機器視覺檢測技術助力地鐵巡檢

隨著我國城市軌道交通發(fā)展日新月異，線路的安全和監(jiān)測壓力也明顯增大。傳統(tǒng)人工巡檢勞動強度大、工作效率低、檢測質量分散，機器視覺檢測技術的出現(xiàn)，為地鐵巡檢帶來了大大的便利。

自1969年10月1日北京地鐵1號線通車，我國的城市軌道交通建設不斷向前發(fā)展。目前，北上廣深幾個大城市，在世界城市軌道交通領域，至少已經達到前五水平。地鐵承載著巨大的客運量，一旦發(fā)生事故，將會給生命財產帶來巨大損失。為了確保軌道交通運行安全，需要定期對地鐵隧道進行巡檢工 作。

傳統(tǒng)巡檢方式已不能滿足需求

夜深人靜，城市末班地鐵停止了運行，人們進入甜美的夢鄉(xiāng)，忙碌了一天的地鐵站終于安靜下來。此時，地鐵隧道巡檢員的工作才剛剛開始。人工巡檢工作最初主要靠肉眼觀察、手寫記錄，漆黑的隧道環(huán)境、潛在的隱患為人工巡檢帶來了許多挑戰(zhàn)。如若在巡檢時發(fā)現(xiàn)問題，隧道巡檢員需要在凌晨1點到凌晨4點間及時修復，從而確保清晨第一輛地鐵安全通過。

走進隧道里面進行檢測，在北方相對容易，但在南方的過江或過河隧道就有些難度。這些隧道地質條件變化比較大，有裂紋，裂紋會產生漏水，為安全行車帶來了隱患。在現(xiàn)場勘察過程中，常常會用到超聲波檢測法，列大檢測法，聲發(fā)檢測法，聲、電、磁、光超聲波等技術手段。電磁波檢測技術的檢測精度更高一些，但是存在速度低、效率慢的問題，難以滿足現(xiàn)代軌道交通快速發(fā)展的需求。

機器視覺檢測

在近20多年的發(fā)展中，我國軌道交通智能檢測得益于從信息化到智能化的跨度，目前可以利用多維傳感、先進感知技術，把最新算法和技術應用到軌道交通智能檢測領域。機器視覺檢測技術也發(fā)展起來，其具有效率高，非接觸，移動式，信息處理自動化、智能化，性價比高，而且容易操作的特 點。

北京交通大學王耀東教授的裂縫檢測智能巡檢技術主要分兩個步驟：一是圖像裂縫采集，主要是利用高速相機和特制的輔助光源，采集高質量的隧道圖像;二是裂縫病害圖像的處理，主要通過對所有圖像進行預處理，如勻光處理、連通區(qū)域分塊化、噪聲濾波等，提取紋理目標進行特征判斷，最終識別裂縫區(qū)域，為后續(xù)速調維護提供技術支持。

為確保機器能夠全面、精細采集圖像，并像人腦一樣準確識別裂縫種類，王耀東團隊在精細化算法和關鍵技術方面做出了許多嘗試：為了避免圖像重疊和數(shù)據冗余，他們在圖像采集系統(tǒng)樣機中引入線陣相機;為了降低掃描圖像的漏檢率，他們通過設備的定向運動，利用高分辨率采集性能，對隧道表面進行掃描式圖像采集。除此之外，王耀東團隊還開發(fā)出一套表面裂縫圖像的批量識別軟件，設計出核心算法進行圖像處理，通過不斷挑戰(zhàn)和突破，解放人力、服務地鐵日常運維。

創(chuàng)新開拓未來

目前，我國軌道交通運營里程雖已經位居世界第一位，智能運維也處于世界前列，但許多軌道交通智能數(shù)據采集設備、高精尖的傳感器還需從國外進口。面對國外的技術壟斷，王耀東表示：“我們科技工作者還要繼續(xù)努力，推動基礎研究創(chuàng)新，將主動權掌握在自己手中。”

在未來檢測算法上，王耀東希望能夠加強對不同類型紋理噪聲的識別，提高圖像處理的計算效率，進一步提高隧道病害檢測效率。目前，王耀東團隊建立了隧道病害樣本庫，同時還在研制多種類、移動式隧道檢測平臺，通過不斷地采集數(shù)據、優(yōu)化分析方法，努力為中國隧道和軌道維護工作作出應有的貢獻。

2035年，我國要基本建成交通強國，這將推動我國城市軌道交通進一步向大數(shù)據、智能化、精準化方向發(fā)展。相信在不久的將來，機器視覺檢測技術會在隧道檢測方面有更為深入的應用及更遠大的發(fā)展前景。

3654500338279