radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical University10.32603/1993-8985-2026-29-4-99-111radioelectronics-1208Research ArticleПРИБОРЫ И СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ НА ОСНОВЕ АКУСТИЧЕСКИХ, ОПТИЧЕСКИХ И РАДИОВОЛНMEASURING SYSTEMS AND INSTRUMENTS BASED ON ACOUSTIC, OPTICAL AND RADIO WAVESПрименение искусственного интеллекта для фильтрации оптических изображений дефектов на поверхности колеса и восстановление пропущенных участков данных на основе гостированной формы обода колесаUse of Artificial Intelligence to Filter Optical Images of Wheel Surface Defects and Reconstruct Missing Data Based on Standardized Wheel Rim Geometryhttps://orcid.org/0000-0002-1156-2071АринушкинаК. Г.ArinushkinaK. G.

Аринушкина Ксения Геннадьевна ‒ магистр по направлению "Радиотехника", аспирант 4-го года обучения кафедры оптических и квантовых систем связи

наб. р. Мойки, д. 61, Санкт-Петербург, 191186

Kseniya G. Arinushkina, Master in Radio Engineering, 4-year Postgraduate Student of the Department of Optical and Quantum Communication

61, Moika River Em-bankment, St Petersburg 191186

k-arinushkina@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0002-4609-1692ЦомаевП. И.TsomaevP. I.

Цомаев Павел Илларионович ‒ магистр по направлению "Приборостроение", аспирант 2-го года обучения кафедры лазерных измерительных и навигационных систем

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022

Pavel I. Tsomaev, Master in Instrument Engineering, 2-year postgraduate student of the Department of Laser Measuring and Navigation Systems

5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022

pav.tsomaev@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7007-9215ПроводинД. С.ProvodinD. S.

Проводин Даниил Сергеевич ‒ магистр по направлению "Лазерные и оптоволоконные системы", аспирант 1-го года обучения кафедры физики

ул. Политехническая, д. 29, лит. Б, Санкт-Петербург, 195251

Danil S. Provodin, Master in Laser and Fiber-optic Systems, 1st year postgraduate student at the Department of Physics

29, Polytehnichskaya St., Petersburg 195251

provodin_ds@spbstu.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9530-4805ДавыдовВ. В.DavydovV. V.

Давыдов Вадим Владимирович ‒ доктор физико-математических наук (2018), профессор (2025) кафедры фотоники

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022

Vadim V. Davydov, Dr Sci. (Phys.-Math.) (2018), Professor (2025) of the Department of Photonics

5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022

davydov_vadim66@mail.ruСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-БруевичаРоссияBonch-Bruevich Saint Petersburg State University of TelecommunicationsRussian FederationСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical UniversityRussian FederationСанкт-Петербургский политехнический университет Петра ВеликогоРоссияPeter the Great Saint Petersburg Polytechnic UniversityRussian FederationСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича; Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина); Санкт-Петербургский политехнический университет Петра ВеликогоРоссияBonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications; Saint Petersburg Electrotechnical University; Peter the Great Saint Petersburg Polytechnic UniversityRussian Federation20260810202629499111Copyright © Аринушкина К.Г., Цомаев П.И., Проводин Д.С., Давыдов В.В., 20262026Аринушкина К.Г., Цомаев П.И., Проводин Д.С., Давыдов В.В.Arinushkina K.G., Tsomaev P.I., Provodin D.S., Davydov V.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/1208

Введение. Современные тенденции развития железнодорожного транспорта, связанные с повышением скоростей и грузонапряженности, предъявляют новые требования к системам технического диагностирования. Особую критическую значимость приобретает контроль состояния колесных пар, поскольку их дефекты напрямую влияют на безопасность движения. Традиционные методы диагностики требуют остановки состава и обладают низкой оперативностью. Существующие оптические системы зачастую неспособны функционировать в условиях высокоскоростного движения и интенсивных электромагнитных помех, что серьезно затрудняет непрерывный мониторинг.Цель работы. Разработка и апробация автоматизированной оптической системы, обеспечивающей высокоскоростной мониторинг геометрии поверхности катания колес в реальном времени без остановки подвижного состава.Материалы и методы. Предлагаемая система размещается ниже головки рельса и включает массив из восьми термостабилизированных импульсных лазеров, синхронизированных с высокочувствительными КМОП-матрицами. Методологической основой служит темнопольная схема регистрации, позволяющая селективно отделять сигнал от дефектов на фоне помех. Для устранения интерференционных искажений применяется оригинальный алгоритм последовательного раздельного сканирования элементов колеса. Обработка полученных данных выполняется с использованием алгоритмов на основе искусственного интеллекта. Экспериментальная проверка реализуется в лабораторных условиях на стенде и в ходе натурных испытаний на железнодорожном перегоне.Результаты. Эксперименты подтверждают устойчивую работоспособность системы при скоростях движения до 100 км/ч, а т акже ее высокую помехоустойчивость к электромагнитным воздействиям. Интеллектуальные алгоритмы обработки данных обеспечивают определение геометрических параметров профиля колеса с точностью до 0.2 мм. Применение искусственного интеллекта позволяет эффективно подавлять остаточные помехи, регистрируемые матрицей.Заключение. Разработанная система демонстрирует значительное преимущество перед традиционными методами, обеспечивая оперативный контроль без остановки движения. В отличие от существующих аналогов предложенное решение адаптировано к эксплуатации в сложных условиях высоких скоростей и помех. Внедрение данной технологии закладывает основу для перехода к предиктивной аналитике и техническому обслуживанию по фактическому состоянию в железнодорожной отрасли.

