張國山,凌朝清,王欣博,楊晗芳
(天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院,天津 300072)
接觸線幾何參數(shù)圖像檢測系統(tǒng)設(shè)計
張國山,凌朝清,王欣博,楊晗芳
(天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院,天津 300072)
為了保證電力機車的正常運行,需要實時監(jiān)控接觸線高度和拉出值等動態(tài)幾何參數(shù).首先通過分析受電弓和接觸線的成像特點,結(jié)合水平直線檢測和邊緣模板匹配識別受電弓,設(shè)計簡單的定位跟蹤方法識別接觸線,然后通過攝像機標定計算接觸線高度和拉出值,最后將檢測結(jié)果與警戒參數(shù)進行對比,如果發(fā)現(xiàn)異常,系統(tǒng)將進行短信報警并將異常信息上傳數(shù)據(jù)庫.實踐結(jié)果表明:該系統(tǒng)能夠準確檢測接觸線高度和拉出值,而且對光照變化和背景復(fù)雜等影響因素不敏感,滿足工業(yè)的檢測需求.
接觸線;幾何參數(shù);圖像檢測;接觸線高度;受電弓;拉出值;非接觸式檢測
隨著電氣化鐵路建設(shè)的高速發(fā)展,具備了高效率、低污染等優(yōu)點的電力機車得到了越來越廣泛的應(yīng)用.沿線鋪設(shè)的接觸網(wǎng)負責(zé)將牽引變電所提供的電能輸送到鐵路上方,而安裝在機車車頂上的受電弓則通過升降操作,使得受電弓上的滑板與接觸網(wǎng)導(dǎo)線(簡稱接觸線)保持滑動接觸,從而為機車汲取電能.為了保證車輛能夠連續(xù)不斷地獲取電能,需要接觸線與滑板在運行中一直保持良好的接觸.然而列車高速運行過程中,受電弓與接觸線之間存在著復(fù)雜的力學(xué)和電氣化的交互作用,很容易發(fā)生接觸線過高,偏離滑板中心過多甚至是弓網(wǎng)離線等故障.因此,必須高效、準確和實時地對受電弓和接觸線進行檢測和監(jiān)控,及時檢修和維護弓網(wǎng)系統(tǒng),以達到有效地減少弓網(wǎng)故障的目的.根據(jù)檢測設(shè)備是否接觸或者接近受電弓與接觸網(wǎng),可以把檢測方式分為接觸式和非接觸式[1-2].接觸式檢測雖然是很重要的檢測手段,但需要在受電弓上安裝各種光電傳感器[3-4],影響受電弓的動力性能,存在較大的隱患.非接觸式檢測可分為測距技術(shù)檢測和圖像處理技術(shù)檢測.測距技術(shù)檢測主要是利用激光[5]和超聲波[6]來檢測弓網(wǎng)參數(shù),但是激光功能相對單一,而超聲波檢測精度不足.圖像處理技術(shù)檢測能利用單一的設(shè)備對多個弓網(wǎng)零部件進行檢測,自動化和智能化程度較高,因此得到了世界各國的青睞.接觸線高度和拉出值是列車運行中非常重要的幾何參數(shù).接觸線高度是指接觸線摩擦表面到軌道上表面的垂直距離,它表征接觸線上下震動的情況.接觸線的高度既要遵循國家的相關(guān)規(guī)定,也需考慮當?shù)氐牡匦吻闆r.接觸線拉出值是接觸線和滑板的接觸點到滑板中心的距離,它表征接觸線左右擺動的情況.拉出值過小不能很好地保護受電弓滑板,拉出值過大容易發(fā)生鉆弓事故.本文所提出的弓網(wǎng)檢測系統(tǒng)就是一個以接觸線高度和拉出值作為檢測目標的非接觸式圖像檢測系統(tǒng),所需要的檢測信息直接由安裝在車頂?shù)囊曨l采集模塊獲取,能在行車過程中識別受電弓和接觸線,計算接觸線動態(tài)高度和拉出值,并在接觸線高度過高和拉出值過大時發(fā)出報警信息.
本檢測系統(tǒng)主要包含視頻采集模塊(含輔助照明模塊)、檢測處理模塊(內(nèi)置報警模塊)和監(jiān)控查看模塊,三者通過網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成系統(tǒng),如圖1所示.
