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    基于三維測量的受電弓弓頭檢測系統(tǒng)研究

    2021-05-21 14:03:08厲高林建輝
    機械制造與自動化 2021年2期
    關(guān)鍵詞:弓頭羊角電弓

    厲高,林建輝

    (西南交通大學(xué) 牽引動力國家重點實驗室,四川 成都 610031)

    0 引言

    列車受電弓弓頭故障主要是滑板磨耗過限。當(dāng)滑板磨損到極限時,易造成滑板與接觸線脫離,引發(fā)鐵路交通事故。同時,弓頭還存在中心線偏移、姿態(tài)異常、羊角變形等其他故障,若不能及時發(fā)現(xiàn)上述故障會造成滑板異常磨損,甚至羊角斷裂。

    近年來,為解決滑板磨耗自動化檢測問題,科研人員提出了光纖法[1]、超聲法[2]、圖像法[3]等方法。關(guān)于弓頭其他故障的研究相對較少,文獻[4]運用圖像處理方法,定位兩側(cè)羊角頂點與接觸線位置,通過標(biāo)定將像素信息轉(zhuǎn)換成距離信息,得到中心線偏移。文獻[5]對受電弓圖像剪裁,得到僅包含滑板部分的圖像,使用Radon 變換檢測滑板邊緣,計算弓頭傾斜角,同時,該文獻采用羊角區(qū)域像素缺失百分比,判斷羊角缺失與否。

    早期的光纖法、超聲法僅能夠用于滑板磨耗檢測,檢測項目單一且檢測精度低、成本高?;趫D像處理的弓頭故障檢測方法,易受自然因素影響,成像質(zhì)量難以保證,系統(tǒng)穩(wěn)定性不足且對相機標(biāo)定要求很高。因此,需要尋找一種穩(wěn)定、可靠、高精度的受電弓弓頭故障檢測方法。

    結(jié)構(gòu)光作為三維測量技術(shù)的一種,具有大量程、高精度、實時性強等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于軌道交通巡檢[6]。因此,本文設(shè)計了基于結(jié)構(gòu)光三維測量的受電弓弓頭故障檢測系統(tǒng),并提出了滑板磨耗檢測算法以及中心線偏移、弓頭姿態(tài)與羊角變形檢測算法,實現(xiàn)了快速、準確的受電弓弓頭故障檢測。

    1 受電弓弓頭檢測系統(tǒng)

    1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計

    系統(tǒng)由現(xiàn)場檢測模塊、現(xiàn)場控制模塊、遠程控制中心3部分組成?,F(xiàn)場檢測模塊,主要完成數(shù)據(jù)采集、上傳等功能,一般安裝于檢修庫房、正咽喉處、地鐵隧道內(nèi)等,通過龍門架或者特殊工裝,懸掛于接觸線上方一定距離?,F(xiàn)場控制模塊,主要功能是控制系統(tǒng)遠程開機與現(xiàn)場檢測模塊供電等。遠程控制中心是系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理中心,工作人員可以通過控制中心,設(shè)置采集軟件檢測報警參數(shù)、監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)以及查看檢測結(jié)果。

    系統(tǒng)選擇磁鋼與光電開關(guān)實現(xiàn)自動化運行,磁鋼安裝于現(xiàn)場檢測模塊前50 m位置,用于控制遠程開機,光電開關(guān)安裝于升起受電弓上弓臂與下弓臂之間位置,用于控制現(xiàn)場檢測模塊與采集。當(dāng)待檢車輛到達時,前端磁鋼發(fā)出車輛到達信號,系統(tǒng)開機初始化、系統(tǒng)自檢。隨著車輛前進,光電開關(guān)感受到列車受電弓開始動作,發(fā)出信號控制結(jié)構(gòu)光傳感器掃描受電弓并將原始數(shù)據(jù)傳輸至工控機進行數(shù)據(jù)處理,最后將處理結(jié)果結(jié)合車號弓位信息回傳至遠程控制中心,完成檢測,如圖1所示。

