Використання телевізійних методів у швидкісній діагностиці дефектів залізничних колій
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v29i4.308103Ключові слова:
телевізійні методи, дефектоскопія, залізнична коліяАнотація
У роботі було проведено детальний аналіз закордонних і вітчизняних інформаційних джерел з питань, що стосуються застосування телевізійних візуально-вимірювальних систем, засобів і методів для швидкісної діагностики дефектів залізничних колій, а також оцінки стану дотичної залізничної інфраструктури. Проведено порівняльний аналіз основних технічних параметрів і характеристик розглянутих систем. Концепція автоматизованих телевізійних візуально-вимірювальних систем заснована на використанні високошвидкісної відеокамери, здатної захоплювати відеозображення рейкового шляху, коли транспортний засіб рухається над ним. Захоплені зображення автоматично аналізуються за допомогою спеціального програмного забезпечення для аналізу зображень. Аналіз програмним забезпеченням заснований на ідентифікації об'єктів або дефектів, виявлених за допомогою математичних методів крос-кореляції та вейвлет-перетворень. Особливу увагу у роботі скеровано на використання технологій машинного зору та нейронних мереж для підвищення автоматизації отримання та опрацювання результатів діагностики дефектів залізничних колій телевізійними методами.
Посилання
Нічога В. Результати розроблення та дослідження інформаційно-діагностичної системи для магнітодинамічної дефектоскопії рейок / Віталій Нічога, Володимир Сторож, Юрій Матієшин // Вісник НУ "Львівська політехніка" – Радіоелектроніка та телекомунікації. – 2019. – № 914. – С. 65-74.
Vitalij Nichoha, Volodymyr Storozh and Yurij Matiieshyn. "Results of the development and research of information-diagnostic system for the magnetic flux leakage defectoscopy of rails", 2020 IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET’2020), Proceedings of the International Conference, Lviv-Slavske, Ukraine, February 2020, pp. 852-857, doi: 10.1109/TCSET49122.2020.235557.
Vitalij Nichoha, Volodymyr Storozh and Yurij Matiieshyn. "Results of research of the eightchannel sensor for the defectoscopy of railway rails", Proceedings of SPIE 11442, Radioelectronic Systems Conference 2019, 114421A (11 February 2020); URL: https://doi.org/10.1117/12.2565748 (09.07.2024).
Y. Matiieshyn, V. Minziuk, and S. Mankovskyy. “Algorithmic support of the television scanning optical microscope in the study of microobjects”, 2019 IEEE IVth International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (UkrMiCo’2019), Proceedings of the International Conference, Odessa, Ukraine, 9-13 September 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/UkrMiCo47782.2019.9165398.
I. Prudyus, V. Tkachenko, L. Lazko and S. Fabirovskyy. "Sub-pixel Based Forming of High-Resolution Images", Przeglad Elektrotechniczny (Electrical Review), vol. 7, 2015, pp. 45-48, doi: 10.15199/48.2015.07.15.
A. Hryvachevskyi, I. Prudyus, L. Lazko and S. Fabirovskyy. "Methods of multispectral image fusion at the pixel level", 2018 IEEE 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET’2018), Proceedings of the International Conference, Lviv-Slavske, Ukraine, February 2018, pp. 102- 107, doi: 10.1109/TCSET.2018.8336165.
INNOTRACK (Innovative Track Systems) D4.4.1 Rail Inspection Technologies [Text], Integrated Project no. TIP5-CT-2006-031415, University of Birmingham (Great Britain), 2008, 42 p.
Sperry Rail Inc., 2023. SPERRY [Електронний ресурс]. – URL: https://www.sperryrail.com/(09.07.2024).
Simmons-Boardman Publishing Inc., 2023. Railway Age [Електронний ресурс]. – URL: https://www.railwayage.com/cs/aurora-thenext-generation/ (09.07.2024).
F. Flammini, C. Pragliola and G. Smarra. "Railway infrastructure monitoring by drones", International Conference on Electrical Systems for Aircraft, Railway, Ship Propulsion and Road Vehicles & International Transportation Electrification Conference (ESARS-ITEC’2016), Proceedings of the International Conference, Toulouse, France, 2016, pp. 1-6, doi: 10.1109/ESARS-ITEC.2016.7841398.
O.I. Chumachenko, A.V. Gilevoy. "Image processing in UAV", 2013 IEEE 2nd International Conference on Actual Problems of Unmanned Air Vehicles Developments (APUAVD’2013), Proceedings of the International Conference, Kiev, Ukraine, 2013, pp. 75-76. doi: 10.1109/APUAVD.2013.6705287.
A.K. Singh, A. Swarup, A. Agarwal, D. Singh. "Vision based rail track extraction and monitoring through drone imagery", ICT Express, 2019, vol. 5, issue 4, pp. 250-255.
COGNEX, 2023. Products [Електронний ресурс]. – URL: https://www.cognex.com/ruru/products (09.07.2024).
Минаков В.А. Технология машинного зрения на локомотивах для идентификации путевых сигналов / В.А. Минаков, В.К. Фоменко // Мир транспорта. ‒ 2019. ‒ т. 17. ‒ № 6. ‒ С. 62-72.
Хабр, 2018. Машинное зрение [Електронний ресурс] – URL: https://habr.com/ru/articles/350918/ (09.07.2024).
Лысенко О. Машинное зрение от SICK/IVP // Компоненты и технологии. – 2007. – № 1.
Machine Vision Inspection of Railroad Track // USDOT Region V Regional University Transportation Center Final Report (NEXTRANS Project No. 0281Y02). – University of Illinois at Urbana Champaign and Purdue University, January 10, 2011.
Saturn Cloud, 2023. A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks – the ELI5 way [Електронний ресурс]. – URL: https://saturncloud.io/blog/a-comprehensiveguide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way/ (09.07.2024).
Коц И.Н., Лысенко И.Е., Полякова В.В., Ковалев А.В. Методы диагностики инженерных объектов на основе нейросетей // ИВД. 2020, №8 (68). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodydiagnostiki-inzhenernyh-obektov-na-оsnoveneyrosetey (09.07.2024).
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Володимир Георгійович Сторож, Мирон Йосипович Николишин, Юрій Миколайович Матієшин, Спартак Вікторович Маньковський
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
