SISTEMA DE INSPECCIÓN DE PANTÓGRAFOS MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL

Escuela Superior de Ingenieros
Industriales de Vigo
Departamento de Ingenier´ıa de Sistemas y Automática
PROYECTO FIN DE CARRERA
SISTEMA DE INSPECCIÓN DE
PANTÓGRAFOS MEDIANTE VISIÓN
ARTIFICIAL
Alumno
Ícaro Álvarez Giménez
Directores
Fernando Antonio Vázquez Núñez
Ricardo Samaniego López
Vigo, Julio de 2012

Resumen
El frotador de un pantógrafo es el mecanismo encargado de adquirir la energ´ıa
necesaria para alimentar el motor eléctrico de un tren. Para ello está en continuo
rozamiento con la catenaria, por lo que el material del frotador sufre un desgaste en
su funcionamiento normal y pueden producirse pérdidas grandes de material debido
a impactos, quemaduras, heladas, etc. En la actualidad el mantenimiento de los
frotadores de pantógrafos de trenes se realiza de forma manual, siendo necesario
cortar la alimentación de la catenaria y que un operario suba al techo del tren.
Con este proyecto se pretende, mediante técnicas de visión artificial, obtener
la medida de espesor del frotador a su paso por el sistema, reduciendo riesgos,
errores humanos, tiempo de mantenimiento y por lo tanto aportando una importante
ventaja competitiva. El proyecto comprende: desarrollo de algoritmos de visión
artificial, diseño mecánico del prototipo, instalación eléctrica, comunicaciones,
circuitos electrónicos, instalación y puesta en marcha del sistema en un taller de
mantenimiento de trenes de alta velocidad.
Palabras clave
Pantógrafo
Mantenimiento ferroviario
Visión artificial
Iluminación estructurada
Ingenier´ıa de sistemas

Índice general
I Introducción 13
1. Introducción 15
1.1. El tren eléctrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.2. El pantógrafo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.3. Problemas derivados del uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.4. Método actual de inspección de pantógrafos . . . . . . . . . . . . . . 18
2. Objetivos del proyecto 21
3. Organización del presente documento 23
II Estado del arte 25
4. Visión artificial tridimensional 27
4.1. Visión estereoscópica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.2. Iluminación estructurada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.3. Tiempo de vuelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.4. Conclusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5. Software de visión artificial 35
5.1. MVTec Halcon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.2. Dalsa Sapera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.3. Sherlock . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.4. Matrox Imaging Library . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.5. LabView IMAQ Vision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.6. Matlab Image Processing Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.7. Vigra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.8. OpenCV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.9. Conclusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
6. Sistemas autónomos de inspección de pantógrafos 43
6.1. PanCam - HameyVision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
6.2. PCMS - MRXTechnologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5

6.3. APiS - DuosTech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.4. API System - TTInspect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.5. TrainTrack - Netsens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
6.6. Pantobot - Henesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
6.7. Conclusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
III Desarrollo del proyecto 49
7. Descripción general del proyecto 51
7.1. Partes del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
7.2. Gestión del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
8. Hardware 55
8.1. Prestaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
8.2. Arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
8.3. Conjunto de l´ınea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
8.3.1. Sistema de visión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
8.3.2. Iluminadores láser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
8.3.3. Sensores de proximidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
8.4. Armario eléctrico de techo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
8.4.1. Sistema de gestión de entradas y salidas . . . . . . . . . . . . 67
8.5. Armario eléctrico del suelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
8.5.1. Unidad de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
8.6. Comunicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
8.7. Alimentación y protecciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
9. Software 75
9.1. Software de explotación del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
9.1.1. Módulo máquina de estados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
9.1.2. Módulo procesamiento de imágenes . . . . . . . . . . . . . . . 79
9.1.3. Módulo de generación de informes . . . . . . . . . . . . . . . . 79
9.1.4. Módulo de gestión de datos internos de programa . . . . . . . 81
9.2. Software de calibración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
10.Calibración 83
10.1. Calibración de la cámara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
10.1.1. Corrección de la distorsión producida por la lente . . . . . . . 83
10.1.2. Calibración de la distancia focal de la lente . . . . . . . . . . . 85
10.1.3. Corrección de la distorsión de perspectiva . . . . . . . . . . . 86
10.1.4. Calibración de la relación mil´ımetros por p´ıxel . . . . . . . . . 87
10.2. Calibración de la instalación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
6

11.Visión artificial 91
11.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
11.2. Búsqueda de proyecciones láser verticales . . . . . . . . . . . . . . . . 92
11.3. Localización puntos inferiores de proyecciones láser verticales . . . . . 94
11.4. Cálculo del ángulo de alabeo y guiñada presentes en el frotador . . . 97
11.5. Búsqueda de la l´ınea de cota cero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
11.6. Localización de la l´ınea láser horizontal . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
11.7. Obtención de l´ınea láser horizontal adelgazada . . . . . . . . . . . . . 104
11.8. Cálculo del espesor del grafito en mil´ımetros . . . . . . . . . . . . . . 106
11.9. Corrección de la curvatura del frotador . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
11.10.Obtención de geometr´ıa 3D del grafito . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
11.11.Detección de imperfecciones en el grafito . . . . . . . . . . . . . . . . 107
11.12.Comprobación de la regularidad en el desgaste . . . . . . . . . . . . . 108
IV Conclusión 111
12.Conclusiones 113
13.Futuras l´ıneas de desarrollo 115
13.1. Software de almacenamiento y consulta de los datos . . . . . . . . . . 115
13.2. Miner´ıa de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
V Presupuesto 119
14.Presupuesto 121
14.1. Conjunto de l´ınea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
14.2. Armario de techo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
14.3. Armario de suelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
14.4. Mano de obra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
14.5. Total . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
VI Bibliograf´ıa 123
VII Anexos 127
A. Planos del prototipo 129
B. Esquemas de conexión 133
C. Diseño PCB del sistema de gestión de entradas y salidas 137
7

Índice de figuras
1.1. Esquema general del pantógrafo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2. Distintos tipos de daños en pletinas derivados del uso . . . . . . . . . 19
4.1. Principio de funcionamiento de sistemas de visión artificial basados
en visión estereoscópica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.2. Configuración general de una geometr´ıa epipolar . . . . . . . . . . . . 29
4.3. Cámara estereoscópica Bumbleebee 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.4. Principio de funcionamiento de los sistemas de visión artificial basados
en iluminación estructurada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.5. Reconstrucción tridimensional de una escena mediante la técnica de
iluminación estructurada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.6. Cámara RANGER para uso con técnicas de iluminación estructurada 31
4.7. Cámara RULER con iluminador láser incorporado . . . . . . . . . . . 32
4.8. Cámara SR4000 con tecnolog´ıa de tiempo de vuelo . . . . . . . . . . 32
5.1. Arquitectura de la solución de visión artificial MVTec HALCON . . . 36
6.1. Imágenes adquiridas con sistema PanCam . . . . . . . . . . . . . . . 43
6.2. Sistema PCMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.3. Sistema APi de la compañ´ıa danesa TTInspect . . . . . . . . . . . . . 45
6.4. Interfaz de visualización de resultados del sistema TrainTrack . . . . 46
7.1. Partes principales del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
7.2. Tiempo empleado en la realización de los distintos paquetes de trabajo 53
7.3. Distribución de la carga de trabajo en la realización del proyecto . . . 54
8.1. Arquitectura del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
8.2. Conjunto de l´ınea instalado en el taller . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
8.3. Distribución de elementos en el conjunto de l´ınea . . . . . . . . . . . 58
8.4. Camara Prosilica GE680 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
8.5. Calculo distancia focal de la óptica de la cámara . . . . . . . . . . . . 61
8.6. Diferencia entre una imagen tomada sin filtro óptico y otra tomada
con él . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
8.7. Iluminador láser Lasiris SNF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
8.8. Diferencias en la detección del frotador alineado y no alineado . . . . 65
9

8.9. Sensor de proximidad Sick WT18-3P111 . . . . . . . . . . . . . . . . 66
8.10. Diagrama de bloques de los dispositivos ubicados en el armario
eléctrico del techo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
8.11. Sistema de gestión de entradas y salidas . . . . . . . . . . . . . . . . 68
8.12. Diagrama de flujo del software que ejecuta el microcontrolador del
sistema de adquisición de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
8.13. Diagrama de bloques de los dispositivos ubicados en el armario
eléctrico del suelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
8.14. Armario eléctrico instalado a pie de v´ıa . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
8.15. Switch eCon 2050-AA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
8.16. Router INSYS GPRS 5.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
9.1. Arquitectura del software de explotación del sistema . . . . . . . . . . 76
9.2. Estructura del módulo máquina de estados . . . . . . . . . . . . . . . 77
9.3. Activación de los sensores al paso del frotador . . . . . . . . . . . . . 78
9.4. Gráfica enviada por correo electrónico a los usuarios del sistema
cuando se detecta un tren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
10.1. Procedimiento de calibración de la distorsión de la lente . . . . . . . . 84
10.2. Resultado de la corrección de la distorsión producida por la lente . . 84
10.3. Cálculo de la distancia focal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
10.4. Procedimiento de corrección de la perspectiva . . . . . . . . . . . . . 86
10.5. Pieza de calibración instalada en el sistema . . . . . . . . . . . . . . . 88
10.6. Tornillo de calibración de la alineación de la cámara . . . . . . . . . . 89
11.1. Disposición de los iluminadores láser en el sistema . . . . . . . . . . . 92
11.2. Imagen patrón utilizada para localizar las l´ıneas láser verticales . . . 93
11.3. Proyecciones láser verticales encontradas en la imagen . . . . . . . . . 94
11.4. Resultado de la obtención de los puntos inferiores en la proyección de
los láseres verticales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
11.5. Cálculo del centro de gravedad en una fila de p´ıxeles . . . . . . . . . 96
11.6. Ángulos de desviación posibles en un frotador . . . . . . . . . . . . . 97
11.7. Ángulos de desviación medidos en el frotador . . . . . . . . . . . . . . 98
11.8. Coordenadas del punto en la imagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
11.9. Cálculo de distancias horizontal y vertical que existe entre un punto
y la cámara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
11.10.Representación de la l´ınea de cota cero en el frotador . . . . . . . . . 100
11.11.Desplazamiento del punto detectado al plano del láser horizontal . . . 101
11.12.Resultado de la segmentación realizada en la imagen original . . . . . 102
11.13.Resultado del filtrado de la imagen segmentada . . . . . . . . . . . . 103
11.14.Ejemplo de operación de cierre sobre una imágen . . . . . . . . . . . 104
11.15.Métodos más usados para el adelgazamiento de una l´ınea . . . . . . . 105
11.16.Resultado del adelgazamiento de la l´ınea . . . . . . . . . . . . . . . . 105
11.17.Obtención de la curvatura de la superficie inferior del frotador . . . . 106
10

11.18.Representación tridimensional de la superficie del frotador con la nube
de puntos obtenida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
11.19.Vista lateral del frotador donde se representa la pendiente del desgaste
del grafito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
13.1. Arquitectura del software de gestión de datos generados por el prototipo115
13.2. Esquema del proceso de miner´ıa de datos del sistema . . . . . . . . . 116
11

