CN109269415B - 一种基于多路相机的接触网导线磨耗测量方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及城市轨道交通中的地铁***接触网刚性导线测量领域,尤其是一种基于多路相机的接触网导线磨耗测量方法及装置。本方案中n路相机对应采集位于不同拉出值区间范围的接触网导线底部的n幅接触网导线图像;从上述n幅接触网导线图像中对应分割出包含L1、L2以及L3的p个导线最大连通区域、p个边界位置E1及p个边界位置E2;基于n个导线最大连通区域的阈值化处理得到p个阈值化图像T(x,y);根据连通区域特性,p个阈值化图像T(x,y)分别对应结合p个边界位置E1、p个边界位置E2,得到p个L1、L2以及L3的位置信息;对同一接触网导线位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;利用最优L2的位置信息,计算导线磨耗值d。
Description
技术领域
本发明涉及城市轨道交通中的地铁***接触网刚性导线测量领域,尤其是一种基于多路相机的接触网导线磨耗测量方法及装置。
背景技术
在电气化铁路中,电力机车通过受电弓从接触网获取电能,接触线变形、振动并由此引起交替的应力变化、机车运行方式、取流状态等多种因素使接触线磨耗,当磨耗面达到一定程度时,将导致断线。
列车运行过程中,通过受电弓滑板与接触线的滑动接触取流。要使受电弓良好地受流,必须保证受电弓滑板与接触线可靠接触,这就要求弓网之间必须保持一定的接触压力。从物理学知识可知,机械磨耗的大小主要与弓网压力大小、受电弓滑板特性及接触线线面的状态有关。刚性悬挂汇流排没有弹性,用于抵消受电弓抬升力的作用力,随受电弓对接触悬挂的抬升力的出现而突然出现,这样受电弓抬升力对接触悬挂的冲量就比较大,从而接触线的磨耗程度更大。根据铁路线路相关技术指标,当接触线磨耗到一定程度,就需要维护或更换,否则易造成安全事故。因此,需要对地铁线路的接触线磨耗状态进行不定期测量监测。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:针对上述存在的问题,提供一种基于多路相机的接触网导线磨耗测量方法及装置。对于接触网导线拉出值变化区间较大,超出单路相机可视拉出值区间的线路,通过图像处理和机器视觉的基本方法,实现利用n路相机采集接触网刚性接触线图像,完成磨耗值测量。
本发明采用的技术方案如下:
一种基于多路相机接触网导线磨耗测量方法,其特征在于包括:
图像采集步骤:n路相机对应采集位于不同拉出值区间范围的包括接触网导线的n幅接触网导线图像;
导线最大连通区域步骤:从上述n幅接触网导线图像中对应提取包含L1、L2以及L3的p个导线最大连通区域、p个边界位置E1及p个边界位置E2;
导线定位步骤:基于p个导线最大连通区域的阈值化处理得到p个阈值化图像T(x,y);根据连通区域特性,p个阈值化图像T(x,y)分别对应结合p个边界位置E1、p个边界位置E2,得到p个L1、L2以及L3的位置信息;
导线融合步骤:根据p个L1、L2以及L3的位置信息,对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;
磨耗值计算步骤:利用最优L2的位置信息,采用图像处理的原理计算导线磨耗值d,其中p大于等于1,且同时小于等于n;m大于等于1,且同时小于等于2。
进一步的,根据接触线拉出值的范围确定相机数量n;n路相机并行且垂直于接触网导线方向安装于检测列车车顶,安装方式如图4所示进行扩展。
进一步的,导线融合步骤具体包括:
最优L1、L2以及L3的位置信息得到过程是采用下面两种方式中任意一种:
方式1):对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;
方式2):采用接触网导线同一高度位置m个信息中的任意一个对应L1、L2以及L3的位置信息,作为最优L1、L2以及L3的位置信息。
进一步的,导线最大连通区域的阈值化处理是通过计算相机采集原始图像的梯度图像,并基于梯度图像阈值t进行导线最大连通区域阈值化处理,得到阈值化图像T(x,y)。
