0954409718795714

[6] Yi B., Yang Y., Yi Q., et al. Novel method for rail wear inspection based on the sparse iterative closest point method. Meas. Sc. Technol., 2017, vol. 28, no. 12, art. 125201. DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6501/aa8691

[7] Donges A., Noll R. Laser triangulation. In: Laser measurement technology. Berlin, Heidelberg, Springer, 2015, pp. 247--278. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-43634-9_10

[8] Pears N., Liu Y., Bunting P. 3D imaging, analysis and applications. London, Springer, 2012.

[9] Geng J. Structured-light 3D surface imaging: a tutorial. Adv. Opt. Photonics, 2011, vol. 3, no. 2, pp. 128--160. DOI: https://doi.org/10.1364/AOP.3.000128

[10] Bell T., Li B., Zhang S. Structured light techniques and applications. In: Wiley encyclopedia of electrical and electronics engineering. New York, John Wiley & Sons, 2016. DOI: https://doi.org/10.1002/047134608X.W8298

[11] Liu Z., Sun J., Wang H., et al. Simple and fast rail wear measurement method based on structured light. Opt. Lasers Eng., 2011, vol. 49, no. 11, pp. 1343--1351. DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2011.05.014

[12] Gazafrudi S.-M.M., Younesian D., Torabi M. A high accuracy and high speed imaging and measurement system for rail corrugation inspection. IEEE Trans. Ind. Electron., 2021, vol. 68, no. 9, pp. 8894--8903. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2020.3013748

[13] Кружилов И.С. О влиянии относительного размера изображения на погрешность определения координат. Компьютерная оптика, 2009, т. 33, № 2, с. 210--215.

[14] Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М., Советское радио, 1978.

[15] Fisher R.B., Naidu D.K. A comparison of algorithms for subpixel peak detection. In: Image technology. Berlin, Heidelberg, Springer, 1996, pp. 385--404. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-58288-2_15

[16] Blais F. Review of 20 years of range sensor development. J. Electron. Imaging, 2004, vol. 13, no. 1, pp. 231--243. DOI: https://doi.org/10.1117/1.1631921

[17] Forest J., Salvi J., Cabruja E., et al. Laser stripe peak detector for 3D scanners. A FIR filter approach. Proc. ICPR, 2004, vol. 3, pp. 646--649. DOI: https://doi.org/10.1109/ICPR.2004.1334612