Cap´ıtulo 1
Introducción
El Ministerio de Fomento, a través del Plan Estratégico de Infraestructuras
y Transporte 2005-2020 (PEIT), establece unas directrices espec´ıficas para el
desarrollo de la pol´ıtica ferroviaria en España, con el objetivo de impulsar el
nuevo modelo ferroviario mediante la promoción de la función del ferrocarril en
la accesibilidad al conjunto del territorio.
Se promueve el establecimiento de una Red de Altas Prestaciones, la
conservación y modernización de la Red Convencional y un aumento de la
participación del ferrocarril en el transporte de mercanc´ıas en media y larga
distancia. Todo ello manteniendo el nivel de seguridad del transporte ferroviario,
con un sistema de mantenimiento integral y preventivo, y con un alto estándar de
sostenibilidad medioambiental.
Actualmente la red ferroviaria española de alta velocidad es l´ıder mundial en
términos de modernidad y velocidad comercial. En 1992 se realizó el primer viaje
comercial de un tren de alta velocidad en España, en la l´ınea Madrid-Sevilla, y hoy
20 años después hay casi 2900 Km en servicio, que supone la red más extensa de
Europa y la segunda en todo el mundo, por detrás de China. En el plano tecnológico,
España es precursora en el sector de I+D+i ferroviario, mediante innovación en
infraestructura, señalización, electrificación y material rodante.
El desarrollo de este proyecto viene motivado por la necesidad de los operadores
ferroviarios de realizar las tareas de mantenimiento de los veh´ıculos de la manera
más óptima posible. Numerosos componentes (ejes, reductoras, deflectores, frenos,
pantógrafos, antenas... ) deben revisarse periódicamente para garantizar la seguridad
de operación de los veh´ıculos. En muchos casos, estas operaciones de mantenimiento
se realizan varias veces por semana para todas y cada una de las máquinas en
circulación.
15

Introducción
1.1. El tren eléctrico
Los primeros desarrollos de ferrocarriles eléctricos se centran en los transportes
urbanos, motivados por la necesidad de eliminar los molestos humos de las máquinas
de vapor. En 1890 se inauguró en la ciudad de Londres el primer subterráneo del
mundo que funcionó con energ´ıa eléctrica. No fue hasta 1905, en Estados Unidos,
cuando se puso en marcha la primera locomotora eléctrica en una red ferroviaria.
En España se inauguró el primer tramo ferroviario electrificado en 1925, para
cubrir la l´ınea del Puerto de Pajares, en respuesta a la gran dificultad que supon´ıa
la explotación de la l´ınea con tracción a vapor. Desde entonces se han seguido
electrificando más l´ıneas hasta cubrir todo el territorio español.
La ventaja de la electrificación es la ausencia de polución por parte de la
locomotora en s´ı misma. También ofrece mejores prestaciones, menores costos de
mantenimiento y menor costo de la energ´ıa eléctrica para las locomotoras. Para
alimentar los motores de las locomotoras se electrifican las l´ıneas a través de centrales
eléctricas, que debido a su capacidad son capaces de entregar mayor potencia puntual
que si la energ´ıa se produjera en la propia locomotora y as´ı se consigue entregar gran
potencia en corto tiempo para acelerar.
La principal desventaja de la electrificación es el costo de la infraestructura.
En Europa la red ferroviaria es considerada parte de la infraestructura nacional de
transporte, al igual que carreteras, autopistas, etc y por lo tanto está financiada por
el estado. Los operadores del material rodante pagan una tasa acorde al uso de la
red ferroviaria. Esto hace posible las grandes inversiones requeridas en tecnolog´ıa, y
a largo plazo, hace ventajosa la electrificación.
En la actualidad existen dos tipos de locomotoras según el tipo de corriente
eléctrica usada para su funcionamiento. Los primeros sistemas usaban corriente
continua debido a que, inicialmente, la corriente alterna no era bien comprendida
y no se dispon´ıan materiales aislantes para l´ıneas de alto voltaje. En este tipo de
suministro, la corriente debe ser alta para poder suministrar suficiente energ´ıa por lo
que se producen mayores pérdidas en su transporte. El segundo tipo se alimenta de
corriente alterna, que se instauró una vez que se desarrollaron los primeros motores
de corriente alterna. Al usar alto voltaje se consegu´ıa reducir la corriente y por tanto
la pérdida de electricidad era mucho menor.
Para suministrar la energ´ıa a los motores eléctricos de un locomotora hay dos
métodos principales; el primero consiste en un tercer ra´ıl que transporta la energ´ıa
y que el tren capta a través de una zapata unida a dicho carril. Éste es el método
usado en los suburbanos. El segundo método es el más usado por los ferrocarriles
en la actualidad y consiste en instalar una l´ınea o catenaria, a una altura superior
16

Introducción
a la del tren y paralela al suelo. El tren recoge la energ´ıa de la catenaria mediante
una pértiga, un colector en arco o un pantógrafo.
El pantógrafo es el método que mejor se adapta a las operaciones de alta
velocidad y es el mecanismo que da pie a la realización de este proyecto, ya que se
pretende mejorar el actual procedimiento de inspección de pantógrafos.
1.2. El pantógrafo
Un pantógrafo ferroviario es un dispositivo encargado de transmitir la energ´ıa
eléctrica que proporciona la fuerza de tracción a locomotoras, tranv´ıas y otros
veh´ıculos. Existen pantógrafos de diferentes tensiones eléctricas, variando el material
de contacto con la catenaria según la tensión para la que esté preparado, desde los
más antiguos de doble brazo hasta los más modernos monobrazo y adaptados a
velocidades muy altas.
Figura 1.1: Esquema general del pantógrafo
Consiste tal y como se aprecia en la figura 1.1 , en un mecanismo articulado
que se encarga de mantener a las pletinas de frotamiento en constante contacto con
la l´ınea de alta tensión (catenaria), bajo la que desliza. Se sitúa en el techo de la
unidad tractora y es regulable en altura de forma automática, para poder alcanzar la
17

Introducción
catenaria independientemente de la distancia a la que se encuentre del hilo conductor
aéreo.
El frotador es la parte del pantógrafo que está en contacto con la catenaria.
Consta de una pletina de rozamiento, de material variable según el modelo de
pantógrafo, y su respectivo soporte sobre el que puede ir pegado o sujeto mediante
la correspondiente torniller´ıa. Completan la pletina unos cuernos de plástico
(trocadores) en sus extremos que evitan que el hilo conductor pueda situarse bajo
la mesilla debido a desplazamientos laterales.
Para evitar que las pletinas de rozamiento del frotador se desgasten en un sólo
punto, la trayectoria de la catenaria se dispone en zigzag, de modo que va barriendo
la mayor parte de la pletina provocando un desgaste uniforme en toda su superficie.
Un pantógrafo en mal estado, ya sea debido a roturas por golpes o por desgaste,
representa un peligro para la catenaria y su estructura de sustentación. En casos
extremos se puede dar el caso de que un pantógrafo defectuoso enganche la catenaria
con el consiguiente destrozo de la infraestructura.
1.3. Problemas derivados del uso
Durante la explotación de las unidades, y por distintas causas, los frotadores
de los pantógrafos pueden sufrir distintas agresiones, tales como:
Desgaste excesivo de la pletina por el rozamiento con el hilo de contacto de la
catenaria
Pérdidas de material por golpes
Desgaste no uniforme de la pletina
Desalineamiento de las pletinas por golpes o mal ajuste de las piezas
sustentadoras
En la figura 1.2 se muestran distintos tipos de desperfectos presentes en los
pantógrafos debidos al uso.
1.4. Método actual de inspección de pantógrafos
A consecuencia de lo anteriormente descrito, durante la explotación de las
unidades, es necesario controlar regularmente ciertos aspectos, con el fin de no
producir daños graves en los pantógrafos y en la catenaria. Los parámetros a
controlar son:
18

Introducción
Figura 1.2: Distintos tipos de daños en pletinas derivados del uso
El espesor de la pieza de carbono, de forma que se garantice que nunca sea
inferior al valor m´ınimo admisible
Uniformidad en el desgaste.
Perdidas importantes de material en el carbono.
Perpendicularidad / alineación de las pletinas con la mesilla
En términos de coste por tiempo de trabajo, el sistema actual de manteni-
miento supone parar el tren por completo, quitar la alimentación a la catenaria y
que un operario suba al techo del tren haciendo uso de varios sistemas de seguridad
para evitar accidentes. A continuación, el operario realiza una inspección visual de
los diferentes elementos de cada pantógrafo y comprueba el nivel de desgaste de las
pletinas.
La revisión del estado general del pantógrafo y del desgaste de las pletinas
de frotamiento se realiza aproximadamente cada 5000 Km de funcionamiento. Por
19

Introducción
regla general cada unidad entra a inspección cada 2,5 d´ıas.
En el método actual de mantenimiento no se obtiene un histórico de medidas de
los niveles de desgaste de los frotadores ya que la comprobación se realiza mediante
un calibre tipo pasa/no pasa, sin que se registre el valor real del espesor.
20

Cap´ıtulo 2
Objetivos del proyecto
Con el presente proyecto se pretende medir el espesor de los frotadores de
pantógrafos de los trenes de manera autónoma, sustituyendo el actual método de
mantenimiento completamente manual, y aportando una clara ventaja competitiva
al reducir el coste, riesgo y errores, permitir la obtención de mayor precisión,
almacenar toda la información para posteriores revisiones, realizar históricos de
medidas para detectar tendencias en los desgastes, etc
Para representar una ventaja competitiva, el sistema de inspección debe
presentar una fiabilidad elevada y no requerir de mantenimientos complejos y
costosos. Además la precisión alcanzada debe cumplir con los requisitos especificados
en la norma técnica de mantenimiento de los frotadores a inspeccionar.
Debido a que el tren está en movimiento en el momento de realizar la
inspección, el sistema debe ser los suficientemente rápido para analizar los frotadores
a su paso.
La construcción del prototipo debe ser lo más compacta posible para facilitar
su instalación y mantenimiento y respetar los gálibos de la zona de instalación. Los
equipos electrónicos deben estar protegidos ante las interferencias electromagnéticas
producidas por la catenaria y protegidos de las condiciones ambientales del lugar de
instalación.
En aras de la seguridad, el sistema ha de ser suficientemente robusto y disponer
de mecanismos de alerta ante fallos y de parada de emergencia. Estos mecanismos
de emergencia irán convenientemente instalados y sellados en un armario eléctrico
instalado a tal efecto.
Para cumplir con los objetivos de autonom´ıa, el sistema debe ser capaz de
analizar los pantógrafos de los trenes a su paso por el sistema y de generar un
21

Objetivos del proyecto
informe con todos los datos relevantes que será enviado a los operarios encargados
de su mantenimiento para que actúen en caso necesario.
El software encargado controlar el sistema debe ser configurable para adaptar
su funcionamiento a posibles cambios como: el lugar de instalación, el tipo de
pantógrafo a analizar, los niveles de alerta fijados, el personal que reciba los informes,
etc.
22

