高速磁浮、高速铁路和传统轨道交通在轨道状态高精度测量，以往主要依赖人工土木光学测量。随着我国交通事业的发展，这些交通设施的里程数不断增加，测量的人力、物力、财力不断攀升，更重要的是，这已经不能满足维护部门及时掌握轨道线路的不平顺状态的要求。

上海工程技术大学城市轨道交通学院副教授郑树彬攻克了这一难题。他研究的基于惯性基准测量算法可使得轨道检测信号处理不受列车运行速度变化的影响，使轨道检测变得高效易行。在列车上安装一些相关传感装置，在列车正常运营状态下就可实现轨道的不平顺参数高效、高精度检测。

郑树彬30出头，于2002年毕业于西南交通大学机械工程学院，2008年在西南交通大学获工学博士学位。工作仅3年就负责支持了“十一五”国家科技支撑创新子课题“高速磁浮线形维护实测数据处理方法研究”、上海市教委优秀青年教师培养基金课题“基于图像处理的轨道不平顺检测方法研究”，并以第二完成人参与了上海科委重点科技攻关项目“基于图像处理的轨道状态检测技术及方法研究”。近年来，他发表轨道状态检测方面论文10多篇，申请并授权专利2项。

值得一提的是，他所研究设计基于机器视觉理论的轨道高精度动态非接触实时检测装备，采用了多像机多视场的定标方法，实现了多像机的坐标转换，以及采用基于数学解析方式而非图像匹配方式获取钢轨特征点，使得测量精度达到亚像素级、测量速度比以往图像匹配算法提高一个数量级。部分不平顺测量参数经华东计量测试中心的校准测试，现场测量精度达到0.2毫米，该精度经上海科技技术情报研究所水平检索，达到国际先进水平。

此外，郑树彬在轨道交通故障处理领域也进行了探索。他承担了上海申通地铁集团有限公司产学研课题“基地铁车辆空调控制器故障检测装置研究”，研究了地铁空调的控制逻辑，以及控制器的故障特征，设计了相应的检测系统用于诊断其故障信息，为地铁车辆空调控制器的维护提供了一种自动化的检测手段。由于地铁空调设备基本采用的是进口设备，他的研究能为地铁空调的国产化积累相关的性能、参数等关键技术和经验。

郑树彬对于未来的科研方向有清晰的认识，他说，将重点研究涉及车辆运行安全的关键零部件状态在线检测理论和技术，并且朝着“车联网”状态监测目标深入开展研究，使得未来轨道车辆的服役状态能在任意有网络的地方根据管理者自身权限实时获取预警信息，为轨道交通的安全运营起到更好的保驾护航作用。