基于機(jī)器視覺和激光測距的輸電線故障定位

金立軍，王 恒，王文華，閆書佳

(1. 同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 201804；2. 國家電網(wǎng)浙江省電力公司嘉興供電公司，浙江 嘉興 314000； 3. 上海工程技術(shù)大學(xué)，上海 201800)

無人機(jī)航拍巡線時(shí)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)絕緣子掉片、間隔棒斷裂、導(dǎo)線懸掛異物等外絕緣缺陷或故障，需要對故障點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確定位，便于檢修人員迅速找到故障點(diǎn).傳統(tǒng)電力故障定位方法常用電流、電壓等故障信息，在線路端點(diǎn)處測量故障距離，如阻抗法和行波法.阻抗法主要基于均勻線的故障回路阻抗與測量點(diǎn)到故障點(diǎn)的距離成正比這一原理，來進(jìn)行故障測距[1-2].阻抗法假設(shè)導(dǎo)線電阻均勻，實(shí)際中測量誤差較大，適合于結(jié)構(gòu)簡單的線路.行波法利用故障行波到達(dá)線路兩端的時(shí)間差來計(jì)算故障距離[3-4].行波法需要在線路測量端用專門的設(shè)備捕捉暫態(tài)行波信號，識(shí)別故障行波準(zhǔn)確度不高.此外，傳統(tǒng)的電力故障定位方法[5-6]適用于電壓、電流出現(xiàn)突變的狀態(tài)，無法識(shí)別和定位非電參數(shù)所致的故障.

由于電力巡線環(huán)境的特殊性，輸電線周圍強(qiáng)電磁干擾會(huì)影響無人機(jī)對外部GPS(全球定位系統(tǒng))信號的接收，因此首先要實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自身的準(zhǔn)確定位，不能超過規(guī)定的安全距離，應(yīng)保證飛行的安全性.此外，高質(zhì)量圖像的拍攝也需無人機(jī)穩(wěn)定懸停來減少抖動(dòng)[7]，并針對不同拍攝設(shè)備制定合理的拍攝距離.對于可見光相機(jī)，數(shù)米的拍攝距離變化對圖像清晰度影響不明顯；而紅外和紫外相機(jī)則對拍攝距離很敏感，數(shù)米的拍攝距離誤差會(huì)導(dǎo)致成像模糊，難以進(jìn)行故障識(shí)別.雖然目前市場上存在很多把GPS與激光測距儀合二為一的產(chǎn)品，如手持GPS藍(lán)牙連接激光測距儀，但受限于手持，對于復(fù)雜地貌(如山丘、溝壑)不易操作，且無人機(jī)機(jī)載產(chǎn)品尚處于研發(fā)階段.因此，本文提出了一種替代外部GPS信號進(jìn)行無人機(jī)定位的方案，增加了飛行安全性并有助于拍攝清晰圖像，提高了故障識(shí)別的準(zhǔn)確性.

基于機(jī)器視覺和激光測距的輸電線故障定位方法，可借助無人機(jī)搭載可見光相機(jī)進(jìn)行航拍，利用圖像處理技術(shù)識(shí)別故障，再結(jié)合定位技術(shù)和激光測距技術(shù)對故障點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)定位.該方法可識(shí)別非電參數(shù)所致故障，在故障早期進(jìn)行識(shí)別和定位，并及時(shí)告知維修人員故障所在的準(zhǔn)確位置，以便對潛在威脅進(jìn)行排除，避免故障擴(kuò)大.同時(shí)，該方法適用于復(fù)雜地形下的故障定位，理論上對于距離較近的多個(gè)故障點(diǎn)也有很好的區(qū)分定位效果.本文以輸電線間隔棒斷裂故障為例，進(jìn)行故障識(shí)別和定位.

