重载铁路运维人员需要将日常检修发现的缺陷问题储存在4C数据集，同时通过信息技术的改进与创新，做到多部门之间的数据共享，了解4C缺陷识别的基本架构，精准的进行缺陷信息分析。对重载铁路接触网的使用状态进行动态监测，形成重载铁路接触网检修业务闭环，工作人员参考精准的缺陷分析数据，能够尽快的完成重载铁路运维管理工作，为我国大型货物的运输保驾护航。4C缺陷识别技术架构包括接触网检测监测装置、接触网安全巡检装置、接触网悬挂状态检测装置，能够实时显现出精准的监测数据，将数据传输到4C系统综合数据处理中心，形成重载铁路接触网运维管理闭环。

一、4C缺陷识别方法的内涵

（一）4C缺陷识别方法概述

在进行接触网硬件监测的过程中，重载铁路的监测设备厂家众多，同时许多设备自带了分析识别软件，工作人员通过监测得到的结果，将产生的缺陷问题进行记录，将数据传输到系统数据中心。常见的监测设备智能化水平较低，要求负责监控的工作人员具备充足的缺陷识别经验，4C缺陷识别方法的应用发挥着重要作用。4C主要被安装在重载铁路接触网作业车，是一种常规的接触网监测检测装置，主要的缺陷识别范围是接触网零部件缺陷、接触网内在结构缺陷，需要负责观测接触网的位置变动情况。目前4C缺陷识别系统搭载高分辨率成像技术，能够保证重载铁路接触网运行状态反馈的精准性，系统配套的数据服务软件能够自主进行缺陷分析，对日常重载铁路接触网的维修作业提供真实的参考数据。4C缺陷识别系统已经基本可以做到独立工作，能够在短时间内出示检测结果，保证检测数据参数的完整性与真实性，4C缺陷识别方法的应用准确率较高，工作人员可以通过4C缺陷识别技术了解重载铁路接触网的实际工作状态。^【1】

（二）4C缺陷识别系统架构

严格参考重载铁路接触网运行维修规则，采取专业化的智能识别手段，运用4C缺陷识别系统对接触网运行状态进行检测，建设信息资源共享平台，打造集中一体化综合维护模式，提高重载铁路接触网的运营安全。

4C缺陷识别的技术架构：需要根据市场环境做好系统基础设施建设，借助云平台技术自动完成海量数据的归类与整理，打造大数据共享中心，提供优质的平台数据共享服务。工作人员可以凭借业务前端对重载铁路接触网的运行情况进行安全管控，结合先进的网络技术对缺陷类别、缺陷数据进行精准计算，将最终的计算识别结果储存到系统中心，由云平台完成数据资源的统一分配。为了实现集群化综合管理，需要运用最先进的虚拟机技术，对当前重载铁路接触网进行监控，实时分析重载铁路接触网的应用性能，保证最终故障诊断结果的真实性。在4C缺陷识别系统架构设计的过程中，需要注重数据处理模块的软件支持，在缺陷识别期间自动化进行数据采集与预处理，对系统中心的数据材料进行精准分析。VUE 和 Nodejs 等技术的融合应用，实现对用户安全管控的集中授权，同时还需要对重要信息进行加密处理，为后续的线上运维提供服务，在识别到异常数据时发出预警。

4C缺陷识别的数据架构：根据不同的业务需求，采用不同的数据储存管理模式，数据结构包括数据源、数据归集、临时数据库、原始数据库、数据共享中心等多个环节，能够保证在数据交互期间严格遵循协议规范，有效确定故障位置信息，为用户信息验证与交互提供便利。数据归集需要通过数据源连接技术来实现，目的是对多方数据材料进行汇总，临时数据库的搭建能够有效提高数据归集的速度，简化业务处理流程，快速完成数据响应，精准进行数据转换，为数据迁移保驾护航。原始数据库存在数据来源多样性的发展特点，各业务系统会将数据材料自动储存到原始数据库，数据的内在结构和逻辑关系与业务系统的运行环境基本一致。原始数据库能够准确的进行细节数据查询，为相关工作人员开放数据查询入口，数据共享中心建立数据共享接口，实现海量数据材料的统筹应用，打造开放共享的数据新格局，同时为数据交换提供便捷通道，在重载铁路接触网缺陷识别的过程中，有助于促进跨区域、跨组织之间的数据传递与应用。^【2】

