基于計算機視覺的斷路器動觸頭運動軌跡多目標修正測量方法

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(華北電力大學 電氣與電子工程學院，河北 保定 071003)

基于計算機視覺的斷路器動觸頭運動軌跡多目標修正測量方法

吳成堅，李明，王波，朱繼鵬，趙書濤

(華北電力大學 電氣與電子工程學院，河北 保定 071003)

為了解決傳統測量方法無法帶電測試、測試精度低等問題，闡述了動觸頭運動識別及多目標跟蹤修正方法，利用高速相機捕捉的圖像序列中斷路器本體固定部位的位移作為參考基準，以其幀間運動坐標差值來修正本體移位或振動引起的誤差，通過相鄰幀旋轉角差值剔除識別結果中的不良數據，以目標匹配相似度對多個運動目標的識別結果進行加權處理，并對ZN65-12型斷路器分閘運動軌跡進行了識別實驗。實驗結果表明：斷路器動觸頭運動軌跡多目標修正測量方法有效地修正了斷路器本體移位或振動引起的誤差，有利于動觸頭運動坐標的準確獲取，從而提高機械特性參數的測試精度。

計算機視覺；機械特性參數；運動軌跡；多目標識別；振動修正

高壓斷路器運行的可靠性對電網保護與控制至關重要。目前斷路器測試的研究熱點集中在利用振動、控制線圈電流等變化診斷其故障[1-3]。斷路器的分(合)閘時間、開距、超程、平均速度和最大速度等機械特性參數與其動觸頭運動情況密切相關。文獻[4]提出一種利用計算機視覺技術跟蹤斷路器動觸頭獲得機械特性參數的“非接觸式”測試方法，在連桿等運動部位添加標志物或噴涂顏色作為識別目標，再利用圖像匹配算法[5]跟蹤高速圖像序列中的待識別目標，與動觸頭關聯的目標運動軌跡計算斷路器機械特性參數。然而，斷路器分合閘動作極快、沖擊力極大，對本體劇烈撞擊會引起圖像中目標的微小偏移，這種微小偏移將直接影響目標運動坐標的準確獲取和運動軌跡的精確構建，會造成開距和速度等參數的計算誤差。僅采用單一目標識別方法跟蹤連桿的運動，易受外界因素干擾，無法保證測量結果的穩定性。為了克服傳統測試方法的不足，本文提出一種基于多目標跟蹤的斷路器動觸頭運動軌跡修正識別方法，利用斷路器本體固定部位的幀間位移作為參考基準，以其幀間運動坐標差值來修正本體移位或振動引起的誤差。同時在剔除不良數據后，使用匹配相似度分值對多目標跟蹤結果進行加權計算。最后構建準確的目標運動軌跡，計算出動觸頭機械特性參數。

1 動觸頭運動識別及多目標跟蹤修正方法

1.1 單目標識別的匹配失準

利用高速相機捕捉斷路器分合閘過程，得到與動觸頭運動直接關聯的高速圖像序列；運用匹配算法對圖像運動目標進行逐幀搜索，獲得動觸頭運動特性。圖像匹配算法常使用歸一化互相關匹配算法(Normalized Cross Correlation，NCC)[6]：

NCC(a,b)=

(1)

式中：G(i+a,j+b)為原始圖像G中(i+a,j+b)點的灰度值；T(i,j)為模板T中(i,j)點的灰度值，(a,b)為T在G中逐一滑動時的左上角頂點坐標。

該算法利用了圖像灰度信息，用一個相關值NCC來表示兩張圖之間的相似程度，是一種尋找圖像中特定目標的匹配算法。

現場光線變化、相機電子噪聲、匹配算法局限性

圖1 目標誤識別的動觸頭運動軌跡Fig.1 Movable contact trajectoryof false objective recognition

性等因素不可避免地會對圖像匹配過程產生干擾，即使采用標志物作為單目標進行跟蹤，也時常會出現匹配目標失準、甚至錯誤等現象。動觸頭運動軌跡的一次誤識別如圖1所示。從圖1可以看出，這種誤識別或位置失準偏離了動觸頭實際運動軌跡，由此得到的數據稱之為不良數據。單目標跟蹤易受外界因素影響，無法保證斷路器機械特性參數計算的穩定性和準確性。