1 故障定位

1.1 故障定位流程

無人機(jī)自身帶有GPS定位功能，結(jié)合地面站監(jiān)控軟件，可粗略測量和讀出無人機(jī)所處的經(jīng)緯度坐標(biāo)和高程坐標(biāo)，但定位精度不高，經(jīng)緯度有效值只達(dá)到小數(shù)點(diǎn)后4位，換算為空間距離約為10 m.而相鄰兩個(gè)桿塔之間的輸電線路上，一般會(huì)有多個(gè)間隔棒，其間距只有幾m，如500 kV輸電線路的四分裂導(dǎo)線兩個(gè)間隔棒之間距離為5.5 m.只依靠GPS定位范圍太大，無法區(qū)分相鄰多個(gè)間隔棒中的故障點(diǎn)位置.此外，巡線時(shí)無人機(jī)與線路相距數(shù)米拍攝，這就導(dǎo)致無人機(jī)機(jī)身坐標(biāo)并非故障實(shí)際所在位置.因此需要結(jié)合機(jī)載激光測距模塊，先準(zhǔn)確測量出無人機(jī)機(jī)身位置，再對無人機(jī)機(jī)身坐標(biāo)進(jìn)行修正，從而得到故障點(diǎn)坐標(biāo).在修正坐標(biāo)前，需先把經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為空間直角坐標(biāo)，這就涉及到坐標(biāo)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換.最后，通過坐標(biāo)反變換便可以得到高精度的經(jīng)緯度坐標(biāo)和高度坐標(biāo).故障定位流程如圖1所示.圖中，x、y、z表示直角坐標(biāo)；B、L、H表示經(jīng)緯度坐標(biāo).

圖1 巡線故障定位流程Fig.1 Flowchart of fault location of transmission line

1.2 無人機(jī)定位

考慮到輸電線周圍的強(qiáng)電磁干擾可能造成無人機(jī)自帶的GPS信號不穩(wěn)，導(dǎo)致飛行安全隱患和懸停拍攝時(shí)抖動(dòng)降低圖像質(zhì)量，因此需要一套備用或替代方案來實(shí)現(xiàn)無人機(jī)機(jī)身準(zhǔn)確定位.傳統(tǒng)的GPS定位依賴于外部衛(wèi)星信號，很容易受到干擾產(chǎn)生偏差甚至錯(cuò)誤.本文一方面結(jié)合電力部門提供的桿塔地理坐標(biāo)和激光測距進(jìn)行機(jī)身定位，另一方面通過無人機(jī)IMU(慣性測量單元)獲取陀螺儀和加速度計(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行解算，僅依靠內(nèi)部信號來實(shí)現(xiàn)定位.此外，實(shí)驗(yàn)采用的六旋翼無人機(jī)，相比于無人直升機(jī)，也可以提高飛行和拍攝的穩(wěn)定性.無人機(jī)機(jī)身定位方案如圖2所示.

激光測距測量無人機(jī)機(jī)身到已知坐標(biāo)的桿塔的距離；陀螺儀測量相對于慣性坐標(biāo)系3個(gè)正交方向的角度變化；加速度計(jì)測量3個(gè)方向的加速度，通過對時(shí)間進(jìn)行兩次積分得到空間位置偏移量.

1.3 激光測距

通過測距來提高定位的精度，常用的機(jī)載測距方式有紅外測距、超聲波測距和激光測距，它們的優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示.考慮到無人機(jī)飛行會(huì)受輸電線周圍電磁干擾，需與線路保持較遠(yuǎn)的安全距離[8].同時(shí)為了提高定位的精度，盡可能采用精度高的測距方式.無人機(jī)機(jī)載激光測距模塊距離地面一定高度沿線飛行，遮擋物較少，且發(fā)射激光到間隔棒不會(huì)影響到人身安全，所以激光測距為最佳方式.

圖2 無人機(jī)定位方案Fig.2 Positioning scheme of unmanned aerial vehicle

表1 常見測距方式比較Tab.1 Comparison of common ranging methods

激光測距原理是無人機(jī)發(fā)射出一束激光，經(jīng)被測量物體反射后再被無人機(jī)測距模塊接收，測距模塊同時(shí)記錄激光往返的時(shí)間.光速和往返時(shí)間乘積的一半，就是測距模塊和被測量物體之間的距離.本實(shí)驗(yàn)中無人機(jī)安裝了Leddar One傳感器模塊，來探測距離，測量范圍為0～40 m，精度為0.05 m.

