แคนาดาใช้ระบบ Train Inspection Portal System (TIPS) เพื่อเพิ่มความปลอดภัยของขบวนรถไฟบรรทุกสินค้าด้วยการตรวจจับข้อบกพร่อง เช่น รอยแตกร้าวในล้อ หรือการสึกหรอของตัวต่อและเฟืองท้าย ระบบนำร่องนี้ได้มีการติดตั้งไว้ ณ เมือง Maple Creek รัฐซัสแคตเชวัน
ระบบตรวจจับข้อบกพร่องจะทำงานด้วยกล้องอินฟราเรดกว่า 35 ตัวที่ใช้จับภาพความละเอียดสูง 72 ภาพของแต่ละตู้รถไฟจากทุกมุม ภาพเหล่านี้จะถูกส่งไปยังสำนักงานระยะไกลซึ่งพนักงานที่ผ่านการฝึกอบรมจะทำการตรวจสอบและแจ้งปัญหาให้กับพนักงานภาคสนาม ซึ่งจะตรวจสอบให้แน่ใจว่าการซ่อมแซมจะได้รับการดำเนินการทันทีเมื่อรถไฟถึงสถานี เทคโนโลยีนี้สามารถระบุปัญหาความปลอดภัยในขณะที่รถไฟกำลังเคลื่อนที่ รวมถึงบริเวณที่มองเห็นยาก เช่น ช่วงล่างได้ ระบบ TIPS ของบริษัท Canadian Pacific Kansas City Railway (CPKC) นี้ได้รับการคัดเลือกจากคณะกรรมการที่ปรึกษาการวิจัยรถไฟของแคนาดา (Rail Research Advisory Board of Canada หรือ RRAB) ในการศึกษานำร่องเพื่อประเมินประโยชน์และอุปสรรคของเทคโนโลยีนี้ โครงการนี้ยังได้รับเงินทุนจาก Transport Canada เพื่อทำงานร่วมกับ RRAB ในการปรับกฎระเบียบทางรถไฟ เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยโดยใช้เทคโนโลยีและนวัตกรรมโดย Transport Canada และ สภาวิจัยแห่งชาติของแคนาดา (National Research Council of Canada หรือNRC) เป็นผู้นำในการประเมินประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ TIPS
NRC ได้ให้ University of Alberta ดำเนินการวิเคราะห์ปัจจัยมนุษย์และการทดลองภาคสนาม อาทิ การตีความของเจ้าหน้าที่ในศูนย์ควบคุมระบบ TIPS ต่อภาพหลายพันภาพที่ได้จากระบบในขณะที่รถไฟเคลื่อนผ่านด้วยความเร็วสูงสุด 100 กม./ชม. และระบุปัจจัยที่อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดของมนุษย์หรือส่งผลต่อความสามารถในการทำงานได้ดี
การศึกษาพบว่าประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของการใช้เทคโนโลยีนี้คือความสามารถในการตรวจจับปัญหาในช่วงล่าง ซึ่งมักเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ในการมองเห็น อย่างไรก็ตาม ยังมีการระบุถึงอุปสรรคและความท้าทาย เช่น คุณภาพของภาพที่ได้รับผลกระทบจากหิมะตกและปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมอื่นๆ อีกด้วย การปรับปรุงระบบเพิ่มเติมอาจทำได้โดยการรวมอัลกอริทึม AI เพื่อลดข้อบกพร่องที่ตรวจไม่พบและเพิ่มความสามารถของผู้ตรวจสอบความปลอดภัยจากระยะไกล
-------------------
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
Enhancing railcar safety with machine vision technology, https://nrc.canada.ca/en/stories/enhancing-railcar-safety-machine-vision-technology
Comments