RU2385446C2 - Система и способ для контроля железнодорожного пути - Google Patents

Система и способ для контроля железнодорожного пути Download PDF

Info

Publication number
RU2385446C2
RU2385446C2 RU2007103331/28A RU2007103331A RU2385446C2 RU 2385446 C2 RU2385446 C2 RU 2385446C2 RU 2007103331/28 A RU2007103331/28 A RU 2007103331/28A RU 2007103331 A RU2007103331 A RU 2007103331A RU 2385446 C2 RU2385446 C2 RU 2385446C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
images
sleepers
railway
rail
rails
Prior art date
Application number
RU2007103331/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2007103331A (ru
Inventor
Джон Энтони II НЭГЛ (US)
Джон Энтони II НЭГЛ
Стивен С. ОРРЕЛЛ (US)
Стивен С. ОРРЕЛЛ
Кристофер М. ВИЛЛАР (US)
Кристофер М. ВИЛЛАР
Original Assignee
Джорджтаун Рэйл Эквипмент Компани
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=35783334&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=RU2385446(C2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Джорджтаун Рэйл Эквипмент Компани filed Critical Джорджтаун Рэйл Эквипмент Компани
Publication of RU2007103331A publication Critical patent/RU2007103331A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2385446C2 publication Critical patent/RU2385446C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
    • G01C3/02—Details
    • G01C3/06—Use of electric means to obtain final indication
    • G01C3/08—Use of electric radiation detectors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61K—AUXILIARY EQUIPMENT SPECIALLY ADAPTED FOR RAILWAYS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B61K9/00—Railway vehicle profile gauges; Detecting or indicating overheating of components; Apparatus on locomotives or cars to indicate bad track sections; General design of track recording vehicles
    • B61K9/08—Measuring installations for surveying permanent way
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00—Control, warning, or like safety means along the route or between vehicles or vehicle trains
    • B61L23/04—Control, warning, or like safety means along the route or between vehicles or vehicle trains for monitoring the mechanical state of the route
    • B61L23/042—Track changes detection
    • B61L23/044—Broken rails
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00—Control, warning, or like safety means along the route or between vehicles or vehicle trains
    • B61L23/04—Control, warning, or like safety means along the route or between vehicles or vehicle trains for monitoring the mechanical state of the route
    • B61L23/042—Track changes detection
    • B61L23/045—Rail wear
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
    • G01C3/02—Details
    • G01C3/06—Use of electric means to obtain final indication
    • G01C3/08—Use of electric radiation detectors
    • G01C3/085—Use of electric radiation detectors with electronic parallax measurement

Abstract

Изобретение относится к системе и способу контроля железнодорожного пути, в частности к системе и способу контроля параметров железнодорожного пути с использованием лазера, камеры и процессора. Технический результат изобретения заключается в упрощении процедуры контроля состояния железнодорожного полотна. Способ контроля железнодорожного пути содержит этапы, на которых: освещают линию от края до края железнодорожного пути; принимают часть света, отраженного от железнодорожного полотна; генерируют совокупность изображений; анализируют совокупность изображений; компилируют совокупность изображений; записывают соответствующее географическое местоположений изображений; отображают физические характеристики участка железнодорожного пути. Система, реализующая способ контроля железнодорожного пути, подлежащая установке на транспортном средстве, содержит: по меньшей мере, один источник света, являющийся лазером, расположенный рядом с железнодорожным путем для проецирования пучка света от края до края железнодорожного полотна, один оптический приемник, расположенный рядом с железнодорожным путем. При этом оптический приемник содержит цифровую камеру, один процессор для анализа совокупности изображений и определения географического местоположения совокупности изображений. Причем процессор выполнен с возможностью компилирования совокупности изображения и записи соответствующего географического местоположения совокупности изображений. 4 н. и 66 з.п. ф-лы, 17 ил.