进一步的,梯度图像阈值t计算过程是:
进一步的,当无法计算出导线磨耗值d时,则在导线融合步骤之后,磨耗值计算步骤之前还包括导线跟踪步骤,具体包括:
细化L1、L2以及L3中心位置;
在导线最大连通域基础上,L1、L2以及L3中心位置结合导线边界位置E1、E2;识别L1、L2以及L3导线不连续;
利用导线最大连通域垂直方向灰度和梯度分布的连续性,得到L1、L2以及L3在图像中的完整轮廓位置,最终得到p个L1、L2以及L3的位置信息。
进一步的,细化L1、L2以及L3中心位置具体指的是:
基于L1、L2以及L3位置以及边界位置E1、E2,根据细化算法完成,得到L1、L2以及L3中心位置,形成L1、L2以及L3的3条对应中心线。
基于多路相机接触网导线磨耗测量方法的磨耗测量装置包括:
n路图像采集模块,利用n路相机对应采集位于不同拉出值区间范围的包括接触网导线的n幅接触网导线图像;
导线最大连通区域步骤:从上述n幅接触网导线图像中对应分割出包含L1、L2以及L3的p个导线最大连通区域、p个边界位置E1及p个边界位置E2;
导线定位模块:用于通过p个导线最大连通区域的阈值化处理得到p个阈值化图像T(x,y);根据连通区域特性,p个阈值化图像T(x,y)分别对应结合p个边界位置E1、p个边界位置E2,得到p个L1、L2以及L3的位置信息;
导线融合模块:用于根据p个L1、L2以及L3的位置信息,对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;
磨耗值计算步骤:利用最优L2的位置信息,采用图像处理的原理计算导线磨耗值d,其中n大于等于2。
进一步的,根据接触线拉出值的范围确定图像采集相机数量n;n路图像采集相机位于接触网刚性导线下方,且n路并行的图像采集相机沿着接触线方向移动。
进一步的,当无法计算出导线磨耗值d时,则在导线融合模块执行动作之后,磨耗值计算模块执行动作之前还包括:
细化L1、L2以及L3中心位置;在导线最大连通域基础上,L1、L2以及L3中心位置结合导线边界位置E1、E2;识别L1、L2以及L3导线不连续;然后利用导线最大连通域垂直方向灰度和梯度分布的连续性,得到L1、L2以及L3在图像中的完整轮廓位置,最终得到p个L1、L2以及L3的位置信息。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
采用线阵相机实现接触线导线磨耗图像采集,使得导线的磨耗情况更易直观监测;
采用非接触式完成接触网导线磨耗测量,可实现整条线路的实时磨耗状态检测,便于及时反馈维修更换;
对接触线导线磨耗图像采集进行两次二值化处理,即首先将包括L1、L2以及L3的导线最大连通区域与背景分割开,用较低的经验阈值就可以实现(根据线路导线成像一般灰度分布,设定经验阈值的方法,提取包括L1、L2和L3在内的整个导线最大连通区域);第二次基于相机采集原始图像梯度阈值化,实现提取L1、L2和L3定位信息。在理想状态下,即可获得导线L2宽度,达到精确测量的目的;接触网导线的核心定位方法是基于梯度图像,能在很大程度克服地铁线路环境复杂多样带来的各种干扰。
本方案可满足接触网导线不同拉出值范围标准的磨耗测量,易于扩展。通过扩展n路相机,实现较大拉出值范围的地铁线路接触网导线图像采集,并对p路相机采集的图像进行导线位置融合,形成L1、L2以及L3三条完整导线的位置信息,利用L2的位置定位信息,结合其灰度变化特性,从而可以计算L2的宽度,得到损耗值d。该方案使得图像更加准确清晰,测量精度更高,适用范围更广。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中:
图1是接触网刚性导线图示图。
图2磨耗导线对比图。
图3是导线切面示意图。
图4是两路图像采集相机安装图示图。
图5是接触网刚性导线示图。
图6是总流程图。
图7是导线定位流程。
图8是导线磨耗检测流程图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征,或公开的所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以以任何方式组合。
