Unter dem Schotter verborgene Schwellen sind eine besondere Herausforderung beim Stopfen. Eventbasierte Kameras könnten die Arbeit der Maschinenbediener erleichtern und Schwellen vor Schäden bewahren sowie auch den Weg zur vollständigen Automatisierung des Stopfprozesses ebnen.
Beim Stopfen von eingeschotterten Gleisen tritt das Problem auf, dass die Schwellen oft vollständig unter dem Schotter verborgen sind. Bestehende Systeme zur Schwellenerkennung, wie etwa Wirbelstromsensoren, können durch Bewuchs oder Fremdkörper gestört werden. Plasser & Theurer entwickelt derzeit eine innovative Lösung, um die Lage der Schwellen auch unter diesen schwierigen Bedingungen präzise zu erkennen und Schäden an Oberbaukomponentenzu vermeiden.
Ein wesentlicher Baustein ist die eventbasierte Kamera (siehe Kasten „Effiziente Bildverarbeitung nach dem Vorbild der Natur“). Sie erfasst die Bewegungen der Schotterkörner, sobald das Hebe- und Richtaggregat das Gleis direkt vor dem Stopfen anhebt. Die Bilddaten werden in Echtzeit durch speziell entwickelte Algorithmen analysiert. Durch die genaue Erfassung, wo sich Schotter bewegt und wo nicht, lässt sich die Position der Schwellen bestimmen.
Die Technologie befindet sich noch im Entwicklungsstadium, doch ein erfolgreicher Testlauf in Zusammenarbeit mit unserem Technology Centre in Purkersdorf hat ihre Leistungsfähigkeit bereits unter Beweis gestellt. Mithilfe einer eventbasierten Kamera konnte die Lage der Schwellen präzise bestimmt werden. Bei zunehmender Schottermenge wurde es schwieriger, die Bewegungen exakt zu erkennen, dennoch brachte das System auch unter diesen Bedingungen vielversprechende Ergebnisse.
Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Weiterentwicklung und Integration in den Plasser TampingAssistant, der die Positionierung der Arbeitsaggregate automatisiert und die effiziente Bedienung besonders im Bereich von Weichen und Kreuzungen erleichtert. Langfristig soll das System autonom arbeiten und so einen vollautomatisierten Stopfprozess ermöglichen.
In den nächsten Schritten geht es darum, die Algorithmen zu verfeinern. Das ist entscheidend, da das System in der Lage sein muss, die Schwellen während des Hebe- und Senkvorgangs in einem sehr kurzen Zeitfenster zuverlässig zu erkennen – eine bedeutende Fähigkeit auf dem Weg zu einer vollautomatisierten Stopfmaschine, die auch bei Einschotterung effizient und präzise arbeitet.
Effiziente Bildverarbeitung nach dem Vorbild der Natur
Eventbasierte oder neuromorphe Kameras basieren auf einem Prinzip, das dem menschlichen Auge nachempfunden ist. Anders als herkömmliche Kameras, die Bilder in einer festen Rate aufnehmen, messen diese Kameras asynchron Veränderungen pro Pixel. Jedes Pixel arbeitet dabei unabhängig und meldet nur Bewegungen oder Helligkeitsveränderungen, was die erfasste Datenmenge erheblich reduziert und die Verarbeitungsgeschwindigkeit steigert.
Diese Technologie hat mehrere Vorteile. Da nur relevante Bildinformationen erfasst werden, sinkt der Speicherbedarf deutlich und auch der Energieverbrauch fällt geringer aus. Gleichzeitig ermöglichen solche Kameras eine extrem schnelle Reaktionszeit.
Eventbasierte Kameras kommen in Bereichen zum Einsatz, in denen hohe Geschwindigkeit, Effizienz und Präzision bei der Erfassung von Bewegungen oder Veränderungen wichtig sind. Sie eröffnen neue Möglichkeiten für zahlreiche Anwendungen in der industriellen Bildverarbeitung.
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