Die Erfindung bezieht sich auf ein automatisiertes Inspektionsverfahren für Fahrwerke für Schienenfahrzeuge, bei welchem Eigenschaften eines Fahrwerks (1) auf plankonforme Ausführung geprüft werden. Es wird vorgeschlagen, dass zumindest ein erster Prüfabschnitt (4) definiert wird, welcher zu prüfende Fertigungsdetails oder/und Konstruktionsdetails oder zu prüfende Komponenten des Fahrwerks (1) umfasst, dass dem zumindest ersten Prüfabschnitt (4) zumindest eine Position zumindest einer ersten Kamera (39) oder/und zumindest eine Winkellage der zumindest ersten Kamera (39) zugeordnet wird, dass dem zumindest ersten Prüfabschnitt (4) ein zu erwartender erster Soll-Kamerabildinhalt (11) zugeordnet wird, dass ein erfasster erster Ist-Kamerabildinhalt (19) mit dem ersten Soll-Kamerabildinhalt (11) verglichen wird, und dass ein Warnereignis dann gebildet wird, wenn zumindest eine Abweichung des ersten Ist-Kamerabildinhalts (19) von dem ersten Soll-Kamerabildinhalt (11) mittels einer Methode maschinellen Lernens als Fehler bewertet wird. Dadurch wird ein hohes Qualitätsniveau bei Fahrwerksinspektionen erreicht.
The invention relates to an automated method for inspecting running gears for rail vehicles, in which method it is tested whether properties of a running gear (1) are embodied as intended. According to the invention: at least a first test portion (4) is defined which comprises manufacturing details and/or design details or components of the running gear (1), which details or components are to be tested; at least one position of at least a first camera (39) and/or at least one angular position of the at least first camera (39) is/are assigned to the at least first test portion (4); an expected first target camera-image content (11) is assigned to the at least first test portion (4); a captured first actual camera-image content (19) is compared with the first target camera-image content (11); and a warning event is established when at least one deviation of the first actual camera-image content (19) from the first target camera-image content (11) is assessed as a fault by means of a machine learning method. This allows for running gear inspections to be carried out with a high level of quality.
L'invention concerne un procédé automatisé d'inspection de trains roulants pour véhicules ferroviaires, qui permet de vérifier si les propriétés d'un train roulant (1) sont conformes à l'usage prévu. Selon l'invention : au moins une première partie de test (4) est définie, qui comprend des détails de fabrication et/ou des détails de conception ou des composants du train de roulement (1), lesquels détails ou composants doivent être testés ; au moins une position d'au moins une première caméra (39) et/ou au moins une position angulaire de la ou des premières caméras (39) sont attribuées à la ou aux premières parties de test (4) ; un premier contenu d'image de caméra cible attendu (11) est attribué à la ou aux premières parties de test (4) ; un premier contenu d'image réelle de caméra capturé (19) est comparé au premier contenu d'image cible de caméra (11) ; et un événement d'avertissement est mis en place lorsqu'au moins un écart du premier contenu d'image réelle de caméra (19) par rapport au premier contenu d'image cible de caméra (11) est considéré comme un défaut au moyen d'un procédé d'apprentissage automatique. L'inspection des trains roulants peut ainsi être effectuée avec un niveau de qualité élevé.
INSPEKTIONSVERFAHREN UND INSPEKTIONSEINRICHTUNG FÜR FAHRWERKE FÜR SCHIENENFAHRZEUGE
METHOD FOR INSPECTION AND INSPECTION DEVICE FOR RUNNING GEARS FOR RAIL VEHICLES
PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'INSPECTION POUR TRAINS ROULANTS DE VÉHICULES FERROVIAIRES
2023-06-29
Patent
Electronic Resource
German
Inspektionsverfahren und Inspektionseinrichtung für Fahrwerke für Schienenfahrzeuge
European Patent Office | 2023
|INSPEKTIONSVERFAHREN UND INSPEKTIONSEINRICHTUNG FÜR FAHRWERKE FÜR SCHIENENFAHRZEUGE
European Patent Office | 2024
|Leichtbautilger fuer Fahrwerke
Automotive engineering | 2015
|DataCite | 2022
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