    圖1 系統(tǒng)檢測流程

    1.2 結(jié)構(gòu)光傳感器選型

    由于系統(tǒng)安裝環(huán)境復(fù)雜、工作距離長且對成像速度要求高,一體式結(jié)構(gòu)光傳感器難以滿足要求,因此,選擇自行配置視覺組件,設(shè)計結(jié)構(gòu)光傳感器。

    結(jié)構(gòu)光傳感器由相機、鏡頭、激光器組成。工業(yè)相機是結(jié)構(gòu)光傳感器最重要的部件,選型時,要綜合考慮分辨率、處理速度、被測物特性等因素?;鍖挾燃s8 cm,車速30 km/h時,有效掃描時間僅為0.009 6 s,為了獲取足夠線輪廓,應(yīng)優(yōu)先考慮相機成像處理速度并在滿足處理速度要求下,盡量選擇高分辨率相機以適應(yīng)不同檢測要求。

    Ranger3是市面上速度最快的相機之一,相機集成FPGA硬件,可直接在傳感器上實現(xiàn)光條中心線提取、點云重構(gòu)等,特別適合用于高速結(jié)構(gòu)光測量應(yīng)用。Ranger3為CMOS芯片的黑白面陣相機,擁有千兆以太網(wǎng)(GigE)接口,且光譜響范圍寬,相機參數(shù)如表1所示。

    表1 相機參數(shù)

    為了提高相機處理速度,將相機開窗至2 560像素×512像素。調(diào)整后Ranger3相機每秒鐘最快能捕獲12000條輪廓,在0.009 6 s的通過時間內(nèi)可以獲得上百條輪廓,每一條輪廓包含2 560個3D坐標(biāo)點,能夠滿足系統(tǒng)對測量速度的要求。

    鏡頭參數(shù)決定著相機視域范圍、成像清晰度等。在進行鏡頭選型前要先確定相機與激光器的安裝方式,安裝方式不同對應(yīng)的視域范圍也不同。本文選擇反向布置方式,即激光器垂直于掃描方向,相機傾斜安裝,該種方式容易標(biāo)定、能提供最保真的深度輪廓顯示,是最常用的布置方式[7]。

    鏡頭失真隨著焦距的減小而增大,用于視覺測量的鏡頭,一般不選擇小焦距(<8 mm)鏡頭。系統(tǒng)選用焦距為12 mm的鏡頭,相較于8 mm鏡頭有更小的畸變與放大倍數(shù),能夠在保證測試精度的前提下獲得較寬測試距離。綜上所述,本文選用HC1205A定焦鏡頭,鏡頭接口為C-Mount,光圈調(diào)節(jié)方式為手動。同時在鏡頭前加裝激光器同波段的濾光片,避免自然光干擾。

    不同于普通平面相機,結(jié)構(gòu)光設(shè)備視域范圍為梯形。經(jīng)幾何計算,當(dāng)相機與激光器安裝角度為22°、安裝距離為342 mm時,結(jié)構(gòu)光設(shè)備視域范圍深度方向為620 mm~1 240 mm,寬度方向為793 mm~1 500 mm。因此,選用3臺結(jié)構(gòu)光設(shè)備拼接完整覆蓋運動狀態(tài)下不同尺寸受電弓弓頭,且具有±500 mm中心線偏移檢測范圍,并留有一定的裕量,如圖2所示。

    圖2 結(jié)構(gòu)光傳感器安裝方案

    激光器的照明效果是影響系統(tǒng)成像質(zhì)量的重要因素。激光器選型時要結(jié)合被測物的幾何形狀、表面材質(zhì)等因素?;灞砻骖伾珵楹谏瑢獾奈漳芰^強。因此,選擇紅外激光器進行照明,提升照明質(zhì)量。本文選用某公司LL型紅外激光器,為了避免3臺設(shè)備間激光相互干擾,波長依次選擇為808 nm、915 nm、808 nm。

