船閘橫拉閘門門頭運行軌跡檢測系統(tǒng)組成與工作原理

何保渠

（揚州市港航事業(yè)發(fā)展中心，江蘇 揚州 225200）

船閘橫拉閘門運轉(zhuǎn)件較多，由于橫拉閘門結(jié)構(gòu)的特殊性，導(dǎo)致底臺車等構(gòu)件的運行工況差，易磨損，一旦其運轉(zhuǎn)件磨損程度過大將嚴重影響橫拉閘門的運行穩(wěn)定性，因此需要設(shè)法做好橫拉閘門的觀測。

1 概述

芒稻船閘位于江蘇省揚州市江都區(qū)，尺度為180×23×4（m）（閘室長×口門寬×檻上水深），船閘承受雙向水頭作用，最大正向設(shè)計水頭為 8.50m，最大反向設(shè)計水頭-1.31m。工作閘門采用橫拉門型式，閘門啟閉機采用齒輪齒條式機械傳動。上閘首閘門尺寸為 23.65×3.854×8.6m（門長×門厚×面板高度），結(jié)構(gòu)件重137.8t，下閘首閘門尺寸為23.65×3.854×13.7m，結(jié)構(gòu)件重213.9t。芒稻船閘橫拉閘門，在運行過程中主要暴露出了閘門底臺車運轉(zhuǎn)件易磨損導(dǎo)致閘門運行狀態(tài)不穩(wěn)定等橫拉閘門通病。在船閘養(yǎng)護中，人字門、三角門依據(jù)《水運工程質(zhì)量檢驗標準》可以通過測量門頭跳動量來了解門體結(jié)構(gòu)變形情況，而橫拉閘門的“頂桁架四角高差”和“每對支承塊中心線相對偏移”項目不滿足日常養(yǎng)護工作中經(jīng)常性的檢測要求，導(dǎo)致橫拉閘門運行狀態(tài)的好壞基本憑借養(yǎng)護工作人員的經(jīng)驗判斷，做不到量化。

2 系統(tǒng)研制目的

基于上述情況設(shè)計了這套“橫拉閘門門頭運行軌跡檢測系統(tǒng)”，該系統(tǒng)能獲得橫拉閘門在運動全行程的門頭運動軌跡，分析門頭的上下跳動、左右偏移等數(shù)據(jù)，用于研判閘門底平車和軌道的工作狀態(tài)，有利于發(fā)現(xiàn)閘門遇到的水下突發(fā)情況，并將閘門底平車的磨損情況通過數(shù)據(jù)的形式反映出來，供技術(shù)與管理人員分析閘門磨損隨時間的變化規(guī)律、及時采取措施排除安全隱患等。

3 系統(tǒng)總體方案

3.1 系統(tǒng)組成

該系統(tǒng)主要包括三部分：⑴測控部分，包括運動檢測裝置、工控機、控制箱等；⑵激光成像部分，包括點激光器、投影標靶、工業(yè)相機；⑶軟件部分，包括圖像處理和分析、數(shù)據(jù)庫及人機交互等功能。

3.2 系統(tǒng)布置

工控機安裝于閘首機房內(nèi)。閘門運動檢測裝置安裝于門庫內(nèi)，靶標與工業(yè)相機之間固連，激光器與固連的靶標和工業(yè)相機之間相對運動，布置方式如圖1 所示：

圖1 系統(tǒng)布置示意圖

本系統(tǒng)采用兩只綠色點激光器固定安裝在門庫內(nèi)，兩只靶標和工業(yè)相機安裝于門頭的布置方式。當門頭上下、左右運動時，靶標上的光斑也產(chǎn)生相應(yīng)的位移，通過相機獲取靶標上的光斑圖像。

3.3 閘門運動檢測方法

通過在門庫內(nèi)閘門開啟與關(guān)閉位置分別安裝常開限位開關(guān)，通過開關(guān)量采集模塊的返回值可以得到限位開關(guān)的工作狀態(tài)，從而進行判斷閘門的啟停，達到對整個檢測系統(tǒng)自動控制的目的。其原理是：在初始狀態(tài)下兩個限位開關(guān)的返回值一個為0，一個為1。開啟位置的限位開關(guān)的返回值為1 時，說明閘門此時正處在開啟位置；若關(guān)閉位置的限位開關(guān)的返回值為1 時，說明閘門此時正處在關(guān)閉位置。當返回1 的限位開關(guān)的返回值變?yōu)? 時，即此時兩個限位開關(guān)的返回值都為0 時，說明閘門開始運動。當兩側(cè)的限位開關(guān)有一個的返回值由0 變?yōu)? 時，即兩個限位開關(guān)的返回值由都為0 變?yōu)橐粋€為0 一個為1，說明閘門停止運動。

3.4 系統(tǒng)工作流程

系統(tǒng)的工作流程如圖2 所示：

圖2 系統(tǒng)工作流程圖

（1）閘門運動狀態(tài)檢測。初始狀態(tài)下，點激光器處于斷電狀態(tài)，通過運動檢測裝置及數(shù)據(jù)分析算法實時監(jiān)控閘門的狀態(tài)。