1.2 本體振動位移對動觸頭運動識別的影響

斷路器接收到分合閘動作指令后，線圈電流磁場觸發摯子釋放，在彈簧拉伸力作用下操動機構迅速動作，使動、靜觸頭間形成相對位移，接觸或離開瞬間發生劇烈沖撞[7]，雖然滅弧室內動觸頭波紋管可以減緩沖擊，但是斷路器本體仍然受到巨大撞擊而引起移位或振動，這種本體位移會造成較大的斷路器動觸頭運動軌跡識別誤差。

圖2 主軸拐臂分閘運動軌跡示意圖Fig.2 Schematic diagram of spindlecrank arm opening trajectory

本文使用NCC算法跟蹤分閘過程中與動觸頭聯動的主軸拐臂上的特征部位，得到運動軌跡如圖2(a)所示，由此可計算斷路器機械特性參數。但是，對動觸頭運動開始和結束階段的軌跡放大觀察，發現軌跡中存在大量抖動現象，如圖2(b)和圖2(c)所示。其中圖2(c)中軌跡往復運動代表了動觸頭到達最大位移點后的彈跳過程。

運動軌跡的抖動現象說明動觸頭在分閘過程中，除了沿分閘方向的運動以外，還存在其他方向的不規則微小偏移。這種斷路器本體的移位或振動會使運動軌跡與實際動觸頭運動情況發生偏移，影響分(合)閘時間、開距、超程等機械特性參數的計算。

1.3 動觸頭運動軌跡修正識別方法

本文提出一種計及本體振動位移的斷路器動觸頭運動軌跡多目標跟蹤方法，如圖3所示。

圖3 動觸頭運動軌跡跟蹤新方法Fig.3 A new method to track movable contact

在獲得斷路器分合閘過程的高速圖像序列后，選定斷路器本體固定部位作為參考目標，選取操動機構上的多處特征部位作為多個運動目標，再使用NCC算法跟蹤目標，得到各目標的運動坐標。以參考目標在斷路器操動過程中與其初始位置的偏移差值來逐幀修正本體移位或振動引起的誤差。最后對修正后的運動目標數據進行多目標聯動加權判別計算，得到精確的動觸頭運動軌跡及斷路器機械特性參數。

2 振動偏移修正及多目標跟蹤方法

針對上述單目標識別匹配失準及斷路器本體振動對機械特性參數識別的影響，提出固定目標偏移差值修正與多目標聯動加權判別法。

2.1 固定目標偏移差值修正

在斷路器分合閘高速圖像序列中，選定本體固定部位作為參考目標，其與斷路器本體相對靜止。通過跟蹤圖像中的參考目標得到其運動坐標，再參照其與初始位置的偏移差值便可計算出本體振動偏移量，將運動目標坐標減去振動偏移量即為精確目標坐標。

利用對應時刻的振動偏移量對運動目標進行振動修正，第k幀圖像中運動目標修正后坐標為

(2)

運動目標第k幀的振動修正量Δxk定義為

(3)

式中：|d(tk)|為第k幀參考目標的偏移距離；|ya(tk)-ya(t0)|為第k幀運動目標的位移距離。

參考目標的運動情況反映了斷路器本體的移位或振動情況，固定目標偏移差值修正需要利用相對靜止的參考目標振動偏移量來逐幀修正運動目標坐標，得到一系列更準確的坐標，為精確計算機械特性參數做好了準備。

2.2 多目標聯動加權判別法

為了解決單目標匹配跟蹤易誤識別或識別失準的問題，采用多目標聯動加權判別法，即同時跟蹤操動機構上的多個運動目標，以兩個運動目標A、B為例，在利用固定目標偏移差值對斷路器本體移位或振動引起的誤差進行修正后，由運動目標A、B坐標計算出相應旋轉角αk、βk(分合閘過程中斷路器主軸轉過的角度稱為旋轉角，由主軸旋轉角變化情況可得到動觸頭運動特性，故跟蹤運動目標坐標為計算主軸旋轉角)。因為操動過程中主軸連續旋轉，所以其圖像相鄰幀旋轉角差值必有一個合理的閾值范圍，根據斷路器型號、操動過程最大速度、開距、超程等先驗知識[8]可計算此閾值w，作為剔除受環境影響不良數據的決定因子。

