近年来,已有300多套TFDS系统安装在我国铁路线上,以监视货运列车的安全。然而,TFDS系统只能采集、传输图像,列车故障的识别仍然以人眼观察为主。针对TFDS系统中人工识别螺栓故障效率低下的问题,提出了一种基于图像处理的螺栓故障自动识别算法。首先,根据先验知识,从原始图像中截取包括螺栓的感兴趣区域并使用模板匹配技术得到螺栓的精确子图。然后,使用改进的自适应LTP算子提取螺栓子图的特征直方图。最后,将螺栓特征直方图送入训练好的支持向量机实现故障螺栓的识别。不同光照的TFDS图像被用于实验。实验结果表明,该算法对螺栓故障识别取得了很好的表现(漏检率为0.36%,误检率为3.33%,准确率为90.88%),可以满足工程应用。

对欧美及我国规范中保护层厚度相关要求作了对比,并分别按照碳化寿命准则、锈胀开裂寿命准则对保护层厚度合理值进行了计算。结果表明,我国规范中保护层厚度取值与锈胀开裂准则计算值接近,与欧美规范值相比偏小,在恶劣环境下尤其明显,最大差值达到30%以上,并且规范中未考虑施工允许偏差的影响;按碳化准则计算时,现行规范要求的保护层厚度值远达不到相应耐久年限的可靠指标要求。在设计和施工阶段,关于保护层厚度的要求应进一步加强。这将使结构更安全耐久,并减少使用期内的维护及大修次数,降低能耗。