궤도선형이란 선로의 수평 및 수직 방향의 곡률 상태를 의미하며, 궤간틀림, 수평틀림, 고저틀림 등은 열차 주행의 안전성과 승차감에 직접적인 영향을 미칩니다.
이러한 이상은 지반 침하, 온도 변화, 노후화 등으로 발생할 수 있으며, 방치시 탈선이나 설비 손상을 유발할 수 있습니다.
투아이시스의 검측 시스템은 고속 주행 중 고정밀 센서를 통해 실시간으로 선형 정보를 수집하며, 데이터 기반으로 이상 구간을 신속하게 식별합니다.

레일두부는 열차 바퀴가 직접 닿는 부분으로, 파임, 박리, 파상마모, 유간 등 다양한 손상이 발생할 수 있습니다.
이런 손상은 반복 하중, 환경요인, 재료 피로 등에 의해 발생하며, 열차의 주행 안전성 저하와 소음·진동 문제를 초래합니다.
투아이시스는 고해상도 3D 스캐닝 및 딥러닝 기반 이미지 분석 기술을 통해 다양한 표면 결함을 자동으로 판별하고 정량화 합니다.

레일 마모는 편마모 또는 직마모 형태로 나타나며, 주행 빈도, 차량 하중, 윤활 부족 등으로 인해 점차 진행됩니다.
마모가 심화되면 궤간 변화, 탈선 위험, 유지보수 비용 증가로 이어질 수 있습니다.
본 시스템은 3D 레이저 프로파일러를 통해 레일의 단면을 정밀하게 분석하고, 기준 단면과 비교하여 마모 상태를 정량화합니다.

체결구(클립, 플레이트, 이음매판 등)는 레일을 침목에 고정하는 핵심 부품으로, 이탈 또는 손상 시 선로 구조의 안정성을 해칩니다.
열차 진동, 온도 변화, 반복 하중 등에 의해 이탈하거나 파손될 수 있으며, 방치 시 대형 사고로 이어질 수 있습니다.
투아이시스는 고해상도 영상 및 딥러닝 기술을 활용해 주행 중 체결구의 결손 여부를 자동으로 검출합니다.

침목은 레일 하중을 지반에 고르게 분산시키는 구조물로, 크랙이나 파손은 구조물 전체의 안정성을 저해합니다.
침목 결함은 열차 진동, 부적절한 시공, 노후화 등으로 인해 발생하며, 방치 시 궤도 변형과 사고 위험을 증가시킵니다.
투아이시스 시스템은 3D 이미지 분석 기반으로 콘크리트 침목의 균열 및 파손을 자동 식별하여 유지보수 의사결정을 지원합니다.

도상은 침목과 지반 사이에서 하중을 지지하는 구조로, 평탄하지 않거나 파손될 경우 궤도 구조 전체에 영향을 미칩니다.
도상 결함은 침하, 세굴, 균열 등으로 나타나며, 이는 주행 안전성 저하 및 유지관리 비용 증가의 원인이 됩니다.
본 시스템은 고해상도 영상을 분석하여 콘크리트 도상의 이상 여부를 자동 검출합니다.

자갈 도상은 배수성과 탄성력을 제공하여 궤도 안정성을 유지하는 역할을 합니다.
하지만 자갈의 과도한 마모, 손실, 또는 분포 불균형은 궤도 침하와 진동, 소음 문제를 유발할 수 있습니다.
투아이시스는 3D 기반 자갈 단면 검측을 통해 자갈의 부족, 과도함, 밀도 등을 정밀 분석하여 선로 안정성 판단을 지원합니다.

기존에 인력에 의존해 수행되던 선로순회는 시야 확보의 한계와 주관적 판단으로 인해 오류가 발생할 수 있습니다.
투아이시스의 시스템은 주행 중 전방/후방 고해상도 영상을 자동 수집하여, 킬로정 표지판을 인식하고 구조물, 장애물 등 주요 시설물의 이상 여부를 자동 감시합니다.
영상은 사후 분석 및 증거 자료로도 활용 가능합니다.

터널 내부는 접근이 어렵고 어두워 시설물의 이상 여부를 육안으로 점검하기가 어렵습니다.
터널천장면의 배수통판, 전기설비, 구조물 변형 등이 발생하면 심각한 안전사고로 이어질 수 있습니다.
투아이시스는 다채널 라인스캔 카메라와 딥러닝 기반 분석 기술을 활용해 터널 내 결함을 실시간으로 진단합니다.