圖1 檢測系統(tǒng)工作原理Fig.1 Operating principle of detecting system
采集模塊主要由1臺200萬像素的高清數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)相機、外殼防護等級為IP66的采集模塊防護罩和輔助照明模塊構(gòu)成,其中輔助照明模塊可根據(jù)現(xiàn)場需求選用外置LED燈和內(nèi)置紅外補光燈2種方案,采集模塊可以全時段全路線的采集南北方電力機車的弓網(wǎng)視頻.出于圖像直觀和算法簡單的考慮,一般來說視頻采集模塊位于所拍攝受電弓的正面,與受電弓的距離根據(jù)拍攝需求和設(shè)備安裝的實際情況來決定.在本系統(tǒng)中受電弓與攝像機的距離為8 m,攝像機斜向上拍攝受電弓全貌和全部運動范圍,圖2為本系統(tǒng)在現(xiàn)場采集到的一幅畫面.
檢測處理模塊置于列車內(nèi),主要由監(jiān)控處理主機、報警模塊和現(xiàn)場箱構(gòu)成,其中報警模塊包含3G網(wǎng)絡(luò)模塊和資費卡.監(jiān)控處理主機對采集模塊傳輸過來的視頻信號進行編碼存儲,以便查看弓網(wǎng)工作狀態(tài).同時把視頻信號圖片化,分析后與主機內(nèi)預(yù)先設(shè)定的接觸線高度和拉出值警戒參數(shù)進行對比,一旦超出警戒參數(shù),系統(tǒng)將通過報警模塊向指定手機發(fā)送報警短信,同時將異常信息上傳到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,只要具備登錄權(quán)限,就可以進入數(shù)據(jù)庫查看異常.
圖2 攝像機獲取的圖像Fig.2 Picture from camera
監(jiān)控查看模塊是指一個基于MFC編寫的處理軟件,軟件界面如圖3所示.界面上顯示圖像檢測結(jié)果、系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)和設(shè)備連接情況,利用3G網(wǎng)絡(luò),可以通過該軟件實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的遠程控制.
圖3 顯示查看界面Fig.3 Display interface
因為接觸線與滑板上邊緣相互接觸,所以本系統(tǒng)首先準確識別受電弓和接觸線,然后找到接觸線與滑板上邊緣的接觸點,進而計算弓網(wǎng)幾何參數(shù).
受電弓的識別方法基本上都是從受電弓滑板的特點出發(fā).由圖2可以看出,滑板在所采集到的圖像中最顯著的特征是基本處于水平狀態(tài),若沒有受到嚴重的磨損,其上邊緣可以認為是具有一定長度的水平直線,因此很多研究通過檢測圖像中的水平直線來識別受電弓[7-8].此外,由于受電弓在圖像中的形狀、大小和方向基本固定,也有不少研究通過模板匹配的方法識別受電弓[2,9].檢測水平直線的方法容易產(chǎn)生誤檢,而模板匹配的方法往往耗時較長.本文創(chuàng)新性地將2種方法相結(jié)合,通過水平直線檢測來確定受電弓的候選位置,然后通過模板匹配從候選位置中判定出正確的受電弓位置.
接觸線的提取算法主要是依據(jù)接觸線在圖像中的特點:具有一定斜率,而且運動具有連續(xù)性.識別方法可以分為2種:一種是在每一幀圖像中直接根據(jù)位置和斜率定位接觸線[10-11],這種方法抗干擾的能力較弱;另一種是根據(jù)上一幀圖像的接觸線信息,在下一幀圖像中對接觸線進行跟蹤[12],這種方法對第一幀圖像中接觸線的確定要求非??量?本文在充分分析接觸線檢測中的干擾之后,提出了一個先定位后跟蹤、跟蹤定位相結(jié)合的接觸線識別方法.