Introduction. Modern trends in the development of railway transport, associated with increasing speeds and loads, impose stricter requirements on technical diagnostic systems. Continuous monitoring of wheelset condition is of critical importance, since their defects directly affect operational safety. Conventional diagnostic methods require trains to be taken out of service for inspection, resulting in limited efficiency. Existing optical inspection systems often fail to operate reliably in conditions of high-speed traffic and intense electromagnetic interference, significantly impeding the possibility of continuous monitoring.Aim. To develop and test an automated optical system for real-time high-speed monitoring of rolling surface geometry without taking the rolling stock out of service.Materials and methods. The proposed system is installed beneath the rail head and includes an array of eight thermally stabilized pulsed lasers synchronized with high-sensitivity CMOS arrays. The system is based on a dark-field imaging scheme that selectively captures signals from defects against the background of interference. To minimize interference-related distortions, an original algorithm for sequential separate scanning of wheel elements is used. The data is processed using AI-based algorithms. The system was experimentally validated both in laboratory conditions on a test bench and during field tests on a railway track.Results. The experiments confirmed the stable operation of the system at speeds up to 100 km/h, as well as its high noise immunity to electromagnetic interference. AI-based data processing algorithms enable the determination of geometric parameters of the wheel profile with an accuracy of 0.2 mm. The use of artificial intelligence makes it possible to effectively suppress residual interference detected by the matrix.Conclusion. The developed system offers significant advantages over conventional diagnostic methods by enabling real-time inspection without interrupting railway operations. Unlike existing analogues, the proposed system is adapted to operation in difficult conditions of high speeds and strong interference. Its implementation forms a basis for the transition to predictive analytics and maintenance strategies based on the actual condition of the railway industry.