Description

Перекрестная ссылка на родственную заявку
Эта заявка является непредварительной заявкой, испрашивающей приоритет на основе предварительной заявки США №60/584,769, под названием, "Система и способ для контроля железнодорожного пути," Джона Нагля (John Nagle) и Стивена Оррелла (Steven C. Orrell), поданной 30 июня 2004 г., включенной таким образом сюда посредством ссылки в полном объеме.
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение, в целом, относится к системе и способу для контроля железнодорожного пути и, в частности, к системе и способу для контроля параметров железнодорожного пути с использованием лазера, камеры и процессора.
Уровень техники
Железные дороги обычно строят на базовом слое уплотненного, раздробленного каменистого материала. Слой балластного гравия находится поверх этого слоя камня. Шпалы уложены в и на этот щебеночный слой, и два параллельных стальных рельса присоединены к шпалам крепежными деталями. Большинство используемых шпал сделаны из дерева. При производстве шпал используются различные другие материалы, например бетон, сталь и композитный или повторно используемый материал. Эти шпалы из альтернативных материалов составляют относительно малый процент всех шпал. Шпалы поддерживают колею или поперечное расстояние между рельсами. Шпалы распределяют нагрузку на оси от поездов на щебеночный слой под шпалами и способствуют амортизирующему действию всей структуры пути. С течением времени, факторы окружающей среды могут приводить к ухудшению шпал, пока их не придется заменить. Ежегодно, на железных дорогах Северной Америки заменяют до 2% или более всех деревянных шпал. Это составляет несколько миллионов шпал.
Для управления логистикой замены шпал и количественной оценки необходимости в новых шпалах, обходчики пути пытаются классифицировать состояние шпал и системы крепежа на регулярной основе. Эта классификация чаще всего осуществляется путем визуального контроля для выявления шпал и крепежных деталей, которые сгнили, разбиты, расщеплены или изношены до такой степени, что их срок службы близится к концу. Процесс визуального контроля занимает очень много времени. На практике контроль пути осуществляется обходчиком, идущим вдоль пути для контроля и регистрации состояния шпал и/или крепежных деталей, которые разнесены приблизительно на 20 дюймов вдоль пути. На одной конкретной североамериканской железной дороге было установлено, что команда из 3 или 4 человек может обследовать лишь от 5 до 7 миль пути в день.
Устройства для контроля рельсов известны из уровня техники, и программное обеспечение для анализа и организации данных, полученных с помощью таких устройств, известно из уровня техники. Например, Tielnspect® от ZETA-TECH Associates, Inc., Нью-Джерси представляет собой компьютеризованную систему контроля шпал, имеющую ручное устройство и программное обеспечение. Ручное устройство используется обходчиками при хождении по пути и обследовании пути, а программное обеспечение используется для анализа и организации данных, полученных с помощью устройства.
Помимо классификации шпал, другие компоненты пути нужно периодически проверять на износ и ухудшение характеристик. Это включает в себя износ рабочей поверхности рельса, целостность анкеров и крепежных деталей, выравнивание рельсовых подкладок, состояние щебеночного слоя и колеи между рельсами. Как и при классификации шпал, контроль этих параметров рельса также может занимать много времени. Из уровня техники известны системы для контроля рельсов. Например, omniSurveyor3D® от Omnicom Engineering, Соединенного Королевства, это система для обследования инфраструктуры железных дорог. Кроме того, ENSCO, Inc., Миннесота обеспечивает лазерную систему измерения колеи для измерения колеи между рельсами с использованием лазеров.
Настоящее изобретение направлено на преодоление или, по меньшей мере, ослабление влияния одной или нескольких из вышеописанных проблем.
Сущность изобретения
Раскрыты система и способ для контроля железнодорожного пути. Раскрытая система включает в себя лазеры, камеры и процессор. Лазеры располагаются рядом с путем. Лазер излучает пучок света от края до края железнодорожного пути, и камера захватывает изображения железнодорожного пути, на который падает пучок света. Процессор форматирует изображения, чтобы их можно было анализировать для определения различных измеримых параметров железнодорожного пути. Раскрытая система может включать в себя приемник GPS или дистанционное устройство для определения данных местоположения. Измеримые параметры, которые можно определять посредством раскрытой системы, включают в себя, но без ограничения: расстояние между шпалами, угол шпал относительно рельса, трещины и дефекты в поверхности шпал, отсутствующие рельсовые подкладки, невыровненные рельсовые подкладки, осевшие рельсовые подкладки, отсутствующие крепежные детали, поврежденные крепежные детали, невыровненные крепежные детали, изношенные или поврежденные изоляторы, износ рельсов, колея между рельсами, высота щебеночного слоя относительно шпал, размер щебня, и разрыв или разделение в рельсе. Система включает в себя один или несколько алгоритмов для определения этих измеримых параметров железнодорожного пути.
Вышеприведенная сущность не призвана охватывать все потенциальные варианты осуществления или все аспекты предмета настоящего раскрытия.
Краткое описание чертежей
Вышеприведенная сущность изобретения, предпочтительные варианты осуществления и другие аспекты настоящего раскрытия можно лучше понять из нижеследующего подробного описания конкретных вариантов осуществления, приведенного совместно с прилагаемыми чертежами, в которых:
Фиг.1 схематически иллюстрирует вариант осуществления раскрытой системы контроля;
Фиг.2 иллюстрирует участок варианта осуществления системы для контроля железнодорожного пути согласно некоторым принципам настоящего раскрытия;
Фиг.3 иллюстрирует иллюстративный кадр участка железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля;
Фиг.4A-4C иллюстрируют иллюстративные кадры железнодорожного пути, полученные с помощью раскрытой системы контроля для определения расстояния между шпалами;
Фиг.5 иллюстрирует иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля для определения угла шпалы относительно рельса;
Фиг.6A-6C иллюстрируют иллюстративные кадры железнодорожного пути, полученные с помощью раскрытой системы контроля для определения разрыва или разделения в рельсе;
Фиг.7A-7B иллюстрируют иллюстративные кадры железнодорожного пути, полученные с помощью раскрытой системы контроля для определения износа рельса;
Фиг.8 иллюстрирует иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля для определения дефектов в шпале, расстояния между рельсами, размера шпал и высоты щебеночного слоя относительно шпалы;
Фиг.9 иллюстрирует иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля для определения приподнятого костыля;
Фиг.10 иллюстрирует иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля для определения отсутствующей рельсовой подкладки;
Фиг.11 и 12 иллюстрируют трехмерные компиляции данных изображения, полученных с помощью раскрытой системы контроля;
Хотя раскрытые система и соответствующие способы контроля допускают различные модификации и альтернативные формы, конкретные варианты их осуществления были показаны в порядке примера на чертежах и подробно описаны в описании. Фигуры и письменное описание никоим образом не призваны ограничивать объем раскрытых идей изобретения. Напротив, фигуры и написанное описание обеспечены для иллюстрации раскрытых идей изобретения специалисту в данной области техники со ссылкой на конкретные варианты осуществления.
Подробное описание изобретения
На Фиг.1 и 2 показан вариант осуществления системы 30 для контроля железнодорожного пути согласно некоторым идеям настоящего раскрытия. На Фиг.1 раскрытая система контроля 30 схематически показана относительно железнодорожного пути. На Фиг.2 участок раскрытой системы контроля 30 показан в перспективе относительно железнодорожного пути.
Согласно Фиг.1, раскрытая система контроля 30 включает в себя источник света, например лазер 40, устройство для приема света, отраженного от контролируемой области, например камеру 50, и устройство обработки 60. В реализации, показанной на Фиг.1, раскрытая система контроля 30 используется для обследования полотна железнодорожного пути. Хотя раскрытые система и соответствующие способы контроля описаны применительно к использованию для контроля железнодорожного пути, из настоящего раскрытия явствует, что раскрытые систему и способ можно использовать в других областях и отраслях промышленности, где требуется контролировать поверхности или компоненты. Например, раскрытые систему и способ контроля можно использовать для контроля дорог, линий электропередачи, трубопроводов или других сетей или систем.
Полотно включает в себя шпалы 10, рельсы 12, рельсовые подкладки 14, костыли 16 и щебеночный слой 18. В общем случае лазер 40 проецирует пучок 42 лазерного света на полотно. Пучок 42 создает линию проекции L, показанную на Фиг.2, на полотне, которая следует контурам поверхностей и компонентов полотна. Приемник света, камера 50, захватывает изображение линии L лазерного света 42, спроецированной на полотно. Камера 50 передает захваченное изображение на устройство обработки 60 для обработки и анализа, что более подробно описано ниже.
Согласно Фиг.2, пары из лазера 40 и камеры 50 расположены над каждым из рельсов 12 пути. Лазеры 40 и камеры 50 могут быть собраны в жесткую конструкцию 32, которая может монтироваться на контрольном транспортном средстве (не показано) или другом устройстве, движущемся вдоль пути, для поддержания системы контроля 30 в правильном положении. На Фиг.2, для простоты, показан только участок конструкции 32. Однако очевидно, что другие известные компоненты конструкции 32 могут понадобиться для монтажа лазеров 40 и камер 50 на контрольном транспортном средстве.
В общем случае, контрольное транспортное средство может представлять собой любое подходящее средство передвижения для перемещения по железнодорожному пути. Например, в технике широко практикуется снабжение обычного дорожного транспортного средства, например грузовика, "рельсовым" шасси, смонтированным на раме автомобиля. Рельсовое шасси обычно включает в себя комплект маломерных железнодорожных запасных колес, которые позволяют дорожному транспортному средству ездить по рельсам. Согласно одному варианту осуществления, конструкцию 32 раскрытой системы контроля 30 можно монтировать на платформе грузовика, имеющего рельсовое шасси. Альтернативно, контрольное транспортное средство может представлять собой оборудование обслуживания пути (MoW), которое специально сконструировано для работы на железнодорожном пути. Кроме того, раскрытая система контроля 30 может быть смонтирована на шасси, которое буксируется транспортным средством, или может быть смонтирована на локомотиве или грузовом транспортном средстве.
Согласно Фиг.2, лазеры 40 проецируют пучки 42 света, имеющие заранее определенное угловое расхождение β. Угловые расхождения β двух лазеров 40 охватывают, по существу, всю поверхность полотна. Таким образом, лазеры 40 создают линию проекции L, которая является, по существу, прямой и проходит, по существу, от края до края. Каждый лазер 40, предпочтительно, создает пучок 42, имеющий угловое расхождение β около 60 градусов и охватывает приблизительно половину полотна. Предпочтительно, лазеры 40 проецируют пучок 42, по существу, перпендикулярно к поверхности пути. Альтернативно, можно использовать один лазер, расположенный так, чтобы создавать линию проекции L от края до края полотна.
Кроме того, лазеры 40, предпочтительно, являются инфракрасными лазерами, имеющими 4-ваттный оптический выход и генерирующими свет в инфракрасном диапазоне около 810 нм. Относительно высокий оптический выход лазеров 40 помогает ослаблять эффекты внешнего света без использования экранов. Подходящий лазер для раскрытой системы контроля 30 включает в себя лазер Magnum, производства Stacker Yale. Вышеописанные параметры лазеров 40 предпочтительны для контроля поверхности железнодорожного пути. Другие реализации раскрытой системы контроля 30 могут использовать альтернативные количества источников света, а также другие длины волны, оптические выходы и угловые расхождения.
Согласно Фиг.2, камеры 50 расположены рядом с лазерами 40. Согласно Фиг.1, камеры 50 установлены под углом θ относительно пучка 42 света, проецируемого из лазеров 40. Согласно одному варианту осуществления, камеры расположены под углом θ около 60 градусов. Когда раскрытая система контроля 30 перемещается вдоль пути, камеры 50 захватывают изображение или кадр полотна с малыми, регулярными приращениями. Предпочтительно, камеры 50 способны осуществлять съемку с весьма высокой частотой кадров, например около 5405 кадров в секунду.
Каждое неподвижное изображение или кадр, захваченное(ый) камерами 50, затем фильтруется и обрабатывается для изоляции оконтуренной лазерной линии L, спроецированной на полотно. Камеры 50 снабжены полосовыми фильтрами 52, которые пропускают только лучистую энергию лазеров 40, по существу, в предпочтительном инфракрасном диапазоне. Поскольку длина волны лазеров 40 составляет около 810 нм, полосовые фильтры 52 камер 50 могут устранять, по существу, весь внешний свет, так что камера 50 улавливает, по существу, чистое, неподвижное изображение линии проекции L света от лазеров 40.
Каждая из двух камер 50 передает данные изображения непосредственно на устройство обработки или компьютер 60 по линиям связи. Предпочтительно, камера 50 включает в себя процессор 54, способный преобразовывать или форматировать захваченное изображение линии проекции L в пространственный профиль, который передается непосредственно на устройство обработки или компьютер 60. Способность камеры 50 обрабатывать или форматировать захваченное изображение подобным образом позволяет исключить необходимость в дорогостоящих пост-процессорах или высокоскоростных механизмах захвата кадров. Подходящая камера для раскрытой системы контроля 30, имеющая такие возможности обработки, включает в себя Ranger M50 производства IVP Integrated Vision Products, Inc.
Помимо других общих компонентов, устройство обработки или компьютер 60 включает в себя микропроцессор, устройства ввода, вывода и устройство 62 хранения данных. Устройство 62 хранения данных может включать в себя жесткий диск, энергонезависимый носитель данных, флэш-память, ленту или CD-ROM. Устройство 60 обработки может дополнительно включать в себя устройство ввода/отображения 68, позволяющее путевому обходчику вводить и просматривать данные и оперировать раскрытой системой контроля 30. Устройство 60 обработки работает с подходящими программами для сохранения и анализа различных данных, полученных с помощью раскрытой системы контроля 30. Например, устройство 60 обработки может иметь любое подходящее программное обеспечение для обработки изображений, например, Matrox MIL, Common VisionBlox, Labview, eVision, Halcon, и IVP Ranger. Например, устройство 60 обработки может иметь инструменты обработки изображений, известные из уровня техники, для анализа данных изображения, полученных от камер 50, например, инструменты «Интересующая область» (ROI), инструменты фильтрации, инструменты больших двоичных объектов, искатели краев, инструменты построения гистограмм и пр.
Для эффективной обработки всех данных, полученных с помощью раскрытой системы контроля 30, устройство 60 обработки, согласно предпочтительному варианту осуществления, включает в себя компьютер, имеющий быстродействующий процессор, например процессор Intel Pentium 4 с тактовой частотой 2,8 GHz. Для эффективного хранения всех данных, полученных с помощью раскрытой системы контроля 30, устройство 62 хранения, предпочтительно, включает в себя два жестких диска большой емкости, сконфигурированных для использования одновременно обоих механизмов чтения/записи как один привод, что также известно под названием системы избыточного массива независимых дисков (RAID). Быстродействующий процессор устройства 60 обработки и сдвоенные жесткие диски устройства 62 хранения обеспечивают непрерывное оперативное хранение данных, полученных с помощью раскрытой системы контроля 30. Согласно предпочтительному варианту осуществления, питание для раскрытой системы контроля 30 может обеспечиваться от источника переменного тока 110 В в виде генератора с ременным приводом, присоединенным непосредственно к двигателю контрольного транспортного средства.
Когда пучки 42 проецируются на неправильную поверхность пути и наблюдаются под углом, линия проекции L, показанная на Фиг.2, повторяет контуры поверхности и компонентов полотна. Иллюстративное изображение или кадр, демонстрирующий линию проекции L полотна, показан на Фиг.3. Данные или кадр изображения включает в себя совокупность пикселей, заданных в координатах X-Y и демонстрирует контур полотна, захваченный камерами 50. Благодаря фильтрации и других методов обработки изображений, известных из уровня техники, изображение включает в себя два пиксельных значения, где темные пиксели представляют контур полотна. Каждый пиксель определенных данных изображения имеет одну и ту же координату Z, которая выражает конкретную позицию вдоль пути, в которой были захвачены данные изображения. Подобным образом, совокупность захваченных изображений создает трехмерный снимок полотна, в котором каждое изображение снимка имеет координаты X-Y, показывающие контур полотна, и имеет координату Z, выражающую конкретную позицию контура вдоль рельса.
Очевидно что скорость захвата изображений ограничивается шириной и высотой сканируемой области, расстоянием между дискретными неподвижными изображениями, разрешением неподвижных изображений, максимальной частотой кадров камер 50, скоростью обработки компьютера 60 и скоростью записи устройства 62 хранения данных. Для применения раскрытой системы контроля 30 к железным дорогам, в порядке предпочтительного примера, расстояние между неподвижными изображениями или кадрами, захваченными камерами 50, составляет около 0,1 дюйма, предпочтительная скорость контрольного транспортного средства составляет около 30 миль в час, предпочтительная высота сканируемой области составляет около 10 дюймов, и предпочтительная ширина сканируемой области составляет около 10 футов по ширине полотна. Для обеспечения этих предпочтительных параметров предпочтительны система камер, имеющая частоту кадров около 5405 кадров в секунду, и компьютерная система со скоростью обработки и записи около 8,3 мегабит в секунду. Для сохранения каждого кадра или изображения, например, показанного на Фиг.3, может потребоваться около 1,536 байт. При захвате кадров примерно через каждые 0,1 дюйма вдоль пути, примерно 633,600 кадров будет захватываться на протяжении одной мили пути, и для их хранения потребуется 0,973 гигабайт.