2.1 檢測邊緣直線
(1)提取圖像邊緣.圖像邊緣是圖像區(qū)域中灰度變換劇烈的像素點的集合.數(shù)學(xué)上常常用梯度大小來表征灰度變換的劇烈程度,只要某點的梯度大于設(shè)定的閾值,則可以認為該點是邊緣點.經(jīng)典的Sobel邊緣算子就是一個二維差分梯度算子.以圖像左下角為坐標原點,向右為x軸正方向,向上為y軸正方向,圖像f(x,y)在位置(x,y)的梯度向量利用其鄰域,可定義為:
式中:Gx、Gy近似為x和y方向上的導(dǎo)數(shù).
梯度的大小可以用梯度的幅值S(x,y)表示,其通常簡化為式(2):
傳統(tǒng)的Sobel邊緣檢測算子只包含2組3×3的矩陣,只能對水平和垂直方向的邊緣較為敏感.但是受電弓兩端和接觸線包含多個方向上的邊緣,為了較完整地檢測受電弓和接觸線,避免斷續(xù)和模糊的問題,本文采用改進的Sobel邊緣檢測算法[13].該算法包含8個方向的邊緣檢測算子,如圖4所示,8個算子對圖像進行逐點檢測,所得絕對值的最大值可以作為該點的梯度輸出.
圖4 改進的Sobel檢測算子Fig.4 Improved Sobel operators
由于攝像機固定于車頂,受電弓與攝像機之間的水平位置不隨車輛擺動和震動所變化,所以可以認為受電弓在圖像中的橫向位置幾乎不變.同時,在設(shè)備安裝時可以獲取受電弓在圖像中的垂直運動范圍,因此可以設(shè)定用于后續(xù)處理的合適的ROI(region of interest),減少運算量,邊緣檢測的處理結(jié)果如圖5所示.
圖5 邊緣圖像Fig.5 Edge image
(2)檢測邊緣直線段.經(jīng)過Sobel處理得到的圖像邊緣是多像素的,定位精度不高.為此,本文先利用骨架提取算法對邊緣圖像進行細化,在保證整個圖形構(gòu)造不變的情況下,獲取弓網(wǎng)圖像的較連續(xù)的單像素邊緣.
隨后,利用累計概率霍夫變換(PPHT)提取邊緣直線段[14].根據(jù)點與線的對偶關(guān)系,將原始圖像空間給定的一個點通過曲線表達形式變?yōu)閰?shù)(ρ,θ)空間的一條曲線,轉(zhuǎn)換公式為式(3):
把參數(shù)(ρ,θ)空間細分為所謂的累加器單元,落在同一個累加器單元中的點可認為在圖像空間是共線的,由此把直線的提取問題轉(zhuǎn)換為計數(shù)問題.通過設(shè)置最小線段長度和碎線段連接為一條直線的最大線段間隔等參數(shù),可以得到滿足需求的線段兩端點在圖像中的坐標值,處理得到的線段如圖6所示.
圖6 邊緣直線段Fig.6 Edge line segments
設(shè)某一條邊緣線段的兩端點為p1(x1,y1)和p2(x2,y2),其傾斜角可以通過式(4)計算:
考慮一定的誤差,傾斜角小于3°的直線段可當作水平直線,它們是滑板上邊緣的候選位置.傾斜角在10°~80°之間的直線段可當作接觸線的邊緣直線段.
2.2 識別受電弓
列車常常途經(jīng)站臺、隧道、山嶺、市區(qū)等場景,因此可檢測到多個滑板上邊緣的候選位置,還需要對這些候選位置進行進一步的篩選.為了避免光照變化帶來的影響,本文采用邊緣模板匹配的方法來識別受電弓,從而從多個候選位置中確定出滑板的上邊緣.
邊緣模板匹配實際上是一種基于特征的匹配方法[15].物體的邊緣輪廓是一個物體最基本的特征,它受灰度變化的影響較小,因此可以作為模板匹配的特征點.將檢測圖像和模板圖像都處理為邊緣圖像,計算兩者之間點對點的差異,可以得到它們的非相似度.由于邊緣圖像往往是二值圖像,因此對應(yīng)像素點之間的差異可以定義為像素值的異或值.設(shè)f(x,y)為檢測圖像,t(j,k)為J×K的模板圖像,參考點(x,y)的非相似度d(x,y)用式(5)計算:
非相似度d(x,y)越小,則搜索區(qū)域與模板的相似度越高.
