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    基于視覺的接觸網(wǎng)絕緣子識別定位研究

    2022-06-28 22:01:27展明星王致誠李致遠(yuǎn)
    西部交通科技 2022年4期
    關(guān)鍵詞:圖像識別絕緣子

    展明星 王致誠 李致遠(yuǎn)

    【摘要:】絕緣子串的精確定位是實現(xiàn)其故障檢測的重要前提。文章針對目前接觸網(wǎng)絕緣子巡檢圖像中絕緣子串檢測算法定位不精確的問題,提出一種雙目視覺結(jié)合SURF特征的目標(biāo)識別定位方法。由于絕緣子所處位置環(huán)境復(fù)雜,采用SURF特征可實現(xiàn)目標(biāo)識別的前期粗定位;根據(jù)雙目視覺原理求取已經(jīng)粗定位識別出物體的三維坐標(biāo),實現(xiàn)目標(biāo)物體的識別與細(xì)定位;通過這些方法保存識別出物體形心的三維坐標(biāo),傳輸給巡檢機(jī)器人,以便控制機(jī)器人調(diào)整檢測位置。實驗結(jié)果證明,此方法有較好的識別效率和準(zhǔn)確性,可以成功地識別出目標(biāo),具有一定的工程應(yīng)用價值。

    【關(guān)鍵詞:】絕緣子;雙目視覺;SURF算法;復(fù)雜背景;圖像識別

    U225.4+3A561844

    0 引言

    絕緣子是鐵路接觸網(wǎng)的重要部件,主要功能是對接地體保持電氣絕緣,起到支撐接觸網(wǎng)電纜和防止電流回地的作用。絕緣子長期暴露在戶外會產(chǎn)生一定程度的污染和破損,導(dǎo)致電氣性能下降并影響絕緣強(qiáng)度。保持絕緣子清潔能有效降低污閃事故的發(fā)生,眾多學(xué)者也為此開展了對絕緣子當(dāng)前狀態(tài)監(jiān)測的研究。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,以其為基礎(chǔ)的智能檢測技術(shù)開始逐漸應(yīng)用到鐵路巡檢設(shè)備中。由于接觸網(wǎng)絕緣子被各種電線支架包圍,造成檢測過程中精確識別的難度加大,因此如何提高機(jī)器視覺的識別能力具有重要的研究意義。

    目前主要通過人工方式或者根據(jù)電氣特性對絕緣子狀態(tài)進(jìn)行檢測,但實際應(yīng)用中,人工檢測方式效率低下,與自動化檢測的安全性要求相比,仍有相當(dāng)大的距離。而電氣特性檢測方法的穩(wěn)定性較差,極易受到周邊環(huán)境的影響[1-2]。文獻(xiàn)[3]針對穩(wěn)定性較差問題提出一種加入現(xiàn)場可編程門陣列硬件加速方法,應(yīng)用于電力巡檢無人機(jī),通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系計算偏轉(zhuǎn)角的差值,進(jìn)而得到絕緣子前端定位。文獻(xiàn)[4]采用交替優(yōu)化的策略,增加反饋機(jī)制調(diào)節(jié)卷積核的大小和個數(shù),依據(jù)語義誤差信息熵測度指標(biāo)評價結(jié)果,進(jìn)而實現(xiàn)反復(fù)推敲比對后的檢測結(jié)果。這些方法在檢測圖像缺陷方面做出了改進(jìn),但存在著識別過程計算量大,圖像去除干擾能力較差的問題。例如航拍圖像中若存在復(fù)雜背景,如高壓線、樹杈、鳥巢等都會導(dǎo)致目標(biāo)絕緣子特征不明顯。因此,本文提出一種基于雙目視覺結(jié)合區(qū)域特征的圖像匹配方法,對接觸網(wǎng)絕緣子進(jìn)行識別。采用SURF(Speeded up robust feature)算法,來提高絕緣子識別過程中的速度和準(zhǔn)確性。利用雙目攝像頭模擬人眼,獲取被測物體的二維圖像,再對其圖像進(jìn)行識別與匹配,然后根據(jù)視差原理計算得出物體的三維空間坐標(biāo),最后將定位坐標(biāo)傳輸給巡檢機(jī)器人,以便巡檢機(jī)器人實現(xiàn)位置的控制和調(diào)整,從而得到更精確的檢測。本文算法在定位精度和速度方面表現(xiàn)出了良好的性能,具有一定的工程實際應(yīng)用價值。

    本文重點(diǎn)研究作用于接觸網(wǎng)絕緣子的巡檢機(jī)器人視覺識別系統(tǒng),提出一種雙目視覺結(jié)合區(qū)域特征的圖像匹配方法,對接觸網(wǎng)絕緣子進(jìn)行識別,實現(xiàn)對待檢測絕緣子的識別定位,提高機(jī)器人巡檢效率,減少因人員疏忽、漏檢等因素造成的安全隱患。