Cap´ıtulo 3
Organización del presente
documento
El presente documento se encuentra organizado en siete partes principales.
La primera parte de ellas, la presente, sirve a modo de introducción del proyecto,
aclarando algunos conceptos previos en primer lugar y definiendo y justificando unos
objetivos iniciales.
Una segunda parte expone someramente el estado actual de la materia
tratada, confeccionando as´ı un marco en el que situar al lector antes de abordar la
realización del proyecto. En un primer cap´ıtulo se detallan las técnicas más utilizadas
actualmente para la reconstrucción en tres dimensiones de un objeto mediante
visión artificial. Un segundo cap´ıtulo resume las distintas opciones de software para
desarrollar aplicaciones de visión artificial existentes actualmente en el mercado. Por
último se enumeran los sistemas autónomos de inspección de pantógrafos mediante
técnicas de visión artificial que se han realizado hasta la fecha.
La tercera parte del documento se centra en el desarrollo del proyecto en
s´ı, comenzando por una descripción general del mismo en la que se explica tanto la
gestión del propio proyecto como las partes de que éste se compone. A continuación
se dedicará un cap´ıtulo a describir los distintos componentes hardware del prototipo
desarrollado y un cap´ıtulo donde se describe el software realizado. Los algoritmos
de visión artificial desarrollados van a ocupar otro cap´ıtulo debido a la importancia
de los mismos. Por último se dedica un cap´ıtulo que explica los procedimientos de
calibración que son necesario realizar para que el sistema funcione correctamente.
El lector interesado tan sólo en la realización técnica del proyecto puede dirigirse
directamente a esta sección del documento.
La parte cuarta se presenta como conclusión, incluyendo tanto los resultados
finales obtenidos como una relación de posibles futuras l´ıneas de desarrollo sobre
este mismo proyecto.
23

Organización del presente documento
A continuación se incluye un presupuesto detallado de la realización del
proyecto y la bibliograf´ıa utilizada.
Por último, se incluyen los anexos al proyecto; los planos del prototipo, los
esquemas de conexión de los armarios eléctricos y el diseño de la PCB desarrollada.
24

Cap´ıtulo 4
Visión artificial tridimensional
La visión artificial se define como el campo de la Inteligencia Artificial
que, mediante la utilización de las técnicas adecuadas, permite la obtención,
procesamiento y análisis de cualquier tipo de información espacial obtenida a través
de imágenes digitales.
Los objetivos de usar técnicas de visión artificial en aplicaciones industriales
son mejorar la calidad, aumentar la producción y reducir costes. Para ello, su
aplicación consiste en:
Automatizar tareas repetitivas de inspección realizadas por operadores
Realizar controles de calidad de productos que no era posible verificar por
métodos convencionales.
Realizar la inspección del 100 % de la producción (calidad total) a gran
velocidad.
Reducir el tiempo de ciclo en procesos automatizados
Realizar inspecciones en procesos donde existe diversidad de piezas con
cambios frecuentes de producción
La visión artificial tridimensional es la parte de la visión artificial que
se centra en obtener las propiedades tridimensionales de un objeto a partir de
una o varias imágenes de dicho objeto tomadas desde una o varias cámaras. Los
principales objetivos de su uso en aplicaciones industriales son: reconocimiento de
objetos, estimación precisa de las propiedades geométricas de objetos, obtención de
la distancia hasta un objeto, etc.
Los métodos de reconstrucción de escenas tridimensionales mediante visión
artificial se dividen en activos y pasivos. Los métodos pasivos permiten obtener
información de la profundidad de la escena mediante la fusión de dos o más escenas
captadas mediante varias cámaras desde puntos de vista distintos. Los métodos
27

activos hacen intervenir una fuente de energ´ıa espec´ıfica para captar su proyección
en la escena y determinar as´ı las coordenadas tridimensionales de la superficie.
4.1. Visión estereoscópica
La visión estereoscópica es un método pasivo que utiliza dos imágenes de un
mismo objeto tomadas desde dos puntos desplazados una determinada distancia
para tener una perspectiva de la profundidad de dicho objeto.
Es el sistema usado por la visión humana. Se sirve de la capacidad del sistema
visual de dar aspecto tridimensional a los objetos a partir de las imágenes en dos
dimensiones obtenidas en cada una de las retinas de los ojos. Se trata de un estado
de la visión que se produce cuando ambos ojos fijan su atención simultáneamente
en un mismo objeto. La fusión automática de ambas imágenes por parte del cerebro
crea una percepción única en la que es posible apreciar distancias, espesores,
profundidades y dimensiones.
En visión artificial el procedimiento llevado a cabo es similar. Partiendo de dos
puntos de vista distintos se obtienen dos imágenes del mismo objeto con distinta
perspectiva. La superposición de las imágenes, que en la visión humana lleva a cabo
nuestro cerebro, en la visión artificial equivale al proceso de hallar la correspondencia
entre las imágenes.
Figura 4.1: Principio de funcionamiento de sistemas de visión artificial basados en
visión estereoscópica
Una de las tareas más complejas en visión estereoscópica es determinar
la correspondencia entre las imágenes. Consiste en ubicar las posiciones de
determinados puntos del objeto en cada una de las imágenes analizadas, de forma
28

que se puedan tomar como referencia para conocer la posición que ocupa el objeto
respecto un punto de vista y respecto el otro. Para facilitar la tarea, existen
restricciones como la geometr´ıa epipolar que consiste en definir un plano para cada
uno de los puntos de la imagen que contiene los dos centros ópticos de las cámaras y
el punto bajo estudio. Una vez definido el plano epipolar se defina la recta epipolar,
para cada punto y cada cámara, como la intersección del plano epipolar con el
plano de la imagen captada. Esta restricción facilita considerablemente el proceso
de búsqueda de correspondencia en las imágenes al limitar la zona de búsqueda a
una única recta en toda la imagen.
Figura 4.2: Configuración general de una geometr´ıa epipolar
Una vez determinada la correspondencia de todos los puntos de interés se
procede al cálculo de las profundidades reales de la imagen. Este proceso se realiza
mediante triangulación y para ello es necesario una previa etapa de calibración de
la cámara donde se corrigen las distorsiones intr´ınsecas de la lente y se establece la
geometr´ıa epipolar del sistema.
Son bastantes los problemas que aún no han sido resueltos plenamente y
que dan lugar tanto a pérdida de precisión de los resultados obtenidos, como a
un incorrecto análisis de aquellas escenas que por su complejidad no permiten la
adecuada correspondencia entre las imágenes del par estereoscópico. Uno de estos
problemas son las oclusiones, que se producen cuando un punto de una imagen no
tiene su correspondencia en la otra imagen ya que al ser tomada desde otro punto
de vista, ha quedado oculto debido a la geometr´ıa del objeto.
La aplicación industrial de esta técnica de visión artificial 3D con el objetivo
de la obtención de medidas y dimensiones se ve mermada debido a los problemas
comentados. Su uso por tanto se centra en aplicaciones donde la resolución y
precisión no sea el requisito más importante, como puede ser: posicionamiento de
robots, detección de la velocidad de circulación de veh´ıculos, reconocimiento de
objetos, etc.
29

Figura 4.3: Cámara estereoscópica Bumbleebee 2
En la figura 4.3 se puede ver la cámara estereoscópica que comercializa Point
Grey pensada para aplicaciones de investigación. Cuenta con dos sensores CCD a
color situados a una distancia bien calibrada y una robusta carcasa que protege todo
el conjunto.
4.2. Iluminación estructurada
La técnica de iluminación estructurada pertenece al grupo de los métodos
activos. Consiste en proyectar un patrón de luz en un objeto y captar la deformación
de dicho patrón mediante un sistema de adquisición. En la figura 4.4 se muestra el
principio de funcionamiento de un sistema de visión artificial tridimensional basado
en la técnica de iluminación estructurada. El patrón de luz es generado por un
iluminador láser que es captado por el sensor de imagen de una cámara digital.
Figura 4.4: Principio de funcionamiento de los sistemas de visión artificial basados
en iluminación estructurada
30

Al desplazarse la proyección láser relativamente al objeto se obtienen en cada
imagen los perfiles que definen la forma geométrica de su superficie. Para cada punto
de un perfil se calcula, mediante triangulación, la posición que ocupa en los ejes que
miden el ancho y el alto del objeto. La posición en el tercer eje, el que mide la
longitud del objeto, se obtiene al unir todos los perfiles, como se puede apreciar en
la figura 4.5.
Figura 4.5: Reconstrucción tridimensional de una escena mediante la técnica de
iluminación estructurada
El uso de esta técnica en el ámbito industrial está muy extendido como
se puede observar por la gran variedad de sensores comerciales existentes. Como
ejemplo, la cámara RANGER del fabricante SICK, está diseñada especialmente
para captar imágenes de una proyección láser a gran velocidad. La propia cámara
tienen implementados en su procesador algoritmos que detectan la l´ınea láser con
gran precisión y realiza los cálculos de triangulación para transferir al PC de control
el resultado ya procesado.
Figura 4.6: Cámara RANGER para uso con técnicas de iluminación estructurada
31

El mismo fabricante ofrece también la cámara RULER, que integra en el mismo
encapsulado tanto el iluminador láser como la cámara. Con esto se consigue una
calibración muy precisa y gran protección del conjunto. La desventaja de este tipo
de cámaras es que la superficie de medida está más limitada ya que no se puede
var´ıa la geometr´ıa en la que están dispuestos la cámara y el láser.
Figura 4.7: Cámara RULER con iluminador láser incorporado
4.3. Tiempo de vuelo
La técnica de tiempo de vuelo es un método activo en el que se mide el tiempo
invertido por una señal de velocidad conocida, en recorrer la distancia que separa una
región de la escena del dispositivo emisor-receptor. La señal suele ser de naturaleza
acústica o electromagnética.
Este método plantea problemas relacionados con la baja energ´ıa reflejada, por
lo que son usados principalmente sobre objetos cercanos. El elevado coste de los
sensores de tiempo de vuelo y la baja velocidad de muestreo que permiten, hacen
que su uso se justifique en casos muy concretos donde no sea posible utilizar las
técnicas comentadas anteriormente.
Figura 4.8: Cámara SR4000 con tecnolog´ıa de tiempo de vuelo
32