Согласно другому варианту осуществления, показанному на Фиг.1, раскрытая система контроля 30 может дополнительно включать в себя приемник 64 Глобальной системы позиционирования (GPS) для получения географических местоположений контрольного транспортного средства при контролировании железнодорожного пути. Приемник 64 GPS может включать в себя любой подходящий приемник GPS, известный из уровня техники, для получения географических местоположений. Например, приемник 64 GPS может быть независимым, коммерчески доступным устройством, установленным на контрольном транспортном средстве и подключенным к устройству 60 обработки с помощью подходящего кабельного соединения и интерфейса ввода/вывода. Приемник 64 GPS может получать географическое местоположение с использованием дифференциальной или недифференциальной системы GPS. Методы получения, по существу, точных данных местоположения и времени с помощью приемника 64 GPS хорошо известны из уровня техники и далее рассматриваться не будут. Географические местоположения передаются на устройство 60 обработки и могут компилироваться с данными изображения полотна.
При записи данных изображения от камер 50 также можно записывать географическое местоположение кадра. Исключая непрерывный поток данных географического местоположения от приемника 64 GPS на компьютер 60, можно освободить время обработки процессора для захвата данных изображения с помощью устройства 60 обработки. Поэтому приемник 64 GPS, предпочтительно, выдает данные на вспомогательный модуль 65. Вспомогательный модуль 65 упаковывает эти данные и передает их на устройство обработки или компьютер 60 по мере необходимости. Помимо получения данных географического местоположения, приемник 64 GPS может получать данные времени. Кроме того, данные местоположения и времени, полученные с помощью приемника 64 GPS, можно использовать для определения других переменных, например, скорости контрольного транспортного средства, которые можно использовать в различных раскрытых здесь целях. Таким образом, раскрытая система контроля 30 может использовать данные от приемника 64 GPS для запуска камеры 50 для захвата неподвижного изображения полотна примерно через каждые 0,1 дюйма вдоль рельса.
Согласно альтернативному варианту осуществления, показанному на Фиг.1, раскрытая система контроля 30 может включать в себя дистанционное устройство 66 для получения географических местоположений контрольного транспортного средства при контролировании рельса. Дистанционное устройство 66 может представлять собой кодер, который отсчитывает обороты колеса или частичные обороты, когда контрольное транспортное средство движется вдоль рельса, или может представлять собой существующий датчик пройденного пути на контрольном транспортном средстве. Дистанционное устройство 66 может выдавать данные местоположения на устройство 60 обработки. С использованием дистанционного устройства 66, раскрытая система контроля 30 может запускать камеру 50 для захвата неподвижного изображения полотна примерно через каждые 0,1 дюйма вдоль рельса.
Согласно еще одному варианту осуществления, раскрытая система контроля 30 может захватывать неподвижные изображения полотна на или вблизи максимальной частоты кадров камер 50 без запуска посредством приемника 64 GPS или дистанционного устройства 66. Например, камеры 50 и устройство 60 обработки могут работать на или вблизи максимальной частоты кадров, когда контрольное транспортное средство движется вдоль пути. С использованием известной средней ширины шпалы 10 или рельсовой подкладки 14 раскрытая система контроля 30 может вычислять скорость контрольного транспортного средства. Раскрытая система может затем удалять любые дополнительные кадры для сокращения хранилища данных, так что оставшиеся кадры будут иметь приблизительный разнос 0,1 дюйма. Очевидно, что разнос в точности 0,1 дюйма не всегда возможен, но разнос будет известен и может составлять от 0,05'' до 0,1''. В этом варианте осуществления одно и то же количество кадров нужно отбрасывать между каждым оставшимся кадром на данной шпале, так что разнос между кадрами остается постоянным. Например, если ширина рельсовых подкладок известна и составляет 8 дюймов, и для конкретной рельсовой подкладки захватываются 244 кадра, то два кадра можно отбросить каждым оставшимся кадром. Если весь набор кадров пронумерован от 1 до 244, то оставшиеся кадры будут иметь номера: 1, 4, 7, 10, … 241, 244. Оставшиеся 82 кадра будут иметь расчетный разнос 0,098 дюйма.
Альтернативно, раскрытая система может производить интерполяцию между любыми двумя захваченными кадрами для создания нового третьего кадра в любом нужном месте вдоль пути. Некоторые кадры затем можно отбросить для достижения точного желаемого разноса между кадрами.
После того, как раскрытая система контроля 30 завершит обследование железнодорожного пути, осуществляется компьютерный анализ данных изображения. Компьютерный анализ может осуществляться устройством обработки или компьютером 60, размещенным в контрольном транспортном средстве. Альтернативно, компьютерный анализ может осуществляться другой компьютерной системой, имеющей программное обеспечение для обработки изображений, известное из уровня техники. Компьютерный анализ предусматривает поиск данных изображения и определение или обнаружение мест вдоль пути, где имеются дефекты или где нарушены допустимые допуски железнодорожного пути. Для конкретной реализации компьютерный анализ можно настраивать или изменять. Географические местоположения дефектов или недопустимых допусков могут обеспечиваться так, чтобы можно было производить соответствующие ремонтные работы или планировать соответствующее обслуживание.
Множество измеримых параметров железнодорожного пути можно определять или обнаруживать из данных изображения полотна, полученных с помощью раскрытых системы контроля и соответствующих способов. В нижеприведенных примерах рассмотрен ряд таких измеримых параметров и раскрыты различные методы анализа измеримых параметров. Очевидно, что эти и другие измеримые параметры железнодорожного пути можно определять или обнаруживать из данных изображения полотна, полученных с помощью раскрытой системы контроля. Кроме того, очевидно, что другие методы анализа данных изображения, известные из уровня техники, можно использовать с раскрытыми системой и соответствующими способами контроля. Соответственно, раскрытые система и соответствующие способы контроля не следует ограничивать описанными здесь измеримыми параметрами и конкретными методами.
Для ясности, на Фиг.11 и 12 показаны иллюстративные компиляции данных изображения, полученных с помощью раскрытой системы контроля и соответствующих способов. На Фиг.11 показана совокупность компилированных данных изображения, демонстрирующая участок шпалы, рельсовой подкладки и рельса в перспективе. На Фиг.12 показана совокупность компилированных данных изображения, демонстрирующая более детальный вид в перспективе. Согласно Фиг.11-12, компилированные данные изображения образуют трехмерное представление (X, Y и Z) области полотна. Представление имеет существенную степень детализации, и различные параметры компонентов полотна можно измерить. Например, на Фиг.11-12 видны трещины и расщепления в шпале 10. Кроме того, видна высота шпалы 10 относительно щебеночного слоя 18. Видны ориентация и высоты рельсовой подкладки 14 и рельса 12. Эти и другие детали можно получать с помощью раскрытой системы контроля и соответствующих способов, что более подробно описано ниже.
В одном примере, расстояние между шпалами можно определять из совокупности данных изображения. На Фиг.4A-4C показаны иллюстративные кадры полотна, полученные с помощью раскрытой системы контроля 30, которые можно использовать для определения расстояния между шпалами 10. На Фиг.4A показан конечный кадр F1, имеющий контур первой шпалы 10, которая находится в позиции Z1 вдоль пути. Этот конечный кадр F1 может означать последний кадр, показывающий эту шпалу 10. На Фиг.4B показан промежуточный кадр F2, захваченный некоторое время спустя после конечного кадра F1 и в другой позиции Z2 вдоль пути. В этом промежуточном кадре F2 недостает шпалы, поскольку он указывает положение между шпалами пути. Очевидно, что совокупность таких промежуточных кадров будет следовать за конечным кадром F1, показанным на Фиг.4A. На Фиг.4C показан конечный кадр F3, имеющий другую шпалу 10', которая находится в другой позиции Z3 вдоль пути. Компьютерный анализ позволяет определять расстояние между шпалами 10 и 10', например, сначала подсчитав количество таких промежуточных кадров F2, где недостает шпалы. Это количество промежуточных кадров F2 затем можно умножить на известный разнос между кадрами (например, 0,1 дюйма) для вычисления расстояния между шпалами 10 и 10'. Таким образом, можно получить, по существу, точное измерение между шпалами полотна, при этом путевому обходчику не нужно физически контролировать шпалы. Вместо этого используются данные изображения, образующие трехмерный снимок полотна.
Определение того, имеет ли кадр шпалу, можно осуществлять методами построения изображений, известными из уровня техники. Например, согласно Фиг.4A-4C, контур шпалы 10 ожидается в интересующей области R кадров F1-F3. Компьютерный анализ позволяет искать интересующую область R кадра для пикселей, указывающих наличие шпалы. Для этого можно, например, усреднить или суммировать значения пикселей в интересующей области R. Поскольку контур шпалы состоит из темных пикселей, интересующая область R в кадре F1, имеющем шпалу 10, будет иметь большую величину среднего или суммы, чем область R в промежуточном кадре F2, где недостает шпалы.
В другом примере из данных изображения можно определять углы шпал относительно рельса. На Фиг.5 показан иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля. Угловую ориентацию головок рельсов 12 можно представить линией L1. Линию L1 можно оценить, например, методами наилучшего совпадения или аппроксимации кривой, известными из уровня техники. Аналогично, угловую ориентацию шпалы 10 можно представить линией L2. Линию L2 также можно оценить, например, методами наилучшего совпадения или аппроксимации кривой, известными из уровня техники. Эти линии L1 и L2 можно усреднить из нескольких кадров по оси Z вблизи шпалы 10. Затем компьютерный анализ позволяет определить угловое соотношение между этими линиями L1-L2 для определения углов шпал относительно рельса. Это состояние будет указывать состояние либо изношенного рельса, либо разбитой подкладки на деревянной шпале.
В другом примере из данных изображения можно определять разрыв в рельсе. На Фиг.6A-6C показаны иллюстративные кадры F1-F3 железнодорожного пути, полученные с помощью раскрытой системы контроля, которые можно использовать для определения разделения рельса 12. На Фиг.6A показан конечный кадр F1, имеющий конец первого рельса 12, который находится в позиции Z1 вдоль пути. Этот конечный кадр F1 означает последний кадр, показывающий этот рельс 12. На Фиг.6B показан промежуточный кадр F2, захваченный некоторое время спустя после конечного кадра F1 и в другой позиции Z2 вдоль пути. В этом промежуточном кадре F2 недостает рельса, поскольку он представляет место между рельсами пути. Очевидно, что совокупность таких промежуточных кадров F2 будет следовать за конечным кадром F1, показанным на Фиг.6A. На Фиг.6C показан еще один конечный кадр F3, имеющий другой рельс 12', который находится в другой позиции Z3 вдоль пути. Компьютерный анализ позволяет определять расстояние между рельсами 12 и 12', например, посчитывая сначала количество промежуточных кадров F2, где недостает рельса. Это количество промежуточных кадров F2 затем можно умножить на известный разнос между кадрами (например, 0,1 дюйма) для вычисления расстояния между рельсами 12 и 12'.
Определение, имеет ли кадр рельс 12, можно осуществлять методами построения изображений, известными из уровня техники. Например, согласно Фиг.6A-6C, контур рельса 12 ожидается в интересующей области R кадров F1-F3. Компьютерный анализ позволяет искать интересующую область R кадра для пикселей, указывающих наличие контура рельса. Для этого можно, например, усреднить или суммировать значения пикселей в интересующей области. Поскольку контур рельса состоит из темных пикселей, интересующая область R в кадре F1, имеющем рельс 12, будет иметь большую величину среднего или суммы, чем область R в промежуточном кадре F2, где недостает рельса.
В другом примере, из данных изображения можно определять износ рельсов. На Фиг.7A-7B показаны иллюстративные кадры F1-F2 железнодорожного пути, полученные с помощью раскрытой системы контроля, и их можно использовать для определения износа рельса 12. Компьютерный анализ может определять, изношен ли рельс 12, например, определяя, меньше ли расстояние между контуром рельса 12 и опорной точкой в кадре, чем то же расстояние в предыдущем кадре. На Фиг.7A показан кадр F1, имеющий рельс 12, который находится в позиции Z1 вдоль пути. Контур рельса 12 лежит в интересующей области R и на уровне L вдоль оси Y кадра F1. Контур рельса 12 находится над опорным уровнем L2, в качестве которого может выступать высота рельсовой подкладки, измеримое расстояние LD. Из настоящего раскрытия специалистам в данной области ясно, что опорный уровень L2 может находиться в нескольких опорных точках, например, рельсовых подкладках 14, костылях 16 или шпалах 10. На Фиг.7B показан еще один кадр F2 в другой позиции Z2 вдоль пути. В позиции Z2 расстояние LD между контуром рельса 12 и уровнем L2 меньше, чем в позиции Z1. Таким образом, кадр F2 может указывать износ рельса 12 в позиции Z2 вдоль пути. Из настоящего раскрытия специалистам в данной области ясно, что износ рельсов также можно определять, сравнивая кадры, взятые в разные моменты времени, но в одной и той же позиции вдоль полотна.
В другом примере из данных изображения можно определять дефекты в шпалах 10. На Фиг.8 показан иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля. Дефекты D и D' показаны в шпале 10. Компьютерный анализ позволяет обнаруживать, имеет ли шпала 10 дефект, например, определяя, лежат ли участки D контура шпалы вне интересующей области R, или отсутствуют ли участки D' контура в области R. Как показано, дефекты в шпале могут включать в себя трещины, расщепления или разрывы в шпалах. С использованием совокупности данных изображения вблизи такого дефекта компьютерный анализ может определять ширину и длину дефекта. Например, согласно Фиг.11-12, совокупность данных изображения можно использовать для оценивания ширины W и длины L трещины, показанной на краю шпалы. В некоторых случаях компьютерный анализ может определять глубину дефекта, например, когда ориентация дефекта позволяет свету лазера проецироваться в дефект и захватываться камерой. Согласно одному варианту осуществления угол между лазером и камерой может быть сравнительно малым, так что свет, проецирующийся в углубленный дефект, все же может захватываться камерой, расположенной почти параллельно пучку лазерного света.
В другом примере, из данных изображения можно определять расстояние или колею между рельсами или длину шпал. Согласно Фиг.8, метод обнаружения края, известный из уровня техники, можно использовать для отыскания краев контуров рельса 12 в кадре, и расстояние W1 между краями можно вычислять для оценивания расстояния между рельсами 12. Аналогично, метод обнаружения края, известный из уровня техники, можно использовать для отыскания краев контура шпалы 10 в кадре, и расстояние W1 между краями можно вычислять для оценивания ширины W2 шпалы 10.
В другом примере, из данных изображения можно определять высоту щебеночного слоя 18 относительно шпалы 10. Согласно Фиг.8, методом линейной аппроксимации можно определять уровень щебеночного слоя 18 и уровень шпалы 10, и из разности между этими уровнями можно оценивать высоту HB щебеночного слоя 18 относительно шпалы 10. В другом примере снимки железнодорожного пути можно использовать для определения размера камней в щебеночном слое 18. Для этого можно анализировать интересующую область, имеющую щебеночный слой 18, и оценивать размеры камней щебеночного слоя с использованием значений кривизны в контуре щебеночного слоя 18.
В другом примере из данных изображения можно обнаруживать выступающие костыли. На Фиг.9 показан иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля. Для определения того, имеется ли выступающий костыль, интересующую область R можно анализировать для определения, имеется ли в области R участок контура, представляющий выступающий костыль 16.
В других примерах из данных изображения можно обнаруживать отсутствующие рельсовые подкладки, невыровненные рельсовые подкладки или осевшие рельсовые подкладки. На Фиг.10 показан иллюстративный кадр железнодорожного пути, полученный с помощью раскрытой системы контроля. Отсутствующую или осевшую рельсовую подкладку можно обнаруживать, например, анализируя интересующую область R и определяя, имеется ли участок контура, представляющий рельсовую подкладку в области R. Невыровненную рельсовую подкладку можно определять, осуществляя линейную аппроксимацию участка контура рельсовой подкладки и сравнивания, например, ориентацию линии с ориентацией шпалы.
Вышеприведенное описание предпочтительных и других вариантов осуществления не призвано ограничивать объем применимости идей изобретения, выдвинутых заявителем. Вместо раскрытия содержащихся здесь идей изобретения, заявитель испрашивает все права на патент, предоставляемые прилагаемой формулой изобретения. Поэтому подразумевается, что раскрытые система и соответствующие способы контроля включают в себя все модификации и изменения, полностью отвечающие объему нижеследующей формулы изобретения или ее эквивалентов.

