CN107588720A - 一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置及方法。该装置包括中央处理单元、车轮轴位传感器、车号识别天线、光电传感器、工业闪光灯、工业相机和支架。方法为:工业相机获取受电弓前、后侧面图像,车号识别天线获取当前所检测列车车号信息;将获取的受电弓前、后侧面图像进行滤除电磁干扰处理;然后进行边缘提取,得到受电弓边缘和接触线边缘;采用基于梯度方向的离散Hough变换算法和模板匹配算法得到接触点坐标;进行羊角定位,并提取羊角边界点,得到受电弓中心线位置;通过相机标定的方法,获取工业相机的内参数和外参数,从而计算出现实坐标系下的中心线偏移值。本发明使用在线非接触式测量,具有测量精度高、实施简单方便的优点。
Description
技术领域
本发明属于交通安全工程技术领域,特别是一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置及方法。
背景技术
随着我国城市轨道交通的快速发展及多条线路的开通运行,列车在线运行的安全问题也日益显著。城轨列车受电弓是城轨列车从接触网上获取电流的装置,受电弓滑板上表面与接触线直接接触,通过机械摩擦取电,通常情况下接触线不能离开受电弓滑板的有效工作范围。如果接触线超出了受电弓滑板的有效接触范围,拉网、断电等故障发生的概率将增大。随着城轨列车的飞速发展,对受电弓的可靠性运行提出了更高的要求,因此对受电弓状态的智能检测具有重大意义。
目前国内外受电弓状态的检测方法主要包括车载设备检测和在线定点式检测两种方式。车载式检测装置有一定的局限性,在实际运作中的投资规模大,成本高。在线定点式检测方式,国内外有基于超声波传感器的检测、基于激光测距的检测、基于图像的检测等多种实现方式。在这些方法中,有的***机构复杂,可靠性不高;有的***只能获取受电弓磨耗情况,不能反映受电弓中心线偏移。
发明内容
本发明的目的在于提供一种简单高效、成本低的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置及方法,为受电弓的检测和维修提供技术支持。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,包括中央处理单元,以及与中央处理单元连接的车轮轴位传感器D、车号识别天线AEI、第一~二光电传感器P1~P2、第一~八工业闪光灯L1~L8、第一~二工业相机C1~C2,其中第一~八工业闪光灯L1~L8、第一~二工业相机C1~C2均设置于支架A上,所述车轮轴位传感器D、车号识别天线AEI、第一光电传感器P1、支架A和第二光电传感器P2沿着列车运行方向顺次设置;
所述车轮轴位传感器D安装于轨道内侧,车号识别天线AEI安装于轨道正中间并且与车轮轴位传感器D之间的水平距离为M1;第一光电传感器P1的接收端与发射端垂直安装于轨道两侧,与车号识别天线AEI之间的水平距离为M2,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第一光电传感器P1的接收端与发射端之间的距离为S1;
所述支架A与光电传感器P1之间的水平距离为M3,第一、二工业闪光灯L1、L2和第五、六工业闪光灯L5、L6分别安装在支架A一侧的两端,第三、四工业闪光灯L3、L4和第七、八工业闪光灯L7、L8分别安装在支架A另一侧的两端,支架A两端的距离为S1,第一~八工业闪光灯L1~L8与轨道平面之间的垂直距离为h2;第一工业闪光灯L1和第二工业闪光灯L2、第三工业闪光灯L3和第四工业闪光灯L4、第五工业闪光灯L5和第六工业闪光灯L6、第七工业闪光灯L7和第八工业闪光灯L8分别以角度α1、α2、α3、α4对受电弓补光;第一工业相机C1和第二工业相机C2安装在轨道中心轴线位置,与轨道平面之间的垂直距离为h3,第一工业相机C1和第二工业相机C2之间的距离为M5,分别以俯角β1、β2对受电弓进行拍摄;
所述第二光电传感器P2的接收端与发射端分别安装于轨道两侧,与支架A之间的水平距离为M3,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第二光电传感器P2的接收端与发射端之间的距离为S1。
一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法,包括以下步骤:
步骤1、原始数据获取:第一工业相机C1获取受电弓前侧面图像,第二工业相机C2获取受电弓后侧面图像,车号识别天线AEI获取当前所检测列车车号信息;
步骤2、图像预处理:将步骤1获取的受电弓前侧面图像和受电弓后侧面图像进行滤除电磁干扰处理;
步骤3、边缘提取:采用Canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行边缘提取,得到受电弓边缘和接触线边缘;
步骤4、接触点检测:采用基于梯度方向的离散Hough变换算法和模板匹配算法对步骤3得到的图像进行处理,得到接触点坐标;
步骤5、中心线检测:对步骤3得到的图像进行羊角定位,并提取羊角边界点,得到图像坐标系下的受电弓中心线位置;
步骤6、相机标定:通过相机标定的方法,获取第一工业相机C1、第二工业相机C2的内参数和外参数,根据获取的相机参数计算出现实坐标系下的中心线偏移值。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:(1)通过光电传感器触发工业相机组的拍摄和补光组的补光,能够对城轨列车受电弓实现精确定位,减少了由于定位不够精确而产生的误差;(2)具有在线非接触式测量的优点,为实现受电弓中心线偏移的在线检测提供了一个有效的解决方案。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1是本发明中城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法的流程图。
图2是本发明中城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置的设备布设三视图,其中(a)是主视图,(b)是俯视图,(c)是侧视图。
图3是图像采集设备的安装示意图。
图4是模板表示模式图。
图5是模板编码值图。
图6是原始数据获取的受电弓图。
图7是经边缘提取后的受电弓图。
图8是Hough变换检测直线图。
具体实施方式
结合图1~3,本发明城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,包括中央处理单元,以及与中央处理单元连接的车轮轴位传感器D、车号识别天线AEI、第一~二光电传感器P1、P2、第一~八工业闪光灯L1~L8、第一~二工业相机C1~C2,其中第一~八工业闪光灯L1~L8、第一~二工业相机C1~C2均设置于支架A上,所述车轮轴位传感器D、车号识别天线AEI、第一光电传感器P1、支架A和第二光电传感器P2沿着列车运行方向顺次设置;
如图2(a)~(c)、图3所示,所述车轮轴位传感器D安装于最前方轨道内侧,车号识别天线AEI安装于轨道正中间并且与车轮轴位传感器D之间的水平距离为M1;第一光电传感器P1的接收端与发射端垂直安装于轨道两侧,与车号识别天线AEI之间的水平距离为M2,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第一光电传感器P1的接收端与发射端之间的距离为S1;
所述支架A与光电传感器P1之间的水平距离为M3,第一~二工业闪光灯L1、L2和第五~六工业闪光灯L5、L6分别安装在支架A一侧的两端,第三~四工业闪光灯L3、L4和第七~八工业闪光灯L7、L8分别安装在支架A另一侧的两端,支架A两端的距离为S1,第一~八工业闪光灯L1~L8与轨道平面之间的垂直距离为h2;第一~二工业闪光灯L1、L2、第三~四工业闪光灯L3、L4、第五~六工业闪光灯L5、L6、第七~八工业闪光灯L7、L8分别以角度α1、α2、α3、α4对受电弓补光;第一~二工业相机C1~C2安装在轨道中心轴线位置,与轨道平面之间的垂直距离为h3,两个工业相机之间的距离为M5,分别以俯角β1、β2对受电弓进行拍摄;
所述第二光电传感器P2的接收端与发射端分别安装于轨道两侧,与支架A之间的水平距离为M3,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第二光电传感器P2的接收端与发射端之间的距离为S1。
进一步地,所述车号识别天线AEI与车轮轴位传感器D之间的水平距离M1取值范围为2~3m,第一光电传感器P1与车号识别天线AEI之间的水平距离M2取值范围为1~2m,第一光电传感器P1与轨道平面之间的垂直距离h1取值范围为4~4.2m,第一光电传感器P1的接收端与发射端之间的距离S1取值范围为4~5m,所述第二光电传感器P2与支架A之间的水平距离M4取值范围为3~4m。
