基于機器視覺測量技術的地鐵站臺限界檢測儀設計*

何越磊 余佳磊 陳 猛 龔佩毅 湯友福

(1.上海工程技術大學城市軌道交通學院,201620,上海;2.上海欣鐵機電科技有限公司,201100,上海//第一作者,教授)

地鐵站臺限界是在站臺范圍內車輛運行、?？颗c旅客乘降安全所需要的空間尺寸[1]。目前，我國地鐵站臺限界檢測還是采用接觸式的測量方法，利用站臺尺、刻度尺、鉛錘和量桿等器具進行測量[2]。該測量方法的測量誤差大、作業(yè)繁瑣復雜、效率低，不能滿足站臺限界測量和管理的需要。針對接觸式檢測暴露出的種種問題，近年來國內外學者對限界非接觸自動檢測技術進行了研究。例如:瑞士AMBERG公司的GRP 5000限界檢測小車利用激光測距方法實現(xiàn)隧道包括車站限界的快速連續(xù)檢測；英國的UPS-80限界檢測車和法國的MGV檢測車都是利用機器視覺實現(xiàn)全線包括站臺的限界檢測[3]。但是這些檢測裝置都是搭載在大型軌檢車上或是軌道走行設備上，運輸及使用的便攜性較差，不能滿足隨走隨測的要求。

針對軌道交通站臺限界測量問題，研究了一種基于單目視覺和三角測量原理[4]的便攜式非接觸站臺限界檢測儀，將攝像機、傳感器等集成在便攜式多功能機械構架上，放置在站臺邊緣，就可以實現(xiàn)站臺限界非接觸靜態(tài)測量?；诖?，針對近景斜角大范圍測量技術的難點和關鍵的標定問題，提出了基于基準點匹配的標定方法完成檢測儀的標定，實現(xiàn)站臺限界檢測和超限的準確判斷。

1 檢測儀整體方案設計

非接觸式站臺限界檢測儀構架方案如圖1所示。選用畫幅滿足要求、整體尺寸較小的視覺傳感器實現(xiàn)圖像數(shù)據的采集，并和激光發(fā)生器實現(xiàn)三角測量關系，達到被測站臺軌行區(qū)三維幾何關系的重建效果。同時為了解決設備的調平狀態(tài)，利用傾角傳感器搭載調平機構實現(xiàn)設備的水平調節(jié)，使整體結構能夠保持相對水平狀態(tài)。為了實現(xiàn)設備整體高效傳輸與數(shù)據處理能力，采用Gige Vision標準和RS-232通信協(xié)議，實現(xiàn)圖像信號和傾角信號的傳輸。結合圖像算法與數(shù)據處理設計檢測儀的軟件，實現(xiàn)檢測儀的人機交互和超限報警。將檢測儀的各模塊集成在小型可拆卸的便攜式機械構架中，利用統(tǒng)一電源模塊供電，實現(xiàn)系統(tǒng)作業(yè)。

圖1 檢測儀構架方案設計

2 檢測儀的檢測原理

2.1 檢測原理

保證軌道有正確的幾何形位是車輛安全行駛的首要條件。通過捕捉兩股鋼軌圖像來確定線路中心線位置，站臺的邊緣以線路中心線和軌面為基準來確定，有相對幾何尺寸要求，進而保證軌行區(qū)的安全限界要求。站臺限界檢測儀利用三角測量原理，激光發(fā)生器在站臺層以一定傾斜角度照射在軌行區(qū)，由工業(yè)攝像機捕捉鋼軌斷面輪廓線圖像，并由傾角儀記錄水平角和俯仰角信息進行角度補償。 利用圖像處理方法解析出軌頭輪廓線參數(shù)，通過匹配標準鋼軌軌頭輪廓線，求得軌距和左右軌高低，并確定鋼軌中心線和線路中心線位置，進一步則可求得站臺邊緣距鋼軌頂面的高差和水平距離，這是與站臺限界相關的重要指標。

2.2 測量參數(shù)指標

地鐵車站橫斷面如圖2所示，站臺限界檢測儀主要檢測的參數(shù)指標包括：

1) 軌距S,為兩股鋼軌頭部內側軌頂面以下16 mm處兩作用邊之間的最小距離。

2) 左右軌高低η,為左右兩股鋼軌頂面的相對高差。

3) 站臺高度H,為站臺面至軌面高度。

4) 站臺距離W,為站臺邊緣至線路中心線距離(若遇站臺邊緣有橡膠條即W為橡膠條邊緣至線路中心線距離)。

圖2 地鐵站臺橫斷面示意圖

3 檢測儀機械結構設計

站臺限界檢測儀三維仿真設計結構如圖3所示。整機呈三角結構，充分利用三角形三邊定理定位攝像機與激光器的工作距離,并將激光發(fā)生器、工業(yè)攝像機、傾角傳感器、電源模塊等集成在機盒內部,實現(xiàn)一體化；通過機械公差配合，采用可拆卸的方法，實現(xiàn)整機的便攜性。整機具有水平調節(jié)功能,測量基準唯一性,兼具防水、防摔、散熱和保護傳感器功能。