1.4 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

無人機(jī)采用wgs84世界大地坐標(biāo)系進(jìn)行地理坐標(biāo)測量，可以得到經(jīng)緯度坐標(biāo)和高程.由于經(jīng)緯度坐標(biāo)有效位數(shù)有限，精度不高，因此需要提高GPS測量精度.提高精度常見的方式是采用差分GPS技術(shù)[9]，包括位置差分、偽距差分和載波相位差分，但需要搭建基準(zhǔn)站以供校準(zhǔn)，同時(shí)要求無人機(jī)距離基準(zhǔn)站不能太遠(yuǎn).因此，需要增加設(shè)備投入，并且對于巡線的范圍也有一定限制，最終雖然可以將定位精度提高到m至cm級，但仍然只是求出了無人機(jī)的位置，而沒有對故障點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確定位.

將空間大地坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為空間直角坐標(biāo)，以便于測距后的坐標(biāo)修正.坐標(biāo)系變換是指在同一地球橢球下，空間點(diǎn)的不同坐標(biāo)表示形式間進(jìn)行變換.圖3為大地坐標(biāo)系與空間直角坐標(biāo)系的相互轉(zhuǎn)換.

在相同的基準(zhǔn)下，將大地坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為空間直角坐標(biāo)系，公式為

圖3 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換Fig.3 Coordinate system transformation

(1)

通過控制無人機(jī)的飛行和激光測距進(jìn)行直角坐標(biāo)修正后，將空間直角坐標(biāo)反變換為大地坐標(biāo)，可以提高經(jīng)緯度坐標(biāo)的精度.轉(zhuǎn)換公式為

(2)

在激光測距過程中，為了獲取直角坐標(biāo)修正量，需要以無人機(jī)機(jī)身所在位置建立新的空間直角坐標(biāo)系，因此需要進(jìn)行兩個(gè)直角坐標(biāo)系之間的基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換，基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換模型如圖4所示.七參數(shù)布爾莎模型可以解決任意角度下的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換問題.空間變換所需要的7個(gè)轉(zhuǎn)換參數(shù)是：由于原點(diǎn)不重合產(chǎn)生的3個(gè)平移參數(shù)ΔX、ΔY、ΔZ；由于坐標(biāo)軸不平行產(chǎn)生的3個(gè)旋轉(zhuǎn)參數(shù)ωX、ωY、ωZ； 由于兩坐標(biāo)系間的尺度不一致產(chǎn)生的1個(gè)尺度參數(shù)m.

圖4 坐標(biāo)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換Fig.4 Transformation of coordinate datum

設(shè)故障點(diǎn)在以無人機(jī)為原點(diǎn)和以地球球心為原點(diǎn)的直角坐標(biāo)系中坐標(biāo)分別為(XA,YA,ZA)和(XB,YB,ZB)，則坐標(biāo)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換滿足如下關(guān)系式：

(3)

式中：R(ω)=R(ωZ)R(ωY)R(ωX)，并且有

(4)

(5)

(6)

2 基于圖像處理的故障識(shí)別

2.1 故障識(shí)別流程

間隔棒通常具有規(guī)則的、對稱的幾何結(jié)構(gòu)，如正三角形、正四邊形、正六邊形等.一旦發(fā)生斷裂故障，這種規(guī)則的對稱結(jié)構(gòu)將被打破，出現(xiàn)與正常間隔棒具有明顯區(qū)別的結(jié)構(gòu).本文以四分裂間隔棒為例，進(jìn)行識(shí)別與斷裂診斷[10].圖5為間隔棒斷裂故障識(shí)別流程.首先通過六旋翼無人機(jī)機(jī)載相機(jī)拍攝獲取含有間隔棒的輸電線路圖像，再通過圖像預(yù)處理進(jìn)行圖像增強(qiáng)和濾波，然后裁剪出含間隔棒的圖像區(qū)域，采用腐蝕膨脹形態(tài)學(xué)處理方法[11-12]去除電力線，最后提取出間隔棒骨架并根據(jù)骨架的形狀和連通性判別是否為斷裂故障.

