Применение свёрточных нейронных сетей для распознавания длинных конструктивных элементов рельсов на 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 eddy-current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectograms) 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 in defectograms. This article is devoted to the problem of recognizing images of long structural elements of rails in eddy-current defectograms. Two classes of rail track structural elements are considered: 1) rolling stock axle counters, 2) rail crossings. Long marks that cannot be assigned to these two classes are conditionally considered as defects and are placed in a separate third class. For image recognition of structural elements in defectograms a convolutional 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 30 x 140 points.Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы 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 длинных конструктивных элементов железнодорожных рельсов по дефектограммам многоканальных вихретоковых дефектоскопов. Рассматриваются два класса конструктивных элементов рельсового пути: 1) счётчики осей подвижного состава, 2) пересечения рельсовых путей. Длинные отметки, которые не могут быть отнесены к этим двум классам, условно считаются дефектами и выносятся в отдельный третий класс. Для распознавания образов конструктивных элементов на дефектограммах применяется свёрточная 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 30 на 140 точек