改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法

针对钢轨多类别缺陷识别任务中样本不平衡、尺度差异大,提出一种改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法。在骨干网络中嵌入全局注意力机制,增强网络对缺陷特征的提取能力;构建加权双向特征融合网络,减少缺陷目标特征信息的丢失;在颈部采用改进的卷积结构,降低模型复杂度,同时提升检测精度;最后引入WIoU损失函数提升低质量样本预测能力。该方法在2种不同类别的数据集中都具有较好的表现,在RailDefect公共数据集上,其平均精度均值(mAP)达到91.2%,较YOLOv5s网络提高了3.6%,准确率(precision)和召回率(recall)分别提高了3.3%和3.9%。该算法在保证较高检测精度的同时降低了模型复杂度,更适合部署于算力有限的移动端轨道检测设备中,具有一定的实用价值。

基于图像处理的轨道表面病害检测研究

以钢轨为研究对象,结合图像处理技术,对钢轨表面质量进行检测。首先,对钢轨图像进行预处理,通过线性灰度变换对图像进行增强,并采用自适应滤波进行图像去噪;其次,采用Ostu阈值分割算法对预处理后的钢轨图像进行缺陷分割;最后,以离心率、矩形度和致密度作为分类依据,通过决策树分类法对钢轨表面缺陷进行分类。实验结果表明:基于图像处理的钢轨表面质量检测方法能够有效对钢轨缺陷进行检测,分割准确率为96.7%,分类准确率为90%,为钢轨表面质量检测提供了一种有效的检测方法。

基于改进YOLOv8的钢轨表面缺陷检测算法

钢轨是铁路轨道组成的主要部件,钢轨的表面缺陷问题严重影响了铁路系统的运行质量和安全。针对实际运用中铁轨表面损伤检测精度和检测效率较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8算法的铁轨表面损伤检测算法。将SE注意力机制添加在主干网络的末端,建立卷积特征通道之间的相互依赖性,提高网络的表示能力;引入空间深度卷积(SPD-Conv)替换YOLOv8网络中的传统卷积模块,通过对每个特征映射进行卷积操作,并保留通道维度中的全部信息,从而提高模型在低分辨率图像和小物体检测方面的性能。结果表明,与YOLOv8m模型相比,改进模型的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高了约6.2%和10.8%,召回率上升了约6.8%,准确率提高了约4.4%,有效提高了检测精度和速度。

基于激光线光源的钢轨表面缺陷三维检测方法

将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测,通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤,得到钢轨表面深度的变化值,并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示,通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域,从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用,可以达到的最大检测速度为1.5m/s,深度检测分辨力为0.2mm。

钢轨锯切断裂原因分析

文章利用扫描电镜对钢轨锯切面上的缺陷进行了检测分析,通过检测分析判定钢轨锯切面上的缺陷实际上是钢轨锯切时支撑不当,锯切口扩展开裂的解理断口,由于该扩展断口具有起伏,大锯切过后遗留在钢轨的锯切面上所致的,并非钢轨中的夹杂物或冶金缺陷。通过加强锯切钢轨两端的固定,有效避免同类问题的产生。

重轨钢保护渣的优化

分析保护渣的主要性能指标和重轨钢角部缺陷产生的原因,并通过对保护渣成分的调整,降低保护渣的碱度、黏度和熔点,增加了液渣层厚度和渣耗量,较为有效的控制了渣圈的形成,使得铸坯角部缺陷基本消除。

