av
Kan smarta kameror upptäcka fel på en järnväg?
Att använda en smart kamera för att upptäcka fel i placeringar av clips på en järnväg – det är vad Irida Shallaris forskningsprojekt handlar om. Projektets mål är att skapa en lösning som underlättar byggandet av en järnväg med hjälp av AI och deep learning.
Att använda en smart kamera för att upptäcka fel i placeringar av clips på en järnväg – det är vad Irida Shallaris forskningsprojekt handlar om. Projektets mål är att skapa en lösning som underlättar byggandet av en järnväg med hjälp av AI och deep learning.
Syftet med projektet EDGY, Embedded Deep Learning Systems, är att utveckla en smart kamera som kan användas när man bygger järnvägar, för att säkerställa att det görs på korrekt sätt för att förbättra kvaliteten på konstruktionen. Kameran kan exempelvis användas för att upptäcka fel i placeringen av de clips (klämmor) som fäster skenan, rälen, på sliprarna. Den kan också användas för att underlätta underhållet av järnvägen.
Anordningen med kameran kommer att monteras på maskinerna som bygger järnvägar. Kameran kommer kontinuerligt att ta bilder av sliprarna och clipsen för att se till att de är placerade på rätt sätt. Om någon skada har gjorts på clipsen eller andra delar av järnvägen, till exempel ledningar för el eller jordning, kommer den smarta kameran att kunna upptäcka det.
Smart kamera baserad på AI och djupinlärning
Tekniken i den smarta kameran är baserad på AI (artificiell intelligens) och bilderna från kameran kommer kontinuerligt att bearbetas via ett dubbelt system som bygger på både djupinlärning och traditionell bildbehandling. Detta system kommer att kunna definiera om clipset är korrekt placerat, om vinkeln är bra eller om det finns en risk för att exempelvis kapa en elkabel utifrån placeringen av clipset. Bearbetningen av bilderna från den smarta kameran kommer i princip att göras i realtid för att minimera de potentiella problem som kan uppstå.
— Beräkningsdelen för att bearbeta bilderna, kommer främst att förlita sig på den deep learning-algoritm som vi använder, förklarar Irida Shallari.
Vi strävar efter att bygga kameranoderna till så låg kostnad som möjligt. Vi vill göra det möjligt för industrier att implementera smarta sensorer i sina industriella installationer, fortsätter hon.
En digital tvilling
Om vi tittar längre in i framtiden skulle denna teknik kunna användas för att skapa en digital version, en digital tvilling, av till exempel ett järnvägssystem. En digital kopia kan hjälpa till att planera underhåll eftersom det skulle finnas en realtidsbild av järnvägen.
Projektet startade i mars 2022 och kommer att pågå i två år. Pandrol, en tillverkare av de maskiner som konstruerar järnvägar, är med i projektet och kommer att arbeta tillsammans med Irida för att försöka implementera den smarta kameran på sina maskiner.