En la figura 4.8 se puede ver una cámara de la casa MESA Imaging, que se basa
en tecnolog´ıa de tiempo de vuelo y que es capaz de ofrecer mapas tridimensionales
a una velocidad de 30 imágenes por segundo. Con este tipo de cámara se obtiene un
rango de medida de la escena que var´ıa entre los 5 y los 10 metros, con resoluciones
que no superan los 200 × 200 p´ıxeles actualmente.
4.4. Conclusión
La métodos pasivos de reconstrucción tridimensional de una escena, como
la visión estereoscópica, tienen la ventaja de no necesitar una fuente de energ´ıa
artificial, consiguiendo as´ı un rango más amplio de utilización ya que pueden
utilizarse tanto en entornos controlados de iluminación como en ambientes exteriores.
El principal inconveniente que presentan es la dificultad de encontrar una
correspondencia entre imágenes de escenas complejas. También requieren de una
rigurosa calibración de las cámaras.
El método de triangulación activa proporciona mapas tridimensionales más
precisos y el procesamiento es menos complejo que en el caso de visión estereoscópica.
Los inconvenientes del uso de iluminación estructurada con un iluminador láser son
el peligro inherente del láser si incide en el ojo humano y que si la escena se encuentra
lejos del sistema de visión e iluminación, la energ´ıa luminosa se ve drásticamente
atenuada.
Con sensores de tiempo de vuelo se obtiene directamente un mapa de
las profundidades de una escena sin realizar ningún cálculo y prácticamente
independiente de la iluminación de la escena. El inconveniente es que la adquisición
de medidas no es muy rápida y por lo tanto no es una técnica válida para medir
objetos que se desplacen a una velocidad considerable. La resolución obtenida es
también menor que con los métodos anteriores.
Para la realización de este proyecto se ha optado por la técnica de triangulación
activa ya que es necesario obtener una resolución submilimétrica en las medidas
calculadas del espesor de grafito. La técnica de visión estereoscópica ser´ıa inviable
para esta aplicación ya que la superficie del frotador es uniforme y se hace imposible
obtener puntos para realizar la correspondencia en las distintas imágenes. El uso
de cámaras de tiempo de vuelo tampoco es una decisión apropiada ya que tanto
la velocidad de adquisición de imágenes como la resolución son insuficientes para
cumplir los requisitos de este proyecto.
33

34

Cap´ıtulo 5
Software de visión artificial
En este cap´ıtulo se analizan varias opciones existentes en la actualidad a la
hora de elegir un software apropiado para implementar los algoritmos de visión
artificial necesarios para la realización del presente proyecto.
5.1. MVTec Halcon
La compañ´ıa MVTec comercializa un entorno de programación de aplicaciones
de visión artificial llamado Halcon cuyo propósito es proporcionar herramientas que
permitan reducir el tiempo de desarrollo y por lo tanto costes.
Halcon se compone de una librer´ıa con más de 1600 funciones de procesamiento
de imágenes que permiten realizar tareas como: análisis morfológico de objetos,
reconocimiento de patrones, lectura de códigos de barras, extracción de bordes,
aplicaciones 3D, machine learning, etc. Se puede ejecutar en distintos sistemas
operativos como Windows y Linux. El lenguaje de programación se puede escoger
entre: C, C++, C#, VisualBasic, .NET y Delphi.
En la figura 5.1 se puede observar la arquitectura de Halcon. La parte principal
es la librer´ıa de funciones de procesado de imagen, que son accesibles a través de los
interfaces (HalconC, HalconC++, etc). El método de acceso a una cámara se realiza
a través del módulo Image Acquisition Interface de manera única, y es Halcon quién
se encarga de traducir las ordenes a los distintos tipos de cámaras existentes en el
mercado.
5.2. Dalsa Sapera
El fabricante de productos de visión, Teledyne Dalsa, proporciona un software
pensado para el desarrollo de aplicaciones de visión artificial que se basa en tres
paquetes independientes.
35

Figura 5.1: Arquitectura de la solución de visión artificial MVTec HALCON
El primer paquete se denomina Sapera Essential y es un kit de desarrollo
con más de 400 herramientas para procesado y análisis de imágenes como: filtros,
geometr´ıa, medidas, morfolog´ıa, transformadas, análisis de objetos, etc
El paquete Sapera Nitrus permite adaptar las aplicaciones realizadas con
el paquete anterior para que usen hardware especializado de optimización de los
cálculos. Ofrece soporte para usar unidades de procesamiento gráficos (GPU) y
procesadores multinúcleo para ejecutar de manera más eficiente los algoritmos de
visión artificial.
Por último, el paquete Sapera Architect Plus ofrece un entorno gráfico que
facilita la programación, pruebas y prototipado de aplicaciones.
Al igual que Halcon, el software Sapera también permite el acceso a un gran
número de cámaras comerciales a través del mismo interfaz, facilitando con ello la
posibilidad de cambiar el modelo de cámara para una misma aplicación sin tener
que modificar el código del programa.
5.3. Sherlock
Teledyne DALSA nos ofrece también el software Sherlock, diseñado espec´ıfi-
camente para la realización de aplicaciones de visión sin que sea necesario tener
36

amplios conocimientos en lenguajes de programación. Dispone de un gran número
de herramientas: análisis, medida, calibración, color, posicionado, establecimiento
de regiones de interés, preprocesado, etc. El método de programación de Sherlock
consiste en cargar una imagen, definir regiones de interés en la propia imagen y de-
finir los algoritmos que se quieren realizar en dicha región. Todas las herramientas,
fórmulas, subrutinas y eventos de entrada y salida se crean de forma gráfica.
Este software permite, de forma sencilla, realizar aplicaciones como: verifi-
caciones de montaje, calibración, detección de imperfecciones, presencia/ausencia,
guiado de robots, lectura de códigos de barras, reconocimiento de caracteres, etc.
Al igual que los dos productos anteriormente descrito, Sherlock proporciona acceso
a un gran número de cámaras con diversos interfaces de comunicación (Firewire,
GigE, USB, CameraLink, etc)
5.4. Matrox Imaging Library
Matrox Imaging creó esta librer´ıa en 1993 para ofrecer una plataforma de
desarrollo de aplicaciones de visión artificial. La librer´ıa se compone de herramientas
pensadas para reducir el tiempo de desarrollo y mejorar el rendimiento en las
aplicaciones diseñadas. Entre todas las herramientas disponibles cabe destacar:
reconocimiento de patrones, análisis del color, reconocimiento de caracteres, lectura
de código de barras, filtrado, reconstrucción tridimensional, compresión de imágenes,
etc.
Soporta varios lenguajes de programación como Visual C++, Visual C#,
Visual Basic para compilar sobre sistemas operativos Windows y también ofrece un
compilador para sistemas Unix. Es compatible con prácticamente todos los interfaces
existentes en el mercado para acceder a las cámaras de los distintos fabricantes.
5.5. LabView IMAQ Vision
LabVIEW es un entorno de desarrollo creado por National Instruments
pensado para proporcionar a ingenieros y cient´ıficos herramientas para crear
aplicaciones de medida y control. Su principal caracter´ıstica es su facilidad de uso
ya que la programación de aplicaciones se realiza de manera gráfica permitiendo su
uso tanto a programadores profesionales como personas con pocos conocimientos en
programación.
Los programas en LabVIEW se denominan instrumentos virtuales (VI) y
permiten realizar tareas tan diversas como: adquisición de datos, automatización
industrial, diseño de controladores, control y supervisión de procesos, robótica,
domótica, etc. Cada instrumento virtual se simboliza con un icono y el programador
37

simplemente tiene que añadir en la pantalla de programación los iconos que quiere
utilizar y configurar sus opciones.
IMAQ Vision es una librer´ıa diseñada para funcionar con LabVIEW y que
permite desarrollar aplicaciones de visión artificial y de procesado de imagen. IMAQ
Vision se compone de tres paquetes principales:
Vision Utilities: contiene funciones para manipular y mostrar imágenes.
Image Processing: contiene funciones para analizar, filtrar y procesar imágenes.
Machine Vision: contiene funciones de alto nivel diseñadas para simplificar
tareas comunes de visión artificial.
5.6. Matlab Image Processing Toolbox
Matlab es un entorno de computación y desarrollo de aplicaciones que integra
análisis numérico, cálculo matricial, procesado de señal y visualización gráfica en un
entorno completo. En la actualidad goza de un alto nivel de implantación en centros
de educación, as´ı como en departamentos de investigación y desarrollo de muchas
compañ´ıas.
Originalmente fue desarrollado en lenguaje FORTRAN y al pasar los años
fue complementado y reimplantado en lenguaje C. Actualmente, la licencia de
Matlab es propiedad de MarthWorks Inc. Está disponible para un amplio número
de plataformas y opera bajo sistemas operativos UNIX y Windows.
Matlab dispone de un amplio abanico de programas de apoyo especializados
llamados ToolBoxes, que extienden significativamente el número de funciones
incorporadas en el programa principal, cubriendo casi todas las áreas principales
en el mundo de la ingenier´ıa y la simulación.
El Image Processing Toolbox proporciona a Matlab un conjunto de funciones
que ampl´ıan las capacidades del producto para realizar desarrollo de aplicaciones y
de nuevos algoritmos en el campo del procesamiento y análisis de imágenes. Algunas
de las funciones más importantes son: análisis de imágenes y estad´ıstica, diseño de
filtros y recuperación de imágenes, mejora de imágenes, operaciones morfológicas,
definición de mapas de colores, operaciones geométricas, transformación de
imágenes, etc.
38

5.7. Vigra
VIGRA es una biblioteca de visión artificial originalmente diseñada e
implementada por Ullrich Köthe. Hace énfasis en el concepto de programación
genérica, que consiste en generalizar las funciones programadas lo máximo posible
para poder ser usadas en más de una ocasión.
La biblioteca Vigra define unos interfaces comunes para el manejo de
datos y ofrece una gran variedad de funciones reutilizables como: herramientas
matemáticas, importación/exportación de imágenes, conversión entre espacios de
color, segmentación, convolución, morfolog´ıa, algoritmos de clasificación, etc
La ventaja de usar este tipo de software es que las funciones proporcionadas
son totalmente modificables y por lo tanto ofrece mayor flexibilidad que el resto
de software comentado anteriormente. Otra ventaja importante de usar VIGRA es
que, al ser de libre distribución, su utilización no implica el pago de cánones a una
empresa privada. La principal desventaja que presenta VIGRA con respecto a las
demás soluciones es que no ofrece interfaces de acceso a cámaras, por lo que el
programador tendrá que implementar dichas funciones para cada tipo distinto de
cámara que se quiera usar.
5.8. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) es una biblioteca libre que
proporciona un entorno de desarrollo fácil de utilizar y altamente eficiente en
aplicaciones de visión artificial. Se publica bajo licencia BSD, por lo que se permite
modificar su contenido y poder cambiar la licencia al programa resultante, es decir
se puede desarrollar una aplicación haciendo uso de OpenCV y distribuirla bajo una
licencia comercial.
La primera versión de prueba de la librer´ıa fue creada y publicada en 1999 por
Intel y la primera versión oficial se lanzó en el año 2006. Actualmente se encarga
de su gestión la compañ´ıa Willow Garage y existe una comunidad de más de 40.000
desarrolladores que están constantemente implementando nuevas funcionalidades a
la librer´ıa. Recientemente ha sido lanzada la versión 2.4 de la librer´ıa que cuenta
con más de 2500 algoritmos implementados.
La biblioteca se realizó en código C y C++, optimizando los algoritmos
para aprovechar las capacidades de los procesadores multi-núcleo. La máxima
optimización se consigue usando procesadores Intel, ya que utiliza un conjunto de
rutinas de bajo nivel espec´ıficas implementadas en dichos procesadores.
39

