一種基于機器視覺檢測受電弓升降弓時間及弓頭位移曲線的新方法

王俊東，周寧，李艷，張衛華

(1. 西南交通大學 牽引動力國家重點實驗室，四川 成都 610031；2. 中國中鐵二院工程集團有限責任公司，四川 成都 610031)

0 引言

受電弓作為列車受流的主要部件，其動態特性對列車的安全運行有著至關重要的影響[1]。隨著列車運行速度的增加，如何有效地保證弓網間良好的受流質量顯得尤為重要。而其中受電弓的升降弓時間和弓頭位移曲線是反映受電弓狀態的重要參數。為適應不同線路的接觸網高度，受電弓的升弓高度一般在700 mm～2 400 mm范圍內[2]。當受電弓在不同高度運行時，產生不同大小的氣動抬升力，進而影響弓網間的接觸壓力，并影響弓網系統間的受流質量[3-5]。受電弓升降弓時間對于行車安全的影響也是巨大的。當受電弓升降弓過快時會對接觸網和滑板有劇烈的沖擊，將引起滑板的損傷或刮壞接觸網；當升弓過慢將可能在行車時不能及時升弓受流而影響牽引力的恢復，也可能因沒有及時降弓而造成受電弓損壞的事故[6]。YAO Y M等通過建立一種擴展的受電弓-接觸網(PAC)接觸碰撞模型，計算得到當受電弓抬升速度超過0.5 m/s時，弓網的接觸力將超過250 N，必須將受電弓的升弓速度控制在0.4 m/s以下[7]。所以，對受電弓的升降弓時間和弓頭位移曲線進行研究對保證列車安全運行有著重要意義。

目前大多數的弓網檢測手段可以分為接觸式檢測和非接觸式檢測兩種。接觸式檢測大多方式是通過安裝在車頂的傳感器或者檢測車檢測。例如日本主要將滑板磨耗和弓網離線作為檢測重點，而德國主要利用安裝于受電弓上的力傳感器和加速度傳感器檢測弓網間的接觸壓力[8]。張文浩等基于光纖光柵傳感技術設計了一種受電弓狀態監測系統，實時檢測弓網間的接觸壓力、受電弓運動狀態以及滑板應力溫度等[9]。譚夢穎等推導出弓頭集中力與應變響應間的關系，基于光纖應變傳感器測量弓頭滑板的應變，進而測得接觸力[10]。

近幾年非接觸式弓網測量技術發展迅速，其中KARAKOSE E等利用Hough變換檢測出滑板和接觸線位置，利用交叉點特征定位到接觸點位置，進而得到弓網導高和拉出值信息，實現列車運行中的拉出值超限位置和數量統計[11]；NA K M等通過相機和激光獲取滑板接觸區域圖像，基于深度學習和圖像處理方法測量滑板的磨損量和變形[12]；袁歡等結合圖像預處理、邊緣提取、Radon變換和最小二乘法等方法提取視頻圖像中受電弓燃弧發生的目標位置[13]；姜利基于機器視覺，采用最小二乘法計算出光伏電池片的位置誤差[14]。

就目前現有的弓網檢測方法來看，針對受電弓升降弓時間和弓頭位移曲線的非接觸式檢測研究較少，且精度還有待提高。所以本文提出一種基于機器視覺檢測受電弓升降弓時間和弓頭位移曲線的方法，并利用地面試驗進行了可行性驗證。

1 檢測原理

1.1 圖像檢測方法

本文主要是根據識別標記點的方式來檢測受電弓的升降弓時間和弓頭位移曲線，檢測流程圖如圖1所示。根據受電弓結構特性，分別在受電弓的上下臂桿鉸接處和上框架頂桿處打上標記點，標記點形狀如圖2所示。接下來利用圖像處理技術檢測受電弓在升降弓過程中的標記點位置。首先，基于標記點運動區域進行粗定位，減少計算時間，提高定位精度；然后利用模板匹配方法(template matching)進行目標跟蹤和特征提取，精確定位到每一幀圖像中標記點的位置；最后經數據分析得到受電弓的弓頭位移曲線和升降弓時間。

圖1 圖像檢測方法圖

圖2 受電弓標記點位置示意圖

1.2 升降弓位移曲線計算原理

相機安裝位置如圖3所示，安裝于受電弓的正前方或者正后方均可(根據相機安裝位置選擇標記點的方向)。

圖3 相機安裝位置

升降弓弓頭位移曲線的計算方法原理如圖4所示。圖像的檢測對象是受電弓滑板下的頂桿和轉臂節點處的標記點，通過圖像處理技術檢測每一時刻標記點的垂向位置信息a、e，然后基于已知的上框架長度c和下框架長度d，就可以計算得到兩個標記點的位置信息，從而可以得到受電弓的升降弓弓頭位移曲線；其次，根據圖像檢測到的受電弓頂桿標記點的位置變化數據信息，通過升弓和降弓的閾值判定，即可得到受電弓的升降弓時間。

圖4 計算原理圖

2 升降弓地面驗證試驗

2.1 實驗簡介

為驗證方法的可行性，本文進行了多組受電弓的升降弓地面試驗，實驗布置如圖5所示。試驗所采用的受電弓為單滑板受電弓，標記點打在上框架頂桿和轉臂節點處。在受電弓滑板水平位置處布置一個CCD高速工業相機(分辨率：1 920×1 080，采樣頻率：50 FPS)采集升降弓視頻，受電弓下方左右兩側的LED補光燈用于提高拍攝圖片的質量。

