Эффективный алгоритм определения уровня полезных сигналов при расшифровке магнитных и вихретоковых дефектограмм

To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive testing of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including magnetic and eddy current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectgrams) that come from the corresponding equipment is still an actual problem. The analysis means a process of determining the presence of defective sections along with identifying structural elements of railway tracks on defectograms. At the same time, under the conditions of significant volumes of incoming information, fast and efficient algorithms of data analysis are of most interest. This article is an addition to the previous article devoted to the problem of automatic determination of a threshold level of amplitudes of useful signals (from defects and structural elements of a railway track) during the analysis of defectograms (records) of magnetic and eddy current flaw detectors, which contains an algorithm for finding the threshold level of a rail noise and its theoretical justification with examples of its operation on several fragments of real magnetic and eddy current defectograms. The article presents a simple and effective implementation of the algorithm, which is successfully used in practice for the automatic analysis of magnetic and eddy current defectograms. Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы магнитной и вихретоковой дефектоскопии. Актуальной задачей по-прежнему остается автоматический анализ больших массивов данных (дефектограмм), которые поступают от соответствующего оборудования. Под анализом понимается процесс определения по дефектограммам наличия дефектных участков наряду с выявлением конструктивных элементов рельсового пути. При этом в условиях значительных объемов поступающей на обработку информации наибольший интерес представляют быстрые и эффективные алгоритмы анализа данных. Данная статья является дополнением к предыдущей статье авторов, посвященной задаче автоматического определения порогового уровня амплитуд полезных сигналов при расшифровке дефектограмм магнитных и вихретоковых дефектоскопов, в которой был предложен алгоритм нахождения порогового уровня шума рельсов с его теоретическим обоснованием, а также рассматривались примеры работы алгоритма на фрагментах реальных магнитных и вихретоковых дефектограмм. В настоящей статье приводится простая и эффективная реализация этого алгоритма, которая с успехом применяется на практике при автоматическом анализе магнитных и вихретоковых дефектограмм

Применение нейронных сетей для распознавания конструктивных элементов рельсов на магнитных и вихретоковых дефектограммах

To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive test of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including magnetic and eddy current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectgrams) that come from the corresponding equipment is an actual problem. The analysis means a process of determining the presence of defective sections along with identifying structural elements of railway tracks on defectograms. This article is devoted to the problem of recognition of rail structural element images in magnetic and eddy current defectograms. Three classes of rail track structural elements are considered: 1) a bolted joint with straight or beveled connection of rails, 2) a butt weld of rails, and 3) an aluminothermic weld of rails. Images that cannot be assigned to these three classes are conditionally considered as defects and are placed in a separate fourth class. For image recognition of structural elements in defectograms a neural network is applied. The neural network is implemented by using the open library TensorFlow. To this purpose each selected (picked out) area of a defectogram is converted into a graphic image in a grayscale with size of 20 x 39 pixels.Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы магнитной и вихретоковой дефектоскопии. Актуальной задачей является автоматический анализ больших массивов данных (дефектограмм), которые поступают от соответствующего оборудования. Под анализом понимается процесс определения по дефектограммам наличия дефектных участков наряду с выявлением конструктивных элементов рельсового пути. Данная статья посвящена задаче распознавания образов конструктивных элементов железнодорожных рельсов по дефектограммам многоканальных магнитных и вихретоковых дефектоскопов. Рассматриваются три класса конструктивных элементов рельсового пути: 1) болтовой стык с прямым или скошенным соединением рельсов, 2) электроконтактная сварка рельсов и 3) алюмотермитная сварка рельсов. Образы, которые не могут быть отнесены к этим трем классам, условно считаются дефектами и выносятся в отдельный четвертый класс. Для распознавания образов конструктивных элементов на дефектограммах применяется нейронная сеть, реализованная в рамках открытой библиотеки TensorFlow. С этой целью каждая выделенная для анализа область дефектограммы преобразуется в графический образ в градации серого цвета размером 20 на 39 пикселей

Интеллектуальные энергосистемы. Т. 3

Настоящий сборник содержит материалы V Международного молодежного форума «Интеллектуальные энергосистемы», проведенного 9 - 13 октября 2017г. на базе Энергетического института Томского политехнического университета

Интеллектуальные энергосистемы. Т. 3

Настоящий сборник содержит материалы V Международного молодежного форума «Интеллектуальные энергосистемы», проведенного 9 - 13 октября 2017г. на базе Энергетического института Томского политехнического университета

Интеллектуальные энергосистемы. Т. 3

Настоящий сборник содержит материалы V Международного молодежного форума «Интеллектуальные энергосистемы», проведенного 9 - 13 октября 2017г. на базе Энергетического института Томского политехнического университета