Entre todas las funciones que permite realizar OpenCV cabe destacar las
siguientes:
Filtrado
Segmentación
Detección de bordes
Transformaciones geométricas
Manejo de histogramas
Detección de formas determinadas
Lectura y escritura de archivos de imágenes y video
Calibración de cámaras y calibración 3D
Aprendizaje automático (machine learning)
Agrupamiento vectorial (clustering)
Fusión de imágenes (stitching)
Analisis de movimiento y seguimiento de objetos (tracking)
OpenCV ofrece por lo tanto un enorme abanico de algoritmos realizados para
su uso en tiempo real y por lo tanto muy eficientes. Presenta las ventajas descritas
para VIGRA, es decir, gran flexibilidad, eficiencia y que se ofrece en código abierto.
El inconveniente con respecto a las soluciones de software comercial es que al igual
que VIGRA, OpenCV no implementa interfaz alguna que facilite el acceso a cámaras,
por lo tanto será el desarrollador el que se encargue de realizarlo para cada cámara
en concreto.
5.9. Conclusión
En este cap´ıtulo se han analizado los paquetes software más utilizados en la
actualidad para desarrollar aplicaciones basadas en visión artificial.
Las soluciones comerciales Halcon, Dalsa Sapera y Matrox Imaging ofrecen
un conjunto de funciones muy potentes para el desarrollo de aplicaciones de visión
artificial. La principal ventaja de este tipo de software es que ofrecen un interfaz
universal de acceso a los distintos tipos de cámaras existentes en el mercado por
lo que una vez desarrollada nuestra aplicación, cualquier cambio en el modelo de
la cámara ser´ıa trivial. El inconveniente es que las funciones que ofrecen estas
bibliotecas no se pueden modificar y adaptar a nuestro caso particular ya que el
código con el que están implementadas es inaccesible. Otra desventaja importante
es que el software se distribuye bajo licencia comercial, por lo que implica el pago
de cánones a las empresas que lo comercializan.
40

El software Sherlock y Labview IMAQ ofrecen una interfaz visual para la
realización de aplicaciones por lo que tienen la gran ventaja de que su uso no se limita
a personal con conocimientos en programación. Es un software muy adecuado para
aplicaciones sencillas donde se busca disminuir el tiempo de desarrollo al máximo
pero la ventaja se pierde a medida que la tarea se hace más compleja.
Matlab nos ofrece gran cantidad de funciones en su paquete Image Processing
ToolsBox para implementar rápidamente los algoritmos que queremos desarrollar
en la aplicación y comprobar si su funcionamiento es el deseado. El principal
problema de usar Matlab para desarrollar la aplicación final es que es necesario
instalar un componente comercial (MATLAB Component Runtime) para que el
código desarrollado funcione correctamente en el computador donde la aplicación
tiene que ser utilizada.
VIGRA y OpenCV son dos soluciones escritas en código abierto que permiten
modificar las funciones que ofrecen y por tanto le da una gran flexibilidad a la hora
de adaptarlas a nuestro caso en concreto. Actualmente OpenCV disfruta de una
comunidad mayor de usuarios que la desarrollan y de mayor cantidad de funciones
implementadas. Al estar escrita en lenguaje C y C++ ofrece muy buen rendimiento
y el hecho de ser distribuida bajo licencia BSD nos desvincula de cualquier compañ´ıa
privada. Por estos motivos OpenCV es el software elegido para la implementación
de los algoritmos de visión artificial desarrollados en este proyecto.
41

42

Cap´ıtulo 6
Sistemas autónomos de inspección
de pantógrafos
En este cap´ıtulo se enumeran las principales caracter´ısticas de sistemas
comerciales que existen actualmente en el mercado con un propósito similar que el
sistema descrito en este proyecto; realizar una inspección automática de pantógrafos
basándose en técnicas de visión artificial.
6.1. PanCam - HameyVision
Pancam es un sistema de inspección de pantógrafos basado en visión artificial,
desarrollado y comercializado por la compañ´ıa australiana HameyVision. Este
sistema utiliza dos cámaras y un entorno de iluminación controlada para obtener
diversas imágenes de los frotadores, que son posteriormente analizadas mediante
algoritmos de reconocimiento de patrones en busca de fracturas, zonas de excesivo
desgaste y otras patolog´ıas en el perfil de los mismos. El resultado final se presenta
al operario en un ordenador mediante un interfaz web accesible por red local.
Figura 6.1: Imágenes adquiridas con sistema PanCam
43

Sistemas autónomos de inspección de pantógrafos
6.2. PCMS - MRXTechnologies
La compañ´ıa MRX Technologies, también Australiana, desarrolla y comercia-
liza un sistema similar llamado PCMS (Pantograph Carbon Monitoring System)
basado en el mismo principio que el PanCam, anteriormente descrito. La principal
diferencia radica en que el PCMS consigue mayor precisión y resolución gracias a un
complejo sistema de múltiples cámaras, iluminadores y reflectores. También permite
obtener otros datos como el ángulo de inclinación de los frotadores.
Figura 6.2: Sistema PCMS
6.3. APiS - DuosTech
El sistema APIS (Automated Pantograph Inspection System), de la compañ´ıa
norteamericana Duostech, utiliza un principio similar a los dos sistemas anteriores.
La principal diferencia radica en la utilización de iluminación infrarroja y el hecho de
que el algoritmo utilizado, en lugar de aplicar técnicas de reconocimiento de patrones,
compara las imágenes tomadas con otras de referencia almacenadas en una base de
datos local. De esta manera, los defectos se detectan mediante comparaciones con
imágenes de pantógrafos en buen estado.
6.4. API System - TTInspect
Este sistema desarrollado por la empresa Danesa TTInspect, se basa en la
colocación de cuatro cámaras y cuatro iluminadores en una zona protegida de la luz
44

solar, como puede ser un túnel o un puente y capta imágenes de los pantógrafos a
su paso por el sistema. En un lugar cercano se sitúa un ordenador industrial donde
se realizan los algoritmos de procesado de imágenes y se transmiten los resultados a
los usuarios. En los análisis se detecta tanto el nivel de desgaste del frotador como
pérdidas de material significativas.
Figura 6.3: Sistema APi de la compañ´ıa danesa TTInspect
6.5. TrainTrack - Netsens
La compañ´ıa italiana Netsens ofrece un sistema de inspección de pantógrafos,
llamado TrainTrack System, cuyo funcionamiento consiste en adquirir imágenes de
los pantógrafos de un tren a su paso por el sistema y transmitirlas a un ordenador
para que un operario realice una inspección visual. El sistema consta de dos cámaras
que ofrecen distintos punto de vista e iluminadores estroboscópicos que permiten
obtener imágenes estables a velocidades de circulación del tren de hasta 250 km/h.
6.6. Pantobot - Henesis
Otra compañ´ıa Italiana, Henesis, ofrece la solución Pantobot que se basa en la
adquisición de imágenes de los pantógrafos y su posterior procesado para examinar
qué imágenes presentan información relevante en cuanto a desgastes excesivos o
defectos, en cuyo caso se env´ıa a un operador para que las revise y tome las decisiones
adecuadas.
El mayor trabajo desarrollado en este sistema se encuentra en el software
de inspección de imágenes, llamado PAVISYS (Pantograph Atomatic Vision-based
Inspection System), realizado en la Universidad de Parma (Italia). Se basa en una
arquitectura modular, permitiendo as´ı integrar nuevos módulos si fuera necesario
ampliar las funcionalidades. La función del primer módulo es realizar un análisis
geométrico del pantógrafo fotografiado para identificar a qué tipo pertenece de
45

Figura 6.4: Interfaz de visualización de resultados del sistema TrainTrack
entre cuatro posibilidades previamente almacenadas. El siguiente módulo identifica
el material de la zona de desgaste del pantógrafo mediante algoritmos de redes
neuronales. Los tres siguientes módulos realizan el diagnóstico del estado del
pantógrafo; uno analiza el nivel de desgaste, otro estima el correcto alineamiento
de las mesillas en el pantógrafo y el último módulo comprueba la integridad de los
extremos del frotador, los cuernos.
Si cualquier anomal´ıa es detectada en los distintos análisis realizados en las
imágenes, se notifica a un operador con la imagen en cuestión para que tome las
decisiones oportunas.
6.7. Conclusión
La mayor´ıa de los sistemas aqu´ı comentados requieren complejas instalaciones
en entornos de iluminación controlados. Algunos sistemas solo env´ıan una imagen del
pantógrafo para que un operario compruebe si existen problemas aparentes, otros
analizan las imágenes para buscar defectos o estimar el desgaste pero no ofrecen
medidas precisas.
46

Todos los sistemas aqu´ı descritos están pensados para no provocar daños en
las infraestructuras ferroviarias, a modo de sistema de seguridad que detecta si un
pantógrafo presenta un peligro para la integridad de la catenaria.
El sistema a desarrollado en este proyecto está enfocado para empresas de
mantenimiento de trenes, por lo que además de detectar datos cualitativos de los
pantógrafos, también se obtiene datos cuantitativos que nos indican las medidas
de espesor de toda la superficie del frotador con precisión submilimétrica. De esta
manera se puede decidir si es necesario realizar un cambio del frotador analizado, sin
que un operario tenga que subir al techo del tren a medir su espesor manualmente.
47

48

Parte III
Desarrollo del proyecto
49

Cap´ıtulo 7
Descripción general del proyecto
El presente cap´ıtulo enumera las partes fundamentales que constituyen el
presente proyecto y las distintas fases llevadas a cabo para su realización.
7.1. Partes del proyecto
El proyecto presenta distintos problemas, cuya resolución comprende áreas
distintas bien diferenciadas. En la figura 7.1 se muestran de manera secuencial los
distintos paquetes de trabajo que se deben realizar para la realización del presente
proyecto.
Figura 7.1: Partes principales del proyecto
El primer paquete de trabajo consiste en la elección de un sistema
adecuado de captación de imágenes y de iluminación. La cámara, como se
51

explicará posteriormente, debe ser lo suficientemente rápida y sensible para poder
captar un número suficientes de fotos donde los algoritmos de visión artificial puedan
extraer la información necesaria. La iluminación debe ser suficiente para que se
aprecie en las fotos pero no puede suponer un riesgo en caso de exposición accidental
del ojo de una persona.
La segunda parte del proyecto se centra en desarrollar los algoritmos de
visión artificial necesarios para obtener una representación tridimensional de la
superficie de cada frotador a partir de las imágenes captadas y realizar los posteriores
análisis para detectar desperfectos. En esta parte del proyecto se concentra la mayor
parte del trabajo realizado debido a la complejidad que supone.
A continuación se diseña la parte del sistema encargada de la detección del
frotador a su paso por el prototipo. Es importante que la detección se produzca
con la mayor rapidez posible debido a la velocidad considerable del tren a su paso
por el sistema (en torno a 5 Km/h). El PC que ejecuta el software de control debe
monitorizar en todo momento el estado de los sensores de presencia por lo que se
debe diseñar un dispositivo de adquisición de entradas al que se conectan los sensores
y se encargue de avisar al PC de control de los cambios producidos mediante una
comunicación TCP/IP.
Una vez implementados y comprobados los algoritmos de visión artificial y
elegido el hardware adecuado se diseña y construye el prototipo. Este paquete
de trabajo consiste en el diseño de la parte mecánica donde se sitúa la cámara,
sensores y láseres, protegidos ante las interferencias electromagnéticas procedentes
de la catenaria. Por otra parte, se realiza la instalación eléctrica necesaria para
alimentar cada dispositivo.
El desarrollo del software de explotación del sistema constituye otro
paquete, que se puede realizar paralelamente con el desarrollo del prototipo. El
software desarrollado debe comunicarse con el sistema de detección de pantógrafos,
con la cámara y con los iluminadores láser. Su misión es aplicar los algoritmos de
visión desarrollados para obtener la información relevante del frotador a su paso por
el sistema. En este paquete también se realiza una aplicación espec´ıfica de calibración
del sistema para utilizar en la instalación del prototipo.
Una vez diseñado el prototipo y el software necesario para su correcto
funcionamiento se procede a la instalación y puesta en marcha en el taller. Esta
es la parte más cr´ıtica del proyecto ya que si se producen desviaciones importantes
en la orientación de la cámara e iluminadores implicar´ıa un mal funcionamiento de
los algoritmos programados. Es por tanto que se va a realizar una aplicación software
que permita realizar una etapa de calibración, donde se ajustan todos los elementos
52