进一步地,所述支架A与光电传感器P1之间的水平距离M3取值范围为3~4m,支架A两端的距离S1取值范围为4~5m,第一~八工业闪光灯L1~L8与轨道平面之间的垂直距离h2取值范围为4.2~4.5m;
所述第一~二工业闪光灯L1、L2、第三~四工业闪光灯L3、L4、第五~六工业闪光灯L5、L6、第七~八工业闪光灯L7、L8分别以角度α1、α2、α3、α4对受电弓补光,α1、α2、α3、α4取值范围为30°~60°;第一~二工业相机C1~C2与轨道平面之间的垂直距离h3取值范围为4.5~5.5m,两个工业相机之间的距离M5取值范围为0.6~1m,分别以俯角β1、β2对受电弓进行拍摄,β1、β2取值范围为5°~15°。
进一步地,所述第一~二工业相机C1~C2采用基于CCD的高速工业相机;第一工业相机C1拍摄受电弓前方全弓,第二工业相机C2拍摄受电弓后方全弓。
进一步地,所述中央处理单元包括数据处理模块、图像处理模块及设备控制模块;所述图像处理模块获取受电弓中心线偏移值;数据处理模块处理车号信号,并将处理后的数据与图像处理结果整合到一起用以保存;设备控制模块控制工业闪光灯与工业相机的同步运行。
如图1所示,本发明城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、原始数据获取:第一工业相机C1获取受电弓前侧面图像,第二工业相机C2获取受电弓后侧面图像,车号识别天线AEI获取当前所检测列车车号信息;
步骤2、图像预处理:将步骤1获取的受电弓前侧面图像和受电弓后侧面图像进行滤除电磁干扰处理;
步骤3、边缘提取:采用Canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行边缘提取,得到受电弓边缘和接触线边缘;
步骤4、接触点检测:采用基于梯度方向的离散Hough变换算法和模板匹配算法对步骤3得到的图像进行处理,得到接触点坐标;
步骤5、中心线检测:对步骤3得到的图像进行羊角定位,并提取羊角边界点,得到图像坐标系下的受电弓中心线位置;
步骤6、相机标定:通过相机标定的方法,获取第一工业相机C1、第二工业相机C2的内参数和外参数,根据获取的相机参数计算出现实坐标系下的中心线偏移值。
进一步地,步骤4中所述的采用基于梯度方向的离散Hough变换算法和模板匹配算法对步骤3得到的图像进行处理,得到接触点坐标,具体如下:
步骤4.1、直线检测:采用基于梯度方向的离散Hough变换算法,对步骤3得到的图像进行接触线检测,得到滑板托架下边缘直线lb,接触线方向四条直线l1、l2、l3、l4。
步骤4.2、接触线判别:根据接触线的宽度小于承力索的宽度这一特征,判断出属于接触线边缘的直线。
步骤4.3、接触点提取:采用模板匹配算法对接触线边缘与滑板上边缘的交点进行提取,得到接触点坐标。
进一步地,步骤4.2中所述的根据接触线的宽度小于承力索的宽度这一特征,判断出属于接触线边缘的直线,具体如下:
(4.2.1)交点确定:令直线l1的方程如式(1)所示,直线lb的方程如式(2)所示,由式(1)和式(2)得到交点(x1,y1)坐标如式(3)所示。
ρ1=x cosθ1+y sinθ1 (1)
ρb=x cosθb+y sinθb (2)
同理,可得到直线l2、l3、l4分别与直线lb的交点(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)。
(4.2.2)接触线判别:令d1=|x1-x2|、d2=|x3-x4|,若d1<d2,则表示直线l1、l2是接触线边缘,l3、l4是承力索边缘;否则l3、l4是接触线边缘,l1、l2是承力索边缘。
进一步地,步骤4.3中所述的模板匹配算法,具体如下:
(4.3.1)提取区域:假设直线l1、l2为接触线的两个边缘,直线lb为滑板下边缘,交点分别为(x1,y1)、(x2,y2),其中y1=y2,x1<x2;根据式(4)对接触点提取区域进行提取。其中m1,n1分别为水平、竖直方向上的扩展像素点数,由受电弓的厚度特征确定。
(4.3.2)模板设计:根据接触线与受电弓滑板上边缘的交点局部特征设计模板,并对模板进行编码;
