Меню


Транспорт

Американская ассоциация железных дорог использует компьютерное зрение для оценки износа вагонов и состояния груза

Три системы, основанные на машинном зрении, разрабатываются под руководством Инициативы стратегических исследований (SRI) Ассоциации американских железных дорог. Автоматизированная система контроля безопасности (ASAIS) оценивает состояние защитных приспособлений вагона (лестницы, поручни, подножки и т. д.), Cистема автоматической проверки элементов конструкции (AISC) оценивает состояние нижней части вагона и связанных с ним конструктивные части. Третья система, называемая полностью автоматизированной системой сканирования поездов, суммирует возможности этих систем и других для создания полного изображения верхней части, боковых сторон и ходовой части каждой вагона.

Железные дороги по всему миру все чаще переходят на техническое обслуживание подвижного состава на основе детекторов и ретроспективных эксплуатационных характеристик, что позволяет повысить эффективность за счет снижения затрат на техническое обслуживание и проверку. Достижения в области датчиков, систем сбора данных, компьютерного программного обеспечения и связи позволили разработать и внедрить сложные, надежные и точные системы мониторинга вагонов и путей, способные автоматизировать многие процессы проверки поездов; предлагая возможности заменить, дополнить и повысить безопасность и производительность железнодорожных перевозок. Во многих случаях автоматизированные системы мониторинга работоспособности вагонов способны анализировать характеристики работы транспортного средства во время движения, обеспечивая дополнительное понимание поведения транспортного средства в динамичной дорожной среде.

Целью является создание автоматического устройства контроля состояния вагонов, которое позволит инспекторам вагонов сосредоточиться на ремонте грузовых вагонов для повышения производительности железнодорожных перевозок. В результате инспекционные циклы для подвижного состава будут расширены, а техническое обслуживание будет выполняться при необходимости

Системы компьютерного зрения (CV) имеют потенциал повышения эффективности инспекций вагонов и локомотивов с использованием передовых технологий нейронных сетей и машинного обучения, что дает возможность снизить затраты и повысить производительность. Система детектор могут объективно осматривать железнодорожные вагоны и локомотивы, не утомляя и не отвлекаясь, а также могут фокусироваться на определенных частях вагона, которые инспектор не может легко увидеть. В настоящее время инспектор осматривает сотни вагонов и локомотивов во время своей смены. Однообразие и усталость могут повлиять на эффективность проверок. Кроме того, поскольку результаты проверки обычно не регистрируются, состояние вагона не может отслеживаться с течением времени, что затрудняет плановое техническое обслуживание и отслеживание тенденций дефектов. Вместимость площадей для осмотра ограничена, а автоматическая проверка вагонов и локомотивов, может повысить пропускную способность станции.

Система хранения данных детектора хранит данные не только о визуальном осмотре, но и эксплуатационные данные с датчиков, что дает возможность принимать прогнозирующие решения по техническому обслуживанию на основе условий, а не полагаться исключительно на визуальный осмотр. Эта информация используется для определения оптимальных мест и даты технического обслуживания.

Как пример можно рассмотреть контроль профиля колеса и измерения тормозной колодки. Существующие стандарты позволяют относительно легко установить объективные меры этих компонентов. Системы измерения профиля колеса (WPM) и системы измерения тормозной колодки (BSM) применяются на железных дорогах Северной Америки и во всем мире. Технология улучшает процесс проверки благодаря своей объективности и позволяет получать исторические данные, которые можно использовать для отслеживания тенденций и профилактического обслуживания – другими словами мы берем снимок сделаны месяц назад и снимок сделанный сейчас и по геометрическим данным высчитываем износ.

Адаптация машинного зрения к широкому осмотру железнодорожных вагонов представляет большую проблему, чем проверка колес и тормозных колодок. Широкий выбор типов вагонов, местоположения устройств безопасности и конфигураций ходовой части требует очень надежных алгоритмов распознавания, а также обширных данных по изображениям. Высокое внимание должно быть уделено углам камеры и положению вагонов. Кроме того, световые решения могут быть очень сложными. Различное окружающее освещение и тени затрудняют получение согласованных изображений каждого компонента при любых условиях дневного и ночного освещения. Несмотря на значимость, эти проблемы решаются. Три системы, основанные на машинном зрении, разрабатываются под руководством Инициативы стратегических исследований (SRI) Ассоциации американских железных дорог. Автоматизированная система контроля безопасности (ASAIS) оценивает состояние защитных приспособлений вагона (лестницы, поручни, подножки и т. д.), Cистема автоматической проверки элементов конструкции (AISC) оценивает состояние нижней части вагона и связанных с ним конструктивные части. Третья система, называемая полностью автоматизированной системой сканирования поездов, суммирует возможности этих систем и других для создания полного изображения верхней части, боковых сторон и ходовой части каждой вагона.
Результат
Результат не публиковался
Подпишись на новые кейсы
Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту
Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ
Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.
Okay
Close
Made on
Tilda