y se comprueba el correcto funcionamiento de los algoritmos una vez instalado el
sistema.
El último paquete de trabajo consiste en realizar las pruebas y correcciones.
Es en ésta última etapa donde se obtienen las imágenes reales tomadas por el
sistema una vez instalado y por lo tanto donde se procede a ajustar los algoritmos
implementados para un óptimo funcionamiento.
7.2. Gestión del proyecto
El proyecto se ha desarrollado durante 18 meses en los laboratorios del
Departamento de Ingenier´ıa de Sistemas y Automática de la Universidad
de Vigo. Se ha contado en todo momento con equipamiento propio para la
realización del mismo: PCs, instrumentación, herramientas, documentación, etc.
Figura 7.2: Tiempo empleado en la realización de los distintos paquetes de trabajo
En la figura 7.2 se puede observar la duración de cada paquete de trabajo
realizado en el presente proyecto. La unidad descrita en cada paquete son jornadas
de 8 horas diarias de trabajo.
La implementación de los algoritmos de visión artificial supuso la mayor carga
de trabajo debido a su dificultad. La realización del prototipo y del software que
controla todo el sistema permitieron su realización en paralelo por no depender el
uno del otro. El paquete de pruebas y correcciónes se prolongó más de lo esperado ya
que al hacer pruebas con las imágenes reales, tuvieron que ser adaptados distintos
53

aspectos de los algoritmos para ajustarse a las necesidades surgidas, como por
ejemplo evitar los reflejos de la luz solar en el frotadores que no fueron tenidos
en cuenta en el desarrollo inicial.
Figura 7.3: Distribución de la carga de trabajo en la realización del proyecto
En la figura 7.3 se puede observar la distribución de carga de trabajo de los
distintos paquetes de trabajo.
54

Cap´ıtulo 8
Hardware
Para la automatización que persigue el presente proyecto se requieren un
buen número de sistemas diferentes: sensores, actuadores, sistemas de alimentación,
electrónica de control, sistemas de emergencia, comunicaciones, etc. En este cap´ıtulo
se enumeran las prestaciones ofrecidas por el sistema, se muestra la arquitectura de
los sistemas hardware y se explica en detalle cada elemento que lo compone.
8.1. Prestaciones
El sistema de inspección deberá ser capaz de detectar de manera fiable y robusta
las aver´ıas más frecuentes mencionadas anteriormente. Para ello cuenta con las
siguientes caracter´ısticas:
sistema que detecte la presencia del pantógrafo en el campo de visión de la
cámara
sistema de visión que capte las imágenes necesarias de los pantógrafo al paso
del tren
sistema de iluminación láser que proyecte las l´ıneas adecuadas en el frotador
sistema controlador que permita gestionar la cámara, sensores e iluminadores
anteriormente descritos
unidad central de proceso encargada de ejecutar el software que recibe las
imágenes, las procesa, genera un informe y lo env´ıa a los destinatarios
elementos que permitan a los distintos dispositivos comunicarse entre ellos
as´ı como acceder al sistema desde el exterior
dispositivos de alimentación y protección para todos los sistemas descritos
armarios de protección para albergar todos los dispositivos descritos
55

Hardware
8.2. Arquitectura
En base a las prestaciones descritas en el apartado anterior, la organización y
disposición de los elementos que componen el sistema de inspección estará dividido
en tres partes principales como se indica en la siguiente figura:
Figura 8.1: Arquitectura del sistema
Conjunto de l´ınea: es la parte del sistema que se instala sobre la catenaria
y en él se sitúan la cámara, los sensores de proximidad y los iluminadores
láser. Todos estos elementos están protegidos con una jaula metálica contra
las interferencias electromagnéticas y posibles arcos voltaicos procedentes de
la catenaria.
Armario de techo: se sitúa próximo al conjunto de l´ınea y contiene el
sistema de adquisición de entradas/salidas y la aparamenta de alimentación y
protección de los dispositivos del conjunto de l´ınea. En este armario también
se encuentra el dispositivo encargado de establecer las comunicaciones con el
armario del suelo.
56

Hardware
Armario de suelo: se sitúa a pie de v´ıa y en él se encuentra: la unidad
central de proceso, la unidad de comunicaciones con el armario de techo y
con el exterior y la aparamenta eléctrica de protección y alimentación de los
dispositivos de este armario y de los del armario del techo.
A continuación se describen detalladamente las caracter´ısticas de los equipos
ubicados en las tres partes principales descritas.
8.3. Conjunto de l´ınea
El conjunto de l´ınea consiste en una estructura metálica donde se fijan la
cámara, iluminadores láser y sensores de presencia con una determinada disposición.
Para proteger los dispositivos contra las interferencias magnéticas y posibles arcos
voltaicos procedentes de la catenaria, se instala una envoltura metálica a modo de
jaula de Faraday y se cubre con material neopreno.
Figura 8.2: Conjunto de l´ınea instalado en el taller
El conjunto de l´ınea está suspendido sobre la catenaria, sujeto mediante una
columna a una viga estructural del techo del taller, como se puede observar en la
figura 8.2.
57

Hardware
Figura 8.3: Distribución de elementos en el conjunto de l´ınea
A continuación se describe en profundidad cada elemento ubicado en el
conjunto de l´ınea, cuya distribución se puede apreciar en la figura 8.3
8.3.1. Sistema de visión
El sistema encargado de captar las imágenes de los frotadores se compone de
la cámara, óptica y filtro. La cámara es la encargada de tomar imágenes al paso
de cada uno de los frotadores que componen el pantógrafo y enviarlas a la unidad
de control para su correspondiente análisis. El tipo de cámara se elige en función de
los requisitos del proyecto en cuanto a resolución final obtenida.
Como se explicó en la sección 4.2, el método de reconstrucción tridimensional
del frotador consiste en recrear la tercera dimensión componiendo imágenes de la
proyección láser incidiendo en diferentes zonas del frotador. La resolución obtenida
en esta dimensión (resolución longitudinal) depende directamente de la cantidad de
imágenes que la cámara sea capaz de capturar en el tiempo que el láser incide
58

Hardware
en la superficie del frotador, es decir de la velocidad de adquisición de la
cámara. En nuestro caso, el tren puede circular a un máximo de 5 Km/h y la
superficie del frotador tiene un ancho de 35 mil´ımetros, por lo que el tiempo que
la proyección del láser incide sobre la superficie del frotador puede llegar a ser 25
milisegundos en su caso más desfavorable. Para conseguir una resolución longitudinal
submilimétrica, es necesario que la cámara sea capaz de tomar más de 35 imágenes
en los 25 milisegundos, lo que supone que debe tener como m´ınimo una velocidad
de adquisición de 1400 imágenes por segundo.
Las cámaras que permiten una velocidad de adquisición superior a 1000
imágenes por segundo, denominadas comercialmente cámaras de alta velocidad, son
técnicamente muy complejas de fabricar y su precio es muy elevado. El uso de dichas
cámaras para la realización de este proyecto implicar´ıa aumentar el coste del sistema
de manera que no ser´ıa rentable su uso. Sin hacer uso de estas cámaras se pueden
obtener velocidades de adquisición entorno a las 280 imágenes por segundo, es decir
7 imágenes durante los 25 milisegundos en los que el láser proyecta a lo largo de
la superficie del frotador. La resolución longitudinal conseguida a esta velocidad de
adquisición de imágenes es de 5 mil´ımetros.
Si en 25 milisegundos la cámara toma 7 imágenes, el tiempo disponible
entre una imagen y la siguiente son 3600 microsegundos, por lo que éste dato
nos proporciona el tiempo de exposición máximo disponible. La cámara elegida,
además de poder captar 280 imágenes por segundo, debe ser capaz de captar la luz
de la proyección láser en un tiempo de exposición de 3600 microsegundos. Con las
caracter´ısticas de la cámara especificadas por el fabricante no se puede deducir si el
tiempo de exposición es suficiente para captar la escena deseada as´ı que es necesario
realizar una prueba emp´ırica de dicho requisito. Por lo general los parámetros que
nos indican si un sensor capta más luz que otro son la eficiencia cuántica y el tamaño
del p´ıxel de dicho sensor; a mayor tamaño mayor superficie receptora y por tanto
se capta mayor cantidad de luz en el mismo tiempo que otro sensor con tamaño de
p´ıxel menor.
La resolución transversal y en altura de la representación tridimensional
obtenida del frotador depende directamente de la resolución del sensor de la cámara.
Para elegir un sensor con la resolución adecuada se estudia las dimensiones de la
escena que queremos captar en la imagen. La superficie de desgaste del frotador que
se desea medir ocupa 400 mil´ımetros de ancho. En los laterales se proyectan los láser
verticales as´ı que es necesario dejar un margen a los lados de la zona de desgaste
de 20 mil´ımetros en cada lado. El alto de la escena lo define la altura del frotador,
que son 40 mil´ımetros nominales y la variación máxima de altura que puede existir
debido a variaciones en la mecanismo elevador del pantógrafo que lo soporta, que
son 60 mil´ımetros. Por lo tanto, la escena que es necesario captar con la cámara
mide 440 mil´ımetros de ancho y 100 mil´ımetros de alto. Para obtener una resolución
59

Hardware
submilimétrica en dicha escena es necesario que el sensor de la cámara tenga una
resolución de más de 440 p´ıxeles de ancho y 100 de alto.
Por último, para la elección de la cámara también hay que tener en cuenta el
interfaz de comunicación de la propia cámara. El interfaz elegido debe tener
un ancho de banda suficiente para transmitir 280 imágenes con una resolución
m´ınima de 440 p´ıxeles de ancho por 100 p´ıxeles de alto, con 8 bits de información
en cada p´ıxel. Es decir, un total de aproximadamente 100 Megabits por segundo
(280×440×100×8 = 98,560,000 bits por segundo). Los dos interfaces más comunes
que permiten este ancho de banda son el Camera Link y el GiGE Vision. Con el
primer interfaz se consigue un ancho de banda mayor y es más eficiente a la hora
de sincronizar el disparo de varias cámaras pero no permite distancias mayores
de 10 metros y es necesario el uso de dispositivos digitalizadores de video para
poder procesar las imágenes en el ordenador. Con GiGE Vision se consigue una
velocidad de transferencia de 1000 Megabits por segundo y además se basa en el
protocolo Ethernet, con lo que se puede interconectar la cámara a una red de área
local estándar siempre que se use cable UTP de categor´ıa 5 y que los dispositivos
de la red sean compatibles con el Gigabit Ethernet. Por lo tanto el uso de GiGe
Vision, en nuestro caso nos aporta dos ventajas importantes; por un lado nos reduce
considerablemente el coste de la instalación y por otro nos permite la utilización de
un único cable para crear una red entre el armario del techo y el armario del suelo.
Figura 8.4: Camara Prosilica GE680
Teniendo en cuenta los anteriores requisitos se ha optado por emplear una
cámara Prosilica modelo GE680, cuyas caracter´ısticas más destacables son:
Sensor: Kodak KAI-0340D
Resolución nativa: 640 x 480 p´ıxeles
Tamaño del p´ıxel: 7.4 µm x 7.4 µm
60