圖5 間隔棒斷裂故障識(shí)別流程Fig.5 Flowchart of fault recognition of spacer rupture

2.2 間隔棒斷裂故障識(shí)別

2.2.1識(shí)別原理

(1) 圖像預(yù)處理

圖像獲取和傳輸過程會(huì)產(chǎn)生噪聲，為了減弱噪聲影響，需對圖像進(jìn)行濾波處理.中值濾波將每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值.中值濾波法對消除椒鹽噪聲非常有效，在濾除噪聲后能基本保留圖像的邊緣信息.本文采用圖6所示的中值濾波器對圖像進(jìn)行平滑濾波，經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，窗口大小為5×5濾波效果最好，窗口過大，圖像模糊失真；窗口過小，不能完全濾除噪點(diǎn).為了減少濾波的計(jì)算時(shí)間，并盡可能地保留輸電線路的邊緣信息，僅利用中值濾波器中的一部分像素進(jìn)行計(jì)算，如圖6中陰影部分所示.

圖6 基于稀疏模板的5×5中值濾波器Fig.6 5×5 median filter based on sparse template

上述基于稀疏模板的二維中值濾波器可表示為

d(x+k,y+g)}

(7)

式中：d(x,y)為原圖像;fm(x,y)為濾波后圖像.

濾波后還需要進(jìn)行閾值分割，進(jìn)一步去掉背景.大津法按照圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標(biāo)兩部分，最終得到兩者的分割閾值.背景和目標(biāo)間的類間方差越大，構(gòu)成圖像的兩部分的差別也越大，越容易成功分割.最后將閾值帶入二值化處理過程得到黑白兩色圖像，從而除掉黑色背景.

設(shè)灰度圖像擁有L個(gè)灰度級[1,2,…,i,…,L]，若閾值T將圖像的像素分為兩類：背景Ba={1,2,…,T}和目標(biāo)Oj={T+1,…,L}.兩類出現(xiàn)的概率分布為ωB、ωO，灰度均值為μB、μO，整幅圖像灰度均值為μ.

概率分布和灰度均值的計(jì)算公式如式(8)，圖像大小為M×N，灰度級i的所有像素的個(gè)數(shù)為ni，出現(xiàn)的概率為pi.

(8)

閾值為T時(shí)可求得背景與目標(biāo)的類間方差σ2

σ2=ωB(μ-μB)2+ωO(μ-μO)2

(9)

通過比較不同T值下的方差，如圖7所示，當(dāng)方差取最大值時(shí)，得到最佳閾值約為3.57.

圖7 方差隨閾值變化曲線Fig.7 Inter-class variance change along with threshold

部分計(jì)算過程中的參數(shù)取值如表2所示.

表2 閾值計(jì)算的中間參數(shù)Tab.2 Intermediate parameters of threshold calculation

(2) 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)以形態(tài)為基礎(chǔ)對圖像進(jìn)行分析和處理.首先，生成具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素(如圓盤、矩形、菱形等)，然后，通過一定的運(yùn)算使結(jié)構(gòu)元素與圖像中的物體相互作用，從而達(dá)到對圖像進(jìn)行分析和識(shí)別的目的.使用該方法可簡化圖像數(shù)據(jù)，除去不相干的結(jié)構(gòu)，并且保持圖像原本的形狀特征.

令b(x,y)為結(jié)構(gòu)元素，則灰度形態(tài)學(xué)中的膨脹與腐蝕分別定義如下：

(g⊕b)(s,t)=max{g(s-x,t-y)+b(x,y)

|(s-x),(t-y)∈Dg;(x,y)∈Db}

(10)

(g?b)(s,t)=min{g(s+x,t+y)-b(x,y)

|(s+x),(t+y)∈Dg;(x,y)∈Db}

(11)

式中:Dg和Db分別為g(x,y)和b(x,y)的定義域；平移參數(shù)(s-x)、(t-y)或(s+x)、(t+y)須在g(x,y)定義域內(nèi)；x和y須在b(x,y)定義域內(nèi).