當兩目標相鄰幀的旋轉角差值均大于w時，表明此幀結果已嚴重受環境干擾影響，應舍棄該幀；僅一個目標的相鄰幀旋轉角差值大于w時，表明該目標此次結果識別誤差過大，應舍棄該目標此幀結果值而直接選取另一目標結果值；兩個目標相鄰幀旋轉角差值均小于w時，根據它們的匹配相似度分值決定它們在結果中所占的權重。第k幀圖像的修正旋轉角θk計算公式如下：

θk=

(4)

對斷路器操動機構多個目標同時進行跟蹤，利用閾值w剔除不良數據、錯誤數據；同時以目標的匹配相似度分數值作為權重，使每幀中匹配相似度越高的目標數據在結果中占有權重越大，從而提高匹配精度。

3 實驗及結果分析

3.1 目標跟蹤與修正識別過程

以ZN65-12型高壓斷路器分閘過程為例，調節高速相機至合適的幀率、焦距和視場角，捕捉斷路器主軸運動情況得到海量高速圖像序列，通過相鄰幀圖像灰度值相減的方法辨識分閘過程的開始幀與結束幀，共得228幀圖像，分閘過程持續65.1ms。斷路器分閘初始狀態圖像如圖4所示。選定圖像左側的六角形螺絲作為參考目標，選取具有明顯灰度特征的主軸拐臂圓孔和矩形螺絲作為運動目標。運動目標以主軸中心為圓心沿圓弧順時針運動，某時刻的運動位置、初始位置與主軸中心連線的夾角即為旋轉角。

圖4 斷路器分閘初始狀態圖像Fig.4 Initial state image for circuit breaker opening

使用NCC算法識別上述兩個運動目標(圓孔和矩形螺絲)及參考目標(六角形螺絲)在分閘過程中的坐標。依次逐幀由參考目標的振動偏移量對兩個運動目標進行本體位移的修正，再使用多目標聯動加權判別法對修正后兩個運動目標的旋轉角進行計算，并由此構建運動軌跡、計算斷路器機械特性參數。計及本體振動位移的斷路器動觸頭運動軌跡多目標跟蹤流程如圖5所示。

圖5 多目標跟蹤及修正流程圖Fig.5 Flow chart of multi-objectivetrack and its modification

3.2 結果分析

跟蹤參考目標得到其運動軌跡如圖6(a)所示，可見在分閘過程中參考目標坐標發生了位移，且初始位置不同于最終位置。

由參考目標運動軌跡及其初始位置計算出分閘過程中每一時刻的振動偏移量d(tk)。d(tk)在X和Y方向上隨時間變化的偏移曲線如圖6(b)、6(c)所示。由圖6(b)可知，參考目標在X方向上最大偏移距離為4像素。由圖2(a)可知，運動目標在X方向上的最大位移為158像素，計算得X方向上的相對誤差限為2.5%，Y方向上的相對誤差限為2.8%。因此，若忽略斷路器本體的移位或振動，將存在較大機械特性參數計算誤差。

由振動偏移量d(tk)通過式(2)對兩個運動目標進行修正，再由式(3)計算出整個分合閘過程中的修正量Δxk，Δxk隨時間變化曲線如圖7所示。

圖6 參考目標振動偏移量d(tk)Fig.6 Vibration offset d(tk) of reference objectives

圖7 修正量Δxk隨時間變化曲線Fig.7 Correction quantity Δxk curve as time changes

由圖7可知，修正量Δxk隨著動觸頭分閘運動由大到小發生變化。運動開始時，運動目標位移小，此時修正量Δxk很大，實驗受本體振動干擾影響最大，如不修正就會對剛分速度的計算影響很大。