Hardware
Tamaño del sensor: 1/3 de pulgada
Imágenes por segundo con la resolución nativa de 640x480 p´ıxeles: 205 fps
Imágenes por segundo con una resolución de 640 x 150 p´ıxeles: 280 fps
Alimentación: 12V nominal, consumo menor que 4.5W
Dimensiones: 39mm (alto) x 51mm (ancho) x 80mm (largo)
Peso: 169 g
Esta cámara permite modificar el valor de resolución para adquirir imágenes
con menor número de p´ıxeles que la resolución nativa y as´ı aumentar la velocidad
de adquisición e imágenes. En nuestro caso, para un tamaño de la escena de 440 mm
de ancho por 100 mm de alto, vamos a fijar la resolución del sensor de la cámara
en 640×150 p´ıxeles, obteniendo una resolución final en la medida de 0,7 y 0,66
mil´ımetros por p´ıxel respectivamente.
En cuanto a la óptica, su elección depende de la distancia entre la cámara y
la escena, el campo de visión requerido y el tamaño del sensor de la cámara. En la
figura 8.5 se muestran el procedimiento necesario para calcular la distancia focal de
la óptica necesaria para el sistema de visión:
FOV
D
=
TS
FL
Figura 8.5: Calculo distancia focal de la óptica de la cámara
61

Hardware
Se calcula la distancia focal necesaria para cubrir tanto el ancho como el alto
de la escena que queremos captar con la cámara. La distancia entre la cámara y
la escena (D) es de 750 mm, debido a la disposición actual de los elementos en el
conjunto de l´ınea y el campo de visión (FOV) m´ınimo que necesitamos es de 440
mm de ancho y 100 mm de alto. El ancho del sensor (TS) de la cámara GE680 es
de 4,736 mm (640 p´ıxeles × 7,4 µm) por lo que necesitamos una óptica con una
distancia focal (FL) como máximo de 8,07 mm.
FL = 750 ×
4,736
440
= 8, 07 mm
Para captar los 100 mm de alto de la escena (FOV), con un alto de sensor
(TS) de 1,11 mm (150 p´ıxeles × 7,4 µm) la distancia focal debe ser como máximo
de 8,325 mm.
FL = 750 ×
1, 11
100
= 8, 325 mm
En base a los resultados obtenidos se escoge una óptica con distancia focal de
8 mil´ımetros.
Además de la cámara y la óptica es necesario el uso de un filtro paso banda
con una banda muy estrecha y sintonizado para conseguir dejar pasar la luz que
tiene la misma longitud de onda que los iluminadores láser (680 nm) y discriminar
el resto. En la figura 8.6 se puede apreciar la diferencia entre una imagen tomada
sin filtro óptico y otra tomada con él. Con la utilización del filtro evitamos que otras
fuentes de luz cuya longitud de onda que no pertenezcan a la misma banda que la
de los iluminadores láser interfieran en la imagen final obtenida.
Figura 8.6: Diferencia entre una imagen tomada sin filtro óptico y otra tomada con
él
En resumen, el sistema de visión se compone de 3 partes:
1. Cámara Prosilica GE680
2. Óptica de 8 mil´ımetros
3. Filtro óptico pasa banda sintonizado a 680 nm.
62

Hardware
8.3.2. Iluminadores láser
La técnica de escaneado en 3D con luz estructurada consiste en proyectar un
patrón de luz en el objeto y analizar la deformación del patrón producida por la
geometr´ıa de la escena, tal y como se explico en el cap´ıtulo 4.2.
Para el presente proyecto se hace uso de 3 iluminadores láser, uno central que
se usa para el escaneado de la cara superior del frotador y dos laterales que proyectan
l´ıneas verticales a los lados del frotador que permiten localizar la cara inferior del
frotador, para poder usarlo como plano de referencia para calcular las medidas.
La clase de un láser es un indicador del grado de peligrosidad que supone la
utilización de un dispositivo de estas caracter´ısticas. En la norma UNE EN 60825-
1/A2 se especifica que los láseres pertenecientes a la clase 2 son seguros para el ojo
humano ya que el reflejo del párpado es suficiente para protegerlo contra una posible
exposición. Por lo tanto, los iluminadores láser elegidos para la instalación deben
pertenecer a la clase 2, para no representar un peligro al personal del taller.
Hay dos factores que indican a que clase pertenece un iluminador láser. Por un
lado la potencia lum´ınica con la que emiten y por otro el ángulo de apertura
de la óptica. Con un ángulo de apertura mayor se consigue una proyección de la
l´ınea láser de mayor longitud, por lo que la potencia se distribuye en una zona mas
amplia, reduciendo as´ı el riesgo ante una exposición al ojo.
El ángulo de apertura necesario para cada láser depende de la longitud de la
l´ınea que queremos conseguir. En el caso del láser horizontal tenemos que proyectar
la l´ınea sobre una superficie de 400 mm de ancho, ya que es la superficie de desgaste
que queremos medir. El láser está situado a una distancia de 250 mm de distancia
de la superficie del frotador ya que por motivos de seguridad ningún elemento puede
situarse a menos de esa distancia de la catenaria. Por lo tanto, es necesario que la
óptica tenga una apertura m´ınima de 77 grados para poder proyectar una l´ınea de
400 mm de ancho a 250 mm de distancia. El valor comercial mas próximo a ese valor
son 90 grados.
En el caso de los iluminadores verticales, que están situados a 360 mil´ımetros
de distancia de la superficie de proyección (la cara frontal del frotador) es necesario
instalar una óptica con una apertura m´ınima de 16 grados para conseguir una l´ınea
de 100 mil´ımetros de longitud para cubrir el alto de la escena. El valor comercial
mas próximo a ese valor son 20 grados.
La potencia lum´ınica de los láseres debe ser suficiente para que la cámara
pueda captar su proyección sobre el grafito, pero nunca puede sobrepasar el valor
l´ımite establecido para que el conjunto de iluminador y óptica mantenga un ´ındice
63

Hardware
de peligrosidad de clase 2. En el caso del iluminador láser horizontal, que usa una
óptica de 90 grados de apertura, el máximo valor permitido son 10 mW. En el
caso de los iluminadores verticales, para poder cumplir los requisitos de la clase 2,
utilizando un iluminador de 10 mW, es necesario aumentar la apertura de la lente
a 45 grados.
Figura 8.7: Iluminador láser Lasiris SNF
Teniendo en cuenta los anteriores requisitos se ha optado por los iluminadores
láser SNF del fabricante Lasiris, cuyas caracter´ısticas más importantes son las
siguientes:
Longitud de onda de 680 nm
Potencia lum´ınica de salida: 10 mW
Enfoque ajustable
Protección ESD, sobretemperatura, sobrevoltaje y polaridad invertida
Diseño resistente para entornos industriales
Cabezales ópticos intercambiables
En resumen, el sistema de iluminación consiste en:
Iluminador láser central Lasiris SNF, 10 mW de potencia y apertura de la
lente de 90 grados.
Dos iluminadores láser laterales Lasiris SNF, 10 mW de potencia y apertura
de la lente de 45 grados.
64

Hardware
8.3.3. Sensores de proximidad
Para poder captar las imágenes del frotador a su paso por el sistema es
necesario detectar la presencia del frotador. El tren circula bidireccionalmente,
entrando o saliendo del taller, por lo que debe haber un sensor antes y después
del láser central que permita la detección del tren en los dos sentidos posibles.
Con los sensores también se pretende detectar el correcto alineamiento del
frotador, que debe ser perpendicular con respecto a la dirección de circulación del
tren. Por este motivo se colocan cuatro sensores, dos a cada lado del eje central de
la v´ıa, de forma que si el frotador está correctamente alineado, las detecciones de
los dos sensores que se encuentran en el lado correspondiente al sentido en el que
se acerca el tren, se deben efectuar al mismo tiempo y de no ser as´ı se puede medir
la diferencia de tiempos entre dichos sensores para calcular el ángulo de desviación
del frotador en cuestión. En la figura 8.8 se puede observar que en el primer caso,
el conjunto de sensores 1 y 2 van a detectar el frotador prácticamente al mismo
tiempo porque el frotador es perpendicular a la dirección de circulación del tren. Sin
embargo en el segundo caso, el sensor 1 detectará el frotador antes que el sensor 2,
y ese tiempo de diferencia nos indicará el ángulo de desviación del frotador.
Figura 8.8: Diferencias en la detección del frotador alineado y no alineado
65

Hardware
Además de la detección de frotador y de su correcto alineamiento, los sensores
permiten también el cálculo de la velocidad de circulación del tren a su paso por
el sistema. Esta medida se consigue con la diferencia de tiempos entre detecciones de
un mismo sensor (flanco positivo y flanco negativo). La obtención de la velocidad es
posible porque la longitud de la superficie del frotador es conocida y as´ı, teniendo la
distancia y el tiempo necesario para recorrer dicha distancia obtenemos la velocidad.
Los sensores elegidos deberán cumplir los siguientes requisitos:
Tiempo de respuesta reducido, para minimizar los errores en el cálculo de
velocidad y posición.
Distancia de detección mayor que 250 mm, ya que es la distancia a la que se
encuentra el sensor con respecto de la catenaria y por tanto de los frotadores
que tienen que detectar.
Grado de protección IP adecuado para su instalación en el entorno ferroviario.
En base a los requisitos descritos el sistema estará equipado con sensores
WT18-3P111 del fabricante Sick. Estos sensores disponen de un rango de operación
comprendido entre los 50 y los 700 mm además de presentar un grado de protección
IP67. En cuanto a su tiempo de respuesta, es de 700us, as´ı el error máximo cometido
en la detección del frotador será de 1 mm, suponiendo una velocidad del tren de 5
Km/h.
Figura 8.9: Sensor de proximidad Sick WT18-3P111
8.4. Armario eléctrico de techo
Este armario está situado próximo al conjunto de l´ınea y en él se ubica el
sistema de adquisición de datos de los sensores y el switch Ethernet, que permite
comunicar los dispositivos del conjunto de l´ınea con el PC de control situado en el
66