本说明书中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
背景说明:
目前国内地铁线路接触网主要由刚性接触网组成。刚性接触网核心两大部件是汇流排和接触线,如图1所示,在本文中,若非特殊说明,接触网导线均指图1中包含汇流排和接触线两个组件在内的完整刚性接触线,而导线则指图1中的接触线,汇流排指图1中的汇流排。列车在运行过程中,通过车顶受电弓滑板与导线之间滑动接触来实现取流;同一条线路的接触网导线经过长时间不同列车受电弓滑板的滑动,将逐渐出现导线磨耗情况,同时由于不同受电弓与导线之间的接触压力不同,将导致不同接触线位置的磨耗状态不一致,因此有必要对线路接触网导线磨耗状态进行测量监测,以便于尽快对线路进行检修维护。
如图2所示,全新未磨耗导线与磨耗导线的切面示图区分明显,新导线的下半部分呈完整圆弧状,而磨耗导线底端呈平面状,沿图像横向磨耗宽度为w,磨耗测量即需要完成L2磨耗宽度w的测量。磨耗的最终数据呈现方式根据不同的需求而不同,本方案最终磨耗测量数据值以图3中的切面磨耗直径长度d的数据形式呈现。
接触线直接与电力机车受电弓接触且发生摩擦,为保证受电弓和接触线可靠接触、不脱线和保证受电弓磨耗均匀,要求接触线在地铁线路上按技术要求固定位置,即在定位点处保证接触线与电力机车受电弓滑板中心有一定距离,这个距离在直线区段叫做接触线的“之”字值,在曲线区段称作拉出值。这样,接触网导线就相对存在一个水平摆动区间范围——左右最大拉出值区间。如图4所示,当要求测量磨耗的拉出值区间范围过大时,采用多路相机安装方式;当拉出值区间符合相机采集范围时,仅采用一路相机安装采集图像。
图5为接触网刚性导线基本轮廓示图,图中L1表示接触网导线的左侧汇流排端部,L2表示受电弓滑板与接触网导线实际接触时,刚性导线磨耗形成具有磨耗宽度w的切面部分,L3表示接触网导线的右侧汇流排端部。边界位置E1、边界位置E2分别对应表示单路相机采集包括接触网刚性导线底部的接触网导线图像中L1左边界、L3右边界。相机安装在检测列车车顶,负责采集接触网刚性导线的图像,由于L1、L2、L3比背景部分距离相机更近,所以在采集图像中,通过设置经验值,L1、L2、L3能与背景区域图像很好的区分;L1、L2、L3是需要识别的图像(图5中L1、L2、L3三条网格线区域),其余部分是背景区域(L1、L3中间白色区域)。x表示接触线图像中平行于地面的横向方向坐标,y表示接触线图像中垂直x轴方向的纵向方向坐标。在本方法中,接触网导线主要由这三个组件构成。在实际相机采集图像中,L1、L2和L3呈较亮条状区域,背景区域较暗。一般情况下,汇流排两端L1、L3宽度固定,L1与L3之间宽度也是固定值,未磨耗导线的切面比磨耗导线的切面宽度小。
导线最大连通区域分割模块、接触网导线分割模块、导线定位模块、导线融合模块、导线跟踪模块以及导线磨耗值计算模块都是通过具有数据处理功能的处理器等硬件设备实现。
本发明工作原理:
接触网导线的磨耗测量是利用图像处理对相机采集图像中的接触网导线定位,分析导线灰度分布特性的方法完成。首先n路相机完成有效拉出值范围内导线成像图像采集,然后利用图像处理算法对图像中包括L1、L2以及L3的接触网刚性导线最大连通区域与其余部分分割开,以此判别磨耗测量的相机图像采集有效性;最后在有效的相机采集图像中,将包括L1、L2以及L3的接触网刚性导线最大连通区域通过对导线的灰度成像灰度特性和边缘梯度特性分析识别,然后对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;最后根据L2的导线磨耗宽度w的计算磨耗值d。
实施例一:一种基于多路相机接触网导线磨耗测量方法包括:
步骤1(图像采集步骤):n路相机对应采集位于不同拉出值区间范围的包括接触网导线底部的n幅接触网导线图像;
其中,根据接触线拉出值的范围确定图像采集相机数量n;相机数量确定原则是n*D大于等于线路接触线最大拉出值区间;其中D为单路相机的最大可视拉出值范围;n路相机并行且垂直于接触网导线方向安装于检测列车车顶,安装方式如图4所示进行扩展。其中n大于等于2,则所述n个图像采集相机沿垂直于接触线方向的直线分布,相邻两路相机之间存在部分拉出值重叠范围,以满足列车振动造成的纵向高度变化带来的相机可视区间变化;n个相机可视范围满足线路接触线拉出值。