Claims (70)

1. Система для контроля железнодорожного полотна, включающего в себя железнодорожный путь, подлежащая установке на транспортном средстве для перемещения по железнодорожному пути, система содержит:
по меньшей мере, один источник света, расположенный рядом с железнодорожным путем для проецирования пучка света от края до края железнодорожного полотна,
по меньшей мере, один оптический приемник, расположенный рядом с железнодорожным путем, для приема, по меньшей мере, части света, отраженного от железнодорожного полотна, и генерации совокупности изображений, представляющих профиль, по меньшей мере, участка железнодорожного полотна, и
по меньшей мере, один процессор для анализа совокупности изображений и определения географического местоположения совокупности изображений, причем процессор дополнительно выполнен с возможностью компилирования совокупности изображений с одной или более соответствующими физическими характеристиками, и записи соответствующего географического местоположения совокупности изображений.
2. Система по п.1, в которой источником света является лазер.
3. Система по п.2, в которой лазер излучает пучок инфракрасного света.
4. Система по п.1, в которой, по меньшей мере, один источник света расположен, по существу, над железнодорожным путем и излучает пучок света, по существу, перпендикулярный железнодорожному пути.
5. Система по п.2, в которой лазер излучает пучок света с угловым расхождением.
6. Система по п.1, в которой, по меньшей мере, один оптический приемник содержит цифровую камеру.
7. Система по п.1, в которой оптическое устройство содержит полосовой фильтр, позволяющий захватывать, по существу, только определенную длину волны пучка света в совокупности изображений.
8. Система по п.1, в которой, по меньшей мере, один процессор содержит устройство хранения данных для хранения совокупности изображений.
9. Система по п.1, дополнительно содержащая приемник GPS или кодер, который предоставляет данные географического местоположения для анализа с помощью процессора.
10. Система по п.1, дополнительно содержащая датчик температуры, расположенный рядом с железнодорожным путем, который предоставляет температуру железнодорожного пути для анализа с помощью процессора.
11. Система по п.1, в которой каждое из совокупности изображений содержит совокупность пикселей, заданную в координатах X-Y.
12. Система по п.1, в которой каждое из совокупности изображений содержит координату Z, представляющую местоположение изображения вдоль железнодорожного пути.
13. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для определения расстояния между шпалами железнодорожного полотна, причем алгоритм содержит этапы, на которых:
анализируют один или более промежуточных кадров и конечный кадр совокупности изображений, причем конечный кадр содержит шпалы, тогда как один или более промежуточных кадров с отсутствием шпал;
определяют количество из одного или более промежуточных кадров с отсутствием шпал;
определяют известный интервал между кадрами; и
определяют расстояние между шпалами конечного кадра, на основании количества из одного или более промежуточных кадров с отсутствием шпал и известного интервала между кадрами.
14. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для идентификации конкретных компонентов железнодорожного полотна.
15. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для определения дефекта в шпале железнодорожного полотна.
16. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для обнаружения отсутствующих, невыровненных, поврежденных или дефектных компонентов крепежа железнодорожного полотна.
17. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для обнаружения невыровненных или осевших рельсовых подкладок железнодорожного полотна, причем алгоритм содержит этапы, на которых:
анализируют кадр совокупности изображений, причем кадр содержит интересующую область;
определяют содержит ли интересующая область рельсовую подкладку;
определяют контур шпалы и контур рельсовой подкладки, в случае предоставления рельсовой подкладки;
сравнивают ориентацию контура шпалы и ориентацию контура рельсовой подкладки; и
определяют на основании сравнения, является ли рельсовая подкладка невыровненной или осевшей.
18. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для определения износа рельсов железнодорожного пути.
19. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для определения расстояния между рельсами железнодорожного пути.
20. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для определения высоты щебеночного слоя относительно шпалы железнодорожного полотна.
21. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для определения размера щебня железнодорожного полотна.
22. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм для определения размера зазора между секциями железнодорожного пути.
23. Система по п.1, в которой процессор включает в себя алгоритм идентифицирования разрыва в рельсе железнодорожного полотна, причем алгоритм содержит этапы, на которых:
анализируют один или более промежуточных кадров и конечный кадр совокупности изображений, причем конечный кадр содержит рельсы, тогда как один или более промежуточных кадров с отсутствием рельс;
определяют количество из одного или более промежуточных кадров с отсутствием рельс;
определяют известный интервал между кадрами; и идентифицируют разрыв в рельсе на основании количества из одного или более промежуточных кадров с отсутствием рельс и известного интервала между кадрами.
24. Способ контроля железнодорожного полотна, причем железнодорожное полотно включает в себя шпалы, рельсы, соответствующее крепежное оборудование и щебеночный слой, способ содержит этапы, на которых
a) освещают линию от края до края железнодорожного полотна,
b) принимают, по меньшей мере, часть света, отраженного от железнодорожного полотна,
c) генерируют совокупность изображений, представляющих профиль, по меньшей мере, участка железнодорожного полотна, и
d) анализируют совокупность изображений и определяют географическое местоположение совокупности изображений по железнодорожному полотну;
e) компилируют совокупность изображений с одной или более соответствующими физическими характеристиками железнодорожного полотна;
f) записывают соответствующее географическое местоположение изображений; и
g) отображают определенные физические характеристики упомянутого железнодорожного полотна.
25. Способ по п.24, в котором лазер освещает линию от края до края железнодорожного полотна.
26. Способ по п.25, в котором лазер излучает пучок инфракрасного света.
27. Способ по п.24, в котором линия от края до края железнодорожного полотна, по существу, перпендикулярна рельсам железнодорожного полотна.
28. Способ по п.25, в котором лазер излучает линию с угловым расхождением.
29. Способ по п.24, в котором цифровая камера принимает, по меньшей мере, часть света, отраженного от участка железнодорожного полотна.
30. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором отфильтровывают часть света, отраженного от участка железнодорожного полотна, с помощью полосового фильтра.
31. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором сохраняют совокупность изображений.
32. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором выдают данные географического местоположения из приемника GPS или кодера.
33. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором получают температуру рельсов железнодорожного полотна.
34. Способ по п.24, в котором совокупность изображений содержит совокупность пикселей, заданных в координатах X-Y.
35. Способ по п.34, в котором совокупность изображений дополнительно содержит координату Z, представляющую местоположение изображения вдоль рельса железнодорожного полотна.
36. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором определяют расстояние между шпалами железнодорожного полотна, причем этап определения расстояния содержит этапы, на которых:
анализируют один или более промежуточных кадров и конечный кадр совокупности изображений, причем конечный кадр содержит шпалы, тогда как один или более промежуточных кадров с отсутствием шпал;
определяют количество из одного или более промежуточных кадров с отсутствием шпал;
определяют известный интервал между кадрами; и определяют расстояние между шпалами конечного кадра, на основании количества из одного или более промежуточных кадров с отсутствием шпал и известного интервала между кадрами.
37. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором идентифицируют конкретные компоненты железнодорожного полотна.
38. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором определяют дефект в шпале железнодорожного полотна.
39. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором обнаруживают отсутствующие, невыровненные, поврежденные или дефектные крепежные приспособления железнодорожного полотна.
40. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором обнаруживают невыровненные или осевшие рельсовые подкладки железнодорожного полотна, причем этап обнаружения содержит этапы, на которых:
анализируют кадр совокупности изображений, причем кадр содержит интересующую область;
определяют содержит ли интересующая область рельсовую подкладку;
определяют контур шпалы и контур рельсовой подкладки, в случае предоставления рельсовой подкладки;
сравнивают ориентацию контура шпалы и ориентацию контура рельсовой подкладки; и
определяют на основании сравнения, является ли рельсовая подкладка невыровненной или осевшей.
41. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором определяют износ рельса железнодорожного полотна.
42. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором определяют расстояние между рельсами железнодорожного полотна.
43. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором определяют высоту щебеночного слоя относительно шпалы железнодорожного полотна.
44. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором определяют размер щебня железнодорожного полотна.
45. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором определяют размер зазора между секциями рельса железнодорожного полотна.
46. Способ по п.24, дополнительно содержащий этап, на котором идентифицируют разрыв в рельсе железнодорожного полотна, причем этап идентификации содержит этапы, на которых:
анализируют один или более промежуточных кадров и конечный кадр совокупности изображений, причем конечный кадр содержит рельсы, тогда как один или более промежуточных кадров с отсутствием рельс;
определяют количество из одного или более промежуточных кадров с отсутствием рельс;
определяют известный интервал между кадрами; и идентифицируют разрыв в рельсе на основании количества из одного или более промежуточных кадров с отсутствием рельс и известного интервала между кадрами.
47. Способ контроля железнодорожного полотна, имеющего шпалы, рельсы, соответствующее крепежное оборудование и щебеночный слой, способ содержит этапы, на которых
a) перемещаются вдоль рельсов,
b) проецируют сфокусированный пучок света от края до края железнодорожного полотна,
c) захватывают совокупность изображений сфокусированного пучка света, проецируемого от края до края железнодорожного полотна при перемещении вдоль рельсов,
d) определяют один или более параметров участка железнодорожного полотна путем обработки совокупности изображений;
e) компилируют соответствующие изображения участка железнодорожного полотна с соответствующими физическими характеристиками железнодорожного полотна;
f) записывают соответствующее географическое местоположение соответствующих изображений;
g) выводят определенные один или более параметров участка железнодорожного полотна.
48. Способ по п.47, в котором лазер проецирует сфокусированный пучок света от края до края железнодорожного полотна.
49. Способ по п.48, в котором лазер излучает пучок инфракрасного света.
50. Способ по п.48, в котором лазер расположен, по существу, над рельсами и излучает сфокусированный пучок света, по существу, перпендикулярный рельсам.
51. Способ по п.48, в котором лазер излучает сфокусированный пучок света с угловым расхождением.
52. Способ по п.47, в котором цифровая камера захватывает совокупность изображений.
53. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором фильтруют проецируемый пучок света с помощью полосового фильтра.
54. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором сохраняют совокупность изображений в устройстве хранения данных.
55. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором получают данные географического местоположения из приемника GPS или кодера.
56. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором получают температуру рельсов.
57. Способ по п.47, в котором совокупность изображений дополнительно содержит совокупность пикселей, заданных в координатах X-Y.
58. Способ по п.57, в котором совокупность изображений дополнительно содержит координату Z, представляющую местоположение изображения вдоль рельсов.
59. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором определяют расстояние между шпалами железнодорожного полотна, причем этап определения расстояния содержит этапы, на которых:
анализируют один или более промежуточных кадров и конечный кадр совокупности изображений, причем конечный кадр содержит шпалы, тогда как один или более промежуточных кадров с отсутствием шпал;
определяют количество из одного или более промежуточных кадров с отсутствием шпал;
определяют известный интервал между кадрами; и определяют расстояние между шпалами конечного кадра, на основании количества из одного или более промежуточных кадров с отсутствием шпал и известного интервала между кадрами.
60. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором идентифицируют конкретные компоненты железнодорожного полотна.
61. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором определяют дефект в шпале железнодорожного полотна.
62. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором обнаруживают отсутствующие, невыровненные, поврежденные или дефектные крепежные приспособления.
63. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором обнаруживают невыровненные или осевшие рельсовые подкладки железнодорожного полотна, причем этап обнаружения содержит этапы, на которых:
анализируют кадр совокупности изображений, причем кадр содержит интересующую область;
определяют содержит ли интересующая область рельсовую подкладку;
определяют контур шпалы и контур рельсовой подкладки, в случае предоставления рельсовой подкладки;
сравнивают ориентацию контура шпалы и ориентацию контура рельсовой подкладки; и
определяют на основании сравнения, является ли рельсовая подкладка невыровненной или осевшей.
64. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором определяют износ рельсов.
65. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором определяют расстояние между рельсами.
66. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором определяют высоту щебеночного слоя относительно шпалы железнодорожного полотна.
67. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором определяют размер щебня железнодорожного полотна.
68. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором определяют размер зазора между секциями рельса.
69. Способ по п.47, дополнительно содержащий этап, на котором идентифицируют разрыв в рельсе железнодорожного полотна, причем этап идентификации содержит этапы, на которых:
анализируют один или более промежуточных кадров и конечный кадр совокупности изображений, причем конечный кадр содержит рельсы, тогда как один или более промежуточных кадров с отсутствием рельс;
определяют количество из одного или более промежуточных кадров с отсутствием рельс;
определяют известный интервал между кадрами; и
идентифицируют разрыв в рельсе на основании количества из одного или
более промежуточных кадров с отсутствием рельс и известного интервала между кадрами.
70. Система для контроля железнодорожного полотна, включающего в себя рельсы, причем система подлежит установке на транспортном средстве для перемещения по железнодорожному пути, система содержит:
по меньшей мере, один источник света, расположенный рядом с железнодорожным полотном, для проецирования пучка света от края до края всего полотна,
по меньшей мере, один оптический приемник, расположенный рядом с железнодорожным полотном для захвата, по меньшей мере, части изображения железнодорожного полотна путем приема, по меньшей мере, части света, отраженного от железнодорожного полотна, причем оптический приемник включает в себя процессор для генерации пространственного профиля захваченного изображения железнодорожного полотна, и
по меньшей мере, один процессор для анализа пространственного профиля и определения географического местоположения совокупности изображений, причем процессор дополнительно выполнен с возможностью компилирования совокупности изображений с одной или более соответствующими физическими характеристиками, и записи соответствующего географического местоположения совокупности изображений по железнодорожному полотну.
RU2007103331/28A 2004-06-30 2005-06-30 Система и способ для контроля железнодорожного пути RU2385446C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US58476904P 2004-06-30 2004-06-30
US60/584,769 2004-06-30