    1.3 系統(tǒng)機械設(shè)計與采集流程

    為了保證3臺傳感器光平面共面,消除傳感器側(cè)滾、點頭、搖頭等造成的影響,在工裝上設(shè)計圓弧定位槽并加裝帶有定位直槽的轉(zhuǎn)接板,實現(xiàn)光平面多自由度移動。同時,為減弱檢測現(xiàn)場電磁干擾的影響,結(jié)構(gòu)光傳感器機箱選用高導(dǎo)磁金屬材料制作,并采用整體加工成型方式,將機身縫隙減少至8條,優(yōu)化電磁屏蔽效果。

    系統(tǒng)硬件設(shè)備安裝完畢后,需要進行系統(tǒng)初始設(shè)置。首先,建立相機連接,配置相機與工控機IP地址處于同一網(wǎng)段并保存在相機的閃存中,每臺相機應(yīng)連接一個單獨的網(wǎng)口。其次,加載內(nèi)含預(yù)定義參數(shù)的配置文件,完成采集設(shè)置。配置文件參數(shù)生成時,第1步,調(diào)整相機曝光時間,直到激光束呈光亮窄條狀且背景不再可見。第2步,將相機開窗至2 560像素×512像素。第3步,進行觸發(fā)設(shè)置,光電開關(guān)發(fā)出的24 V階躍信號,需經(jīng)過觸發(fā)信號板卡轉(zhuǎn)換成為3路5 V TTL信號用于外部觸發(fā)結(jié)構(gòu)光傳感器,實現(xiàn)微秒級同步采集。

    2 算法設(shè)計

    為了識別受電弓弓頭故障,需要對結(jié)構(gòu)光設(shè)備采集到的點云數(shù)據(jù)進行處理,輸出最終檢測結(jié)果。本文采用半徑濾波[8]與中值濾波的方法對原始點數(shù)據(jù)進行去噪與平滑,然后將預(yù)處理后的點云用于后續(xù)拼接與檢測算法設(shè)計。

    系統(tǒng)初始安裝時已經(jīng)將不同設(shè)備光平面調(diào)整為共面,因此,可以通過在公共視域內(nèi)放置水平尺與凸起靶標(biāo),依次進行直線擬合、凸起靶標(biāo)頂點選取等步驟提取水平特征與凸起特征,求解平面旋轉(zhuǎn)矩陣,完成點云粗拼接。然后,選擇點云重疊區(qū)域,利用ICP算法[9],完成點云的精拼接,拼接結(jié)果如圖3所示。

    圖3 受電弓拼接結(jié)果

    2.1 滑板磨耗檢測

    為了準確識別滑板磨耗,需要選定參考基準。經(jīng)過弓頭結(jié)構(gòu)分析可知,滑板安裝于托架之上,如圖4所示?;逶诠潭ㄖ笤谕屑苓吘壩恢昧粲幸欢沼?,經(jīng)計算系統(tǒng)選用的結(jié)構(gòu)光設(shè)備能夠清晰地獲取到露出的托架部分,因此,本文選取托架作為滑板磨耗計算的參考基準。

    圖4 滑板托架

    基于托架的滑板磨耗檢測算法具體如下:

    第1步:滑板區(qū)域定位,以滑板表面最高點為基準,設(shè)置深度包圍盒,實現(xiàn)滑板粗定位;

    第2步:托架提取,在粗定位區(qū)域內(nèi),托板部分數(shù)據(jù)與滑板部分數(shù)據(jù)存在顯著高度差,因此,計算每條線輪廓的均值,實現(xiàn)點云二分類,分離托架;

    第3步:托架擬合,生成參考平面。計算滑板表面到參考平面空間距離,得到滑板剩余高度,并平均多條滑板輪廓,生成磨耗曲線。

    上述磨耗檢測算法中,托架擬合結(jié)果對磨耗檢測精度至關(guān)重要。受電弓運行條件復(fù)雜,滑板潤滑劑、雨雪天氣、弓網(wǎng)拉弧燒穿托架等因素可能致使托架表面輪廓呈現(xiàn)波紋狀扭曲,因此,對擬合算法容錯能力提出很高要求。

