- 03/08
- 2016
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Vision小助手
(CMVU)
项目背景:
国内目前现有列车基本采用电力推动,电力来源于输电网,依靠安装在列车顶部的受电弓滑板与输电网的接触导线之间的滑动接触来实现的。接触系统的受流质量决定着列车能否获得足够的牵引动力并安全可靠地运行。由于列车受电弓滑板一直处于高速运动状态,弓网系统出现的任何轻微损伤,如受电弓滑板的过度磨耗、阶梯状磨耗、缺口、翘曲不仅影响列车的正常供电,由此产生的电弧放电还会进一步加剧受电弓滑板和接触网的磨耗,同时还会产生无线电干扰,导致弓网故障,对轨道交通系统运输生产造成的损失和影响十分严重,因此防止弓网事故显得尤为重要。
项目目的:
掌握受电弓滑板的磨损状况和表面异常形态对及时更换调整弓网零部件,对及早发现,预防和消除弓网故障,把事故消灭在萌芽状态。
项目要求及难点:
须在列车正常行驶中进行检测,检测区域不小于2000mm*1000mm、检测精度要求0.5mm,由于列车不停车,运动速度较高,仅允许采集一次图像就要分析出结果,因此在保证精度的情况下,只能采取多相机同时采集,但是这种方式对同步信号要求高,而且对多图像拼接时,对软件开发人员要求更高,并且算法的复杂直接会降低检测效率;
解决方案:
针对项目要求,方案采用维视图像自主研发2900万高分辨率工业相机配合传感器进行采集数据,该相机分辨率高达6576×4384像素,在列车高速运行过程中仅需采集一帧图像即可完成所有数据的采集,并且在保证0.5mm精度的前提下,拍摄区域可达3288mm×2192mm,由于仅需通过软件算法对单张图片进行处理,因此算法简单快捷,实现列车在高速运行过程中获取列车受电弓滑板关键特性参数,无需人工检测,完成大区域、高精度检测,避免停车人工检测,安全可靠,效率高。
硬件优势:
此外,维视图像高分辨率工业相机支持以下独有功能:
1. 交叠外触发功能,相机在上一帧图像曝光完成后数据读出时,便可进行下一帧图像的曝光,有效提高图像采集效率;
2. 内置128M帧缓存,在多相机同步采集时,可通过函数接口获取帧缓存中的图像数据,有效防止因为带宽不足而导致的数据丢失;
3. 支持网络断开后自动重新链接,并且继续传输数据,避免了维护人员到现场处理的情况,有效降低系统或设备运营维护成本。