Hardware
armario del suelo. También se sitúan las dos fuentes de tensión que alimentan los
dispositivos del propio armario y del conjunto de l´ınea. En la figura 8.10 se puede
ver un esquema de los dispositivos que están ubicados en este armario eléctrico.
Figura 8.10: Diagrama de bloques de los dispositivos ubicados en el armario eléctrico
del techo
8.4.1. Sistema de gestión de entradas y salidas
En el conjunto de l´ınea se encuentran 4 sensores de presencia, 3 iluminadores
láser y una cámara. Para permitir la lectura de los sensores y poder activar los
iluminadores láser y la adquisición de imágenes de la cámara desde el PC de control
(situado a 20 metros) se diseñó un dispositivo que comunica todos los elementos
descritos entre si.
El sistema de gestión de entradas y salidas se compone de tres partes
principales:
1. Un microcontrolador basado en la plataforma de hardware libre Arduino
Mega 2560
67

Hardware
2. Un circuito Arduino Ethernet Shield, que permite al Arduino Mega
establecer comunicaciones a través de Ethernet
3. Un circuito de adaptación de entradas y salidas diseñado a medida, que
permite conectar las salidas de los sensores a las entradas de interrupción del
microcontrolador y activar los iluminadores láser y la adquisición de imágenes
en la cámara.
Figura 8.11: Sistema de gestión de entradas y salidas
Los sensores de presencia env´ıan una señal de 12 voltios cuando detectan
la presencia de un objeto en la zona de detección prefijada. Con el circuito de
adaptación de tensiones se transforma esta señal en un pulso de 5 voltios, para
activar la interrupción correspondiente en el microcontrolador, ya que tiene entradas
y salidas TTL. Cuando se activa una interrupción en el microcontrolador, debido
a una detección, se env´ıa un paquete de datos al PC de control para notificarle de
la detección. En los datos se indica en cuál de los cuatro sensores se produjo la
detección.
Por otro lado, además de atender a los sensores, el sistema de gestión de
entradas y salidas también se encarga de activar los iluminadores láser y de solicitar
la adquisición de imágenes a la cámara. En este caso no es necesario realizar una
adaptación de la señal de activación porque tanto el iluminador láser como la cámara
funcionan con una señal TTL por lo que se conectan directamente. Desde el PC de
control se env´ıa un paquete de datos determinado para notificar al este sistema que
active o desactive los láser o la adquisición de imágenes.
En la figura 8.12 se muestra a grandes rasgos el diagrama de flujo del software
implementado para su ejecución en el microcontrolador. El objetivo es notificar
68

Hardware
a través de la conexión Ethernet cuando se produzca una detección de un sensor
determinado y activar/desactivar los iluminadores láser y la adquisición de imágenes
en la cámara según las peticiones entrantes por la misma conexión.
Figura 8.12: Diagrama de flujo del software que ejecuta el microcontrolador del
sistema de adquisición de datos
8.5. Armario eléctrico del suelo
En este armario se sitúan la unidad de control del sistema, el dispositivo
encargado de establecer las comunicaciones con el exterior y toda la aparamenta
eléctrica para alimentar y proteger la instalación.
69

Hardware
Figura 8.13: Diagrama de bloques de los dispositivos ubicados en el armario eléctrico
del suelo
8.5.1. Unidad de control
Será el responsable de controlar todo el sistema mediante el software
desarrollado para tal efecto. Esta unidad de control deberá cumplir con los siguientes
requisitos:
Potencia suficiente para ejecutar el software de control y los algoritmos de
visión de manera fluida.
Procesador Intel x86 con extensiones SSE para aprovechar la optimización de
los algoritmos de OpenCV
Tamaño compacto para su instalación en el carril DIN del armario de suelo.
Al menos dos conexiones Ethernet, siendo imprescindible que una de ellas
cumpla con el estándar Gigabit Ethernet.
Bajo consumo, para evitar un excesivo aumento de temperatura en el interior
del armario.
Funcionamiento desatendido y posibilidad de monitorización remota.
En base a los anteriores requisitos, el sistema elegido estará basado en un PC
estándar basado en la arquitectura x86. Contará con una placa base de formato
70

Hardware
Figura 8.14: Armario eléctrico instalado a pie de v´ıa
Mini-ITX, procesador Intel Core 2 Duo y 4Gb de memoria RAM. Como unidad
de almacenamiento se utilizará un disco duro de estado sólido (SSD) por su mayor
fiabilidad y robustez. Todo el sistema correrá bajo sistema operativo GNU/Linux.
Para refrigerar el PC se usa un sistema de refrigeración l´ıquida que permite
colocar en el exterior de la caja el radiador de intercambio de calor y canalizar
el agua refrigerada mediante tubos hacia el interior a través de unos pasamuros
estancos instalados en el armario. El método habitual de refrigeración con aire
forzado, mediante ventiladores, fue descartado porque supone hacer un agujero de
considerables dimensiones en el armario, perdiendo as´ı la estanqueidad del mismo.
8.6. Comunicaciones
Podemos dividir este apartado en dos partes: las comunicaciones internas, entre
los diferentes elementos del prototipo, y las comunicaciones externas necesarias para
poder conectarse con el prototipo y acceder a a la información generada.
El método de transmisión de datos utilizado para las comunicaciones
internas es Ethernet, por los siguientes motivos:
71

Hardware
Es el interfaz utilizado por la cámara para transmitir los datos
Nos permite con un único cable comunicar los dispositivos que están sobre la
catenaria con los que están en el armario del suelo sin perder información.
No se ve afectado por el ruido electromagnético provocado por la catenaria.
Es el estándar más extendido para comunicaciones en redes locales
Para comprobar que el ruido electromagnético provocado por la catenaria no
afecta a las comunicaciones al usar Ethernet, se realizó una prueba en el lugar de
instalación que consistió en enviar una serie de paquetes entre dos ordenadores
situados a los extremos de un cable Ethernet de 20 metros de longitud. Se
comprobó que el número de paquetes recibidos en el segundo ordenador correspond´ıa
con el número de paquetes enviados por el primero y que no se produc´ıan fallos de
comunicación.
Para comunicar el sistema de adquisición de datos y la cámara con el PC
de control se instaló en el armario del techo un conmutador o switch Ethernet
que permite compartir el mismo cable Ethernet. Los métodos de comunicación
inalámbrica fueron descartados debido al alto nivel de ruido electromagnético
existente en el taller y por el ancho de banda conseguido con los métodos actuales,
insuficiente para transmitir el elevado número de imágenes captados por la cámara.
Figura 8.15: Switch eCon 2050-AA
En cuanto a las comunicaciones externas, debido a que en el taller no existe
una red de área local cableada a la que poder conectar el prototipo se optó por la
72

Hardware
instalación de un router GPRS que nos permite acceder remotamente a través de
las redes GSM implantadas en el territorio nacional para el uso de los teléfonos
móviles. Con la tecnolog´ıa GSM se consigue robustez frente a las interferencias
electromagnéticas provocadas por la catenaria por ello es el sistema en el que se
basa también el sistema estándar europeo de comunicación ferroviaria (GSM-R).
Figura 8.16: Router INSYS GPRS 5.0
La velocidad de transferencia GPRS permite unas velocidades de transferencia
de 56 a 144 kbps, suficientes para transmitir los informes generados de cada tren a
los usuarios que lo soliciten.
Para acceder al PC de control remotamente se configuró el sistema operativo
para que acepte conexiones a través del protocolo SSH (Secure SHell, en español:
intérprete de órdenes seguras). Este protocolo nos permite manejar el PC de control
del sistema mediante un intérprete de comandos de manera segura, desde un equipo
remoto. De esta forma podemos recoger información generada por el sistema para
hacer depuración de errores y podemos cargar versiones nuevas de los programas a
distancia.
8.7. Alimentación y protecciones
Todos los dispositivos del prototipo se alimentan a través de una acometida
de 220 voltios de tensión alterna proveniente de las instalaciones del taller. En el
armario eléctrico del suelo se instalan los dispositivos de seguridad que desconectan
la alimentación del sistema de manera manual o automáticamente si se produce un
mal funcionamiento en alguno de sus dispositivos.
El primer sistema de seguridad, es un interruptor de emergencia que permite
cortar de forma manual la entrada de alimentación en el sistema de forma inmediata.
73

Hardware
En caso de activación es necesario rearmar el interruptor para que se vuelva a
alimentar el sistema.
El segundo sistema de seguridad es un interruptor magnetotérmico, que corta
la alimentación automáticamente en caso de que se produzca un cortocircuito o
un exceso de carga debido a un mal funcionamiento. Se instala un magnetotérmico
para los equipos del armario del suelo y otro para los equipos del techo. Cada
magnetotérmico está correctamente dimensionado atendiendo a las especificaciones
del fabricante de las fuentes de alimentación que están conectados a la red.
A continuación se seleccionan las fuentes de alimentación necesarias para
los diferentes dispositivos del sistema. En el armario eléctrico del suelo, todos los
dispositivos se alimentan con una tensión de 12 voltios en continua, por lo que se
instala la fuente de alimentación correspondiente. La potencia entregada por dicha
fuente debe dimensionarse para que se pueda satisfacer la demanda de todos los
dispositivos.
Los elementos que hay que alimentar en el armario del techo y conjunto de l´ınea
funcionan con una tensión continua de 12 voltios salvo los iluminadores láser que
necesitan 6 voltios en continua. Por lo tanto se instalan dos fuentes de alimentación,
en el armario eléctrico del techo, para obtener las tensiones necesarias y de nuevo se
calculan las potencias necesarias para satisfacer la demanda de todos los equipos.
74

Cap´ıtulo 9
Software
En este cap´ıtulo se describe el software desarrollado para la ejecución del
proyecto, as´ı como las partes principales que componen dichas aplicaciones. Se
realizaron dos aplicaciones con distinto propósito; por un lado la aplicación de
explotación del sistema, que es el software que ejecuta el PC de control cuando
el sistema está en funcionamiento. Por otro lado se programó una aplicación para
usar en la instalación del prototipo que permite una correcta calibración de todos
los dispositivos y de los parámetros necesarios para configurar el programa de
explotación.
9.1. Software de explotación del sistema
La aplicación que se describe a continuación implementa todas las funciones
necesarias para obtener los datos relevantes de los frotadores de los trenes a su
paso por el sistema. Para conseguir dicho propósito, debe comunicarse con los
sensores, cámara y láseres instalados sobre la catenaria, captar imágenes del frotador
cuando sea detectado y ejecutar una serie de algoritmos de visión artificial para
componer una representación tridimensional de la superficie del frotador. Con los
datos obtenidos se buscan niveles de desgaste excesivos y defectos graves y se genera
un informe para mostrar dicha información a los usuarios del sistema.
En la figura 9.1 se muestra la arquitectura modular de la aplicación. En
base a las diferentes funciones realizadas por la aplicación, se divide en cuatro
tipos de módulos: la máquina de estados es el módulo principal y se encarga
de activar los iluminadores láser y la cámara cuando se detecte la presencia de un
frotador. Cuando se obtienen todas las imágenes pertenecientes a un tren, el módulo
de procesamiento de imágenes ejecuta los algoritmos de visión artificial que
permiten extraer la información relevante de las imágenes. Finalmente el módulo
de generación de informe almacena los datos en el sistema y env´ıa el informe
generado de cada tren a los operarios de mantenimiento. El módulo de gestión de
75

SISTEMA DE INSPECCIÓN DE PANTÓGRAFOS MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL

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