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007103331A RU2007103331A (ru) 2008-08-10
RU2385446C2 true RU2385446C2 (ru) 2010-03-27

Family

ID=35783334

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007103331/28A RU2385446C2 (ru) 2004-06-30 2005-06-30 Система и способ для контроля железнодорожного пути

Country Status (11)

Country Link
US (1) US7616329B2 (ru)
EP (1) EP1766329B1 (ru)
JP (1) JP4675958B2 (ru)
CN (1) CN101142462B (ru)
AU (1) AU2005260552C1 (ru)
BR (1) BRPI0512871A (ru)
CA (1) CA2572082C (ru)
MX (1) MXPA06015167A (ru)
NO (1) NO20070477L (ru)
RU (1) RU2385446C2 (ru)
WO (1) WO2006004846A2 (ru)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2538482C1 (ru) * 2013-08-08 2015-01-10 Открытое акционерное общество "БетЭлТранс" (ОАО "БЭТ") Система автоматизированного контроля геометрических параметров шпал
RU2672334C1 (ru) * 2017-12-11 2018-11-13 Константин Юрьевич Крылов Устройство для контроля положения рельсового пути
RU2708520C1 (ru) * 2019-02-27 2019-12-09 Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" Способ и устройство определения параметров ремонтного профиля головки рельса
RU2793867C1 (ru) * 2022-10-28 2023-04-07 Акционерное общество "Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта" Система контроля готовности фронта к проведению машинизированной выправки железнодорожного пути