開運(yùn)算是一個(gè)先腐蝕后膨脹的過程，它具有消除細(xì)小物體，在纖細(xì)處分離物體和平滑較大物體邊界的作用.閉運(yùn)算是一個(gè)先膨脹后腐蝕的過程，它具有填充物體內(nèi)細(xì)小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用.用結(jié)構(gòu)元素b(x,y)對圖像g(x,y)進(jìn)行開運(yùn)算和閉運(yùn)算，可分別表示為g°b和g·b，其定義如下：

g°b=(g?b)⊕b

(12)

g·b=(g⊕b)?b

(13)

(3) 骨架提取與細(xì)化

圖像骨架提取是指提取目標(biāo)在圖像上的中心像素輪廓，以目標(biāo)中心為準(zhǔn)對目標(biāo)進(jìn)行細(xì)化，細(xì)化后的目標(biāo)為單層像素寬度.從目標(biāo)外圍往目標(biāo)中心，利用以待檢測像素為中心的特定大小的像素窗口的特征，對目標(biāo)不斷腐蝕細(xì)化，直至腐蝕到不能再腐蝕(單層像素寬度)，從而得到圖像的骨架.

假設(shè)像素p的3×3鄰域結(jié)構(gòu)如圖8所示，則細(xì)化算法步驟為：對圖像從左向右、從上向下迭代每個(gè)像素，作為1個(gè)迭代周期.在每個(gè)周期中，對于每一個(gè)像素p，如果它同時(shí)滿足以下6個(gè)條件，則對其進(jìn)行標(biāo)記.在當(dāng)前迭代周期結(jié)束時(shí)，把所有標(biāo)記的像素點(diǎn)的值設(shè)為背景值.如果某次迭代周期中不存在標(biāo)記點(diǎn)，則算法結(jié)束.假設(shè)背景值為0，前景值為1，這6個(gè)條件為：p為1，即p不是背景；x1、x3、x5、x7不全部為1；x1～x8中，至少有2個(gè)為1；p的8連通聯(lián)結(jié)數(shù)為1；假設(shè)x3已經(jīng)標(biāo)記刪除，那么當(dāng)x3為0時(shí)，p的8聯(lián)通聯(lián)結(jié)數(shù)為1；假設(shè)x5已經(jīng)標(biāo)記刪除，那么當(dāng)x5為0時(shí)，p的8聯(lián)通聯(lián)結(jié)數(shù)為1.

圖8 8-鄰域標(biāo)記搜索示意圖Fig.8 Schematic of 8- neighborhood markup search

(4) 骨架連通性判別

采用8-鄰域標(biāo)記法搜索二值圖像中的連通鄰域并統(tǒng)計(jì)鄰域內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，判別骨架是否斷裂.若二值圖像中有且僅有1個(gè)連通鄰域，且連通域像素面積所占整幅二值圖像面積比例滿足一定范圍(本實(shí)驗(yàn)正常間隔棒骨架像素面積約為剪裁放大后整幅圖像的2%～4%)，則判斷骨架完整，否則為破裂故障.針對圖8所示間隔棒，搜索結(jié)果如表3.

表3 連通域檢測結(jié)果Tab.3 Detection results of connected domain

2.2.2識(shí)別結(jié)果

圖9b是在晴天拍攝的經(jīng)裁剪放大后的斷裂間隔棒圖像，圖像大小為224×224像素.首先用5×5窗口對間隔棒原圖進(jìn)行中值濾波，并通過閾值分割將原始圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，如圖9c，這里通過自適應(yīng)的大津法得到二值化閾值為0.356 9.