圖3 檢測儀三維仿真設計結構圖

4 檢測儀關鍵技術研究

4.1 近景斜角大范圍攝像機標定模型

根據測量原理，整個檢測儀需要各傳感器之間工作距離盡可能小，而鋼軌與站臺位置相距較大，故需要建立一個近景斜角大范圍攝像機標定模型，以解決檢測儀的標定問題。如圖4所示，以標定板左下角為標定板的世界坐標系xw、yw、zw，使標定平面在世界坐標系zw=0的平面上，并和激光器發(fā)射平面重合，利用攝像機拍攝標定區(qū)域進行標定，此時攝像機、鋼軌、激光器三者之間的三維幾何關系標定在一個具有已知坐標點的二維平面中，即可計算出線路中心線的坐標參數(shù)值。

圖4 攝像機標定模型

對于近景斜角大范圍拍照測量的檢測儀來說，鏡頭成像的畸變較大，使圖片上每點的像素當量都不相同，因此很難直接用數(shù)學模型來求解標定參數(shù)。因此,設計了一套基于基準點匹配的方法來實現(xiàn)近景大范圍拍照測量的標定。通過攝像機拍攝具有已知坐標距離的大型多陣列圓標定板，進行基準點的提取與匹配，完成檢測儀的定標，檢測儀標定流程如圖5所示。

基準圓點提取的精確性直接影響檢測儀的標定精度，因此是檢測儀標定最重要的一步。對于橢圓形圖像中心的提取，目前大多數(shù)采用橢圓參數(shù)擬合的方法[5-6]，或者是利用橢圓的邊界信息尋找橢圓的公切線進行中心點的提取;但對于多陣列圓的標定板，其標定范圍廣、光照不均勻，再加上鏡頭畸變的影響，利用這些方法很難直接提取出橢圓的中心像素點。針對檢測儀的標定提出利用區(qū)域生長重心法提取基準點，將區(qū)域生長法和灰度重心法相結合，通過粗定位尋找每個基準圓的種子點進行區(qū)域生長。若n為基準圓區(qū)域內所有滿足生長準則的像素點個數(shù)，T為所選取的灰度閾值，f(x,y)為基準圓區(qū)域內某一種子點鄰域像素的灰度值，當：

圖5 檢測儀標定流程

像素點拒絕進入生長區(qū)域，完成區(qū)域分割。然后利用灰度重心法提取生長區(qū)域的重心作為基準點，若u0、v0為所求基準點重心坐標，則：

通過遍歷所有基準點，達到對大型多陣列圓標定板上基準點的提取。

4.2 檢測儀參數(shù)計算模型

檢測儀標定完成并通過圖像處理算法解析出目標曲線，捕捉到各像素點坐標，檢驗儀標定好之后需要對站臺限界幾何關系參數(shù)進行計算。計算模型如圖6所示。

1) 將所測圖像匹配在已標定的x、y二維平面坐標中，由于鋼軌下顎端點不產生磨耗,因此檢測的基準就以左軌內側下顎端點A和右軌外側下顎端點A1為不變的基準點，通過B和B1點計算側邊斜率，使其與定標的標準鋼軌軌頭下顎兩端點重合，重合點即為A、A′、A1、A1′。

3) 沿鋼軌中心線OP、O1P1，在中心線O點向下16 mm處取C、C1點，通過C點垂直于鋼軌中心線作直線交鋼軌側面于D、D1點，并根據軌頭寬度計算出D2點，利用二維平面兩點距離公式則S=DD2。

4) 根據地鐵站臺標準限界定標原理，分別換算出站臺邊緣(橡膠條邊緣)距軌道中心線距離W，站臺面距鋼軌頂面距離H。

5 試驗結果及分析

為了進一步檢驗檢測儀的測量誤差、精度以及使用性能，選取某地鐵車站的下行車站25個站臺門進行測量。由于地鐵站臺邊緣都安裝有橡膠條，所以現(xiàn)場做測試的站臺距離為軌道中心線至橡膠條邊緣的距離。站臺限界檢測儀與軌道尺(精度±0.5 mm、站臺尺(精度±1 mm)采集同一橫斷面的各點數(shù)據作對比，其軌距、站臺距離和站臺高度的測量值及誤差分析如圖7所示。

c) 站臺高度測量值及誤差分析

圖7 軌距、站臺距離和站臺高度測量值及誤差分析