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09
2025
-
04
光学精密工程·封面 | 轨旁智能检测：立体视觉“抗噪铠甲”
作者：
《光学 精密工程》2025年第33卷第3期
在轨道交通运维领域，受电弓作为列车供电系统的核心部件，其异常检测的精准性与实时性直接关系到行车安全。传统的列车核心部件异常检测，一般以固定周期开展，费时费力。天津大学激光及光电测试团队针对该问题，设计了轨旁异常检测系统，该系统能够对列车关键部件的异常状态进行检测，同时可抵抗环境噪声干扰，为复杂环境下的轨道交通设备监测提供了全新解决方案。该研究以“强环境噪声下的双目视觉受电弓轨旁异常检测”为题发表在《光学精密工程》上（中国科技期刊卓越行动计划二期支持期刊、EI、Scopus收录，中文核心期刊，《仪器仪表领域高质量科技期刊分级目录》和《光学和光学工程领域高质量科技期刊分级目录》“T1级”期刊），并被选为封面文章。
图1：列车受电弓轨旁智能检测示意图
图源：本文研究团队
强噪声环境下的技术挑战
受电弓轨旁检测长期面临强环境噪声干扰的难题。传统双目视觉系统在振动、结构蠕变等因素影响下，极易出现视差图计算失准，进而影响异常检测结果。尤其在雨雪、强风等恶劣条件下，误检率居高不下，人工复核成本大幅增加。如何在高噪声场景中实现稳定、高效的自动化检测，成为行业亟待突破的技术瓶颈。
创新算法破解核心痛点
3. 实时性优化：结合被测受电弓部件的模型信息，限定视差搜索空间，减少冗余计算，算法处理速度提升30%以上，满足轨旁设备毫秒级响应的需求。
研究团队结合创新算法重新构建了受电弓轨旁异常检测系统框架，将整个检测过程划分为数据获取部分、立体视觉抗噪解算部分和异常特征解算部分。
图2：双目视觉受电弓异常检测系统框架
图源：光学精密工程
三维重建与智能诊断闭环
在精准获取视差数据的基础上，研究进一步融合三维点云重建技术，通过分析受电弓关键部位（如碳滑板、铰链）的点云空间分布特征，实现裂纹、磨损等异常现象的自动化识别，有效提升系统的异常诊断稳定性。
落地应用与行业价值
该技术已在某地铁线路受电弓监测系统中完成实地验证。相较于原有设备，新系统在隧道强振动、夜间低光照等极端工况下仍保持稳定输出。这项研究不仅缓解了轨旁检测设备‘看不清、算不准’的痛点，更为智慧轨道交通的无人化运维提供了关键技术支撑。
未来展望
研究团队透露，下一步将推动算法与5G、边缘计算技术的深度融合，实现受电弓状态的云端协同诊断。随着《交通强国建设纲要》对智能监测要求的提升，此类高精度、高效率的检测技术有望成为行业新标准，为全球轨道交通安全保障体系树立“中国样板”。
论文信息
赵进,郭寅,尹仕斌等.强环境噪声下的双目视觉受电弓轨旁异常检测[J].光学精密工程,2025,33(03):438-451. DOI：10.37188/OPE.20253303.0438.
https://ope.lightpublishing.cn/thesisDetails#10.37188/OPE.20253303.0438
团队介绍
天津大学激光及光电测试技术团队依托于天津大学精密仪器与光电子工程学院（简称“精仪学院”），是国家重点学科 “仪器科学与技术”的核心科研团队之一。团队历经多年发展，已成为国内激光测试技术领域具有重要影响力的研究群体，主要从事激光精密测量技术、光电检测与成像及智能光学仪器等方向研究，在汽车制造、航空航天和轨交运维等领域，积累了大量的理论成果和工程经验。
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