    隨機采樣一致 (random sample consensus,RANSAC)算法[10]是一種容錯能力很強的參數(shù)估計算法,在有大量錯誤數(shù)據(jù)的情況依舊能取得很好的效果。RANSAC算法原理可以表述為:設(shè)數(shù)據(jù)模型為X,采樣集H的樣本數(shù)為n,預(yù)設(shè)容忍閾值T,當(dāng)余集元素與模型X的距離在閾值范圍內(nèi)時稱為內(nèi)點,歸入一致集H*并統(tǒng)計內(nèi)點數(shù)R,否則判斷為外點。經(jīng)過一定次數(shù)的迭代,選取包含內(nèi)點最多的抽樣集H為模型的最合理解,以獲得更準確模型參數(shù)。

    雖然RANSAC算法在運算時充分利用所有觀測數(shù)據(jù),但RANSAC算法生成模型時,僅利用了采樣點,沒有能夠充分利用一致集H*的內(nèi)點數(shù)據(jù)。為此,本文將RANSAC算法選出的最優(yōu)一致集H*作為原始數(shù)據(jù)進行最小二乘法擬合,避免了直接最小二乘擬合帶來的誤差傳播,充分利用了內(nèi)點數(shù)據(jù),發(fā)揮了兩種算法特性。

    圖5 擬合算法原理

    擬合算法流程如圖6所示。

    圖6 擬合算法流程

    2.2 弓頭其他故障檢測

    弓頭中心線偏移定義為弓頭結(jié)構(gòu)中心到軌道中心的偏移距離,檢測原理如圖7所示。

    圖7 中心線偏移檢測原理

    接觸線中心識別是中心線偏移檢測的關(guān)鍵。根據(jù)接觸線寬度與高度,設(shè)置大小為4倍接觸線寬度的滑動窗口遍歷點云,步長設(shè)置為1倍接觸線寬度。如圖8所示,當(dāng)滑動窗口內(nèi)最左側(cè)與最右側(cè)一個接觸線寬度位置的點云均值同時低于中間位置所對應(yīng)點云的均值時,判定滑動窗口中間部分為接觸線存在區(qū)域,依據(jù)中間位置點云均值分離接觸線,計算接觸線中心坐標(biāo)。最后,根據(jù)托架延長線同羊角的兩個交點,計算弓頭結(jié)構(gòu)中心坐標(biāo),結(jié)合接觸線拉出值獲取中心線偏移結(jié)果。

    圖8 接觸線中心識別原理

    弓頭姿態(tài)檢測主要是弓頭傾斜角、俯仰角檢測。弓頭傾斜角即滑板托架的傾斜角度。俯仰角計算一般用于雙滑板弓,對滑板進行傾斜校正后,計算兩滑板托架高差,結(jié)合托架距離信息,根據(jù)三角幾何計算俯仰角。通過計算所得的弓頭姿態(tài)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)閾值相對比,識別弓頭姿態(tài)異常。

    羊角變形檢測包含羊角缺失、羊角塌陷檢測。得益于系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)弓頭點云全景成像,可以方便地獲取兩側(cè)羊角部分深度信息,實現(xiàn)羊角缺失與羊角塌陷檢測,檢測原理如圖9所示。檢測時選取托架延長線同羊角交點作為基準,沿著x、y、z坐標(biāo)軸向羊角方向延伸一定距離,設(shè)置RIO區(qū)域,并計算區(qū)域內(nèi)的點云數(shù)量,若低于預(yù)設(shè)值,則判別羊角缺失。羊角塌陷檢測需要在RIO區(qū)域中間尋找最低點,并計算最低點的均值到托架的垂直距離,若偏移距離超過一定閾值,則判定羊角塌陷。