基于级联网络的钢轨顶面缺陷检测方法研究

长期的高速行驶会引起车辆振动,使钢轨顶面形成孔洞、擦伤和疤痕等各种缺陷,这些缺陷不仅会影响钢轨顶面的外观,还会对钢轨的性能和安全性产生长期不利影响。针对钢轨顶面缺陷类型多变、背景杂乱、对比度低、噪声干扰等因素影响,提出一种基于级联网络的钢轨顶面缺陷检测方法。利用图像垂直微分投影法分割出钢轨顶面区域,在此基础上使用级联网络对钢轨顶面上的疤痕缺陷进行检测。其中,为更好地优化缺陷特征细节,在特征提取阶段引入轻量级的卷积注意力机制模块;采用信道加权模块与残差解码器模块相结合的方式进行缺陷特征恢复;为得到边缘清晰的缺陷对象,在特征恢复之后设计了一个边界精细化网络结构。实验结果表明,该方法的平均绝对误差仅为0.0012,AUC值达到0.9935,单张图片平均检测速度仅为0.041 s,对于Ⅰ型和Ⅱ型钢轨顶面疤痕缺陷的检测精度分别达到98.6%和96.4%。利用该深度学习网络模型能较好地检测出钢轨顶面的疤痕缺陷,具有较高的工程实用价值。

襄渝线K437+320大坪隧道病害综合整治

通过对隧道衬砌裂损变形破坏原因的分析,分别对隧道拱部、边墙、侧沟采取针对性的整治措施,提出隧道衬砌加固前采用临时支护的必要性,并对影响施工进度的因素进行优化。

50kg/m钢轨轨底缺陷的检验和分析

钢轨轨底缺陷有三种：底伤、结疤和底裂缺陷。取20根有轨底缺陷的50kg／mU71Mn钢轨做试样，通过低倍、断口、金相检验和扫描电镜能谱分析，详细描述了轨底缺陷的宏观和微观特征，研究出钢轨轨底缺陷出现的规律及其产生的原因。通过对比试验，发现淄博1号保护渣有利于改善钢锭表面质量，提高钢轨一级品率。

大方坯连铸角部纵裂纹缺陷控制技术研究

针对高碳钢倒角裂纹及凸包缺陷是由于结晶器内凝固坯壳传热控制不当造成,进行了结晶器倒角参数和保护渣性能优化设计。实验结果表明,采用倒角为10 mm×45°的等边直角,以及低粘度和低熔点的改进型结晶器保护渣,有利于结晶器与铸坯凝固坯间的传热控制和润滑,消除了角部裂纹缺陷,大幅降低了凸包缺陷,生产的重轨钢角部缺陷比例由改进前的2.74%降低至0.32%,角部缺陷的危害程度和风险得到良好控制,同时降低了结晶器使用成本。

钢轨轨头探伤不合原因分析

某线路60kg/m U71Mn钢轨服役10个月后,在日常探伤检查作业中发现一处钢轨轨头部位探伤出波,波幅达到100%,判定为轨头内部重伤。为了分析钢轨探伤不合的原因,取探伤不合钢轨试样采用人工复探方式对伤损进行定位,并对该部位进行微观检验分析,发现钢轨轨头表面存在外力造成的冷态形变伤损,伤损面平滑,对超声波形成反射,从而引起探伤异常回波。建议钢轨探伤作业出现探伤不合时,应对钢轨表面状态进行检查,如果出波部位存在表面伤损,应对表面修磨后再进行复探,以排除钢轨表面伤损引起的异常回波。

基于多激光线的钢轨表面缺陷在线检测方法

用多激光线代替单激光线应用于钢轨表面缺陷在线检测,解决了单激光线模式下由于钢轨跳动造成"伪缺陷"的问题.对相机采集到的多激光线单幅图像进行了中心线提取、差值算法检测、缺陷判别及缺陷图像拼接等处理,实现了缺陷的在线检测,并获得缺陷的完整区域图像.该方法利用多激光线单幅图像光带间的互相关和自相关深度信息提取图像的特征区域进行检测,避免了单激光线模式的深度拼接步骤,从根本上解决了由于钢轨跳动造成的"误检"问题.该方法已经在线应用于钢轨轨底的表面缺陷检测,相对于单激光线检测具有更高的准确率.