Families Citing this family (169)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9875414B2 (en) 2014-04-15 2018-01-23 General Electric Company Route damage prediction system and method
US9873442B2 (en) 2002-06-04 2018-01-23 General Electric Company Aerial camera system and method for identifying route-related hazards
US20150235094A1 (en) 2014-02-17 2015-08-20 General Electric Company Vehicle imaging system and method
US11124207B2 (en) 2014-03-18 2021-09-21 Transportation Ip Holdings, Llc Optical route examination system and method
US9733625B2 (en) 2006-03-20 2017-08-15 General Electric Company Trip optimization system and method for a train
US11022982B2 (en) * 2014-03-18 2021-06-01 Transforation Ip Holdings, Llc Optical route examination system and method
US10308265B2 (en) 2006-03-20 2019-06-04 Ge Global Sourcing Llc Vehicle control system and method
US20030222981A1 (en) * 2002-06-04 2003-12-04 Kisak Jeffrey James Locomotive wireless video recorder and recording system
US9950722B2 (en) 2003-01-06 2018-04-24 General Electric Company System and method for vehicle control
US7755660B2 (en) 2003-05-02 2010-07-13 Ensco, Inc. Video inspection system for inspection of rail components and method thereof
US8081320B2 (en) * 2004-06-30 2011-12-20 Georgetown Rail Equipment Company Tilt correction system and method for rail seat abrasion
US8958079B2 (en) 2004-06-30 2015-02-17 Georgetown Rail Equipment Company System and method for inspecting railroad ties
US8209145B2 (en) * 2004-06-30 2012-06-26 Georgetown Rail Equipment Company Methods for GPS to milepost mapping
US8405837B2 (en) * 2004-06-30 2013-03-26 Georgetown Rail Equipment Company System and method for inspecting surfaces using optical wavelength filtering
US9956974B2 (en) 2004-07-23 2018-05-01 General Electric Company Vehicle consist configuration control
JP4620030B2 (ja) * 2005-10-28 2011-01-26 富士通株式会社 設備点検支援システム、設備点検支援方法およびそのプログラム
US7216060B1 (en) * 2005-10-28 2007-05-08 Fujitsu Limited Equipment inspection support system, equipment inspection support method, and program therefor
KR100682960B1 (ko) * 2006-01-20 2007-02-15 삼성전자주식회사 레이저 직선자 및 이를 이용한 거리 측정 및 라인 투사방법
US7714886B2 (en) * 2006-03-07 2010-05-11 Lynxrail Corporation Systems and methods for obtaining improved accuracy measurements of moving rolling stock components
US9828010B2 (en) 2006-03-20 2017-11-28 General Electric Company System, method and computer software code for determining a mission plan for a powered system using signal aspect information
US9689681B2 (en) 2014-08-12 2017-06-27 General Electric Company System and method for vehicle operation
US7463348B2 (en) * 2006-07-10 2008-12-09 General Electric Company Rail vehicle mounted rail measurement system
EP1970278A1 (en) * 2007-03-12 2008-09-17 Strukton Railinfra Installatietechniek B.V. Method and assembly for surveying a railway section
US7937246B2 (en) 2007-09-07 2011-05-03 Board Of Regents Of The University Of Nebraska Vertical track modulus trending
ITTO20070384A1 (it) * 2007-06-01 2008-12-02 Mer Mec S P A Apparecchio e metodo per il monitoraggio di un binario
US7692800B2 (en) * 2007-08-03 2010-04-06 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Multi-level light curtain with structure light sources and imaging sensors
US7659972B2 (en) * 2007-08-22 2010-02-09 Kld Labs, Inc. Rail measurement system
US8190377B2 (en) * 2007-11-15 2012-05-29 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Enhanced rail inspection
JP5151594B2 (ja) * 2008-03-24 2013-02-27 サクサ株式会社 物体検知装置
CA2992198C (en) * 2008-05-21 2023-09-26 Dwight Tays Linear assets inspection system
CN101769877B (zh) * 2008-12-26 2011-07-20 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所 轨道表面擦伤检测系统
US8914171B2 (en) 2012-11-21 2014-12-16 General Electric Company Route examining system and method
CN101576375B (zh) * 2009-05-21 2010-09-22 北京航空航天大学 一种钢轨磨耗激光视觉图像快速处理方法
JP4857369B2 (ja) * 2009-07-31 2012-01-18 西日本旅客鉄道株式会社 分岐器検査装置
US8345948B2 (en) * 2009-09-11 2013-01-01 Harsco Corporation Automated turnout inspection
US11400964B2 (en) 2009-10-19 2022-08-02 Transportation Ip Holdings, Llc Route examining system and method
US8345099B2 (en) * 2010-01-25 2013-01-01 Ensco Optical path protection device and method for a railroad track inspection system
CN101788288B (zh) * 2010-02-11 2011-05-25 长安大学 一种路面裂缝定位系统和定位方法
CN101825441B (zh) * 2010-05-14 2011-06-22 南京大学 一种光电铁路轨距-站台间距测量方法
CN101913368B (zh) * 2010-08-11 2012-04-25 唐粮 一种高速铁路快速精密测量和全要素数据获取系统及方法
AT509481B1 (de) * 2010-08-27 2011-09-15 Plasser Bahnbaumasch Franz Messvorrichtung und verfahren zur abtastung von schwellen
CN102030016A (zh) * 2010-11-03 2011-04-27 西南交通大学 基于结构光视觉的轨道不平顺状态检测方法
AT509607B1 (de) * 2010-12-13 2011-10-15 Ait Austrian Inst Technology Verfahren und vorrichtung zum auffinden von oberflächenfehlern
US20120192756A1 (en) * 2011-01-31 2012-08-02 Harsco Corporation Rail vision system
CN102221553B (zh) * 2011-03-25 2013-05-01 上海交通大学 基于结构光的铁路扣件高速识别方法
DE102011017134B4 (de) * 2011-04-10 2014-07-31 Wilfried Scherf Anordnung zur Vermessung von Gleisabschnitten zum Zweck der Instandhaltung von Eisenbahnschienen
US8625878B2 (en) * 2011-04-15 2014-01-07 International Business Machines Corporation Method and system of rail component detection using vision technology
US8711222B2 (en) * 2011-04-27 2014-04-29 Georgetown Rail Equipment Company Method and system for calibrating laser profiling systems
CN103635375A (zh) * 2011-05-24 2014-03-12 内布拉斯加大学董事会 适于对导轨偏转进行成像和测量的视觉系统
CN102830571A (zh) * 2011-06-14 2012-12-19 苏州艾特光视电子技术有限公司 一种用于线阵相机补偿光源的激光灯
CN102352586A (zh) * 2011-08-14 2012-02-15 北京科技大学 一种物联网铁轨测量系统和物联网电子轨距尺
US8418563B2 (en) 2011-08-22 2013-04-16 Herzog Services, Inc. Apparatus for detecting defects
US8781655B2 (en) 2011-10-18 2014-07-15 Herzog Railroad Services, Inc. Automated track surveying and ballast replacement
US9051695B2 (en) 2011-10-18 2015-06-09 Herzog Railroad Services, Inc. Automated track surveying and ballast replacement
US8724904B2 (en) * 2011-10-25 2014-05-13 International Business Machines Corporation Anomaly detection in images and videos
CN102518012B (zh) * 2011-11-18 2014-05-28 北京交通大学 融合多种设备检测数据进行轨道检测的方法
CN102556116B (zh) * 2011-11-25 2015-07-08 上海交通大学 基于激光和视觉的铁路扣件缺失高速探测系统与方法
CN102445453B (zh) * 2011-11-30 2013-10-23 北京交通大学 一种高速铁路线路护栏完整性自动检测装置及识别方法
US9049433B1 (en) * 2012-01-06 2015-06-02 John H. Prince High-speed railroad inspection using coordinated 3D cameras
US9036025B2 (en) 2012-01-11 2015-05-19 International Business Macines Corporation System and method for inexpensive railroad track imaging for inspection
US9031188B2 (en) 2012-02-08 2015-05-12 Georgetown Rail Equipment Company Internal imaging system
US8615110B2 (en) 2012-03-01 2013-12-24 Herzog Railroad Services, Inc. Automated track surveying and ditching
US9981671B2 (en) 2012-03-01 2018-05-29 Nordco Inc. Railway inspection system
CN102616248B (zh) * 2012-03-20 2014-10-29 北京控股磁悬浮技术发展有限公司 中低速磁悬浮列车接触轨的监控系统及其动态检测设备
US9050984B2 (en) 2012-04-20 2015-06-09 International Business Machines Corporation Anomalous railway component detection
TWI464377B (zh) * 2012-04-27 2014-12-11 Wistron Corp 測試裝置、檢測系統及其自動檢測之方法
CN102721700B (zh) * 2012-06-12 2014-08-06 上海交通大学 基于红外热成像的铁路扣件松动高速探测系统与方法
US11220355B2 (en) 2012-07-19 2022-01-11 Textron Innovations Inc. Nondestructive inspection techniques for rotorcraft composites
US20140022380A1 (en) * 2012-07-19 2014-01-23 Bell Helicopter Textron Inc. Nondestructive Inspection Techniques for Rotorcraft Composites
AU2013299501B2 (en) 2012-08-10 2017-03-09 Ge Global Sourcing Llc Route examining system and method
CN103790082B (zh) * 2012-10-31 2016-11-16 中国铁道科学研究院铁道建筑研究所 一种清筛机污土带避障装置
US9628762B2 (en) 2012-11-04 2017-04-18 Board Of Regents Of The University Of Nebraska System for imaging and measuring rail deflection
CN102951179A (zh) * 2012-11-15 2013-03-06 西南交通大学 移动式钢轨内廓检测小车
US20140142868A1 (en) * 2012-11-18 2014-05-22 Andian Technologies Ltd. Apparatus and method for inspecting track in railroad
US9846025B2 (en) 2012-12-21 2017-12-19 Wabtec Holding Corp. Track data determination system and method
CN103115581B (zh) * 2013-01-23 2015-11-25 爱佩仪中测（成都）精密仪器有限公司 多功能轨道测量系统及方法
CN104129404B (zh) * 2013-05-02 2017-07-04 上海工程技术大学 一种高速动态实时检测铁轨扣件松动的方法及装置
AU2014272135B2 (en) * 2013-05-30 2020-01-16 Wabtec Holding Corp. Broken rail detection system for communications-based train control
JP6400704B2 (ja) * 2013-07-24 2018-10-03 ジェネラル インピアンティ ソシエタ レスポンサビリタ リミタータＧｅｎｅｒａｌ Ｉｍｐｉａｎｔｉ Ｓ．Ｒ．Ｌ． 自走式装置
US9255913B2 (en) 2013-07-31 2016-02-09 General Electric Company System and method for acoustically identifying damaged sections of a route
CN103488989B (zh) * 2013-09-09 2017-03-15 北京交通大学 一种基于计算几何的高效、快速的地铁裂缝主干提取算法及系统
JP5967042B2 (ja) * 2013-09-12 2016-08-10 Ｊｆｅスチール株式会社 レーザ溶接良否判定装置及びレーザ溶接良否判定方法
US9481385B2 (en) 2014-01-09 2016-11-01 General Electric Company Systems and methods for predictive maintenance of crossings
KR101446057B1 (ko) * 2014-04-10 2014-10-02 주식회사 에이베스트 침목 균열 검사 장비
US9469320B2 (en) * 2014-04-28 2016-10-18 General Electric Company Route feature identification system and method