圖5 受電弓升降弓試驗

2.2 相機標定

由于在本次實驗中標記點的相對位移測量僅限于垂向方向的位移測量，所以可以簡化相機標定方法，使用尺度因子相機標定法[15]。如圖6所示，當相機光軸與結構平面法線在一條直線上時，尺度因子k的計算式為

圖6 尺度因子計算圖

(1)

或者

(2)

式中：D為標記點的實際長度；d為標記點在圖像中對應的像素數；f為鏡頭焦距；Z為相機到標記點的距離；dpixel為像素尺寸。

2.3 目標跟蹤與特征提取

根據采集的圖片數據和標記點尺度不變的特征，采用最高效的模板匹配方法(match template)識別標記點位移。模板匹配的算法思想如圖7所示，將搜索模板T(m×n個像素)疊放在被搜索的圖像S(W×H個像素)上平移，搜索圖像上被模板圖像覆蓋的那塊區域叫子圖Sij。i，j為子圖左上角在被搜索圖S上的坐標，搜索范圍是：1≤i≤W-m，1≤j≤H-n。

圖7 模板匹配算法思想

通過比較T和Sij的相似性，完成模板匹配過程。衡量模板T和子圖Sij的匹配程度,可用下列測度:

(3)

從公式中可以看出，中間第二項是一個常數，也就是只和模板有關系；第一項是模板覆蓋下那塊子圖像的能量,它隨(i,j)位置而緩慢改變。第三項是子圖像和模板的互相關函數,隨(i,j)變化而迅速改變。模板T和子圖Sij匹配時這一項的值最大,因此可以用下列相關函數來反映匹配程度:

(4)

或者歸一化為

R(i,j)=

(5)

但是這種原始的模板匹配算法計算時間較長，所以本文提出了一個粗精匹配結合的優化算法。首先，根據標記點的垂向運動趨勢結合算法迅速鎖定標記點的大致區域(圖8)，然后根據大致框定的匹配區域在附近逐一檢索獲得最佳匹配點，具體模板匹配過程在圖9中給出。這樣可大大降低整體匹配次數，且目標提取效果很好。通過數據對比(表1)，采用粗精匹配結合的算法與直接采用模板匹配算法相比計算速度有大幅度提升，匹配時間由每張9.851 s縮減到每張1.385 s，計算效率提升了7倍。

圖8 原圖像和粗定位圖像

圖9 標記點特征定位方法圖

表1 標記點特征定位計算時間

3 試驗結果及分析

3.1 升降弓弓頭位移曲線識別結果

本文進行了多組動態地面試驗，通過圖像處理技術檢測出的升降弓弓頭位移曲線如圖10所示(本刊黑白印刷，相關疑問請咨詢作者)。且根據文獻[16],通過動力學軟件建立受電弓數學模型，得到弓頭位移曲線的理論值，兩者進行對比。從圖中可以看出，通過圖像處理技術完整地識別出了升降弓弓頭的位移曲線，并且與數學模型計算出的理論值吻合度較好。

圖10 升降弓弓頭位移曲線對比

3.2 升降弓時間識別結果

受電弓開始升弓至升弓后保持平穩狀態為一個完整的升弓過程，受電弓開始降弓至落弓后保持平穩狀態為一個完整的降弓過程。根據識別出的弓頭位置信息可識別出受電弓升弓和降弓過程，再利用相機采樣頻率可得到受電弓升降弓時間。根據計算出的升降弓時間與試驗實測的參考值進行比較，統計結果見表2。

表2 升降弓時間統計結果 單位：s

由表2統計結果可以看出，本文方法識別出的受電弓升降弓時間與參考值比較接近，識別誤差可控制在1 s以內。由以上實驗數據可以說明采用非接觸式的圖像處理技術檢測受電弓升降弓時間和升降弓弓頭位移曲線的方法是有效的，能準確識別出升降弓狀態。

由于試驗場地限制的原因，試驗時受電弓的升弓高度僅有600 mm，再去除由于受電弓轉臂節點處的標記點被遮擋的220 mm，故本次試驗有效的升弓高度為380 mm，但這并不影響判定此非接觸式檢測方法的有效性。

4 結語

本文提出了一種非接觸式的基于機器視覺和圖像處理技術檢測受電弓升降弓時間和弓頭位移曲線的新方法。與傳統的檢測手段相比，此方法智能化程度更高，安裝方便，檢測安全性高；而且不需要額外加傳感器，避免影響受電弓的動力學性能。通過多組的地面動態實驗，驗證了此方法的有效性和準確性。檢測得到的升降弓弓頭位移曲線和升降弓時間較準確，進一步豐富了目前非接觸式檢測弓網狀態的研究，同時可為受電弓部件檢測和弓網間實時故障的監測提供數據參考。

考慮到目前受電弓組成部件的復雜性和前期由于標記點遮擋而無法識別的局限性，如何更加準確地識別復雜背景下的升降弓時間和弓頭位移曲線，如何避免標記點被遮擋的干擾，將是后續工作研究的重點。