摘要：研究目的:为了解决轨道缺陷检测系统在实际自然环境因素干扰下由于鲁棒性下降从而造成决策的不确定性问题,提出一种提高检测系统鲁棒性的方法,首先利用变异算法处理生成多样化的鲁棒训练样本,使模型能够学习适应各种环境扰动和变化,然后选择基于YOLOv5的目标检测模型作为轨道缺陷检测器,以满足高精度、实时性的要求,且准确性较高。研究结论:(1)通过变异生成算法,可以生成更多样性的鲁棒训练样本,使模型有更多的样本来学习各种扰动,以此适应各种环境;(2)所选YOLOv5目标检测模型作为轨道缺陷检测器,不仅能满足轨道缺陷检测对检测精度和实时性的高要求,而且即使在训练样本数量有限的情况下,也能凭借其优秀的泛化能力取得良好的检测效果,契合了实际轨道检测场景下对数据获取的困难,展现出较强的适用性;(3)在真实地铁线路上采集轨道巡检数据进行实验,实验结果表明,经过鲁棒重训练的轨道缺陷检测器在扰动数据上的鲁棒性得到了显著的提升,平均准确率提高23.35%,召回率提高32.75%,mAP50提高30.98%,mAP50-95提高19.54%;(4)本研究成果可应用于铁路、地铁等交通领域,有助于保障线路的安全运行。

摘要：提出了一种基于柔性印刷电路板(FPCB)探头的铁轨表面裂纹检测方法。通过仿真分析和高速转台实验,对不同激励频率、不同深度缺陷以及簇状密集缺陷的探头检测能力展开测试。根据检测结果分析出适合FPCB探头的最佳激励频率以及适用的检测缺陷深度范围,得出FPCB方形线圈检测不同间距密集缺陷的能力与线圈尺寸的对应关系,即:在已知密集缺陷最小间距为X的情况下,将方形FPCB线圈边长设计为2X即可基本识别出全部缺陷,设计在X以内可获得最佳的单线圈检测信号,设计在X/2以内可获得最佳差分检测信号。此结论仅适用于文中研究的方形线圈。

摘要：为了获得在轨道缺陷检测过程中检测出的有缺陷图片的精确里程信息,方便确定缺陷所在位置,设计一种双单片机控制的记录轨道里程值的系统,详细论述前置增强型单片机对编码器输出的脉冲信号鉴相,四倍频细分,并根据预设图片高度输出脉冲信息,后置8052单片机根据获得的脉冲信息记录脉冲个数并计算里程值,最后通过串口将计算所得数据上传至工控机。使用C++Builder编写的上位机控制软件对数据处理调用,以显示每张图片所表示的里程值。运行结果表明,该设计在记录并显示里程过程中,速度响应迅速,精度大大提高并且准确稳定。