TR201405723A2 (tr) * 2014-05-22 2015-09-21 Sabri Haluk Goekmen Ray kırığı ve çatlağını yansıma yöntemiyle algılayan sistem.
EP2957674B1 (de) * 2014-06-18 2017-10-11 HP3 Real GmbH Verfahren zum Betreiben einer auf einer Gleisanlage verfahrbaren Oberbaumaschine
DE102014212232A1 (de) * 2014-06-25 2015-12-31 Bombardier Transportation Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur Bestimmung mindestens einer Eigenschaft eines Gleises für ein Schienenfahrzeug sowie Schienenfahrzeug
CN104048646B (zh) * 2014-06-27 2015-08-12 山东世纪矿山机电有限公司 基于激光图像测量的脱轨检测装置及方法
US10006877B2 (en) 2014-08-20 2018-06-26 General Electric Company Route examining system and method
US9701326B2 (en) * 2014-09-12 2017-07-11 Westinghouse Air Brake Technologies Corporation Broken rail detection system for railway systems
JP6313688B2 (ja) * 2014-09-26 2018-04-18 株式会社アスコ大東 枕木加工用データ作成システム
CN105648862B (zh) * 2014-11-14 2017-07-28 中国航空工业第六一八研究所 轨道中线坐标动态连续检测方法
US10349491B2 (en) 2015-01-19 2019-07-09 Tetra Tech, Inc. Light emission power control apparatus and method
CA2892952C (en) 2015-01-19 2019-10-15 Tetra Tech, Inc. Protective shroud
CA2893007C (en) 2015-01-19 2020-04-28 Tetra Tech, Inc. Sensor synchronization apparatus and method
CA2893017C (en) * 2015-01-19 2020-03-24 Tetra Tech, Inc. Light emission power control apparatus and method
US9860962B2 (en) * 2015-01-19 2018-01-02 Tetra Tech, Inc. Light emission power control apparatus and method
US10207723B2 (en) 2015-02-19 2019-02-19 Elwha Llc Train suspension control systems and methods
CA2892885C (en) 2015-02-20 2020-07-28 Tetra Tech, Inc. 3d track assessment system and method
CN104973092B (zh) * 2015-05-04 2018-03-20 上海图甲信息科技有限公司 一种基于里程和图像测量的铁轨路基沉降测量方法
CN105003087B (zh) * 2015-06-08 2017-11-07 江苏鼎达建筑新技术有限公司 一种基于红外成像的地面空鼓探查及修复方法
JP6530979B2 (ja) * 2015-06-29 2019-06-12 東日本旅客鉄道株式会社 道床形状測定装置
CN105136812A (zh) * 2015-09-21 2015-12-09 广州市盛通建设工程质量检测有限公司 一种地铁轨道高速图像检测系统
CN105151083A (zh) * 2015-09-28 2015-12-16 成都多极子科技有限公司 一种全自动火车导轨损耗图像采集装置
CN105480256B (zh) * 2015-11-20 2018-06-22 武汉滨湖电子有限责任公司 一种高铁轨道测量装置及测量方法
CN106856016B (zh) * 2015-12-09 2020-09-22 耘创九州智能装备有限公司 轨道巡检系统与轨道巡检方法
CN105564334B (zh) * 2015-12-16 2018-03-27 南京铁道职业技术学院 用于轨道扣件检测视频设备支架的黏接装置
DK3184958T3 (da) * 2015-12-23 2020-06-02 Liebherr Verzahntech Gmbh Indretning til tømning af en transportbærer med en indretning til emneidentifikation og/eller registrering af position for emner af en flerhed af vilkårligt anbragte emner inden i transportbæreren og med en gribeindretning til tømning af transportbæreren
US20170314918A1 (en) 2016-01-15 2017-11-02 Fugro Roadware Inc. High speed stereoscopic pavement surface scanning system and method
US10190269B2 (en) 2016-01-15 2019-01-29 Fugro Roadware Inc. High speed stereoscopic pavement surface scanning system and method
KR101791881B1 (ko) * 2016-01-27 2017-11-07 (주)파이버프로 열차 선로의 궤간 측정 장치 및 그 제어 방법
CN205898699U (zh) * 2016-03-18 2017-01-18 中铁二院工程集团有限责任公司 悬挂式单轨箱型梁巡检装置
US10416098B2 (en) 2016-05-26 2019-09-17 Georgetown Rail Equiptment Company Three-dimensional image reconstruction using transmission and scatter radiography methods
CN106052606B (zh) * 2016-05-27 2018-06-12 南京理工大学 一种基于尺度平均小波能量谱的轨道表面凹陷检测方法
CN106087621B (zh) * 2016-05-31 2017-11-24 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法
AT518692B1 (de) * 2016-06-13 2019-02-15 Plasser & Theurer Exp Von Bahnbaumaschinen G M B H Verfahren und System zur Instandhaltung eines Fahrwegs für Schienenfahrzeuge
CN106080659A (zh) * 2016-07-18 2016-11-09 广州荣知通信息科技有限公司 轨道检测方法
CN109059775B (zh) * 2016-08-30 2020-11-24 大连民族大学 具有图像边缘提取步骤的钢轨磨耗检测方法
CN108225202B (zh) * 2016-12-10 2021-05-04 南京理工大学 基于线阵ccd的钢轨位移在线测量系统及测量方法
US10311551B2 (en) 2016-12-13 2019-06-04 Westinghouse Air Brake Technologies Corporation Machine vision based track-occupancy and movement validation
CN106828534B (zh) * 2017-03-02 2019-07-16 西南交通大学 列车行驶时检测钢轨上轮轨接触点的装置和方法
EP3602403A4 (en) 2017-03-23 2021-01-27 Harsco Technologies LLC DETECTION OF TRACK CHARACTERISTICS USING ARTIFICIAL VISION
CN107180425B (zh) * 2017-05-19 2020-09-25 华夏高铁技术有限公司 轨道扣件自动识别方法和装置
CN107499334A (zh) * 2017-06-28 2017-12-22 无锡威奥液压机电设备有限公司 一种地铁用道床位移检测设备
CN107364466A (zh) * 2017-07-18 2017-11-21 上海欣铁机电科技有限公司 一种轨道车辆的非接触式轨道巡检系统
CN107299569B (zh) * 2017-08-15 2019-03-05 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 铁路扣件测量方法及装置
KR102017870B1 (ko) * 2017-08-31 2019-09-03 투아이시스(주) 실시간 선로 결함 검측 시스템
CN107576666A (zh) * 2017-10-13 2018-01-12 成都精工华耀机械制造有限公司 一种双光谱成像铁轨及扣件异常检测方法
CN107621229B (zh) * 2017-10-23 2023-05-30 福州大学 基于面阵黑白相机的实时铁路轨道宽度测量系统及方法
KR101892529B1 (ko) * 2017-11-22 2018-08-28 투아이시스(주) 도상내 마커인식을 이용한 절대 위치인식장치 및 그 방법
DE102017221474A1 (de) * 2017-11-29 2019-05-29 Robert Bosch Gmbh Überwachungsmodul, Überwachungsmodulanordnung, Überwachungsanlage und Verfahren
CN108248634B (zh) * 2018-01-24 2019-05-21 西南交通大学 道岔及轨道全轮廓磨损视觉测量仪及其测量方法
EP3740411B1 (fr) * 2018-02-06 2023-06-07 Matisa Matériel Industriel S.A. Procédé de repérage de points ou lignes d'intérêt sur une voie ferrée
US10829135B2 (en) 2018-04-25 2020-11-10 International Business Machines Corporation Railway monitoring system and method
RU183755U1 (ru) * 2018-04-26 2018-10-02 Акционерное общество "Фирма ТВЕМА" Устройство контроля геометрических параметров железнодорожного пути
US10730538B2 (en) 2018-06-01 2020-08-04 Tetra Tech, Inc. Apparatus and method for calculating plate cut and rail seat abrasion based on measurements only of rail head elevation and crosstie surface elevation
US11377130B2 (en) 2018-06-01 2022-07-05 Tetra Tech, Inc. Autonomous track assessment system
US10625760B2 (en) 2018-06-01 2020-04-21 Tetra Tech, Inc. Apparatus and method for calculating wooden crosstie plate cut measurements and rail seat abrasion measurements based on rail head height
US10807623B2 (en) * 2018-06-01 2020-10-20 Tetra Tech, Inc. Apparatus and method for gathering data from sensors oriented at an oblique angle relative to a railway track
KR101989378B1 (ko) * 2018-10-05 2019-06-14 벽산파워 주식회사 궤도회로 안전 점검장치를 이용한 점검 방법
KR102069238B1 (ko) * 2018-10-25 2020-01-22 김현태 궤도회로 안전 점검장치를 이용한 점검 방법
US10953899B2 (en) * 2018-11-15 2021-03-23 Avante International Technology, Inc. Image-based monitoring and detection of track/rail faults
US11423527B2 (en) 2018-11-20 2022-08-23 Bnsf Railway Company System and method for minimizing lost vehicle axel motion and filtering erroneous electrical signals
US11508055B2 (en) 2018-11-20 2022-11-22 Bnsf Railway Company Systems and methods for calibrating image capturing modules
US10984521B2 (en) * 2018-11-20 2021-04-20 Bnsf Railway Company Systems and methods for determining defects in physical objects
CN109515471B (zh) * 2018-12-13 2020-09-01 四川拓绘科技有限公司 一种移动状态下的非接触式轨枕识别方法
CN109579709A (zh) * 2018-12-25 2019-04-05 陕西圆周率文教科技有限公司 一种不可移动文物裂缝监测装置及方法
CN109653045B (zh) * 2019-01-28 2021-03-12 武汉光谷卓越科技股份有限公司 轨距测量方法及装置
US11529980B2 (en) 2019-01-30 2022-12-20 Ensco, Inc. Systems and methods for inspecting a railroad
JP7026651B2 (ja) * 2019-02-25 2022-02-28 公益財団法人鉄道総合技術研究所 車体動揺補正装置および車体動揺補正方法、ならびにプログラム
CN109878550A (zh) * 2019-03-08 2019-06-14 哈尔滨工程大学 一种基于北斗定位装置的动静态轨道检测系统及实现方法
CN110001710B (zh) * 2019-04-04 2021-06-04 同济大学 一种磁悬浮轨道三维场景快速重构系统、方法及应用
US10908291B2 (en) 2019-05-16 2021-02-02 Tetra Tech, Inc. System and method for generating and interpreting point clouds of a rail corridor along a survey path
CN110230985B (zh) * 2019-07-22 2021-03-02 株洲时代电子技术有限公司 一种轨枕螺栓检测装置
DE102019212261A1 (de) * 2019-08-15 2021-02-18 Siemens Mobility GmbH Verfahren, Vorrichtung und Schienenfahrzeug
US11821848B2 (en) * 2020-05-28 2023-11-21 University Of South Carolina Laser-based non-destructive spike defect inspection system
CN112061171B (zh) * 2020-09-02 2022-08-23 成都国铁电气设备有限公司 一种基于嵌入式gpu的轨道缺陷在线巡检方法与巡检装置
US20220073113A1 (en) * 2020-09-04 2022-03-10 Avante International Technology, Inc. Real-time rail wear and defect monitoring system employing distance measuring devices
CZ308999B6 (cs) * 2020-11-09 2021-11-10 Technická univerzita v Liberci Způsob určování rozchodu žlábkových kolejí a zařízení pro měření profilu a/nebo rozchodu žlábkových kolejí
CN112882490A (zh) * 2021-01-13 2021-06-01 华东交通大学 一种基于5g技术的铁路巡检无人机
CN112986069B (zh) * 2021-02-26 2023-01-17 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 一种道砟颗粒劣化指数分析仪
CN112896231B (zh) * 2021-03-01 2022-08-30 宁夏大学 一种铁路轨道埋沙程度监测装置及方法
AT525140B1 (de) * 2021-05-31 2023-03-15 Plasser & Theurer Export Von Bahnbaumaschinen Gmbh Anordnung und Verfahren zum optischen Erfassen eines Gleises
US20230001968A1 (en) * 2021-07-02 2023-01-05 Pandrol Limited Remote Wear Monitoring of Components in a Railway Rail Fastening System
CN114113107B (zh) * 2021-11-18 2024-01-23 万岩铁路装备(成都)有限责任公司 一种基于激光扫描的360°铁轨损伤识别系统及方法
CN114537453B (zh) * 2022-01-07 2023-05-26 深圳市慧友安电子技术有限公司 一种智能道路巡检装置系统及巡检方法
AT525940A1 (de) * 2022-03-09 2023-09-15 Plasser & Theurer Export Von Bahnbaumaschinen Gmbh Messverfahren und Messsystem zum Bestimmen der Beschaffenheit eines Gleisbodens
ES2950208A1 (es) * 2023-05-04 2023-10-05 Univ Madrid Politecnica Dispositivo para la determinacion del perfilado de una banqueta de balasto