由于受電弓的弓頭羊角部分比中間水平部分含有更多細節(jié)信息,因此本系統(tǒng)選取無干擾下滑板左右兩端的邊緣圖像作為模板,如圖7所示.
受電弓的橫向位置幾乎不變,縱向位置處于水平邊緣下方,因此模板搜索區(qū)域的橫向位置可以根據(jù)先驗知識確定,縱向位置根據(jù)滑板上邊緣的候選位置確定.逐次在候選位置所確定的搜索區(qū)域中進行模板匹配,最小非相似度所對應(yīng)的區(qū)域即為受電弓的位置.
圖7 匹配模板Fig.7 Matching templates
使用邊緣模板匹配識別受電弓不僅不受灰度變化的影響,還把大量復(fù)雜的圖像處理轉(zhuǎn)換為最基本的移位和邏輯運算的組合,大大縮短了單次匹配的時間.此外,利用水平直線確定模板搜索區(qū)域,可以大大減少匹配次數(shù),提高整體的運算時間.因此,本文所提的受電弓提取算法是一個高效率、高準確率的檢測方法.
2.3 識別接觸線
在識別了受電弓之后,就可以確定出對接觸線進行采樣的圖像空間,一般來說選在滑板上邊緣位置上方一定的區(qū)域內(nèi).由圖6可以觀察到,接觸線的邊緣直線都是成對出現(xiàn)且近乎平行的,因此本文采用兩兩配對的方法獲得接觸線候選目標.配對條件為:
(a)兩條線段傾斜角幾乎相等;
(b)兩條線段不相交;
(c)兩條線段有重疊的區(qū)域;
(d)兩條線段之間的寬度滿足一定的范圍.
設(shè)接觸線在弓網(wǎng)圖像中的像素寬度為A,則條件(d)所說的兩線段的寬度范圍可以取為0.8 A~1.2 A.滿足以上4個條件的2條線段可以認為是接觸線的2個邊緣直線段,其4個端點構(gòu)成的四邊形的沿著接觸線方向的中線可以認為是接觸線,處理得到的候選目標如圖8所示.
圖8 接觸線候選目標Fig.8 Candidates of contact line
由于攝像機在安裝時要求在滿足弓網(wǎng)檢測的前提下,盡量減小視場角,避免過多的干擾物出現(xiàn),所以經(jīng)過處理的圖像,往往只出現(xiàn)承力索和接觸線2個目標.但是當拍攝背景復(fù)雜時,例如遇到線岔和錨段關(guān)節(jié)等設(shè)備,多條線索會在一幀圖像中同時成像,經(jīng)過圖像處理后,可能會檢測到多個候選目標.承力索是判定接觸線最大的干擾,其形態(tài)幾乎與接觸線一樣.辨識接觸線和承力索主要依賴兩點:其一是由于接觸線離攝像機距離更近,其寬度往往大于承力索;其二是由于本檢測系統(tǒng)中攝像機從左邊取景,接觸線總是位于承力索的右邊.本文設(shè)計的接觸線識別方法為:首先在出現(xiàn)2個候選目標的圖像中正確定位接觸線,隨后利用運動的連續(xù)性原理,根據(jù)上一幀圖像檢測到的接觸線的信息,在本圖像中利用斜率和距離進行匹配跟蹤.由于匹配跟蹤的方法極有可能跟蹤到承力索,導(dǎo)致拉出值持續(xù)較大,因此在得到拉出值過大的檢測結(jié)果后還需要進行判斷,一旦發(fā)現(xiàn)跟蹤錯誤,則重新定位接觸線.
初步將本系統(tǒng)應(yīng)用到大連輕軌上,采用幀率為20幀/s的相機和Intel 2.5 GHz CPU、4 G內(nèi)存的工控機,系統(tǒng)的平均運行速度達到16幀/s,滿足實時處理的要求.實際上,對一張圖像進行圖像處理的時間僅為0.015 s,因此可通過采用超線程技術(shù)和更高配置的硬件,進一步提高系統(tǒng)的運行速度,從而滿足更高速鐵路的檢測需求.圖9為系統(tǒng)在不同工況下的弓網(wǎng)檢測效果,其中圖(a)、(b)、(c)、(d)分別為大霧天氣、站臺內(nèi)、隧道內(nèi)、夜間的識別結(jié)果,可以看出,算法對復(fù)雜背景、變化光照、干擾噪聲等影響因素不敏感,可以完成多種情況下的弓網(wǎng)識別.