根据接触线与受电弓滑板上边缘的交点局部特征设计模板,采用3×3的模板逐一对接触线边缘像素点进行交点检测。进一步赋予不同模板独一无二的二进制编码,其中0表示黑色,1表示白色。模板的表示形式如图4所示,其中wi(i=0,1,…8)表示3×3模板内第i点的编码值。提取模板内像素点灰度,如果像素灰度为0,则wi=0(i=0,1,…8),如果像素灰度为255,则wi=1(i=0,1,…8),从而得到各模板的编码值,如图5所示。
(4.3.3)接触点提取:将图像中所有接触线区域内的像素点与步骤(4.3.2)设计的模板进行匹配,若匹配成功则该点为接触点,否则不是接触点。
图像中所有接触线区域内的像素点与步骤(4.3.2)设计的模板进行匹配,遍历图像接触线区域内的像素点,计算各点与各个模板的交点响应函数值,响应函数R(x,y)的表达式如式(5)所示。其中,wi为模板的编码值,f(x,y)为像素点(x,y)的灰度值。
如果R(x,y)=9,则表示检测像素点与模板匹配,该点为交点;否则不是交点。
进一步地,步骤5中所述的中心线检测包括羊角粗定位、精确定位,羊角边界点检测,具体如下:
步骤5.1、结合步骤4.3提取的接触点坐标,根据提取的受电弓与滑板上边缘接触点坐标(xj,yj),提取区间(xj-L/2-ΔL,xj-l/2-Δl)和(xj+L/2+ΔL,xj+l/2+Δl)的图像像素点,对受电弓羊角进行粗定位。其中,L为受电弓的水平长度,l为滑板的水平长度,ΔL为受电弓的水平长度裕量,Δl为滑板的水平长度裕量。
步骤5.2、利用羊角上下边缘轮廓的直线特征,进行进一步的羊角精确定位。
步骤5.3、计算羊角顶端点及部分上下边缘轮廓点的曲率大小,将曲率极大值点作为羊角的边界点,左右羊角边界点坐标分别记为(xl,yl)、(xr,yr),得到中心点(xa,ya):
进一步地,步骤6中所述的相机标定是利用标定板,采用张正友法对相机进行标定:在相机的视野范围内放置黑白棋盘格标定板,分别采集并存储不同位置、不同角度标定板的图像,然后计算相机的内参数和外参数,完成相机的标定,进一步得到受电弓中心点(xa,ya)和受电弓与滑板上边缘接触点(xj,yj)在现实坐标系中的坐标值(x′a,y′a)、(x′j,y′j),从而计算出中心线偏移值η,公式为:
η=x′a-x′j (7)
实施例1
结合图1~3,本发明一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,包括中央处理单元和车轮轴位传感器、车号识别天线、光电传感器、工业闪光灯、工业相机和支架;所述车轮轴位传感器D、车号识别天线AEI、第一光电传感器P1、支架A和第二光电传感器P2在列车运行方向依次设置;车轮轴位传感器D安装于最前方轨道内侧,车号识别天线AEI安装于轨道正中间并且与车轮轴位传感器D之间的水平距离为M1;第一光电传感器P1的接收端与发射端垂直安装于轨道两侧,与车号识别天线AEI之间的水平距离为M2,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第一光电传感器P1的接收端与发射端之间的距离为S1;第一工业闪光灯L1、第二工业闪光灯L2、第三工业闪光灯L3、第四工业闪光灯L4、第五工业闪光灯L5、第六工业闪光灯L6、第七工业闪光灯L7、第八工业闪光灯L8和第一工业相机C1、第二工业相机C2安装在距离光电传感器P1的M3处的支架A上;第一工业闪光灯L1、第二工业闪光灯L2、第五工业闪光灯L5、第六工业闪光灯L6安装在支架A一端的两侧,第三工业闪光灯L3、第四工业闪光灯L4、第七工业闪光灯L7、第八工业闪光灯L8安装在支架A另一端的两侧,支架A两端的距离为S1,第一工业闪光灯L1、第二工业闪光灯L2、第三工业闪光灯L3、第四工业闪光灯L4、第五工业闪光灯L5、第六工业闪光灯L6、第七工业闪光灯L7、第八工业闪光灯L8与轨道平面之间的垂直距离为h2;第一工业闪光灯L1、第二工业闪光灯L2以角度α1对受电弓补光,第三工业闪光灯L3、第四工业闪光灯L4以角度α2对受电弓补光,第五工业闪光灯L5、第六工业闪光灯L6以角度α3对受电弓补光,第七工业闪光灯L7、第八工业闪光灯L8以角度α4对受电弓补光;第一工业相机C1、第二工业相机C2安装在轨道中心轴线位置,与轨道平面之间的垂直距离为h3,第一工业相机C1以俯角β1对受电弓进行拍摄,第二工业相机C2以俯角β2对受电弓进行拍摄;第二光电传感器P2的接收端与发射端分别安装于轨道两侧,与支架A之间的水平距离为M4,两个工业相机之间的距离为M5,与轨道平面之间的垂直距离为h1;第二光电传感器P2的接收端与发射端分别安装于轨道两侧,与支架A之间的水平距离为M3,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第二光电传感器P2的接收端与发射端之间的距离为S1。