根據本文方法，利用修正后的坐標重新構建斷路器動觸頭的運動軌跡，結果如圖8(a)所示，對圖中的運動開始和結束部分進行放大觀察如圖8(b)和8(c)所示。圖8中實線為修正前的運動軌跡，虛線為修正后的運動軌跡，可見振動修正后的軌跡明顯不同于修正前的軌跡，微小偏差部分正是斷路器本體移位或振動引起的。

圖8 運動軌跡修正前后對比圖Fig.8 Comparison diagram of trajectorybefore and after modification

由修正后兩個運動目標的運動軌跡坐標計算出各幀中的旋轉角分別為αk、βk(k=1，2，…，228)，再通過多目標聯動加權判別法處理數據αk和βk，由式(4)計算得到精確旋轉角θk，數據結果如表1所示(間隔取10幀)。表1中每幀圖像的兩個目標旋轉角均不相同，存在微小偏差，此為現場環境因素和NCC算法局限性造成的。而兩個目標在每幀中的匹配程度也均不同，以匹配相似度分值為權重計算出的旋轉角與跟蹤單目標得到的旋轉角相比具有更高的可靠性、精確性。

表1 多目標跟蹤及振動修正數據表Table 1 Data table for multi-objectivetrack and vibration modification

多目標聯動加權判別法使用的目標數可為兩個及以上目標，本文實驗中使用兩個目標，由雙目標得到的θk分別比單目標獲得的αk和βk在整個分閘過程中提高了0.62%和0.76%的精確度。由θk繪制出旋轉角隨時間變化曲線如圖9所示。

圖9 旋轉角θk隨時間變化曲線Fig.9 Rotation angle θk curve as time changes

由圖9可知，運動目標旋轉角的變化情況實則反映主軸轉動特性，與動觸頭運動相關聯，動觸頭的不同運動位置都存在一個與之對應的旋轉角，故圖9也為動觸頭行程隨時間變化曲線。結合通廠家給出的主軸與動觸頭之間的函數關系，最終可計算得到斷路器機械特性參數。

4 結 論

本文利用高速相機捕捉斷路器分合閘過程，再通過計算機視覺技術測量斷路器機械特性參數，這是非接觸式測量新方法，該方法實用化的基礎在于克服單目標跟蹤易失準問題和振動偏移影響。

1)高速圖像幀間的固定目標偏移差值修正法能夠有效地解決斷路器本體移位或振動引起的動觸頭運動軌跡識別誤差。

2)多目標聯動加權判別法相比添加標志物的單目標跟蹤法具有更高的匹配精度，能夠保證機械特性參數計算的穩定性和準確性。

3)基于計算機視覺的斷路器動觸頭運動軌跡多目標修正測量方法，修正了斷路器本體振動造成的目標偏移、排除了外部干擾因素，提高了斷路器機械特性參數的測試精度，具有廣闊實際應用前景。

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Multi-objective modification test method for circuit breaker contact trajectory based on computer vision technology

WU Chengjian,LI Ming,WANG Bo,ZHU Jipeng,ZHAO Shutao

(School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

In order to solve the problem that live test can not be conducted and test precision is lower with the traditional measurement method, the movable contact motion recognition and modification method for multi-objective trajectory are expounded. Taking the displacement of the fixed part of the circuit breaker ontology in the image sequence captured by the high speed camera as the reference standard, the ontology displacement or error caused by vibration are modified by the inter-frame motion coordinate difference, the defective data in the recognition result are eliminated by the rotation angle difference between adjacent frames, and the recognition results of multiple moving objectives are weighted by the target matching similarity. Also, the identification experiment on trajectory of ZN65-12 circuit breaker opening is carried out. The experimental results show that the multi-objective modification method for circuit breaker contact trajectory can effectively correct the displacement of the circuit breaker ontology or the error caused by vibration, which is helpful to obtain the accurate moving coordinate of the movable contact, so as to improve the test precision of the mechanical property parameter.

computer vision；mechanical property parameter; trajectory multi-objective recognition; vibration correction

2017-08-04；

2017-10-09。

吳成堅(1993—)，男，在讀碩士研究生，研究方向為計算機視覺及其在電力中的應用。

TM561

A

2095-6843(2017)06-0516-06

(編輯侯世春)