    圖9 羊角缺陷檢測原理

    3 結(jié)果驗證

    為驗證系統(tǒng)可行性,搭建實驗平臺進行驗證,如圖10所示,通過沿軌道移動弓頭,增加運動維度,模擬車輛通過情況。

    3.1 磨耗檢測算法驗證

    為驗證磨耗檢測算法,在標(biāo)準受電弓滑板上固定靶標(biāo),仿真滑板磨耗。靶標(biāo)1包含3個臺階,臺階高度分別為5 mm、10 mm、20 mm,用于定量描述檢測精度。靶標(biāo)2包含深度0.6 mm、0.5 mm、0.4 mm、0.3 mm的凹槽,用于定性描述檢測精度。

    圖10 實驗平臺

    圖11為滑板與靶標(biāo)1厚度實測值。本文設(shè)置4組傾斜角α、俯仰角β不同的掃描工況。選取臺階頂面中心位置均值作檢測結(jié)果,與人工測量結(jié)果對比,獲取絕對誤差。如表2所示,磨耗檢測結(jié)果平均絕對誤差(MAE)為0.32 mm,故可以認為系統(tǒng)精度達到0.5 mm,能夠滿足現(xiàn)場測量要求,且測量結(jié)果較穩(wěn)定。從靶標(biāo)2測量結(jié)果可以清晰看出0.5 mm凹槽、0.4 mm凹槽產(chǎn)生較大變形,從側(cè)面印證了算法檢測精度,磨耗曲線如圖12所示。

    圖11 滑板與靶標(biāo)1厚度

    表2 磨耗測試結(jié)果單位:mm

    工況臺階2(人工:46.92)實測誤差臺階3(人工:56.93)實測誤差146.64-0.2856.64-0.29247.240.3257.260.33346.63-0.2956.59-0.34446.62-0.3057.270.34546.55-0.3756.56-0.37

    圖12 滑板磨耗曲線

    對于弓頭姿態(tài)檢測算法的驗證,以移動臺平面為基準,實測兩側(cè)滑板邊緣距離水平移動平臺的垂直距離,利用三角函數(shù)求出實際傾斜、俯仰角度與算法檢測結(jié)果進行比較。如表3所示,傾斜角檢測結(jié)果MAE為0.029 4°,俯仰角檢測結(jié)果MAE為0.038 1°,效果良好,且隨著弓頭姿態(tài)異常程度加大,磨耗檢測精度也隨之下降。

    表3 弓頭姿態(tài)測試結(jié)果

    3.2 其他故障檢測算法驗證

    弓頭中心線偏移檢測算法(圖13(a)),通過在弓頭上放置橡膠圓管進行驗證,圓管直徑約10 mm,同真實接觸線大致相同。采集前人工測得橡膠圓管偏離弓頭結(jié)構(gòu)中心距離為12.56 mm,算法識別結(jié)果為13.47 mm,誤差為0.91 mm,能夠滿足實際需求。

    羊角變形檢測算法(圖13(b)),通過在一側(cè)羊角末端粘貼白色金屬薄板,模擬羊角塌陷進行驗證。結(jié)果顯示,羊角塌陷值為43.15 mm,實際測量羊角塌陷值為44.05 mm,檢測精度1.30 mm,受到薄片顏色與角度限制,誤差偏大,但精度仍然較高,能夠滿足應(yīng)用要求。

    圖13 中心線與羊角塌陷驗證

    4 結(jié)語

    基于三維測量的受電弓弓頭故障檢測系統(tǒng),能夠適應(yīng)不同安裝環(huán)境與受電弓類型,結(jié)合基于托架滑板磨耗檢測算法與基于點云信息中心線偏移、弓頭姿態(tài)與羊角變形檢測算法,能夠快速、準確完成受電弓弓頭故障檢測。仿真實驗表明系統(tǒng)具有良好的測量精度與魯棒性,能夠?qū)嶋H應(yīng)用于現(xiàn)場檢測。

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