искусственный интеллектлазерное излучениегеометрические параметры колесаабсолютная погрешностьфильтрация изображенийartificial intelligencelaser radiationwheelset geometryabsolute uncertaintyimage filteringReferencesManifold-Contrastive Broad Learning System for Wheelset Bearing Fault Diagnosis / N. Wang, L. Jia, H. Zhang, Y. Qin, Z. Wang, X. Zhao // IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems. 2023. Vol. 24, № 9. P. 9886–9900. doi: 10.1109/TITS.2023.3274256Wang N., Jia L., Zhang H., Qin Y., Wang Z., Zhao X. Manifold-Contrastive Broad Learning System for Wheelset Bearing Fault Diagnosis. IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems. 2023, vol. 24, no. 9, pp. 9886–9900. doi: 10.1109/TITS.2023.3274256Особенности работы лазерного профилометра в автоматизированной системе управления подвижным составом / К. Г. Аринушкина, А. С. Ададуров, И. Ю. Савельев, В. В. Давыдов // Науч.-техн. ведомости СПбГПУ. Физ.-мат. науки. 2023. Т. 16, № 3.2. С. 56–62. (In Eng.) doi: 10.18721/ JPM.163.209Arinushkina K. G., Adadurov A. S., Savelev I. Yu., Davydov V. V. Features of the Operation of a Laser Profilometer in an Automated Rolling Stock Control System. St Petersburg State Polytechnical University J. Physics and Mathematics. 2023, vol. 16, no. S3.2, pp. 56–62. DOI: 10.18721/JPM.163.209Portable contactless caliper / K. Boonmeeprakob, A. Phanpumnak, C. Punwong, S. Chana, P. Thavarungkul, P. Kanatharana, C. Buranachai // Appl. Optics. 2024. Vol. 63, № 1. P. 122–128. doi: 10.1364/AO.507349Boonmeeprakob K., Phanpumnak A., Punwong C., Chana S., Thavarungkul P., Kanatharana P., Buranachai C. Portable Contactless Caliper. Appl. Optics. 2024, vol. 63, no. 1, pp. 122–128. doi: 10.1364/AO.507349Polyakov V., Nearing M. A simple automated laser profile meter // Soil Science Society of America J. 2019. Vol. 83, № 2. P. 327–331. doi: 10.2136/sssaj2018.10.0378Polyakov V., Nearing M. A Simple Automated Laser Profile Meter. Soil Science Society of America J. 2019, vol. 83, no. 2, pp. 327–331. doi: 10.2136/sssaj2018.10.0378Abnormal noise monitoring of subway vehicles based on combined acoustic features / Z. Yan, H. Zhu, H. Zhang, H. Wan, B. Liu // Applied Acoustics. 2022. Vol. 197. Art. № 108951. doi: 10.1016/j.apacoust.2022.108951Yan Z., Zhu H., Zhang H., Wan H., Liu B. Abnormal Noise Monitoring of Subway Vehicles Based on Combined Acoustic Features. Applied Acoustics. 2022, vol. 197, art. no. 108951. doi: 10.1016/j.apacoust.2022.108951Jelila Y. D., Pamuła W. Detection of Tram Wheel Faults Using MEMS-Based Sensors // Sensors. 2022. Vol. 22, № 17. Art. № 6373. doi: 10.3390/s22176373Jelila Y. D., Pamuła W. Detection of Tram Wheel Faults Using MEMS-Based Sensors. Sensors. 2022, vol. 22, no. 17, art. no. 6373. doi: 10.3390/s22176373Wheel Surface Defect Detection Method Using Laser Sensor and Machine Vision / T. Emoto, A. A. Ravankar, A. Ravankar, T. Emaru, Y. Kobayashi // Proc. 62nd Annual Conf. of the Society of Instrument and Control Engineers, Tsu, Japan, 06–09 Sept. 2023. IEEE, 2023. Vol. 2023. P. 1194–1199. doi: 10.23919/SICE59929.2023.10354134Emoto T., Ravankar A. A., Ravankar A., Emaru T., Kobayashi Y. Wheel Surface Defect Detection Method Using Laser Sensor and Machine Vision. Proc. of 62nd Annual Conf. of the Society of Instrument and Control Engineers, , Tsu, Japan, 06–09 Sept. 2023. IEEE, 2023, vol. 2023, pp. 1194–1199. doi: 10.23919/SICE59929.2023.10354134Arinushkina K. G. Overview of Fiber Optic Communications in Railway Transport: Challenges and Impact of Processing Time // Proc. of the 2024 Conf. of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, St Petersburg, 29–31 Jan. 2024. IEEE, 2024. P. 870–874. doi: 10.1109/ElCon61730.2024.10468372Arinushkina K. G. Overview of Fiber Optic Communications in Railway Transport: Challenges and Impact of Processing Time. Proc. of the 2024 Conf. of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, St Petersburg, 29–31 Jan. 2024. IEEE, 2024, pp. 870–874. doi: 10.1109/ElCon61730.2024.10468372A high-precision method for dynamically measuring train wheel diameter using three laser displacement transducers / F. Zheng, B. Zhang, R. Gao, Q. Feng // Sensors. 2019. Vol. 19, № 19. Art. № 4148. doi: 10.3390/s19194148Zheng F., Zhang B., Gao R., Feng Q. A High-Precision Method for Dynamically Measuring Train Wheel Diameter Using Three Laser Displacement Transducers. Sensors. 