    1 基于SURF特征的目標(biāo)識別

    SURF算法是由BAYH提出的,在SIFT(Scale-invariant feature transform,尺度不變特征變換)算法基礎(chǔ)上引入了Hessian矩陣,并加入了積分圖像和盒子濾波器,大大提高了計算速度,節(jié)省了程序運(yùn)行時間,對于形狀、位置相對固定的接觸網(wǎng)絕緣子自動化檢測具有較強(qiáng)的實時性[5]。

    1.1 SURF特征匹配

    1.1.1 提取特征點(diǎn)

    SURF算法是在SIFT算法的基礎(chǔ)上引入了Hessian矩陣及積分圖像[6]。將目標(biāo)圖像和高斯函數(shù)做卷積運(yùn)算,加入盒子濾波器代替高斯核函數(shù)進(jìn)行卷積運(yùn)算,得到圖像和高斯函數(shù)的卷積,并將其轉(zhuǎn)換成積分圖像與高斯二階導(dǎo)數(shù)模板的卷積運(yùn)算,此時的高斯二階導(dǎo)數(shù)模板實際上已變成一些簡單的權(quán)重區(qū)域組合,將卷積運(yùn)算轉(zhuǎn)換為積分圖像的加減運(yùn)算。因此,可以提高圖像特征點(diǎn)提取速度。上述的Hessian矩陣的行列式在尺度空間中每層的局部最大值即為特征點(diǎn)。

    1.1.2 構(gòu)建特征描述符

    優(yōu)質(zhì)的特征描述符應(yīng)具有較好的魯棒性不受外界條件干擾,在光照、視角以及噪聲的干擾下仍能保持不變。在SURF算法中,統(tǒng)計特征點(diǎn)領(lǐng)域內(nèi)的Haar小波特征,不統(tǒng)計其梯度直方圖。通過Haar小波響應(yīng)累加值和最大值的確定為主方向,同時為了保證特征向量具有旋轉(zhuǎn)不變性,選擇特征點(diǎn)為中心,沿著基準(zhǔn)方向構(gòu)建正方形區(qū)域,經(jīng)過Haar小波響應(yīng)最終形成例如一個64維的特征向量組成的特征描述符。這種方法可避免傅里葉變換得原函數(shù)在正余弦不同頻率下的系數(shù),而是得到原函數(shù)在不同尺度小波(這里采用Haar小波)下的系數(shù)。

    1.1.3 特征匹配

    提取特征點(diǎn)之后對待匹配區(qū)域圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板圖像進(jìn)行匹配,SURF算法采用最近鄰域匹配方法。首先計算待匹配圖像到標(biāo)準(zhǔn)模板圖像上特征點(diǎn)的歐氏距離,得出對應(yīng)的距離集合,然后通過排序得到最小距離d1以及次最小歐氏距離d2。設(shè)定一個閾值T,當(dāng)d1和d2的比值小于該閾值,即d1/d2

    1.2 目標(biāo)識別

    為了從復(fù)雜的背景中識別出目標(biāo)物體,預(yù)先建立檢測目標(biāo)的特征模板庫。如圖1所示,取簡單的場景作為背景,調(diào)整相機(jī)角度,采集目標(biāo)物體在不同角度下的圖像,利用SURF算法提取圖像的特征點(diǎn),并將提取出的特征點(diǎn)向量進(jìn)行保存。由于目標(biāo)背景特征相對簡單,集中目標(biāo)物體的特征點(diǎn)描述要多于其他干擾物的特征點(diǎn)描述。

    建立好特征模板之后,將目標(biāo)物體置于其他復(fù)雜場景中,采集應(yīng)用場景待匹配的圖像,提取圖像的特征點(diǎn),將待匹配圖像與模板的特征描述進(jìn)行匹配,若成功匹配點(diǎn)的數(shù)目達(dá)到了一定數(shù)量,則認(rèn)為該場景中有匹配的目標(biāo),從而實現(xiàn)目標(biāo)物體的識別。如圖2和圖3所示為絕緣子的匹配識別效果圖。

    通過采用相同的識別圖像對比SURF算法和SIFT算法,結(jié)果如表1所示,SURF匹配總數(shù)少于SIFT,但是準(zhǔn)確數(shù)目要高于SIFT,同時所花費(fèi)的時間上明顯低于SIFT。所以,采用SURF算法進(jìn)行識別更能滿足一定的實時性要求。

    1.3 提取粗定位的絕緣子

    經(jīng)過SURF算法前期的粗定位,絕緣子外部環(huán)境的干擾大大減少,剔除了接觸網(wǎng)支架、電纜等對絕緣子特征的干擾。為減小光照對識別效果的影響,選擇HSV(Hue、Saturation、Value)顏色模型提取光照影響最小的分量,采用最大類間方差法(Otsu)對絕緣子圖像進(jìn)行閾值分割。如圖4所示,對分割后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,提取出絕緣子輪廓圖像。