步骤2(导线最大连通区域步骤):从上述n幅接触网导线图像中对应分割出包含L1、L2以及L3的p个导线最大连通区域、p个边界位置E1及n个边界位置E2;
其中,步骤2中分割出导线最大连通区域、边界位置E1及边界位置E2具体过程是:根据线路导线成像一般灰度分布特性,通过设定经验阈值,将包括L1、L2以及L3的导线最大连通区域与背景区域区分,得到包括L1、L2以及L3的导线最大连通区域。
步骤3(导线定位步骤):基于p个导线最大连通区域的阈值化处理得到p个阈值化图像T(x,y);根据连通区域特性,p个阈值化图像T(x,y)分别对应结合p个边界位置E1、那个边界位置E2,得到p个L1、L2以及L3的位置信息;位置信息指的是L1、L2以及L3左右边界以及宽度信息;
其中步骤3中导线最大连通区域的阈值化处理是通过计算相机采集原始图像的梯度图像,并基于梯度图像阈值t进行导线最大连通区域阈值化处理,得到阈值化图像T(x,y);
步骤3中接触网刚性导线最大连通区域的阈值化处理得到阈值化图像T(x,y)具体过程为:
步骤31、采用梯度算子计算提取导线梯度图像,有利于去除图像中大部分的噪声,采用的梯度算子模板:
设单路相机采集包括接触网刚性导线底部的结接触线图像,即原相机采集图像I(x,y),则梯度图像值E(x,y)=E(I(x,y));
步骤32、通过阈值t将梯度图像值E进行阈值化处理,得到阈值化图像T(x,y)。
设梯度图像为E(x,y),则梯度图像阈值化的阈值
其中:ex=Ex(I(x,y)),ey=Ey(I(x,y)),exy=(ex+ey)·I(x,y), 其中,ex表示接触线图像中某一个像素坐标x(当前像素)水平方向梯度图像值;ey表示接触线图像某一个像素坐标y(当前像素)垂直方向梯度图像值;exy表示接触线图像中某一个像素坐标(x,y)(当前)像素梯度值;Sxy表示接触线图像梯度图像值总和;表示基于灰度值加权的接触线图像梯度图像值总和。
步骤4(导线融合步骤):根据p个L1、L2以及L3的位置信息,对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;
其中,最优L1、L2以及L3的位置信息得到过程是采用下面两种方式中任意一种:
方式1):对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;其中融合指的是对于L1、L2和L3任意一条导线曲线,在n路相机采集图像中,同一高度位置信息可能存在于m幅图像中,根据该位置m幅图像中导线的垂直梯度最大值为判别标准,得到导线在任一高度的唯一位置信息;
方式2):采用同一高度位置m个信息中的任意一个对应L1、L2以及L3的位置信息,作为最优L1、L2以及L3的位置信息。
步骤5(磨耗值计算步骤):利用最优L2的位置信息,采用图像处理的原理计算导线磨耗值d,其中n大于等于2。
其中,步骤5具体是利用最优L2的位置信息,采用图像处理的方法,通过导线L2位置横向的灰度变化计算得到导线L2的磨耗宽度w,根据L2磨耗宽度w得到导线磨耗值d。即根据导线图像的灰度变化特性,采用图像处理的原理实现计算导线磨耗值d,根据圆的几何关系转换,设定导线半径为r。于是,可计算得到图3切面示意图中的d:
d=Γ(w,r);Γ为导线磨耗值d与w、r之间的几何转换关系式。
进一步的,当无法计算出导线磨耗值d时,则在导线融合步骤之后,磨耗值计算步骤之前还包括导线跟踪步骤,(则首先对n路相机图像进行导线位置融合,得到导线在不同相机图像中的位置信息,然后进行导线的跟踪处理,补偿由于线路复杂造成的图像中导线断裂,最后在跟踪得到L1、L2和L3的完整位置信息后,进行导线磨耗值识别计算),具体包括:
步骤61:细化L1、L2以及L3中心位置;
步骤62:在导线最大连通域基础上,L1、L2以及L3中心位置结合边界位置E1、边界位置E2,识别L1、L2以及L3导线不连续;L1、L2以及L3导线不连续指的是以下三种方式中任意一种:
1)L1、L2以及L3中任意一条导线不连续;