然后對二值圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理來提取間隔棒骨架：先進(jìn)行開運(yùn)算填補(bǔ)細(xì)小孔洞，如圖9d所示，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，對于224×224像素的圖片，結(jié)構(gòu)元素宜采用半徑為6像素的正方形.再采用閉運(yùn)算去除相對較細(xì)的導(dǎo)線，結(jié)構(gòu)元素宜采用半徑為9 pixel的圓盤，去除輸電線后效果如圖9e所示.

最后通過圖像細(xì)化算法提取出間隔棒的骨架圖像，如圖9f所示，并根據(jù)8-鄰域標(biāo)記法進(jìn)行連通域搜索，檢測出骨架整體輪廓超過1個(gè)連通區(qū)域，且檢測出的2個(gè)連通區(qū)域面積占比小于正常值.因此判別為斷裂故障.

a 輸電線路圖b 間隔棒原圖

c 二值圖像d 開運(yùn)算圖像

e 閉運(yùn)算圖像f 間隔棒骨架

本文將150幅圖像隨機(jī)分為5組，對本文提出的故障識(shí)別方法的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果如表4所示.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該判別方法準(zhǔn)確率較高且不會(huì)造成漏判，能有效檢測識(shí)別出間隔棒斷裂故障.

表4 故障識(shí)別結(jié)果Tab.4 Results of fault identification

3 故障定位結(jié)果和誤差分析

3.1 故障定位實(shí)驗(yàn)

3.1.1實(shí)驗(yàn)過程

實(shí)驗(yàn)選在晴天，地點(diǎn)為顧家村，附近飛行干擾物較少.該地經(jīng)緯度坐標(biāo)為(121.211 65°，31.296 07°)，無人機(jī)巡視對象為農(nóng)田上方的線路，使用軟件為Mission Planner(飛行任務(wù)規(guī)劃)、UPMOST PVR(圖像傳輸)、MATLAB與Visual Studio(圖像處理與故障診斷)，具體信息如圖10所示.

a 實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)衛(wèi)星圖b 飛行任務(wù)規(guī)劃

c 實(shí)時(shí)圖像傳輸d 圖像處理與診斷系統(tǒng)

實(shí)驗(yàn)中采用組裝式六旋翼無人機(jī)搭載SONY A6000可見光相機(jī)進(jìn)行拍攝，最大載荷2.5 kg，最大通信距離為3 km，兩軸云臺(tái)，橫滾、俯仰方向可控精度為0.1°.旋翼無人機(jī)要比無人直升機(jī)飛行平穩(wěn)，拍攝視頻時(shí)抖動(dòng)較小，在3級風(fēng)條件下偏航距不大于±1 m，航高偏差不大于±1 m.通過地面站航線規(guī)劃與航點(diǎn)任務(wù)設(shè)計(jì)功能，近似地將相鄰2個(gè)桿塔之間的線路，分為多段折線，折線數(shù)目越多，飛行路線就更加接近線路弧線.本實(shí)驗(yàn)將1個(gè)區(qū)間內(nèi)線路近似為4段折線，通過編程事先將路線寫入飛控中，可保證無人機(jī)自動(dòng)沿線巡視，且線路不會(huì)超出拍攝視野.圖11為巡線飛行線路圖.

圖11 巡線飛行線路圖Fig.11 Diagram of flight route of patrol line

在地面站航線規(guī)劃軟件平臺(tái)上，以無人機(jī)中心處為新的直角坐標(biāo)系原點(diǎn)，從原點(diǎn)正對著故障點(diǎn)的連線方向?yàn)?x軸，地面向上方向?yàn)?z方向，按照右手螺旋法則建立坐標(biāo)系，根據(jù)輸入到地面軟件的航線命令，控制無人機(jī)，使其自動(dòng)沿y軸飛行.