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3562419A (en) 1967-12-21 1971-02-09 Canada Iron Foundries Ltd Inspection method and apparatus for track alignment
AT372725B (de) 1981-02-12 1983-11-10 Plasser Bahnbaumasch Franz Gleisverfahrbare einrichtung zur lage-ermittlung zum nachbargleis
CH646516A5 (fr) 1982-02-25 1984-11-30 Speno International Procede et dispositif de mesure du profil transversal du champignon d'un rail d'une voie ferree.
FR2547598A1 (fr) * 1983-06-20 1984-12-21 Solvay Procede de fabrication d'une electrode pour procedes electrochimiques et cathode pour la production electrolytique d'hydrogene
US4554624A (en) 1983-10-31 1985-11-19 Harsco Corporation Railroad measuring, gauging and spiking apparatus
JPS61281915A (ja) * 1985-06-07 1986-12-12 Kokusai Kogyo Kk 路面性状計測車両装置
US4653316A (en) * 1986-03-14 1987-03-31 Kabushiki Kaisha Komatsu Seisakusho Apparatus mounted on vehicles for detecting road surface conditions
CN2034146U (zh) * 1988-06-28 1989-03-15 刘利山 轨道检查车
US4915504A (en) * 1988-07-01 1990-04-10 Norfolk Southern Corporation Optical rail gage/wear system
JP2691788B2 (ja) * 1990-02-28 1997-12-17 株式会社 コア 鉄道線路の異常検出装置
FR2674809B1 (fr) * 1991-04-08 1994-06-10 Lorraine Laminage Dispositif de controle d'une voie de chemin de fer.
US5487341A (en) 1994-06-27 1996-01-30 Harsco Corporation Spiker with hole sensing
US6526352B1 (en) 2001-07-19 2003-02-25 Intelligent Technologies International, Inc. Method and arrangement for mapping a road
US5791063A (en) 1996-02-20 1998-08-11 Ensco, Inc. Automated track location identification using measured track data
US6064428A (en) 1996-08-05 2000-05-16 National Railroad Passenger Corporation Automated track inspection vehicle and method
DE19721915C1 (de) 1997-05-26 1998-12-10 Stn Atlas Elektronik Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Messung von Unebenheiten in einer Objektoberfläche
AUPP107597A0 (en) * 1997-12-22 1998-01-22 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Road pavement deterioration inspection system
DK1028325T3 (da) 1999-02-12 2010-01-04 Plasser Bahnbaumasch Franz Fremgangsmåde til opmåling af et spor
US6347265B1 (en) 1999-06-15 2002-02-12 Andian Technologies Ltd. Railroad track geometry defect detector
US7164975B2 (en) 1999-06-15 2007-01-16 Andian Technologies Ltd. Geometric track and track/vehicle analyzers and methods for controlling railroad systems
US6681160B2 (en) 1999-06-15 2004-01-20 Andian Technologies Ltd. Geometric track and track/vehicle analyzers and methods for controlling railroad systems
ITVE20000023A1 (it) * 2000-05-12 2001-11-12 Tecnogamma S A S Di Zanin E & Apparecchiatura laser per il controllo delle rotaie di una linea ferrotramviaria.
DE10040139B4 (de) * 2000-08-13 2004-10-07 Dwa Deutsche Waggonbau Gmbh Verfahren zur Messung von Schienenprofilen und Gleislagestörungen sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
US6647891B2 (en) * 2000-12-22 2003-11-18 Norfolk Southern Corporation Range-finding based image processing rail way servicing apparatus and method
US6634112B2 (en) 2001-03-12 2003-10-21 Ensco, Inc. Method and apparatus for track geometry measurement
CN2585882Y (zh) * 2001-06-22 2003-11-12 同济大学 铁路路基检测车
AT5982U3 (de) * 2002-11-13 2003-12-29 Plasser Bahnbaumasch Franz Verfahren zur abtastung eines bettungsprofiles
US7755660B2 (en) 2003-05-02 2010-07-13 Ensco, Inc. Video inspection system for inspection of rail components and method thereof
US7460250B2 (en) 2003-10-24 2008-12-02 3Dm Devices Inc. Laser triangulation system

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2538482C1 (ru) * 2013-08-08 2015-01-10 Открытое акционерное общество "БетЭлТранс" (ОАО "БЭТ") Система автоматизированного контроля геометрических параметров шпал
RU2672334C1 (ru) * 2017-12-11 2018-11-13 Константин Юрьевич Крылов Устройство для контроля положения рельсового пути
RU2708520C1 (ru) * 2019-02-27 2019-12-09 Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" Способ и устройство определения параметров ремонтного профиля головки рельса
RU2793867C1 (ru) * 2022-10-28 2023-04-07 Акционерное общество "Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта" Система контроля готовности фронта к проведению машинизированной выправки железнодорожного пути

Also Published As

Publication number Publication date
CA2572082C (en) 2011-01-25
EP1766329A4 (en) 2011-06-01
MXPA06015167A (es) 2007-10-23
BRPI0512871A (pt) 2008-04-08
US20060017911A1 (en) 2006-01-26
AU2005260552A1 (en) 2006-01-12
EP1766329B1 (en) 2017-02-01
CN101142462A (zh) 2008-03-12
CN101142462B (zh) 2011-07-06
US7616329B2 (en) 2009-11-10
JP2008505260A (ja) 2008-02-21
WO2006004846A2 (en) 2006-01-12
CA2572082A1 (en) 2006-01-12
AU2005260552B2 (en) 2009-12-03
EP1766329A2 (en) 2007-03-28
WO2006004846A3 (en) 2007-06-07
NO20070477L (no) 2007-01-25
AU2005260552C1 (en) 2010-05-27
JP4675958B2 (ja) 2011-04-27
RU2007103331A (ru) 2008-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2385446C2 (ru) Система и способ для контроля железнодорожного пути
US8405837B2 (en) System and method for inspecting surfaces using optical wavelength filtering
CA2766249C (en) Tilt correction system and method for rail seat abrasion
US9441956B2 (en) System and method for inspecting railroad ties
US8209145B2 (en) Methods for GPS to milepost mapping
CA2843281C (en) System and method for inspecting railroad ties
BRPI0512871B1 (pt) System and method for inspecting railway railway

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20120701