2019, vol. 19, no. 19, art. no. 4148. doi: 10.3390/s19194148Optical control of the radius of a wheel rolling on a rail / Yu. N. Dubnishchev, P. Ya. Belousov, V. V. Sotnikov, O. P. Belousova // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2012. Vol. 48, № 1. P. 75‒80. doi: 10.3103/S8756699012010116Dubnishchev Yu. N., Belousov P. Ya., Sotnikov V. V., Belousova O. P. Optical Control of the Radius of a Wheel Rolling on a Rail. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2012, vol. 48, no. 1, pp. 75‒80. doi: 10.3103/S8756699012010116Мониторинг технического состояния железнодорожного пути с использованием метода непрерывной регистрации динамических процессов, возникающих при взаимодействии подвижного состава и пути / Ю. П. Бороненко, А. В. Третьяков, Р. В. Рахимов, М. В. Зимакова, А. В. Некрасова, О. А. Третьяков // Бюллетень результатов научных исследований. 2021. Вып. 3. С. 66–82. doi: 10.20295/2223-9987-2021-3-66-82Boronenko Yu. P., Tret’yakov A. V., Rakhimov R. V., Zimakova M. V., Nekrasova A. V., Tret’yakov O. А. Monitoring the Technical Condition of the Railway Track Using the Method of Continuous Recording of Dynamic Processes Occurring Due to The Interaction Between Rolling Stock and Railway Track. Bulletin of Scientific Research Results. 2021, vol. 3, pp. 66–82. (In Russ.) doi: 10.20295/2223-9987-2021-3-66-82A fault diagnosis method of bogie axle box bearing based on spectrum whitening demodulation / Z. Zheng, D. Song, X. Xu, L. Lei // Sensors. 2020. Vol. 20, № 24. Art. № 7155. doi: 10.3390/s20247155Zheng Z., Song D., Xu X., Lei L. A Fault Diagnosis Method of Bogie Axle Box Bearing Based on Spectrum Whitening Demodulation. Sensors. 2020, vol. 20, no. 24, art. no. 7155. doi: 10.3390/s20247155Digitally Controlled Frequency-Locked Circuit for Ultrastable Laser / B. Yan, R. Xiao, Z. Cai, H. Sun, Q. Chen // Chinese J. of Lasers. 2024. Vol. 51, № 13. Art. № 130101. doi: 10.3788/CJL240450Yan B., Xiao R., Cai Z., Sun H., Chen Q. Digitally Controll ed Frequency-Locked Circuit for Ultrastable Laser. Chinese J. of Lasers. 2024, vol. 51, no. 13. Art. no. 130101. doi: 10.3788/CJL240450Deep Convolutional Neural Net-works for Detection of Rail Surface Defects / S. Faghih-Roohi, S. Hajizadeh, A. Núñez, R. Babuska, B. De Schutter // Intern. Joint Conf. on Neural Networks, Vancouver, Canada, 24–29 July 2016. IEEE, 2016. P. 2584–2589. doi: 10.1109/IJCNN.2016.7727522Faghih-Roohi S., Hajizadeh S., Núñez A., Babuska R., De Schutter B. Deep Convolutional Neural Net-works for Detection of Rail Surface Defects. Intern. Joint Conf. on Neural Networks, Vancouver, Canada, 24–29 July 2016. IEEE, 2016, pp. 2584–2589. doi: 10.1109/IJCNN.2016.7727522Artificial Intelligence in Railway Transport: Taxonomy, Regulations and Applications / N. Bešinović, L. De Donato, F. Flammini, R. M. P. Goverde, Zh. Lin, R. Liu, S. Marrone, R. Nardone, T. Tang, V. Vittorini // IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems. 2021. Vol. 23, no. 9. P. 14011–14024. doi: 10.1109/TITS.2021.3131637.Bešinović N., De Donato L., Flammini F., Goverde R. M. P., Lin Zh., Liu R., Marrone S., Nardone R., Tang T., Vittorini V. Artificial Intelligence in Railway Transport: Taxonomy, Regulations and Applications. IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems. 2021, vol. 23, no. 9, pp. 14011–14024. doi: 10.1109/TITS.2021.3131637Разработка перспективного алгоритма расчета и оценки геометрических параметров колесной пары в комплексе КОНЛОК / А. С. Ададуров, И. Ю. Савельев, М. А. Чепулис, К. Г. Аринушкина // Вестн. ВНИИЖТ. 2023. Т. 82, № 3. С. 247‒256. doi: 10.21780/2223-9731-2023-82-3-247-256Adadurov A. S., Savelev I. Yu., Chepulis M. A., Arinushkina K. G. Development of an Advanced Algorithm for Calculating and Assessing the Wheel Pair Geometry in the CONLOC system. Russian Railway Science J. 2023, vol. 82, iss. 3, pp. 247–256. (In Russ.) doi: 10.21780/2223-9731-2023-82-3-247-256Automated Non-contact Measurement of Geometric Parameters of Wheels for Safe Movement of Rolling Stock / A. S. Adadurov, I. Y. Savelev, P. I. Tsomaev, K. G. Arinushkina // Proc. of the Ninth Intern. Sci. Conf. Intelligent Information Technologies for Industry. Springer, Cham, 2026. Vol. 1. P. 65‒76. doi: 10.1007/978-3-032-13615-2_7Adadurov A. S., Savelev I. Y., Tsomaev P. I., Arinushkina K. G. Automated Non-contact Measurement of Geometric Parameters of Wheels for Safe Movement of Rolling Stock. Proc. of the Ninth Intern. Sci. Conf. Intelligent Information Technologies for Industry. Springer, Cham, 2026, vol. 1, pp. 65‒76. doi: 10.1007/978-3-032-13615-2_7

The authors declare that there are no conflicts of interest present.