無人機(jī)以3 m·s-1的速度按預(yù)先設(shè)置好的軌跡，在輸電線路斜下方，以接近塔高一半的高度，沿線緩慢飛行和拍攝.當(dāng)檢測到輸電線路上存在非線形物體時(shí)，自動(dòng)切換為懸停模式，懸停約2 s，根據(jù)物體在圖像中的成像情況，自動(dòng)緩慢調(diào)節(jié)無人機(jī)，使待識(shí)別物體全部進(jìn)入畫面.通過調(diào)用系統(tǒng)程序里的圖像庫進(jìn)行匹配，識(shí)別出輸電線路上的設(shè)備和器件類型.若無故障，則切換為飛行模式，繼續(xù)巡線.

當(dāng)檢測到輸電線上非線形物體時(shí)，自動(dòng)啟用事先寫入的故障測距程序，使無人機(jī)自動(dòng)調(diào)整軸向位置.沿y軸飛行方向上，為了讓待識(shí)別目標(biāo)點(diǎn)正對著相機(jī)，以飛行航線方向?yàn)閰⒖驾S，自動(dòng)微調(diào)無人機(jī)飛行直到相機(jī)的云臺(tái)水平轉(zhuǎn)角接近0°；再進(jìn)一步對無人機(jī)沿z軸的高度進(jìn)行調(diào)整，使得目標(biāo)點(diǎn)位于圖像中心，此時(shí)云臺(tái)的俯仰角接近0°.

當(dāng)調(diào)整目標(biāo)物體位于圖像中心后，啟用激光測距命令，由于懸停時(shí)存在晃動(dòng)，需要測量5次取平均值，作為最終的距離值.測距傳感模塊的精度為0.05 m，5次測量的數(shù)值分別為6.40、6.45、6.55、6.50、6.45 m.此時(shí)，先結(jié)合電力部門提供的桿塔GPS坐標(biāo)和激光測距，得到無人機(jī)機(jī)身的坐標(biāo)；再根據(jù)激光測距和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到待識(shí)別點(diǎn)坐標(biāo).

3.1.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過機(jī)載激光測距，測出待識(shí)別目標(biāo)點(diǎn)到無人機(jī)的距離d=6.47 m，則目標(biāo)點(diǎn)在以無人機(jī)為原點(diǎn)的空間直角坐標(biāo)系A(chǔ)中的坐標(biāo)為(d,0,0).

根據(jù)無人機(jī)GPS測量得到所在地的經(jīng)度為L=121.211 7° E，緯度為B=31.296 0° N，高度為Z=18.46 m.通過坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，可得到無人機(jī)所處的以地球球心為原點(diǎn)的直角坐標(biāo)系B下的坐標(biāo)：(X,Y,Z)=(-2 826 806.554 m, 4 665 462.063 m,3 293 989.935 m)，從而可以進(jìn)一步計(jì)算坐標(biāo)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換所需的7個(gè)參數(shù).兩坐標(biāo)系距離單位均為m，所以有：

(1) 尺度參數(shù)m=1；

(2) 平移參數(shù)

(ΔX,ΔY,ΔZ)=(X,Y,Z)=(-2 826 806.554 m, 4 665 462.063 m, 3 293 989.935 m)

(3) 旋轉(zhuǎn)參數(shù)

當(dāng)ωZ保持不變時(shí)，ωX=ωY=12.376°.

因此可以將目標(biāo)點(diǎn)在空間直角坐標(biāo)系A(chǔ)下的坐標(biāo)(XA,YA,ZA)=(d,0,0)=(6.47 m,0 m,0 m)，經(jīng)過坐標(biāo)基準(zhǔn)變換，將原坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為空間直角坐標(biāo)系B下的坐標(biāo)：(XB,YB,ZB)=(-2 826 813.103 m,4 665 451.253 m,3 329 399.271 m).

將空間直角坐標(biāo)反變換到空間大地坐標(biāo)，得到精度更高的經(jīng)緯度坐標(biāo)：

為了驗(yàn)證該方法的有效性，實(shí)驗(yàn)選取了4個(gè)測點(diǎn)，分別用無人機(jī)GPS、激光測距改進(jìn)后的GPS和手機(jī)專業(yè)測量軟件進(jìn)行測量，并將手機(jī)APP測量結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)參考值.手機(jī)APP測量精度可到小數(shù)點(diǎn)后五位，通過人工手持走到待識(shí)別目標(biāo)位置正下方進(jìn)行驗(yàn)證.測量結(jié)果如表5所示.