圖9 檢測結(jié)果Fig.9 Detecting results
識別出受電弓和接觸線之后,計算滑板上邊緣與接觸線的交叉點(即為接觸點),交點縱坐標可以認為是接觸線高度的像素值,交點橫坐標與滑板中點橫坐標之差可以認為是接觸線拉出值的像素值,然后根據(jù)文獻[2]的方法對攝像機進行標定,從而轉(zhuǎn)換出接觸線高度和拉出值的實際值.本系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換公式為:
式(6)為接觸線高度的轉(zhuǎn)換公式,其中Hm為待轉(zhuǎn)換的接觸線實際高度,Hp為檢測到的接觸線像素高度,數(shù)值3.64為單位像素所對應(yīng)的實際高度,數(shù)值104和5 370分別為參考點的像素高度和對應(yīng)的實際高度.式(7)為接觸線拉出值的轉(zhuǎn)換公式,其中Lm為待轉(zhuǎn)換的拉出值實際值,Lp為檢測到的拉出值的像素值,數(shù)值3.66為單位像素所對應(yīng)的實際長度.現(xiàn)給出一些具有代表性的現(xiàn)場檢測結(jié)果,如圖10和圖11所示.
圖10 接觸線高度Fig.10 Contact line heights
圖10(a)為從隧道內(nèi)運行到隧道外的接觸線高度檢測結(jié)果.受電弓在隧道內(nèi)的運行高度往往比較低,從隧道運行到戶外,受電弓需要進行一系列升弓操作來跟逐漸升高的接觸線保持接觸.圖中的300幀到400幀就是對應(yīng)的升弓過程.圖10(b)為霧天戶外的檢測結(jié)果.在戶外,接觸線的高度多維持在5 700 mm以上,而且隨著列車的運行,上下震動幅度較大.不同地形對接觸線的高度有不同的要求,把接觸線的動態(tài)高度信息反饋給鐵路局,可以指導(dǎo)接觸線的鋪設(shè).此外,接觸線高度圖中存在著一些明顯的尖峰,這是由于接觸線硬點或者列車速度突變造成的.記錄這些尖峰時刻的信息,可以為以后進行錄像查看時提供依據(jù).
圖11 接觸線拉出值Fig.11 Pull-out values of contact line
圖11(a)為直線路段的拉出值檢測結(jié)果,拉出值基本處于均勻的正負交替的狀態(tài),擺動比較穩(wěn)定.圖11(b)為連續(xù)幾個拐彎的曲線路段的拉出值檢測結(jié)果,由圖可以看出,曲線路段的拉出值比直線路段的平均值大,而且變化幅度更劇烈,因此曲線路段更容易出現(xiàn)拉出值過大的情況.對拉出值過大的檢測結(jié)果必須進行判定,如51幀圖像檢測到了拉出值過大,但是經(jīng)過進一步判斷后發(fā)現(xiàn)是誤檢了承力索,因此拋棄本幀圖像的信息,重新進行接觸線定位,并且不進行報警.
本系統(tǒng)通過一臺安裝在車頂?shù)臄z像機獲取弓網(wǎng)視頻數(shù)據(jù),同時運用有效的圖像處理算法實現(xiàn)接觸線高度和拉出值的檢測.試驗結(jié)果表明,檢測算法具有較強的魯棒性,能準確識別不同工況下的受電弓和接觸線,在此基礎(chǔ)上,可進一步對弓網(wǎng)離線、硬點拉弧、滑板磨損厚度等弓網(wǎng)參數(shù)進行檢測.此外,將硬件設(shè)備模塊化,并支持上網(wǎng)功能,使得系統(tǒng)具有設(shè)備安裝簡單、軟件可遠程調(diào)試等優(yōu)點.本系統(tǒng)的提出,可為弓網(wǎng)系統(tǒng)的運營維護提供新的思路和技術(shù)參考.