（2）系統(tǒng)啟動。當閘門啟動時，工控機控制點激光器電源和相機電源的接通，在靶標上形成光斑，相機開始采集光斑圖像。

（3）光斑圖像分析。工控機對光斑圖像進行預(yù)處理、光斑分割、中心坐標提取和計算偏移量等操作，計算得到門頭上下跳動、左右偏移，將該數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫中。

（4）系統(tǒng)暫停。當運動傳感器檢測到閘門停止運動時，工控機控制點激光器電源的切斷。

（5）判斷信號輸出。根據(jù)對數(shù)據(jù)的分析，給出閘門的運動狀況數(shù)據(jù)，如上下、左右偏移量等，與設(shè)定值比較，給出相應(yīng)的判斷信號。

4 光斑中心坐標提取方法

光斑中心坐標提取是系統(tǒng)的最重要的部分，點激光器投射的光斑圖像中心坐標提取的準確性是保證系統(tǒng)檢測結(jié)果的準確性的關(guān)鍵點。保證中心坐標提取精準，才可以準確分析門頭的運動軌跡。光斑中心坐標提取步驟，如圖3 所示。

圖3 光斑中心坐標提取流程

4.1 相機標定

在系統(tǒng)開始工作、相機取圖之前，需要先對相機進行標定，獲得所用相機的內(nèi)參、外參與畸變系數(shù)。其標定結(jié)果的精度及算法的穩(wěn)定性直接影響相機工作產(chǎn)生結(jié)果的準確性，影響整個系統(tǒng)的測量結(jié)果。

本系統(tǒng)采用張正友相機標定法。借助一個標準的棋盤格，首先使用相機從各個角度拍攝這幅棋盤格對象，然后提取圖像中棋盤格的角點，通過圖像中角點的坐標以及世界坐標系下角點坐標的映射關(guān)系，從而計算出相機的內(nèi)參、外參與畸變系數(shù)。最后將標定得到的結(jié)果通過畸變矯正函數(shù)對相機后續(xù)采集的圖像進行畸變矯正。

本系統(tǒng)選用8 行6 列的棋盤格進行相機標定，每個格子為10mm×10mm。用相機拍攝標定圖片如圖4（取兩張做例子），利用OPENCV 編程進行標定，可以得到相機的內(nèi)參、畸變系數(shù)與圖像的對應(yīng)外參。

圖4 相機標定取圖

本系統(tǒng)所用為單目相機標定，所以會用到相機的內(nèi)參與畸變系數(shù)。將標定得到的結(jié)果用undistort()函數(shù)對相機之后采集的圖像進行矯正，可以得到無畸變的圖像。

4.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理即對原始圖像去除噪聲并突出感興趣特征。主要目的是消除圖像中無關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實信息，增強有關(guān)信息的可檢測性、最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進特征提取、圖像分割、匹配和識別的可靠性。預(yù)處理常用的方法有濾波、圖像增強等。這里用矯正后的圖像為原始圖像。

對原始圖像進行濾波，去除圖像中的噪聲影響。本系統(tǒng)運用中值濾波和LOG 算子的方法對圖像進行預(yù)處理。中值濾波可以剔除對光斑圖像有干擾的噪聲點，實現(xiàn)圖像的平滑，濾波矩陣選取5×5 的模板矩陣。為了找到光斑圖像邊緣，突出光斑圖像邊緣特征信息，本系統(tǒng)利用LOG 算子對圖像進行濾波，增強圖像的邊沿與細節(jié)，使得圖像分割所得感興趣區(qū)域的邊界更加清晰，結(jié)果如圖5 所示。

圖5 (a)為平滑后結(jié)果，(b)為銳化后結(jié)果

4.3 圖像分割

圖像分割技術(shù)是指遵循一定的相似度準則，利用圖像中的某些特征信息，將圖像劃分為若干內(nèi)部一致而彼此特征各異的同質(zhì)連通區(qū)域，而不同區(qū)域各像素點間在這些特征上差異較大。其目的是通過對圖像進行區(qū)域劃分可有效簡化圖像的表達方式，減少冗余信息并提出感興趣目標，它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。

系統(tǒng)采用閾值分割的方法進行圖像分割并采用形態(tài)學(xué)閉運算對分割圖像進行二次處理。閾值分割方法是對目標與背景占據(jù)不同灰度級范圍的圖像進行圖像分割常用的方法。利用形態(tài)學(xué)閉運算可以用來填充物體內(nèi)細小空洞、連接鄰近物體、平滑邊緣的同時并不明顯改變其面積。

本系統(tǒng)中點激光的光斑投射于固定背景靶標之上，固定靶標可以根據(jù)需求選取深色的亞光材料，故圖像的背景情況能夠保證。銳化后的圖像中光斑邊緣清晰、特征突出，且光斑處有過曝現(xiàn)象，邊緣與背景都沒有過曝現(xiàn)象，可以將銳化后圖像利用閾值分割的方法將光斑從背景中分割出來。分割后的圖像邊緣有較多孤立小區(qū)域且不平滑，通過形態(tài)學(xué)開運算與閉運算搭配使用可以解決這個問題。