由于地球緯度隨空間距離是均勻變化的，在經(jīng)線上，緯度每差1°，實(shí)地距離約為111.3 km.因此，將手機(jī)測量結(jié)果作為參考值，可算出本文方法和直接GPS定位的距離誤差，如圖12所示.

對比誤差曲線可以看出，結(jié)合激光測距的GPS定位方法對于故障的定位誤差換算為空間距離約為0.1～0.2 m，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于單獨(dú)使用GPS定位所帶來的誤差.對于區(qū)分輸電線上相鄰2個(gè)間隔棒的位置，該方法的精度可以滿足要求并較準(zhǔn)確地定位.

表4 不同方式下經(jīng)緯度測量結(jié)果Tab.4 Measurement results of latitude and longitude in different ways (°)

圖12 兩種方法測量誤差曲線Fig.12 Curves of measuring error of the two methods

3.2 誤差分析

誤差主要來源于儀器、系統(tǒng)方法和外界干擾.具體分析如下：

(1) 激光測距誤差：無人機(jī)機(jī)載激光測距模塊精度為±0.05 m，儀器精度不高會(huì)造成一定的誤差.

(2) 高度微調(diào)誤差：在微調(diào)飛行高度來確定故障點(diǎn)高度坐標(biāo)時(shí)，相機(jī)中心與機(jī)身坐標(biāo)中心不重合，導(dǎo)致高度測量系統(tǒng)誤差.

(3) 外界干擾誤差：無人機(jī)懸停過程中受風(fēng)力影響發(fā)生抖動(dòng)，影響激光測距讀數(shù)；衛(wèi)星運(yùn)行軌道、衛(wèi)星時(shí)鐘存在誤差；大氣對流層、電離層對信號的影響；輸電線路周圍電磁場對信號的干擾等.

對于激光測距誤差，可通過采用更高精度的測距模塊來減?。粚τ诟叨任⒄{(diào)誤差，則需要完善圖像識(shí)別算法來減??；對于減小外界干擾誤差，則可以通過選擇晴朗無風(fēng)的天氣巡線來部分實(shí)現(xiàn).

4 結(jié)論

本文針對輸電線路上的間隔棒斷裂，提出了一種基于機(jī)器視覺和激光測距的電力巡線故障定位方法，通過無人機(jī)搭載成像設(shè)備對輸電線路巡檢進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，先利用無人機(jī)內(nèi)部慣性測量單元和電力部門提供的桿塔坐標(biāo)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)的定位.當(dāng)發(fā)現(xiàn)疑似故障物時(shí)，通過穩(wěn)定地懸停拍攝來獲取高質(zhì)量圖像，并對航拍圖像進(jìn)行處理來識(shí)別故障.采用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理和骨架細(xì)化后連通性判別的圖像處理方法進(jìn)行故障識(shí)別，準(zhǔn)確率可達(dá)96%.檢測出故障后，結(jié)合激光測距和坐標(biāo)變換對故障點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確定位，定位距離可精確到0.1～0.2 m.經(jīng)過無人機(jī)飛行調(diào)整和坐標(biāo)變換后，對故障點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)進(jìn)行了修正，提高了測量值的有效位數(shù).

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，該方法提高了故障定位的準(zhǔn)確性，維修人員收到無人機(jī)傳回的故障經(jīng)緯度信息，可依靠隨身攜帶的手機(jī)和定位軟件找到故障點(diǎn)，有利于減少巡線工作量、加快故障修復(fù)速度、保障電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行.同時(shí)，對于準(zhǔn)確定位技術(shù)的研究，也為后續(xù)通過紅外和紫外成像設(shè)備拍攝獲取高質(zhì)量圖像，并進(jìn)行故障識(shí)別奠定了基礎(chǔ).