[1]韓志偉,劉志剛,張桂南,等.非接觸式弓網(wǎng)圖像檢測技術(shù)研究綜述[J].鐵道學(xué)報,2013,35(6):40-47.
[2]劉寅秋,韓通新,劉會平.基于圖像處理的接觸網(wǎng)動態(tài)幾何參數(shù)測量研究[J].鐵道機車車輛,2012,32(5):86-91.
[3]SCHR?DER K,ECKE W,KAUTZM,et al.An approach to continuous on-site monitoring of contact forces in current collectors by a fiber optic sensing system[J].Optics and Lasers in Engineering,2013,51(2):172-179.
[4]BOCCIOLONE M,BUCCA G,COLLINA A,et al.Pantograph-catenary monitoring by means of fiber bragg grating sensors:Results from tests in an underground line[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2013,41(1):226-238.
[5]HISA T,KANAYA M,SAKAI M,et al.Rail and contact line inspection technology for safe and reliable railway traffic[J]. Hitachi Review,2012,61(7):325.
[6]PUSCHMANN R,WEHRHAHR D.Ultrasonic measurement of contact wire position[J].Eb-Elektriche Bahnen,2011,109(7):323-324.
[7]陳維榮,馮倩,張健,等.受電弓滑板狀態(tài)監(jiān)測的圖像目標提取[J].西南交通大學(xué)學(xué)報,2010,45(1):59-64.
[8]AYDIN I,KARAKOSE E,KARAKOSE M,et al.A new computer vision approach for active pantograph control[C]//Innovations in Intelligent Systems and Applications(INISTA),2013 IEEEInternational Symposium on.Piscataway,NJ,USA:IEEE,2013:1-5.
[9]張悅.受電弓動態(tài)包絡(luò)線視覺檢測系統(tǒng)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2008.
[10]AYDIN I,KARAKOSE M,AKIN E.A robust anomaly detection in pantograph-catenary system based on Mean-Shift tracking and foreground detection[C]//Systems,Man,and Cybernetics(SMC),2013 IEEE International Conference on.Los Alamitos,CA,USA:IEEE Computer Society,2013:4444-4449.
[11]鄂永.基于圖像處理的鐵路接觸網(wǎng)檢測系統(tǒng)的研究 [D].大連:大連理工大學(xué),2009.
[12]蔡學(xué)敬.基于圖像處理技術(shù)的高速接觸網(wǎng)動態(tài)檢測系統(tǒng)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2008.
[13]ZHANG J J,LUO J.A surface crack edge detection algorithm based on improved Sobel operator[J].Journal of Hefei University of Technology:Natural Science,2011,34(6):845-847.
[14]馮倩,陳維榮,王云龍,等.受電弓滑板磨耗測量算法的研究[J].鐵道學(xué)報,2010,32(1):109-113.
[15]王廷,戴曙光.基于邊緣的模板匹配在零件檢測中的應(yīng)用[J].光學(xué)儀器,2009,31(5):18-23.
Image detection system design for geometry parameters of contact line
ZHANG Guo-shan,LING Chao-qing,WANG Xin-bo,YANG Han-fang
(School of Electrical Engineering and Automation,Tianjin University,Tianjin 300072,China)
In order to guarantee the normal operation of the electric locomotives,it is necessary to detect the dynamic pantograph-catenary geometry parameters,such as the contact line height and the pull-out value in real time.At first,after analyzing the imaging features of the pantograph and the contact line,the pantograph is extracted combining the level lines detection and the template matching,and the contact line is extracted using a simple locating and tracking method.Then the contact line height and the pull-out value are calculated after camera calibration.Finally the system will compare the results with the vigilance parameters and if there exists abnormal information,the system will make alarm by message and upload the abnormal information to the database.The practice result shows that the system can detect the contact line height and the pull-out value exactly,and is not sensitive to the variety of light and the complex background,so it fully meets the need of the detection in industry.
contact line;geometry parameter;image detection;contact line height;pantograph;pull-out value;noncontact detection
TP391.41
A
1671-024X(2014)05-0057-06
2014-06-03
國家自然科學(xué)基金(61074088)
張國山(1961—),男,教授,博士生導(dǎo)師.E-mail:zhanggs@tju.edu.cn