基于視頻圖像處理技術(shù)的弓網(wǎng)燃弧檢測方法研究

王學(xué)亮， 梁才國

（中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司， 山東 青島 266111）

引言

列車是通過受電弓碳板與接觸網(wǎng)動態(tài)滑動接觸而獲得電力。列車在運行過程中，受電弓碳板與接觸網(wǎng)導(dǎo)線接觸不良時，就會發(fā)生弓網(wǎng)燃弧現(xiàn)象。然而發(fā)生燃弧現(xiàn)象會給列車帶來許多危害，例如對受電弓碳板和接觸網(wǎng)導(dǎo)線造成腐蝕和磨損，影響受電弓與接觸網(wǎng)之間的受流質(zhì)量，嚴(yán)重情況下會影響列車的安全運行。因此，受電弓與接觸網(wǎng)之間的燃弧現(xiàn)象檢測尤為重要[1]。

1 弓網(wǎng)燃弧視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

為了避免檢測裝置對受電弓工作狀況的影響，需對受電弓燃弧現(xiàn)象檢測采用非接觸式—視頻圖像檢測。攝像頭不僅能觀察弓網(wǎng)工作狀況，而且能夠有效檢測到弓網(wǎng)燃弧。

在車頂安裝攝像頭，使鏡頭與受電弓與接觸網(wǎng)接觸位置對焦，通過對弓網(wǎng)連續(xù)不斷地采集視頻圖像，通過光纖將視頻數(shù)據(jù)傳入車內(nèi)工控機(jī)，再由工控機(jī)對視頻圖像進(jìn)行處理，判斷燃弧是否存在，并保存燃弧圖像以及相關(guān)數(shù)據(jù)信息。圖1為視頻圖像燃弧監(jiān)控結(jié)構(gòu)。

圖1 測試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2 視頻圖像基本處理

攝像頭對弓網(wǎng)工作狀況進(jìn)行連續(xù)不斷的視頻采集，通過采集卡保存視頻文件，需要經(jīng)過視頻圖像處理技術(shù)將視頻文件分割為一幀一幀圖像文件，然后對分割出的圖像是否存在燃弧現(xiàn)象進(jìn)行判斷。為加快計算機(jī)視頻圖像處理速度，需要事先從圖像中分割出弓網(wǎng)接觸位置區(qū)域，即燃弧發(fā)生位置區(qū)域。在圖像處理技術(shù)中利用ROI函數(shù)對該區(qū)域進(jìn)行分割，見圖 2、圖 3。

圖2 弓網(wǎng)燃弧幀

圖3 ROI選定出來燃弧現(xiàn)象區(qū)域

2.1 圖像灰度化處理

當(dāng)弓網(wǎng)燃弧時，視頻圖像中會出現(xiàn)白色耀眼斑點，本文是通過對白色斑點面積計算，從而判斷是否出現(xiàn)燃弧現(xiàn)象。在視頻圖像經(jīng)過分割之后，為了進(jìn)一步加快圖像處理速度，需要對圖像進(jìn)行灰度化處理。因為每幀圖像的各個像素點顏色值都是由RGB三個顏色分量構(gòu)成，所以每個像素點共有256×256×256種顏色值。而圖像灰度化之后每一個像素點的顏色值轉(zhuǎn)換為0～255共256種灰度變化。本文采用opencv圖像處理技術(shù)進(jìn)行灰度化處理，利用函數(shù)cvCvtColor可以將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。圖像灰度化處理方法主要有加權(quán)平均法、最大值法和平均值法等[2]。圖4為燃弧灰度化處理圖。

2.2 圖像二值化處理

圖4 燃弧灰度化處理圖

為了便于統(tǒng)計燃弧面積，需要對灰度化處理后的圖像進(jìn)行二值化處理。圖像二值化處理（見下頁圖5）就是將灰度圖像中所有像素點的灰度值都設(shè)置為0或255，即用純黑與純白兩種色調(diào)來顯示整幅圖像。然而對灰度化圖像二值化需要設(shè)定一定閥值，低于該閥值的灰度值，就設(shè)置為0，大于該閥值的灰度值就設(shè)置為255。由于燃弧在圖像中顯示為白色斑點，其像素點的灰度值為255[3]。因此，統(tǒng)計出整幅圖像中所有灰度值為255的像素點，即為燃弧面積。

圖5 圖像二值化處理

對二值化圖像中灰度值為255的像素點統(tǒng)計，即燃弧面積統(tǒng)計。通過公式（1）對燃弧面積統(tǒng)計，判斷是否發(fā)生燃弧現(xiàn)象。

式中：Nr為燃弧亮點像素點的總數(shù)，Nz為整幅圖像中所有像素點總數(shù)，b為燃弧點面積比例。設(shè)定當(dāng)b大于某一比例值時，就判斷該幀發(fā)生燃弧現(xiàn)象；當(dāng)b小于某比例值時，就判斷該幀未發(fā)生燃弧現(xiàn)象。然后進(jìn)行下一幀圖像處理。