所述的工业相机为基于CCD的高速工业相机,车轮轴位传感器用于判断列车是否进入和离开检测区域,光电传感器用于判断受电弓的到来,工业闪光灯用于提高采集图像的质量。
一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法,包括以下步骤:
步骤1、原始数据获取:第一工业相机C1获取受电弓前侧面图像,第二工业相机C2获取受电弓后侧面图像,车号识别天线AEI获取当前所检测列车车号信息。
步骤2、图像预处理:将步骤1获取的受电弓前侧面图像和受电弓后侧面图像进行滤除电磁干扰处理。
步骤3、边缘提取:采用Canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行边缘提取,得到受电弓边缘和接触线边缘。
步骤4、接触点检测:采用基于梯度方向的离散Hough变换算法和模板匹配算法对步骤3得到的图像进行处理,得到接触点坐标。具体如下:
(1)直线检测:采用基于梯度方向的离散Hough变换算法,对步骤3得到的图像进行接触线检测,得到滑板托架下边缘直线lb,接触线方向四条直线l1、l2、l3、l4。
(2)接触线判别:根据接触线的宽度小于承力索的宽度这一特征,判断出属于接触线边缘的直线。
(a)交点确定:令直线l1的方程如式(1)所示,直线lb的方程如式(2)所示,由式(1)和式(2)得到交点(x1,y1)坐标如式(3)所示。
ρ1=x cosθ1+y sinθ1 (1)
ρb=x cosθb+y sinθb (2)
同理,可得到直线l2、l3、l4分别与直线lb的交点(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)。
(b)接触线判别:令d1=|x1-x2|、d2=|x3-x4|,若d1<d2,则表示直线l1、l2是接触线边缘,l3、l4是承力索边缘;反之,l3、l4是接触线边缘,l1、l2是承力索边缘。
(3)接触点提取:采用模板匹配算法对接触线边缘与滑板上边缘的交点进行提取,得到接触点坐标。
(a)提取区域:假设直线l1、l2为接触线的两个边缘,直线lb为滑板下边缘,交点分别为(x1,y1)、(x2,y2),其中y1=y2,x1<x2;根据式(4)对接触点提取区域进行提取。其中m1,n1分别为水平、竖直方向上的扩展像素点数,由受电弓的厚度特征确定。
(b)模板设计:根据接触线与受电弓滑板上边缘的交点局部特征设计模板,采用3×3的模板逐一对接触线边缘像素点进行交点检测。进一步赋予不同模板独一无二的二进制编码,其中0表示黑色,1表示白色。模板的表示形式如图4所示,其中wi(i=0,1,…8)表示3×3模板内第i点的编码值。提取模板内像素点灰度,如果像素灰度为0,则wi=0(i=0,1,…8),如果像素灰度为255,则wi=1(i=0,1,…8),从而得到各模板的编码值,如图5所示。
(c)接触点提取:图像中所有接触线区域内的像素点与设计的模板进行匹配,遍历图像接触线区域内的像素点,计算各点与各个模板的交点响应函数值,响应函数R(x,y)的表达式如式(5)所示。其中,wi为模板的编码值,f(x,y)为像素点(x,y)的灰度值。
如果R(x,y)=9,则表示检测像素点与模板匹配,该点为交点;否则不是交点。
步骤5、中心线检测:对步骤3得到的图像进行羊角定位并提取实现羊角边界点,进一步得到图像坐标系下的受电弓中心线位置。具体如下:
(1)结合提取的接触点坐标,提取区间(xj-L/2-ΔL,xj-l/2-Δl)和(xj+L/2+ΔL,xj+l/2+Δl)的图像像素点对受电弓羊角进行粗定位。其中,L为受电弓的水平长度,l为滑板的水平长度,ΔL为受电弓的水平长度裕量,Δl均为滑板的水平长度裕量。
(2)利用羊角上下边缘轮廓的直线特征进行进一步的羊角精确定位。
(3)对羊角顶端点及部分上下边缘轮廓点计算曲率大小,曲率极大值点作为羊角的边界点,左右羊角边界点坐标分别记为(xl,yl)、(xr,yr),得到中心点(xa,ya)。
步骤6、相机标定:通过相机标定的方法获取第一工业相机C1、第二工业相机C2的内参数和外参数,根据获取的相机参数计算出现实坐标系下的中心线偏移值。具体如下:
