張 健 高 巖 黃雪峰 鄭 煜 王 琦 焦見(jiàn)斌

(1.中國(guó)鐵路濟(jì)南局集團(tuán)有限公司青島機(jī)務(wù)段 山東 青島 266021；2.蘇州華興致遠(yuǎn)電子科技有限公司 江蘇 蘇州 215000；3.中國(guó)鐵路濟(jì)南局集團(tuán)有限公司濟(jì)南西機(jī)務(wù)段 山東 濟(jì)南 250117)

1 設(shè)計(jì)背景

目前，中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司全鐵路系統(tǒng)機(jī)車總保有量2萬(wàn)余臺(tái)，且數(shù)量仍在不斷增加，車型逐漸增多，機(jī)車開(kāi)行調(diào)整及調(diào)配日益頻繁，這對(duì)機(jī)車運(yùn)用檢修的生產(chǎn)組織、技術(shù)水平提出了更高的要求[1-2]。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)機(jī)車整備作業(yè)均主要依賴人工，已投入運(yùn)用的一些在線式安全監(jiān)測(cè)設(shè)備，能夠?qū)囕v部分零部件進(jìn)行局部監(jiān)測(cè)，但這些系統(tǒng)側(cè)重點(diǎn)在于在途故障監(jiān)測(cè)，尚且達(dá)不到日常檢修作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)檢查項(xiàng)點(diǎn)的要求[3]。同時(shí)，人工整備作業(yè)受到工作環(huán)境和檢修人員素質(zhì)等不可控因素太多，整備作業(yè)過(guò)程作業(yè)數(shù)據(jù)離散。此外，由于缺少全面的整備數(shù)據(jù)支持，不能對(duì)整備作業(yè)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的故障進(jìn)行綜合分析和統(tǒng)計(jì)，難以實(shí)現(xiàn)機(jī)車整備和檢修質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)，無(wú)法滿足“大運(yùn)用、大整備”的管理要求。為此，本文研制了一種機(jī)車整備作業(yè)車底檢測(cè)機(jī)器人，推動(dòng)機(jī)車整備作業(yè)過(guò)程的自動(dòng)化、無(wú)人化和智能化，達(dá)到減員增效的效果。

2 車底檢測(cè)機(jī)器人的設(shè)計(jì)

2.1 設(shè)計(jì)思路

考慮機(jī)車具有折返運(yùn)行的特點(diǎn)，在每次運(yùn)行前均需開(kāi)展整備作業(yè)。因此，可通過(guò)設(shè)立標(biāo)準(zhǔn)圖庫(kù)，在進(jìn)行機(jī)器人整備作業(yè)時(shí)，將機(jī)器人采集到的關(guān)鍵部件圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖庫(kù)中的圖片進(jìn)行特征值對(duì)比，分析機(jī)車車底結(jié)構(gòu)是否有變化，如有變化可發(fā)出預(yù)警，提醒人工核驗(yàn)處理。另一方面，可對(duì)每輛車按部件建立歷史圖像庫(kù)，在發(fā)生預(yù)警信息后，逐個(gè)對(duì)比之前的整備圖像，進(jìn)行車底結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)分析。這種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)警策略，隨著整備圖像的日益增多，其預(yù)警的準(zhǔn)確率會(huì)越來(lái)越高。

通過(guò)廣泛調(diào)研和篩選，利用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行可視結(jié)構(gòu)件的異常分析報(bào)警是目前比較先進(jìn)的技術(shù)模式，在機(jī)車車輛的車號(hào)識(shí)別[4]、在途故障監(jiān)測(cè)[5]中具有較為成熟的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。因此，機(jī)車整備作業(yè)車底檢測(cè)機(jī)器人設(shè)計(jì)采用了以機(jī)器視覺(jué)為核心的“機(jī)械臂控制+圖像異常檢測(cè)”為基礎(chǔ)的技術(shù)構(gòu)架。

2.2 應(yīng)用技術(shù)