（三）4C缺陷识别系统功能

4C缺陷识别系统能够自动清除基础数据的不完整、不一致信息，实现数据清理，促进数据标准化发展，在系统运行的过程中与供电安全监测系统挂钩，形成一体化综合服务平台管理格局。利用智能算法完成数据分析，提高故障识别的精准度，减轻相关工作人员的工作量。通常4C缺陷识别系统会与重载铁路接触网维修作业系统建立连接通道，确保维修管理人员能够从缺陷管理入手，形成规范化的接触网管理流程。4C缺陷识别方法的应用能够对检测到的设备进行系统升级，智能分析原始数据图像，保证缺陷检测效率。

4C缺陷识别系统具有缺陷信息展示功能、缺陷专项分析功能、动态化监测评价功能，缺陷信息展示是将识别到的信息数据进行统计，以直观形象的形式展示在工作人员面前，智能系统能够自动化计算缺陷总数，实时反馈出重载铁路接触网的缺陷状态。工作人员凭借工作经验划分缺陷类型，对缺陷可能来源做出合理预测，通过系统的缺陷描述划分缺陷等级，并在缺陷展示的过程中标注日期。缺陷专项分析功能分为多发支柱专项分析和单一缺陷专项分析，关注缺陷列表了解缺陷分布状况，自动化展示出该区域发生缺陷的次数，工作人员可以提取支柱信息，以环状图展示的方式划分缺陷类别和缺陷等级，为后续维修工作的开展提供有效指导。实时观测缺陷随时间轴的分布情况，对单一缺陷类型进行统计，选择合适的年限数据判断缺陷高发周期，为故障预防工作的开展提供有效指导。动态化监测评价是凭借质量评价报表中的各项数据材料，分析得到重载铁路线路的优良率，工作人员可以导出数据图表，生成接触网缺陷识别书面报告。

二、4C缺陷识别方法在重载铁路接触网的应用

（一）接触网4C数据集

重载铁路接触网缺陷数据，需要集中储存到接触网4C数据处理中心，对各项缺陷数据的关联性进行综合论述，对不同类型的缺陷建立不同的数据库，负责缺陷监控的工作人员自主完成缺陷处理，对各类缺陷数据进行有机整合。加强各机构之间的数据共享，形成重载铁路接触网缺陷管理闭环，4C缺陷识别的检测装置，能够向工作人员提供支柱、悬挂、横腕臂等关键部件的构成状态，成立4C数据集真实记录缺陷的类别和缺陷的所处位置。通过自动化数据采集，高精度的进行部件拍摄，以深度学习为基础进行缺陷检测，采用模型匹配的方式完成缺陷的基础定位，利用深度学习算法进行缺陷识别。^【3】

（二）接触网部件定位中4C缺陷识别的应用

参考4C缺陷识别图像，确定接触网部件出现故障的主要区间，初步对接触网磨损情况做出合理判断，通过匹配实验的方式进行部件定位。基于深度学习的 R2CNN能够实现对不同类型的部件匹配，判断其与模板图像中的相似度，降低在匹配分析过程中，图像信息与真实区域存在的偏差。提取图像基础网络特征，系统根据卷积特征自动化生成多个先验框，完成对缺陷区间的初步筛选，对发生故障概率较高的关键区域进行池化处理，形成不同方向的信息特征。有丰富经验的工作人员，能够自动筛选重复性较高的检测框，保留最为精准的检测框，对获取的数据材料进行标注，采用特定的标注软件完成图像标注。深度学习算法能够不断的进行标注数据识别，自动化获取不同数据材料之间的内在逻辑关系，形成稳定性较高的模型框架，不仅简化了数据储存流程，还能够自动完成标注信息保存。根据相机拍摄到的不同区域，对最终的实验数据结果进行分析，采用并行检测的方式直观的进行检测数据对比。为了验证部件故障定位的精准性，应用精确率与召回率评估的方式，对样本中的真正样本占有数量进行全面计算，查看最终的测试及召回情况，获取部件信息的完整数据，避免信息被遮挡，影响故障定位结果。