利用标定板,采用张正友法对相机进行标定:在相机的视野范围内放置黑白棋盘格标定板,分别采集并存储不同位置、不同角度标定板的图像,然后计算相机的内参数和外参数,完成相机的标定,进一步得到受电弓中心点(xa,ya)和受电弓与滑板上边缘接触点(xj,yj)在现实坐标系中的坐标值(x′a,y′a)、(x′j,y′j),从而计算出中心线偏移值η,其公式为:
η=x′a-x′j (7)
结合图2、图3,车号识别天线AEI安装于轨道正中间并且与车轮轴位传感器D之间的水平距离为3m。光电传感器P1与车号识别天线AEI之间的水平距离为1m,与轨道平面之间的垂直距离为4.05m。光电传感器P1的接收端与发射端之间的距离为4.452m。工业闪光灯与工业相机安装于距离光电传感器P1的3.4m处的支架A上。工业闪光灯与轨道平面之间的垂直距离为4.176m,工业相机与轨道平面之间的垂直距离为5.12m。支架A两端的距离为4.452m。正反工业相机安装于轨道中心轴线位置处,沿列车运行方向排列,正反工业相机之间的距离为M5。相机C1以俯角10°对受电弓进行拍摄,相机C2以俯角10°对受电弓进行拍摄。光电传感器P2与车号识别天线AEI之间的水平距离为1m,与轨道平面之间的垂直距离为4.05m。
根据步骤1的数据获取方法,得到如图6所示的受电弓原始图像。原始图像通过步骤2的图像预处理得到滤除部分噪声的图像。
根据步骤3中的方法,图像预处理后的图像经边缘提取后的图像如图7所示。
根据步骤4的方法,由接触线、承力索与滑板托架下边缘的直线特征,采用ODHT算法检测直线,实现对接触线、承力索及滑板下边缘的定位,Hough算法检测结果如图8所示。直线l1、l2、l3、l4与直线lb的交点像素坐标分别为(x1,y1)=(936,416)、(x2,y2)=(921,416)、(x3,y3)=(895,416)、(x4,y4)=(865,416),则直线l1、l2表示接触线的两条边缘,从而实现接触线的定位。进一步,结合交点像素坐标(x1,y1)、(x2,y2),根据(8)式对接触点的进行提取区域,然后采用模板匹配算法对接触线边缘与滑板上边缘的交点进行提取,像素坐标分别为(x′1,y′1)=(938,347)、(x′2,y′2)=(921,347),则接触线与滑板上边缘的接触点像素坐标为(xj,yj)=(930,347)。
根据步骤5中的方法,以受电弓左羊角为例,在接触点(xj,yj)的基础上,根据对受电弓羊角进行粗定位。根据羊角上下边缘的直线特征,对粗定位的边缘像素点采用Hough变换检测直线,提取直线像素点并保存,取其横向坐标的均值,记为xjunl,然后提取(xjunl-Ly,xjunl)内边缘像素点,实现羊角的精确定位。提取精确定位羊角的边缘像素点,对其进行曲率大小计算。提取曲率极大值像素点坐标作为羊角的边界点(xl,yl)=(156,672),从而实现受电弓羊角边界点的检测。
同理,得到受电弓右羊角的边界点像素坐标(xr,yr)=(1669,680),根据受电弓中心线定义,得到受电弓的中心点像素坐标为(xa,ya)=(912,672)。
根据步骤6中的方法,得到相机的内参数(相机焦距f、图像中心点(u0,v0)、像元尺寸dx和dy、畸变系数δx(x,y)、δy(x,y))和外参数(旋转矩阵R和平移向量T)。将得到的内参数和外参数用于接触点像素坐标和中线点像素坐标,得到现实坐标系下的中心线偏移值η=14.6mm。
Claims (9)
1.一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,其特征在于,包括中央处理单元,以及与中央处理单元连接的车轮轴位传感器D、车号识别天线AEI、第一~二光电传感器P1~P2、第一~八工业闪光灯L1~L8、第一~二工业相机C1~C2,其中第一~八工业闪光灯L1~L8、第一~二工业相机C1~C2均设置于支架A上,所述车轮轴位传感器D、车号识别天线AEI、第一光电传感器P1、支架A和第二光电传感器P2沿着列车运行方向顺次设置;
所述车轮轴位传感器D安装于轨道内侧,车号识别天线AEI安装于轨道正中间并且与车轮轴位传感器D之间的水平距离为M1;第一光电传感器P1的接收端与发射端垂直安装于轨道两侧,与车号识别天线AEI之间的水平距离为M2,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第一光电传感器P1的接收端与发射端之间的距离为S1;