機(jī)車整備作業(yè)車底檢測(cè)機(jī)器人的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)需要將高精度攝像頭、輔助光源等前端硬件設(shè)施進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，并與數(shù)據(jù)傳輸、圖像處理算法等進(jìn)行軟、硬件融合，從模塊化設(shè)計(jì)上主要分為：高精度控制模塊、圖像采集模塊、異常分析報(bào)警模塊。

2.2.1高精度控制技術(shù)

機(jī)器人控制模塊主要由機(jī)器人檢測(cè)控制模塊、遠(yuǎn)程自檢控制箱組成。

(1)機(jī)器人檢測(cè)控制模塊

機(jī)器人的檢測(cè)控制模塊幫助機(jī)器人自動(dòng)充電，自動(dòng)識(shí)別車號(hào)，自動(dòng)避障，并多角度拍攝關(guān)鍵部件的圖像，從而通過(guò)機(jī)器人的自動(dòng)行走代替人工的行走，3D深度相機(jī)代替人工的眼睛，圖像識(shí)別算法代替人工的大腦，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人檢修完全代替人工檢修。

(2)遠(yuǎn)程自檢控制箱

機(jī)器人設(shè)有遠(yuǎn)程控制功能。在需要時(shí)，可以通過(guò)手機(jī)與機(jī)器人本體的I/O端口發(fā)送控制命令，遠(yuǎn)程操控機(jī)器人(見(jiàn)圖1)。同時(shí)，可以通過(guò)手機(jī)查詢命令查詢?nèi)我庖慌_(tái)機(jī)器人的機(jī)械及軟件自檢信息，在自檢異常時(shí)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行檢修。

圖1 機(jī)器人電氣控制圖

2.2.2圖像采集技術(shù)

常用的圖像采集技術(shù)有快掃技術(shù)和多角度拍攝分析技術(shù)?？鞉卟捎镁€陣相機(jī)+面陣相機(jī)組合拍攝，線陣相機(jī)光源采用紅外激光，可以有效屏蔽陽(yáng)光干擾，獲取機(jī)車底部全息圖像，部件圖像無(wú)須拼接，更有利于人工對(duì)大部件的狀態(tài)檢測(cè)，如圖2所示。但由于快掃相機(jī)拍攝角度單一，僅能拍攝到機(jī)車底部垂直面的圖像。但機(jī)車底部構(gòu)件繁多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，單角度圖片會(huì)造成檢測(cè)信息不全和故障信息遺漏，不利于車底異常判別。

圖2 線陣掃描圖像

因此，多次對(duì)比分析后，機(jī)器人設(shè)計(jì)最終采用了多角度拍攝進(jìn)行圖像采集。為了實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵部位的多角度檢測(cè)，機(jī)器人采用6軸關(guān)節(jié)機(jī)械臂。6軸關(guān)節(jié)機(jī)械臂由6組不同位置的馬達(dá)驅(qū)動(dòng)，每個(gè)馬達(dá)都能提供繞一軸向的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)三維空間的各種姿勢(shì)。機(jī)械臂轉(zhuǎn)動(dòng)如圖3所示，可深入機(jī)車車底較為狹隘的空間進(jìn)行多角度拍攝，形成關(guān)鍵部位的三維圖像信息，之后通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)圖像和歷史圖像進(jìn)行對(duì)比實(shí)現(xiàn)異常識(shí)別。

圖3 6軸機(jī)械臂轉(zhuǎn)動(dòng)示意圖

在進(jìn)行圖像采集時(shí)，車底檢測(cè)機(jī)器人按照規(guī)劃好的路線，在地溝內(nèi)行走到達(dá)指定地點(diǎn)停止，調(diào)用云臺(tái)預(yù)置位拍攝機(jī)車車底圖像，同時(shí)提取目標(biāo)部件圖像在視野中的位置信息，具體包括框選目標(biāo)部件圖像的長(zhǎng)方形邊框4個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)以及目標(biāo)圖像中心坐標(biāo)，實(shí)時(shí)計(jì)算目標(biāo)部件圖像中心坐標(biāo)與相機(jī)視野中心坐標(biāo)偏移量，為后期圖像處理和識(shí)別提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.2.3圖像處理與識(shí)別技術(shù)