圖6 (a)形態(tài)學(xué)運算后圖像、(b)分割后圖像

4.4 光斑邊緣亞像素檢測及光斑中心坐標提取

亞像素是將像素再進行細分，是比像素還小的單位，提高圖像分辨率。通常情況下，亞像素邊緣點存在于圖像中逐漸發(fā)生過度變化的區(qū)域，我們可以利用多項式擬合等多種方法獲得邊緣點的亞像素位置。本系統(tǒng)采用Canny 邊緣檢測與Zernike 矩提取光斑亞像素邊緣，再求質(zhì)心得到光斑中心坐標。對經(jīng)過二次處理的光斑圖像進行Canny 邊緣檢測可以得到像素級光斑邊緣，結(jié)果見圖7。

圖7 (a)Canny 邊緣檢測結(jié)果、(b) 邊緣檢測與原圖融合結(jié)果

為了得到更高精度的光斑邊緣，需要對Canny 檢測得到的像素級邊緣再進行亞像素邊緣檢測。具體為根據(jù)Zernike 矩的推導(dǎo)求出7 個模板系數(shù)，將Zernike 矩模板分別與像素級邊緣圖形進行卷積，得到7 個Zernike 矩，再分別乘以每個矩的校正系數(shù)。最后計算距離參數(shù)l 與灰度參數(shù)k，根據(jù)l 和k 判斷該點是否為邊緣點。由于亞像素邊緣點的坐標都是float 型數(shù)據(jù)而非整數(shù)，故不在圖像中顯示，只記錄下亞像素邊緣點集。

得到了亞像素邊緣點集，利用求質(zhì)心操作，便可以得到亞像素級的光斑中心坐標。

5 運動數(shù)據(jù)的存儲、操作與分析

系統(tǒng)在工作過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，為方便儲存與后續(xù)的查詢，系統(tǒng)通過建立數(shù)據(jù)庫的方式實現(xiàn)功能。建立數(shù)據(jù)庫的過程如下：

（1）根據(jù)所需要存儲的數(shù)據(jù)種類、數(shù)量等，確定所要創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫要包含的種類數(shù)。本系統(tǒng)需要儲存在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)種類包括：工業(yè)相機獲取光斑圖像的時間及其對應(yīng)的閘門所在位置坐標；圖像處理后所得光斑中心實際的橫坐標與縱坐標；光斑中心實際橫、縱坐標與標準坐標的偏移量等。

（2）創(chuàng)建訪問數(shù)據(jù)庫驅(qū)動。本系統(tǒng)采用QT 平臺完成數(shù)據(jù)庫的建立與管理。QT 平臺自帶數(shù)據(jù)庫的相關(guān)庫，QSqlDatabase 代表一個數(shù)據(jù)庫連接，該類提供了訪問數(shù)據(jù)庫的接口，該類的實例代表著一個數(shù)據(jù)庫的連接，而這個連接通過支持的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序進行訪問。

（3）數(shù)據(jù)庫驅(qū)動創(chuàng)建完成，需要將數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫中，并按照數(shù)據(jù)種類對應(yīng)儲存在數(shù)據(jù)庫。這里可以用到QSqlQuery 庫。QSqlQuery 包括了所有的功能，像在一個QSqlDatabase 上執(zhí)行SQL 查詢、創(chuàng)建、導(dǎo)航和索取數(shù)據(jù)等等。它可以執(zhí)行DML（數(shù)據(jù)操作語言）語句，比如 SELECT,INSERT,UPDATE 和 DELETE,還可以執(zhí)行DDL（數(shù)據(jù)定義語言）語句，比如：CREATE TABLE。不僅如此，它還可以用于執(zhí)行特定數(shù)據(jù)庫而不是標準SQL 語句的指令。

（4）數(shù)據(jù)完成儲存后，為將所需數(shù)據(jù)顯示出來并完成對數(shù)據(jù)的操作，需要通過界面實現(xiàn)人機交互。通過QT 編寫需要的界面，界面上有對應(yīng)功能的按鍵與輸入輸出窗口，實現(xiàn)想要的操作。并在數(shù)據(jù)庫操作界面將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)顯示在界面中，既能夠通過鼠標直接進行查看，也可以根據(jù)時間范圍查看數(shù)據(jù)。

（5）創(chuàng)建圖表顯示查詢結(jié)果。為更直觀表示出數(shù)據(jù)變化情況，通過QWT 圖表將所查詢范圍內(nèi)的坐標分布、偏差變化等數(shù)據(jù)顯示在圖表中，便于使用者分析數(shù)據(jù)變化。

6 結(jié)語

該系統(tǒng)通過觀測激光照射光斑移動的方法計算出橫拉閘門門頭運行軌跡進而為判斷橫拉閘門的運行情況提供判斷，提供了一種量化觀測橫拉閘門運行狀態(tài)的途徑。