3 視頻圖像燃弧判斷

3.1 燃弧判斷流程

攝像頭獲取得到的受電弓工作視頻圖像經(jīng)過視頻分割為一幀鎮(zhèn)圖像文件，先對圖像灰度化處理，再對圖像進(jìn)行二值化處理，最后通過對燃弧面積大小的判斷，從而得出該幀是否發(fā)生燃弧現(xiàn)象。若發(fā)生燃弧，則保存下該幀圖像，并記錄下燃弧面積大小，然后進(jìn)行下一幀圖像的判斷；若未發(fā)生燃弧現(xiàn)象，就進(jìn)行下一幀圖像的判斷[4]。最終得出該段視頻中共發(fā)生的燃弧次數(shù)、每次發(fā)生燃弧持續(xù)時間以及燃弧比（離線率）。圖6為燃弧判斷流程圖。

圖6 燃弧判斷流程圖

其中，燃弧持續(xù)時間t由公式（2）計算而得，n為該次燃弧共在視頻中出現(xiàn)幀數(shù)，fs為攝像頭視頻壓縮速率。燃弧比即離線率，就是發(fā)生燃弧幀數(shù)與視頻總幀數(shù)比值。

3.2 燃弧數(shù)據(jù)分析

在某條地鐵線路上，利用紅外攝像頭拍攝地鐵車輛受電弓工作視頻，利用視頻圖像處理技術(shù)對該段視頻進(jìn)行分析與處理。

圖7是對123 s燃弧視頻文件進(jìn)行燃弧分析，從視頻中可以判斷出共發(fā)生燃弧13次，并且通過圖像處理技術(shù)獲得48幀燃弧圖像，其中燃弧最長持續(xù)時間為520 ms，而燃弧率為1.372%。通過對截取出的48幀圖像進(jìn)行觀察，由于隧道中燈光的影響會將燈光誤判斷為燃弧，因此會對燃弧檢測結(jié)果產(chǎn)生影響[5]。經(jīng)過人工篩選可以得出共發(fā)生10次燃弧，最長持續(xù)時間為100 ms。圖8是把燈光誤判斷為燃弧幀圖像。

圖7 紅外視頻燃弧分析

圖8 燃弧誤判斷幀

為避免燈光或者太陽光對測試結(jié)果干擾，本文是根據(jù)弓網(wǎng)燃弧光學(xué)特性對燃弧進(jìn)行監(jiān)測。如圖9燃弧弧光通過光譜儀分析可知，燃弧光波段在240～260 nm之間是太陽光光波段的盲區(qū)，利用該光學(xué)特性可以運用紫外相機(jī)進(jìn)行燃弧現(xiàn)象檢測。

圖9 燃弧與太陽光譜特性曲線

在某地鐵線路上，利用MicroVista-UV紫外相機(jī)對弓網(wǎng)燃弧現(xiàn)象進(jìn)行監(jiān)測，通過視頻圖像分析可知，應(yīng)用紫外相機(jī)能夠有效避免燈光與陽光的干擾。

下頁圖10為通過紫外相機(jī)獲取視頻對發(fā)生燃弧現(xiàn)象的檢測分析圖，其中檢測出的燃弧次數(shù)共12次，其中通過opencv圖像處理程序共截取出19幀燃弧圖像。這90s視頻中燃弧弧最長持續(xù)時間為80ms，而燃弧比即受電弓與接觸網(wǎng)的離線率，為0.8448%。對截取出的燃弧圖像進(jìn)行觀察，沒有出現(xiàn)誤判情況。

下頁圖11是對列車單程運行過程中，弓網(wǎng)燃弧現(xiàn)象檢測分析數(shù)據(jù)圖。

圖11是紫外相機(jī)獲取24 min弓網(wǎng)工作視頻進(jìn)行燃弧現(xiàn)象判斷分析結(jié)果。期間共判斷出22次燃弧，最長持續(xù)時間為80 ms，其弓網(wǎng)離線率為0.1%。測試結(jié)果通過對整個視頻人工分析得出燃弧次數(shù)也為22次，可見該受電弓燃弧檢測方法具有可行性。

圖10 紫外視頻燃弧檢測

圖11 弓網(wǎng)燃弧分析結(jié)果

4 結(jié)論

利用弓網(wǎng)燃弧的光學(xué)特性，通過視頻圖像處理技術(shù)對紫外相機(jī)獲取弓網(wǎng)燃弧視頻進(jìn)行燃弧現(xiàn)象判斷，得出列車在整個運行過程中發(fā)生燃弧次數(shù)、每次持續(xù)時間以及燃弧比即弓網(wǎng)離線率。

[1]何常紅.弓網(wǎng)電弧模擬系統(tǒng)的研制和試驗研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2009.

[2]劉寅秋.基于圖像處理的接觸網(wǎng)動態(tài)幾何參數(shù)測量研究[D].北京：中國鐵道科學(xué)研究院，2012.

[3]張韜.基于圖像處理的接觸網(wǎng)檢測系統(tǒng)研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2008.

[4]楊志鵬.弓網(wǎng)電弧研究及其檢測[D].北京：北京交通大學(xué)，2011.

[5]杜高峰.基于opencv圖像處理列車受電弓動態(tài)特性監(jiān)測方法研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2015.