圖像識(shí)別是目前進(jìn)行故障判斷的先進(jìn)技術(shù)，在工業(yè)、設(shè)備檢測(cè)中應(yīng)用廣泛。但對(duì)于機(jī)車來(lái)說(shuō)，其運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，運(yùn)行速度較快，回庫(kù)整備時(shí)車底往往存在較為嚴(yán)重的污垢，這對(duì)圖像識(shí)別過(guò)程中的圖像配準(zhǔn)造成很大干擾。因此，在進(jìn)行故障識(shí)別時(shí)，采用了分步驟處理的算法。

故障識(shí)別分為圖像預(yù)處理、輪廓提取、特征值分析、故障判斷分級(jí)4個(gè)步驟。圖像預(yù)處理去除背景噪音，利用形態(tài)學(xué)濾波和最大類間方差Otsu方法得到二值圖像。之后借助 Snake 模型對(duì)關(guān)鍵部件的邊界進(jìn)行識(shí)別和提取，利用局部算子找到圖像的相同特征點(diǎn)，建立一一對(duì)應(yīng)的影射關(guān)系，達(dá)到精準(zhǔn)匹配的目的。最后進(jìn)行特征值分析，特征值包括橫向位移、縱向位移、質(zhì)心變化等，判斷是否存在部件缺失、出現(xiàn)異物、裂縫、漏油等故障。

異常圖像報(bào)警分析流程如圖4所示。

圖4 圖像分析流程圖

目前，故障判斷分析后將其劃分為2級(jí)報(bào)警。其中，一級(jí)報(bào)警主要是針對(duì)車底板等不影響行車安全的部分出現(xiàn)異常，或者是圖像識(shí)別發(fā)現(xiàn)變動(dòng)位置較為輕微、不能準(zhǔn)確判斷的情況。此類報(bào)警遵循“寧多勿漏”的原則。二級(jí)報(bào)警主要針對(duì)制動(dòng)裝置等關(guān)鍵部件，或者是通過(guò)特征提取、對(duì)比分析后，發(fā)現(xiàn)變動(dòng)較大，超過(guò)報(bào)警閾值的情況。

通過(guò)報(bào)警分級(jí)的模式，既可以保障所有異常均會(huì)引發(fā)報(bào)警，但由于輕微故障報(bào)警級(jí)別較低，也不會(huì)過(guò)多分散整備人員注意力；又可以使整備人員能更快發(fā)現(xiàn)較大故障，確保行車安全。

3 機(jī)器人運(yùn)用示范

2021年2月3日，中國(guó)鐵路濟(jì)南局集團(tuán)有限公司機(jī)務(wù)部正式批準(zhǔn)了本文中所研發(fā)的車底檢測(cè)機(jī)器人在青島機(jī)務(wù)段進(jìn)行一級(jí)整備的作業(yè)申請(qǐng)。2021年3月，機(jī)車整備車底檢測(cè)機(jī)器人一共整備機(jī)車27臺(tái)，檢測(cè)走行部故障142個(gè)，臺(tái)均5.26件，系統(tǒng)故障識(shí)別率為100%。

2021年4月1日至6月6日共整備機(jī)車81臺(tái)，檢測(cè)走行部故障33個(gè)，臺(tái)均3件，系統(tǒng)故障識(shí)別率100%。其中重點(diǎn)故障有卡箍開(kāi)裂、船型地板擊打破損、轉(zhuǎn)向架Z型拉桿中心銷脫落、軸箱蓋螺栓丟失、齒輪箱滲油等。典型檢測(cè)樣本如圖5～圖7所示。

圖5 卡箍裂開(kāi)(二維與三維圖)