所述支架A与光电传感器P1之间的水平距离为M3,第一、二工业闪光灯L1、L2和第五、六工业闪光灯L5、L6分别安装在支架A一侧的两端,第三、四工业闪光灯L3、L4和第七、八工业闪光灯L7、L8分别安装在支架A另一侧的两端,支架A两端的距离为S1,第一~八工业闪光灯L1~L8与轨道平面之间的垂直距离为h2;第一工业闪光灯L1和第二工业闪光灯L2、第三工业闪光灯L3和第四工业闪光灯L4、第五工业闪光灯L5和第六工业闪光灯L6、第七工业闪光灯L7和第八工业闪光灯L8分别以角度α1、α2、α3、α4对受电弓补光;第一工业相机C1和第二工业相机C2安装在轨道中心轴线位置,与轨道平面之间的垂直距离为h3,第一工业相机C1和第二工业相机C2之间的距离为M5,分别以俯角β1、β2对受电弓进行拍摄;
所述第二光电传感器P2的接收端与发射端分别安装于轨道两侧,与支架A之间的水平距离为M3,与轨道平面之间的垂直距离为h1,第二光电传感器P2的接收端与发射端之间的距离为S1。
2.根据权利要求1所述的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,其特征在于,所述车号识别天线AEI与车轮轴位传感器D之间的水平距离M1取值范围为2~3m,第一光电传感器P1与车号识别天线AEI之间的水平距离M2取值范围为1~2m,第一光电传感器P1与轨道平面之间的垂直距离h1取值范围为4~4.2m,第一光电传感器P1的接收端与发射端之间的距离S1取值范围为4~5m,所述第二光电传感器P2与支架A之间的水平距离M4取值范围为3~4m。
3.根据权利要求1所述的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,其特征在于,所述支架A与光电传感器P1之间的水平距离M3取值范围为3~4m,支架A两端的距离S1取值范围为4~5m,第一~八工业闪光灯L1~L8与轨道平面之间的垂直距离h2取值范围为4.2~4.5m;
所述第一工业闪光灯L1和第二工业闪光灯L2、第三工业闪光灯L3和第四工业闪光灯L4、第五工业闪光灯L5和第六工业闪光灯L6、第七工业闪光灯L7和第八工业闪光灯L8分别以角度α1、α2、α3、α4对受电弓补光,α1、α2、α3、α4取值范围为30°~60°;第一工业相机C1、第二工业相机C2与轨道平面之间的垂直距离h3取值范围为4.5~5.5m,第一工业相机C1、第二工业相机C2之间的距离M5取值范围为0.6~1m,分别以俯角β1、β2对受电弓进行拍摄,β1、β2取值范围为5°~15°。
4.根据权利要求1所述的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,其特征在于,所述第一工业相机C1、第二工业相机C2采用基于CCD的高速工业相机;第一工业相机C1拍摄受电弓前方全弓,第二工业相机C2拍摄受电弓后方全弓。
5.根据权利要求1所述的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测装置,其特征在于,所述中央处理单元,包括数据处理模块、图像处理模块及设备控制模块;所述图像处理模块获取受电弓中心线偏移值;数据处理模块处理车号信号,并将处理后的数据与图像处理结果整合到一起并保存;设备控制模块控制工业闪光灯与工业相机的同步运行。
6.一种城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、原始数据获取:第一工业相机C1获取受电弓前侧面图像,第二工业相机C2获取受电弓后侧面图像,车号识别天线AEI获取当前所检测列车车号信息;
步骤2、图像预处理:将步骤1获取的受电弓前侧面图像和受电弓后侧面图像进行滤除电磁干扰处理;
步骤3、边缘提取:采用Canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行边缘提取,得到受电弓边缘和接触线边缘;
步骤4、接触点检测:采用基于梯度方向的离散Hough变换算法和模板匹配算法对步骤3得到的图像进行处理,得到接触点坐标;
步骤5、中心线检测:对步骤3得到的图像进行羊角定位,并提取羊角边界点,得到图像坐标系下的受电弓中心线位置;
步骤6、相机标定:通过相机标定的方法,获取第一工业相机C1、第二工业相机C2的内参数和外参数,根据获取的相机参数计算出现实坐标系下的中心线偏移值。
