Automated anomaly and defect detection via images finds its place more and more in predictive maintenance applications, especially for rail transport. While traditional maintenance techniques include manual solutions that cannot be fully trusted for trains, today more robust solutions are produced thanks to image processing. In this way, maintenance costs and maintenance times are also reduced. Because trains travel long distances, it is quite possible for systems on the train to be damaged along the way. One of these systems with a high risk of damage is pantograph-catenary systems. The part of the pantograph that contacts the catenary is carbon strip which receives electricity from catenary and transmits it to the train. Therefore, pantograph horns are needed to protect the carbon strip from damaging external factors such as tree branches. It is important to know if the pantograph horns need maintenance or not since they are damaged instead of carbon strips. Detection of damaged horns can be realized using image processing and deep learning techniques. In this study, 34 simulation videos containing pantograph horns with and without defects in different environmental conditions were created. Obtained frames from these videos are processed separately. Thanks to image processing, background objects other than the pantograph were removed, pantograph horn regions were detected with the deep learning model, and the horn was classified as healthy or defected via convolutional neural network. With the created method, 95.36% correct decision is made whether a pantograph horn is faulty or healthy. This new method, which works with high accuracy, makes an important contribution to the literature on pantograph horn analysis.
Deep learning Pantograph horn Image processing Background subtraction Classification Convolutional Neural Network
Görüntüler üzerinden hata ve anomalilerin otomatik tespiti, özellikle demiryolu taşımacılığı için kestirimci bakım uygulamalarında gün geçtikçe daha fazla yer bulmaktadır. Geleneksel bakım teknikleri, trenler için tam olarak güvenilemeyecek manuel çözümler içerirken; günümüzde görüntü işleme sayesinde daha sağlam çözümler üretilmektedir. Bu sayede bakım maliyetleri ve bakım süreleri de azalmaktadır. Trenler uzun mesafeler kat ettiğinden, trendeki sistemlerin yol boyunca zarar görmesi çok olasıdır. Hasar görme riski yüksek olan bu sistemlerden bir tanesi de pantograf-katener sistemidir. Pantografın katener ile temas eden bölgesi karbon şerittir ve katener sistemdeki elektriği trene iletmesi sebebiyle trene bağlı bileşenlerden en önemlilerinden bir tanesidir. Bu öneminden dolayı, karbon şeridi ağaç dalları gibi hasar verebilecek dış etkenlerden korumak için pantograf boynuzlarına ihtiyaç vardır. Karbon şerit yerine pantograf boynuzları hasar gördüğü için pantograf boynuzlarının bakıma ihtiyacının olup olmadığının bilinmesi önemlidir. Hasarlı boynuzların tespiti, görüntü işleme ve derin öğrenme tekniklerinden yararlanılarak otomatik olarak yapılabilir. Bu çalışmada, farklı çevresel koşullarda farklı hatalara sahip olan ve olmayan pantograf boynuzlarını içeren 34 adet simülasyon videosu oluşturulmuştur. Bu videolardan elde edilen kareler ayrı ayrı işlenmiştir. Temel görüntü işleme teknikleri sayesinde pantograf dışındaki arka plan nesneleri kaldırılmış, derin öğrenme modeli ile pantograf boynuz bölgeleri tespit edilmiş ve evrişimli sinir ağı sayesinde bir boynuzun hatalı olup olmadığı sınıflandırılmıştır. Oluşturulan metot ile bir pantograf boynuzunun hatalı veya sağlıklı olmasına %95,36 oranında doğru karar verilmektedir. Yüksek doğrulukla çalışan bu yeni yöntem, pantograf boynuz analizi üzerine literatüre önemli bir katkı sağlamaktadır.
Derin öğrenme Pantograf boynuzu Görüntü işleme Arka plan çıkarma Sınıflandırma Evrişimli Sinir Ağı
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Bilgisayar Görüşü ve Çoklu Ortam Hesaplama (Diğer), Yapay Zeka, Mühendislik |
Bölüm | Bilimsel Yayınlar (Hakemli Araştırma ve Derleme Makaleler) |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Temmuz 2022 |
Gönderilme Tarihi | 17 Haziran 2022 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 Sayı: 16 |