2)L1、L2以及L3中任意两条导线;
3)L1、L2以及L3三条导线同时不连续;
步骤63:由于地铁线路环境复杂,采集图像差异性等原因,步骤52得到的L1、L2和L3组件的位置并不完整,则步骤63利用导线最大连通域垂直方向灰度和梯度分布的连续性,计算垂直方向导线相邻两行图像中梯度渐变最小变化,跟踪识别出图像中L1、L2以及L3导线不连续部分图像,得到L1、L2或L3在图像中的完整轮廓位置,最终得到p个L1、L2以及L3的位置信息。
步骤63中得到L1、L2以及L3在图像中的完整轮廓位置具体过程是:通过步骤62,可计算得到L1、L2和L3在图像中的位置;某条如L1、L2或L3在纵向断裂位置,通过不间断计算断裂各行与有效行导线所在位置的梯度值,计算梯度渐变最小值的方式跟踪得到断裂各行所在位置,从而补齐得到完整轮廓位置。
其中,二值图像细化算法,一般指二值图像的骨架化的一种操作运算,是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度过程的简称。目前,该方向的图像算法成熟应用的较多,如Hilditch、Pavlidis、Rosenfenld等算法。本文采用广泛应用的Hilditch细化算法。
Hilditch细化算法的步骤为:
假设背景值为0,前景值为1。像素p的3x3邻域结构为:
x4 | x3 | x2 |
x5 | p | x1 |
x6 | x7 | x8 |
对图像从左向右从上向下迭代每个像素,视为一个迭代周期。在每个迭代周期中,对于每一个像素p,如果它同时满足以下6个条件,则标记它。在当前迭代周期结束时,则把所有标记的像素的值设为背景值。如果某次迭代周期中不存在标记点(即满足6个条件的像素),则算法结束。
6个条件为:
(1):p为1,即p不是背景;
(2):x1,x3,x5,x7不全部为1(否则把p标记删除,图像空心了);
(3):x1~x8中,至少有2个为1(若只有1个为1,则是线段的端点。若没有为1的,则为孤立点);
(4):p的8连通联结数为1;
联结数指在像素p的3x3邻域中,和p连接的图形分量的个数:
(5)假设x3已经标记删除,那么当x3为0时,p的8联通联结数为1;
(6)假设x5已经标记删除,那么当x5为0时,p的8联通联结数为1。
步骤64:基于灰度变化平滑L1、L2以及L3位置。该步骤主要是使得L1、L2和L3的曲线轮廓位置更加平滑。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合,以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
Claims (9)
1.一种基于多路相机的接触网导线磨耗测量方法,其特征在于包括:
图像采集步骤:n路相机对应采集位于不同拉出值区间范围的包括接触网导线的n幅接触网导线图像;
导线最大连通区域步骤:从上述n幅接触网导线图像中对应提取包含L1、L2以及L3的p个导线最大连通区域、p个边界位置E1及p个边界位置E2;其中,L1表示接触网导线的左侧汇流排端部,L2表示受电弓滑板与接触网导线实际接触时,刚性导线磨耗形成具有磨耗宽度的切面部分,L3表示接触网导线的右侧汇流排端部;边界位置E1、边界位置E2分别对应L1左边界、L3右边界;
导线定位步骤:基于p个导线最大连通区域的阈值化处理得到p个阈值化图像T(x,y);根据连通区域特性,p个阈值化图像T(x,y)分别对应结合p个边界位置E1、p个边界位置E2,得到p个L1、L2以及L3的位置信息;其中位置信息指的是L1、L2以及L3的左右边界以及宽度信息;所述导线最大连通区域的阈值化处理是通过计算相机采集原始图像的梯度图像,并基于梯度图像阈值t进行导线最大连通区域阈值化处理,得到阈值化图像T(x,y);
导线融合步骤:根据p个L1、L2以及L3的位置信息,对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;
磨耗值计算步骤:利用最优L2的位置信息,采用图像处理的原理计算导线磨耗值d,其中p大于等于1,且同时小于等于n;m大于等于1,且同时小于等于2,n大于等于2。