7.根据权利要求6所述的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法,其特征在于,步骤4中所述的采用基于梯度方向的离散Hough变换算法和模板匹配算法对步骤3得到的图像进行处理,得到接触点坐标,具体如下:
步骤4.1、直线检测:采用基于梯度方向的离散Hough变换算法,对步骤3得到的图像进行接触线检测,得到滑板托架下边缘直线lb,接触线方向四条直线l1、l2、l3、l4;
步骤4.2、接触线判别:根据接触线的宽度小于承力索的宽度这一特征,判断出属于接触线边缘的直线,具体如下:
(4.2.1)交点确定:设定直线l1的方程如式(1)所示,直线lb的方程如式(2)所示,由式(1)和式(2)得到交点(x1,y1)坐标如式(3)所示:
ρ1=xcosθ1+ysinθ1 (1)
ρb=xcosθb+ysinθb (2)
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</mrow>
同理,得到直线l2、l3、l4分别与直线lb的交点(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4);
(4.2.2)接触线判别:设定d1=|x1-x2|、d2=|x3-x4|,若d1<d2,则直线l1、l2是接触线边缘,l3、l4是承力索边缘;否则直线l3、l4是接触线边缘,l1、l2是承力索边缘;
步骤4.3、接触点提取:采用模板匹配算法,对接触线边缘与滑板上边缘的交点进行提取,得到接触点坐标,具体如下:
(4.3.1)提取区域:设定直线l1、l2为接触线的两个边缘,直线lb为滑板下边缘,交点分别为(x1,y1)、(x2,y2),其中y1=y2,x1<x2;根据式(4)对接触点提取区域进行提取;其中m1,n1分别为水平、竖直方向上的扩展像素点数,由受电弓的厚度特征确定;
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<mfenced open = "{" close = "">
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<mn>4</mn>
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(4.3.2)模板设计:根据接触线与受电弓滑板上边缘的交点局部特征设计模板,并对模板进行编码;
(4.3.3)接触点提取:将图像中所有接触线区域内的像素点与步骤(4.3.2)设计的模板进行匹配,若匹配成功则该点为接触点,否则不是接触点。
8.根据权利要求6所述的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法,其特征在于,步骤5中所述的中心线检测包括羊角粗定位、羊角精确定位和羊角边界点检测,具体为:
步骤5.1、根据提取的受电弓与滑板上边缘接触点坐标(xj,yj),提取区间(xj-L/2-ΔL,xj-l/2-Δl)和(xj+L/2+ΔL,xj+l/2+Δl)的图像像素点,对受电弓羊角进行粗定位;其中,L为受电弓的水平长度,l为滑板的水平长度,ΔL为受电弓的水平长度裕量,Δl为滑板的水平长度裕量;
步骤5.2、利用羊角上下边缘轮廓的直线特征,进行羊角精确定位;
步骤5.3、计算羊角顶端点及部分上下边缘轮廓点的曲率大小,将曲率极大值点作为羊角的边界点,左右羊角边界点坐标分别记为(xl,yl)、(xr,yr),得到中心点(xa,ya):
<mrow>
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9.根据权利要求6所述的城轨列车受电弓中心线偏移在线检测方法,其特征在于,步骤6中所述的相机标定,是利用标定板,采用张正友法对相机进行标定:在相机的视野范围内放置黑白棋盘格标定板,分别采集并存储不同位置、不同角度标定板的图像,然后计算相机的内参数和外参数,完成相机的标定,进一步得到受电弓中心点(xa,ya)和受电弓与滑板上边缘接触点(xj,yj)在现实坐标系中的坐标值(x′a,y′a)、(x′j,y′j),从而计算出中心线偏移值η,公式为:
η=x′a-x′j (6)。
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