基于机器视觉的列车巡检方案

本项目聚焦高速列车侧面检测教学场景，针对静止状态下的列车，开展固定位置的多维度检测工作，同时为师生提供深度学习训练实践平台。

检测核心要求如下：

尺寸测量：精准获取列车特定部位的几何尺寸数据，为部件合规性判断提供依据；

外观缺陷检查：识别列车表面的污渍、锈迹等外观瑕疵，保障列车外观质量管控；

螺丝松动检测：通过直线检测等方式，判断螺丝安装状态是否稳固，排查安全隐患；

教学实践支持：清晰呈现基于深度学习的模型训练全流程，助力师生掌握相关技术应用；

精度标准：检测系统像素精度需达到≤0.06mm，确保检测结果的可靠性与精准性。

本方案的自动巡检流程围绕“预设规划 - 分步执行 - 闭环完成” 的逻辑设计，具体如下：

（一）检测前预设

编码分类：对列车车体划分的A、B、C 三个检测区域，及每个区域内的 3 个检测项目进行统一编码，形成 “A-1、A-2、A-3、B-1……” 的唯一标识，确保检测目标清晰可追溯；

路径规划：针对各检测区域完成AGV 小车的移动路径规划，同时为每个区域的检测项目设计机器人运动路径，相同场景下可复用路径方案，提升效率；

算法训练：采用视觉算法对不同类型检测项目进行专项训练，同类检测项共享训练结果，减少重复工作量。

（二）正式检测执行

系统排序：检测系统按区域规划逻辑，对编码后的检测项目列表进行有序排列；

指令下发：操作系统向AGV 小车下发区域移动命令，小车按预设路径行驶至目标检测区域；

精准对位：AGV 小车到位后，系统向协作机器人下发路径指令，机器人带动检测相机移动至指定检测位置；

检测实施：相机启动检测工作，完成对应项目的尺寸测量、缺陷识别等任务；

复位与流转：单个检测项目完成后，机器人回位；系统判断该区域所有项目是否完成，未完成则继续执行下一项目，完成后则控制AGV 小车前往下一个区域，直至所有检测任务结束，整机归位。

本方案的视觉检测核心基于机器视觉技术与深度学习算法的融合应用，通过“图像采集 - 数据处理 - 智能判断” 的核心逻辑实现精准检测。

首先，由安装在协作机器人第六轴上的检测相机（含1800 万像素相机与双目深度 3D 相机）作为视觉感知核心，配合环形同轴组合光源、射灯等辅助光源设备，确保在不同检测场景下获得清晰、均匀的图像数据 —— 小视野场景下聚焦缺陷细节采集，大视野场景下完成轮毂等部件的尺寸测量，3D 相机则提供深度信息，助力立体维度的检测判断。

采集到的图像数据传输至I7 级工控机后，通过定制化视觉软件进行预处理，去除噪声干扰、优化图像质量。随后，依托预先训练完成的深度学习模型，对图像中的尺寸参数、缺陷特征、螺丝安装状态等关键信息进行提取与分析：通过像素级别的精准计算实现≤0.06mm 的精度要求，通过特征匹配与模式识别技术，区分正常状态与污渍、锈迹、螺丝松动等异常情况，最终输出明确的检测结果。

主体安装：将HC-X2-L 型可移动协作机器人固定安装于 AGV 小车上，构成巡检移动平台；

视觉组件安装：将2 台 1800 万像素相机、1 台高清摄像头相机及配套 CCTV 高清镜头，安装在协作机器人第六轴末端，确保相机可随机器人完成多位置、多角度的灵活调节；

光源配置：在相机检测区域周边合理布置组合光源（环形+ 同轴）与射灯，保证检测区域光线均匀、无阴影遮挡；

控制与供电：将光源控制器、定制化软件部署于I7 级工控机中，工控机与 AGV 小车、协作机器人通过 CAN 总线、RS-485、RJ45 等接口建立通讯连接，实现指令传输与数据交互，同时完成各设备的供电配置。

整体布局以列车侧面检测区域为中心，AGV 小车沿列车侧方预设路径行驶，协作机器人带动相机在垂直、水平方向灵活调整检测角度，实现对列车不同区域、不同检测项目的全覆盖。

注：以上为核心配置清单，实际应用中可根据现场测试情况进行优化调整。

方案采用模块化配置设计，核心设备均选用行业成熟产品，且具备灵活调整空间，可根据实际应用场景的变化优化配置。四川广泰科技有限公司依托在工业自动化、视觉检测领域的多年技术积累与品牌授权资源，为方案的落地实施提供了可靠的技术支撑与服务保障，该方案不仅适用于教学场景，也为列车检修领域的智能化升级提供了可参考的实践范式。