（三）接触网部件检测中4C缺陷识别的应用

重载铁路接触网缺陷识别，需要围绕获取的故障参数进行系统分析，真实记录接触网的几何参数、电流参数、温度参数，在检测数据分析的过程中了解接触网零部件的磨损程度以及重载铁路接触网周边元件的实际运行状态，得到真实的磨耗检测结果。4C缺陷识别技术能够以图像呈现的方式将采集到的监测结果展现出来，借助特定的传感器设备，通过非接触的检测方式了解接触网的燃弧情况，分析重载铁路接触网的运行安全性。自动化调取与识别重载铁路接触网零部件的运行特征，分辨出是否出现绝缘子故障、零部件松动故障、关键部件脱落故障，智能化完成系统诊断。在进行部件缺陷识别的过程中需要制作部件数据集，由于对原始的数据目标已经取得了良好的定位效果，因此，借助信息参数尽可能的降低定位计算量。例如：在横腕臂绝缘子部件检测过程中，可以按照经常发生的缺陷类型进行排查，常见的该区域缺陷包括u 型抱箍区域缺陷（备母、开口销）、绝缘子区域缺陷、底座区域缺陷（横向、竖向开口销）、连接处缺陷。我们基于深度学习的目标检测算法，将一些适应性较强的数据集进行有效应用，实现对接触网零部件缺陷的精准识别。^【4】

（四）接触网悬挂状态检测中4C缺陷识别的应用

大秦线重载线路4C 配置为例，完成了悬挂捕捉拍摄、吊柱捕捉拍摄、接触悬挂拍摄、杆号拍摄，根据作业设备的主要特点进行多方位考量，4C缺陷设备系统中安装的装置包括自动化数据采集装置、系统主机运行装置、地面软件辅助装置。搭建高清相机模组，自动完成多通道的高清图像采集工作，对获取的接触网几何参数进行精准检测。搭载的系统主机能够自动完成图像数据的压缩与储存，做好图像数据的处理工作，对数据监测到的缺陷问题做出报警与汇总。同时采用GPS秒脉冲倍频信号相机，取得精准的定位信息，利用系列传感器自动完成信息校正，消除缺陷识别误差。

三、重载铁路接触网中4C缺陷识别方法的改进方向

（一）图像预处理

4C缺陷识别方法想要在重载铁路接触网中得到良好应用，需要不断的提高图像数据集质量，在图像预处理期间做到图像锐化处理、同态滤波分析。图像锐化处理能够更好的凸显图像边缘，保留高清晰度的背景数据，同态滤波分析能够避免光照不均，影响到最终的观测结果。自动化提取在光照暗部区域可能存有的关键信息，对暗部区域添加细节，并不会对明亮区域产生损失，让获取的图像数据更加符合原始状态。

（二）拓展适用环境

拓展适用环境是让4C装置能够长期可靠的完成缺陷识别工作，对重载铁路接触网的系统零部件进行高精度成像，保证几何参数数据的精准测量，在保留数据自动识别技术和软件分析技术的基础上，能够指导维修人员进行隐患消除作业。4c缺陷识别技术迫切的需要搭载高清高速相机阵列，具有优秀的补光装置，能够对重载铁路接触网悬挂件的不同方向分别成像，同时支持系统自动回放，有助于工作人员后续的数据筛选与分析。^【5】

总结：运维人员根据系统记录了解重载铁路接触网的沿线架设情况，综合考虑地理环境、气候条件等复杂的影响因素，借助4C缺陷识别方法精准记录接触网设备的异常状态，采用检测实验、装置优化等多种形式满足重载铁路的运营需求。实时分析检测结果中存在的问题，发挥出4C缺陷识别方法的应用价值，提高重载铁路接触网设备的巡检效率，精准定位重载铁路接触网的缺陷部件、接触网的悬挂状态，通过系统操作简化缺陷处理流程。同时，4c缺陷识别方法处于不断的改进与创新中，适当的拓展该方法的应用环境，发挥出图像预处理的应用效果，有效保障识别信息的精确性。

参考文献：

[1] 张毅,甄云飞. 重载铁路接触网4C缺陷识别方法研究[J]. 设备管理与维修,2023(22):100-101.

[2] 顾桂梅,贾耀华,温柏康. 基于YOLOv5s的接触网吊弦线和载流环缺陷识别算法[J]. 铁道科学与工程学报,2023,20(3):1066-1076.

[3] 顾桂梅,陈国翠. 改进GA-BP算法的棒式绝缘子表面缺陷识别[J]. 铁道科学与工程学报,2022,19(2):546-553.

[4] 宋宗莹,尹太军,张海山,等. 基于移动激光点云的非接触式接触网参数检测方法[J]. 电气化铁道,2024,35(3):48-53.

[5] 聂晶鑫. 基于改进YOLOv5的铁路接触网绝缘子检测方法[J]. 现代电子技术,2024,47(2):31-36.

作者简介：张志刚（1990.4-）男，河北沧州人，本科，助理工程师，研究方向：铁路供电接触网。