Ultrasonic characterisation of wheel hub/axle interference fit pressures

Railway wheels are secured onto the axle by means of an interference fit. The wheel is press fitted onto a pre-lubricated axle, and the resulting interference fit induces a contact pressure at the interface. Occasionally railway wheels fail by fatigue, with the initiation point for the failure frequently traced to the interference fit. The aim of this work is to use ultrasonic reflection to non-destructively determine contact conditions in the interference fit. The rough surface contact at the interference fit interface behaves like a spring. If the contact pressure is high the interface is conformal with few air gaps, the stiffness is then high and the transmission of an ultrasonic wave is permitted. However, when pressure is low more air gaps exist, interfacial stiffness is then reduced and more of the ultrasound is reflected. Normalised contact pressure was determined from this stiffness. Maps of the interface have been produced which show the contact pressure to peak at the edges of the fit, and to experience a continuous variation about a mean value elsewhere

Rolling contact fatigue of railways wheels: Influence of steel grade and sliding conditions

AbstractThe aim of this work is to develop a numerical approach which is able to compare the different steel grades influence on rolling contact fatigue of railways wheels according to practical conditions. The main stages are the identification of the material behavior, the determination of the stress-strain fields and the application of a fatigue criterion. Two steels usually used for the manufacturing of wheels have been studied, R9T and 50CrMo4. Their influence has been numerically studied. Results show that the threshold of elastic and plastic shakedown differs depending on the steel grades and consequently the risk of damage can be affected. This methodology allows a classification of the material grades face the risk on rolling contact fatigue

3D multimodal simulation of image acquisition by X-Ray and MRI for validation of seedling measurements with segmentation algorithms

3D multimodal simulation of image acquisition by X-Ray and MRI for validation of seedling measurements with segmentation algorithms

On the value of the Kullback-Leibler divergence for cost-effective spectral imaging of plants by optimal selection of wavebands

The practical value of a criterion based on statistical information theory is demonstrated for the selection of optimal wavelength and bandwidth of low-cost lighting systems in plant imaging applications. Kullback–Leibler divergence is applied to the problem of spectral band reduction from hyperspectral imaging. The results are illustrated on various plant imaging problems and show similar results to the one obtained with state-of-the-art criteria. A specific interest of the proposed approach is to offer the possibility to integrate technological constraints in the optimization of the spectral bands selected

ElonCam : instrumentation et analyse d'images pour le suivi automatisé individualisé du développement de semences et de plantules

Le système ElonCam est en cours de développement dans le cadre d\u27une collaboration entre le LARIS, le GEVES-SNES et l\u27INRA d\u27Angers - IRHS. Il s’agit d’un système de vision, constitué d’un système d’acquisition d’images piloté par ordinateur, et d’un logiciel de traitement et d\u27analyse d\u27images couleur RVB, qui permet de réaliser des mesures automatisées sur les semences et les plantules au cours de leur développement. Le système d’acquisition peut incorporer différentes modalités d\u27imagerie, et il est actuellement employé en imagerie visible (voir Fig. 1). L\u27acquisition des images est effectuée en lumière verte inactinique (censée simuler l\u27obscurité et ne pas influencer le développement des plantules). Afin de minimiser l\u27apport d\u27énergie lumineuse l\u27éclairage intermittent est synchronisé avec la prise de vue. Les graines sont semées dans une boîte de Pétri contenant de la gélose (milieu de culture transparent) placée à la verticale afin de respecter le géotropisme. Le logiciel de traitement d\u27images détecte, isole, labellise puis mesure les semences et les plantules. L\u27analyse numérique des images permet d\u27aboutir à la mesure individuelle automatisée des semences au cours de la germination puis des plantules et de leurs organes d\u27intérêt en fonction du temps, selon les conditions de la croissance. Afin de gérer les croisements de plantules, un algorithme de suivi de structures arborescentes a été développé. Le système de vision vise à contribuer au phénotypage automatisé haut-débit des semences et plantules, afin de tester la capacité à germer et la vitesse de croissance pour différentes espèces et différents génotypes, et en vue d\u27améliorer leurs propriétés et rendement. Le système a été testé pour la caractérisation de différentes espèces comme Medicago truncatula, colza, blé, tournesol, et également la betterave dans le cadre du programme ANR Investissements d\u27Avenir AKER où les coauteurs sont impliqués et qui concerne l\u27amélioration de la betterave sucrière pour laquelle la France est l\u27un des premiers producteurs mondiaux. Ce travail a bénéficié d\u27une aide de l\u27État gérée par l\u27Agence Nationale de la Recherche au titre du programme "Investissements d\u27Avenir" portant la référence ANR-11-BTBR-0007 (programme AKER)

Différentes modalités d'imagerie (visible, thermographie, hyperspectrale) pour le phénotypage des semences et plantules

Différentes modalités d\u27imagerie (visible, thermographie, hyperspectrale) pour le phénotypage des semences et plantules

Instrumentation and digital image processing for multimodality imagery applied to seeds and seedlings

Instrumentation and digital image processing for multimodality imagery applied to seeds and seedlings

Suivi automatisé de l’allongement des plantules et intérêt des différentes modalités d’imagerie

Suivi automatisé de l’allongement des plantules et intérêt des différentes modalités d’imagerie

ElonCam : Système de vision pour mesurer la croissance des plantules en phase hétérotrophe

Système de vision pour mesurer la croissance des plantules en phase hétérotrophe

Low-cost vision machine for high-throughput automated monitoring of heterotrophic seedling growth on wet paper support

In this communication, we propose a fully automated vision system to monitor the germination and elongation of seedlings positioned in a petri dish. While most existing systems use agar gel as transparent nutritive medium imaged in backlight, we demonstrate that although it provides a reduced contrast, not fully opaque paper can serve as efficient lower-cost medium preventing the well-known problem of seedling joining during elongation. Automatic tracking of elongating seedlings is realized with a minimal pathalgorithm. The three organs (radicle, hypocotyl, and cotyledon) are then segmented. Validation of the accuracy of the system is provided on sugar beet seedling by comparison with the expert-based ground truth