2.根据权利要求1所述的测量方法,其特征在于根据接触线拉出值的范围确定相机数量n;n路相机并行且垂直于接触网导线方向安装于检测列车车顶。
3.根据权利要求1所述的测量方法,其特征在于导线融合步骤具体包括:
最优L1、L2以及L3的位置信息计算过程是采用下面两种方式中任意一种:
方式1):对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;
方式2):采用同一高度位置m个信息中的任意一个对应L1、L2以及L3的位置信息,作为最优L1、L2以及L3的位置信息。
4.根据权利要求1所述的测量方法,其特征在于梯度图像阈值t计算过程是:设单路相机采集包括接触网刚性导线底部的接触线图像I(x,y),根据该单路相机采集包括接触网刚性导线底部的图像I(x,y)的梯度图像值E(x,y),计算基于灰度值加权的接触线图像梯度图像值Sgxy与接触线图像梯度图像值比值得到t。
5.根据权利要求1至4之一所述的测量方法,其特征在于当无法计算出导线磨耗值d时,则在导线融合步骤之后,磨耗值计算步骤之前还包括导线跟踪步骤,具体包括:
细化L1、L2以及L3中心位置;
在导线最大连通域基础上,L1、L2以及L3中心位置结合导线边界位置E1、E2;识别L1、L2以及L3导线不连续;
利用导线最大连通域垂直方向灰度和梯度分布的连续性,得到L1、L2以及L3在图像中的完整轮廓位置,最终得到p个L1、L2以及L3的位置信息。
6.根据权利要求5所述的一种接触网导线磨耗测量方法,其特征在于细化L1、L2以及L3中心位置具体指的是:
在计算得到L1、L2和L3以及汇流排边界E1、E2基础上,利用二值图像细化算法,对L1、L2和L3所在的最大连通区域进行细化处理,即可得到L1、L2和L3对应的3条中心线。
7.根据权利要求6所述的接触网导线磨耗测量方法的磨耗测量装置,其特征在于包括:
n路图像采集模块,利用n路相机对应采集位于不同拉出值区间范围的包括接触网导线的n幅接触网导线图像;
导线最大连通区域步骤:从上述n幅接触网导线图像中对应分割出包含L1、L2以及L3的p个导线最大连通区域、p个边界位置E1及p个边界位置E2;其中,L1表示接触网导线的左侧汇流排端部,L2表示受电弓滑板与接触网导线实际接触时,刚性导线磨耗形成具有磨耗宽度的切面部分,L3表示接触网导线的右侧汇流排端部;边界位置E1、边界位置E2分别对应L1左边界、L3右边界;
导线定位模块:用于通过p个导线最大连通区域的阈值化处理得到p个阈值化图像T(x,y);根据连通区域特性,p个阈值化图像T(x,y)分别对应结合p个边界位置E1、p个边界位置E2,得到p个L1、L2以及L3的位置信息;其中位置信息指的是L1、L2以及L3的左右边界以及宽度信息;所述导线最大连通区域的阈值化处理是通过计算相机采集原始图像的梯度图像,并基于梯度图像阈值t进行导线最大连通区域阈值化处理,得到阈值化图像T(x,y);
导线融合模块:用于根据p个L1、L2以及L3的位置信息,对同一高度位置的m个L1、L2以及L3的位置信息进行融合,得到最优L1、L2以及L3的位置信息;
磨耗值计算模块:利用最优L2的位置信息,采用图像处理的原理计算导线磨耗值d,其中n大于等于2。
8.根据权利要求7所述的测量装置,其特征在于根据接触线拉出值的范围确定图像采集相机数量n;n路图像采集相机位于接触网刚性导线下方,且n路并行的图像采集相机沿着接触线方向移动。
9.根据权利要求7所述的测量装置,其特征在于当无法计算出导线磨耗值d时,则在导线融合模块执行动作之后,磨耗值计算模块执行动作之前还包括:
细化L1、L2以及L3中心位置;在导线最大连通域基础上,L1、L2以及L3中心位置结合导线边界位置E1、E2;识别L1、L2以及L3导线不连续;然后利用导线最大连通域垂直方向灰度和梯度分布的连续性,计算垂直方向导线相邻两行图像中梯度渐变最小变化,跟踪识别出图像中L1、L2以及L3导线不连续部分图像,得到L1、L2或L3在图像中的完整轮廓位置,最终得到p个L1、L2以及L3的位置信息。
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