重轨钢超声波探伤不合原因分析

针对重轨钢出现超声波探伤不合格的情况,通过金相制样、大样电解等手段,使用扫描电镜配合能谱仪分别对钢轨点状报警和连续报警试样进行了研究。结果表明,钢中夹杂物是造成重轨钢探伤不合的主要原因,点状报警主要由大颗粒夹杂物引起,而连续报警主要由细长条或链状夹杂物引起。通过对夹杂物的来源进行了分析,在工艺方面采取了相应的改进措施后,重轨的探伤合格率明显提高。

导轨钢带钢边部细线缺陷成因分析及控制措施

针对边部细线缺陷导致亚包晶成分镀锌导轨钢形成批量降级风险大的问题,对导轨钢边部细线缺陷组织形貌、铸坯凝固组织、高温变形行为及中间坯温降情况进行了分析,探究了缺陷产生机理,并提出了控制措施。结果表明:缺陷的产生与钢种特性密切相关,板坯晶粒粗大、大量沿晶界析出的片条状碳化物的组织特点导致导轨钢高温塑性较差;板坯出加热炉后,在粗轧过程中由于边角部温降大而落入高温脆性区,发生奥氏体向先共析铁素体转变,外部应力在铁素体相集中,萌生裂纹并扩展,在粗轧立平轧制过程中侧翻形成边部细线缺陷。通过在连铸工序采取低碳钢生产工艺并限制最高连铸拉速,在热轧工序适当提高出炉温度、增加粗轧保温罩,对定宽机进行孔型优化并限制减宽量,以及提高立辊润滑油浓度等措施,边部细线缺陷得到有效控制,缺陷降级率由原来的1.09%降低至0,缺陷发生率由原来的近100%降低至14.3%。

重轨钢连铸工艺优化

针对重轨钢铸坯的角部缺陷、探伤不合、中心疏松和偏析问题,分析出其影响原因并采取了以下措施:改变保护渣的成分和性能,使用四孔浸入式水口,将典型拉速下的二冷比水量由大于0.3L/kg降至0.2L/kg左右,同时延长了轻压下位置。最终使得铸坯质量大幅提升,中心疏松I级合格率达99.5%,探伤合格率稳定在99.5%以上,角部缺陷消除。

重轨表面轧辊粘钢压痕缺陷研究

针对河北钢铁集团邯钢公司大型轧钢厂重轨生产过程中轧辊粘钢压痕缺陷问题,对其类型、主要缺陷成因及其治理进行了深入研究。结果表明:轧辊粘钢压痕缺陷约占重轨表面缺陷的70%,对百米轨合格率指标影响较大;其中UF轧机平辊轨底内侧粘钢压痕缺陷约占42%以上,是轧辊粘钢压痕缺陷的主要类型,其成因为UF轧机水平辊与轨底立辊对轧件施加轧制力,在轨底内侧双斜线交汇处连接弧部位形成了最大局部挤压力,导致辊面氧化膜薄弱点被破坏而发生局部粘钢;另外,U_(2)轧机平辊轨腹粘钢压痕缺陷约占38%以上,是轧辊粘钢压痕缺陷另一主要类型,其成因为轧件咬入位置和咬入冲击力发生变化而失稳,轧件前尖在咬入U_(2)轧机时,其接触点温度较低、变形抗力较大,刺破U_(2)轧机平辊轨腹部位的辊面氧化膜而发生局部粘钢,当粘结不牢固轧辊旋转1~2周即掉落时则形成非周期性缺陷,当粘结牢固始终附着在辊面不掉落时则形成周期性缺陷。针对该两类主要缺陷的成因制定了窄域石墨间隔防粘钢方案、局部润滑及辊面清洁方案,并研发、投用了专用装置,有效解决了辊面局部粘钢问题,轧辊粘钢压痕缺陷得到了大幅改善,达到了较好的控制效果。

基于有限元的门架型钢缺陷分析及孔型优化

针对莱钢型钢厂H120门架型钢热轧时K5轧件内槽凹坑及成品内槽折叠缺陷问题,对粗轧孔型系统进行了有限元模拟。分析了粗轧阶段变形特点,并根据K5孔型轧制稳定阶段接触弧区域轧件的受力情况,分析了缺陷产生的原因。以此为基础,优化了孔型系统,基本解决了成品内槽横折叠缺陷问题。