    2 基于雙目視覺的目標(biāo)定位

    雙目立體視覺是使用計算機(jī)模擬人眼的視覺功能,人的雙眼對看到的場景具有深度感知的能力,雙目立體視覺即仿照這種效應(yīng)原理??梢岳脙膳_規(guī)格型號一致的攝像機(jī),同時獲取相同場景下目標(biāo)的二維圖像,找出兩個攝像機(jī)采集圖像中相對應(yīng)的匹配點(diǎn),然后根據(jù)雙目視覺成像原理,計算兩個圖像像素點(diǎn)所對應(yīng)的場景中點(diǎn)的三維信息,得出場景中點(diǎn)的位置信息,在進(jìn)行立體匹配之前,需要對使用的雙目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,以獲取攝像機(jī)參數(shù)。

    2.1 攝像機(jī)標(biāo)定

    攝像機(jī)標(biāo)定是一個確定攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)(焦距、圖像中心、畸變系數(shù)等)和外部參數(shù)[R(旋轉(zhuǎn))矩陣、T(平移)矩陣]的過程,其目的是建立起目標(biāo)物體像素坐標(biāo)系與真實三維世界坐標(biāo)系之間的關(guān)系。標(biāo)定用的照片由左右相機(jī)同時拍攝,因為只有同時拍攝才能得到同一物理點(diǎn)在左右相機(jī)圖像平面上的投影。本文采用Matlab標(biāo)定工具箱,對實驗所用雙目攝像頭進(jìn)行標(biāo)定矯正,利用黑白棋盤方格標(biāo)定,采集目標(biāo)在旋轉(zhuǎn)不同角度情況下的一系列圖像。相機(jī)坐標(biāo)系下兩臺攝像機(jī)的3D立體示意圖如圖5所示,攝像機(jī)參數(shù)如表2所示。

    2.2 計算三維坐標(biāo)

    將對識別出來的絕緣子定為待檢測區(qū)域,如圖6所示求取識別出來待檢測的區(qū)域的質(zhì)心,保存質(zhì)心坐標(biāo),就可以控制巡檢機(jī)器人根據(jù)質(zhì)心位置在一定范圍內(nèi)進(jìn)行位置調(diào)整,以捕獲絕緣子整體信息。

    雙目視覺模型圖如圖7所示。在世界坐標(biāo)系下,空間點(diǎn)P(x,y,z)在兩個相機(jī)成像平面的圖像坐標(biāo)分別記作P1(ul,vl)、P2(ur,vr),由攝像機(jī)針孔成像模型,可得:

    zlulvl1

    =Mlxyz1

    =ml11ml12ml13

    ml21ml22ml23

    ml31ml32ml33

    ml14ml24ml24

    xyz1 (1)

    zrurvr1

    =Mrxyz1

    =mr11mr12mr13mr21mr22mr23mr31mr32m33

    mr14m24mr34

    xyz1(2)

    式中:Ml,Mr——左右兩個攝像機(jī)的投影矩陣。

    化簡為:AP=b。

    其中:

    A=ml31ul-ml11ml32ul-ml12ml33ul-ml13ml31vl-ml21ml32vl-ml22ml33vl-ml23mr31ur-mr11mr31ur-mr11mr31ur-mr11

    mr31vr-mr21mr32vr-mr22mr33vr-mr23(3)

    p=xyzT (4)

    b=ml14-ml34ulml24-ml34vlmr14-mr34urmr24-mr34vr (5)

    根據(jù)最小二乘法[12],求得空間P的三維坐標(biāo):

    P=ATA-1ATb (6)

    3 實驗結(jié)果與分析

    本文實驗采用USB雙目攝像頭進(jìn)行圖像采集與測量。設(shè)置攝像距離為80 cm,圖片分辨率為1 280×720。采用棋盤標(biāo)定板,求解出圖像像素坐標(biāo)與世界坐標(biāo)之間的聯(lián)系。

    如表6所示,通過實驗求取并計算三維重建坐標(biāo),第一行為上文中絕緣子的質(zhì)心坐標(biāo)。在左攝像機(jī)中像素坐標(biāo)為(891.32,196.35),在右攝像機(jī)中像素坐標(biāo)為(772.42,195.46),兩個坐標(biāo)中的縱坐標(biāo)基本相等,說明兩攝像頭近似保持在同一水平。然后,計算得出質(zhì)點(diǎn)三維坐標(biāo)(837.98,196.2 81.37),其中,81.37(Z軸坐標(biāo))表示目標(biāo)物體(絕緣子質(zhì)心)距離攝像頭平面的距離,非常接近于測量值80,且誤差范圍<4%。見表3~5。

    4 結(jié)語

    本文研究了基于雙目視覺的接觸網(wǎng)絕緣子識別與定位的整個過程,在識別階段,針對復(fù)雜背景下識別困難問題,使用基于SURF算法的模板匹配識別目標(biāo),先建立簡單目標(biāo)的模板庫,以確保單一的目標(biāo)特征,可以較好地識別目標(biāo),而且實驗證明SURF算法特征提取比SIFT算法速度要快。在定位階段,利用雙目視覺原理提取出目標(biāo)的三維信息,確定其質(zhì)心位置。實驗證明,計算得出的位置誤差<4%。根據(jù)所求得的位置,可以進(jìn)一步控制巡檢機(jī)器人調(diào)整視覺位置,捕獲更精確的絕緣子信息,對其進(jìn)行破損、裂紋等檢測。

    參考文獻(xiàn):

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