圖6 船型地板擊打嚴(yán)重破損

圖7 齒輪箱滲油

運(yùn)用證明，機(jī)車整備車底檢測(cè)機(jī)器人具備以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)利用智能機(jī)器人技術(shù)替代人工進(jìn)行機(jī)車庫(kù)內(nèi)車底整備作業(yè)，提高工作環(huán)境安全。由于機(jī)車整備作業(yè)場(chǎng)的特殊環(huán)境，作業(yè)人員始終處在高電壓環(huán)境下工作，為保證作業(yè)安全需要時(shí)刻與調(diào)度員保持聯(lián)系，并穿戴各類防護(hù)用具。而機(jī)車整備作業(yè)車底檢測(cè)機(jī)器人無(wú)須擔(dān)心此類問(wèn)題，可支持機(jī)車帶電作業(yè)，可在各種復(fù)雜環(huán)境下工作，人員只需在安全環(huán)境下遠(yuǎn)程操作即可，大幅降低了檢修人員的人身安全隱患。

(2)實(shí)現(xiàn)“人檢”向“機(jī)檢”的跨越，降低了人員工作負(fù)擔(dān)。按照HXD3(3C、3CA)型電力機(jī)車一、二級(jí)整備檢查范圍，零部件超過(guò)300個(gè)，工作強(qiáng)度大，時(shí)間緊張，且需經(jīng)常在凌晨工作，對(duì)人員身心健康要求較高。使用庫(kù)檢機(jī)器人可以有效避免此類問(wèn)題，降低了檢修人員的身心負(fù)擔(dān)。

(3)采用圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)的自動(dòng)化，解決了整備作業(yè)質(zhì)量不穩(wěn)定的問(wèn)題。機(jī)車技術(shù)更新較快，類型較多，人員需要不斷培訓(xùn)學(xué)習(xí)，才可以勝任機(jī)車的整備作業(yè)。然而培訓(xùn)學(xué)習(xí)的成本隨著人員的數(shù)量、技能掌握數(shù)量等因素，成倍數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。而機(jī)車整備作業(yè)車底檢測(cè)機(jī)器人可以適應(yīng)各種機(jī)車類型，并且一次“學(xué)習(xí)”即可達(dá)到所有庫(kù)檢機(jī)器人共同“學(xué)習(xí)”的效果，后期“學(xué)習(xí)”成本將會(huì)隨著機(jī)車整備作業(yè)車底檢測(cè)機(jī)器人的推廣而大幅降低且質(zhì)量更穩(wěn)定。

(4)有效提升整備作業(yè)效率。目前人工目視檢查一臺(tái)車時(shí)間至少20 min，使用機(jī)車整備車底檢測(cè)機(jī)器人能夠?qū)⒃摴ぷ骺s短至10 min，即檢查時(shí)間縮短至原來(lái)的1/2，整體效率提升2倍。

綜上所述，機(jī)車整備車底檢測(cè)機(jī)器人通過(guò)圖像采集，智能診斷，將異常信息通過(guò)預(yù)警的方式發(fā)送給整備作業(yè)人員，實(shí)現(xiàn)整備人員重點(diǎn)檢和全面檢的結(jié)合，解決了人工夜間整備作業(yè)勞動(dòng)量大、質(zhì)量參差不齊的難點(diǎn)，提高了機(jī)車的安全防范水平。

4 總結(jié)與展望

本文研制的機(jī)車整備車底檢測(cè)機(jī)器人采用6軸關(guān)節(jié)機(jī)械臂結(jié)合雙目三維圖像測(cè)量模組，可對(duì)機(jī)車底部關(guān)鍵部件螺栓、牽引裝置、基礎(chǔ)制動(dòng)裝置、撒砂器、齒輪箱、抱軸箱等關(guān)鍵部件進(jìn)行多角度、高精度數(shù)據(jù)采集，并將以上數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到中心服務(wù)器，通過(guò)智能圖像識(shí)別算法自動(dòng)識(shí)別機(jī)車底部可視部件故障。

在青島機(jī)務(wù)段對(duì)機(jī)車整備作業(yè)車底檢測(cè)機(jī)器人進(jìn)行了4個(gè)月的試運(yùn)用，運(yùn)用證明其性能可靠，操作便捷，應(yīng)用效果顯著，在推進(jìn)機(jī)車檢修人機(jī)分工、人機(jī)結(jié)合等方面有良好的發(fā)展和推廣運(yùn)用前景。