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摘 要：传统的定位器坡度检测方法效率低下且精度不高，本文提出了一种利用图像处理技术和Hough变换原理的定位器坡度自动检测方法。考虑相机拍摄角度对计算结果造成的误差，对检测结果进行校正。通过工程实例验证了该方法的可行性。
关键字：图像处理 定位器坡度 Hough变换
0 引言
定位器是接触网定位装置的关键零部件，合理的定位器坡度是电力机车安全、稳定运行的重要保障。定位器坡度过大，在定位点形成硬点，会使弓网接触力发生突变，甚至造成离线；定位器坡度过小，使定位管与定位器之间距离较近，受电弓抬升时容易造成碰弓，损坏接触网与受电弓。
对定位器坡度角的检测是接触网维护的项目之一。传统的检测方法主要有2种：一种是使用水平测量尺或激光测量仪，人工测量定位器坡度；另一种是在受电弓上安装触针式检测器，进行车载动态检测。人工检测工作量大，维护成本较高，且容易出现失误；触针式检测只是一种定性的检测，无法检测定位器坡度的精确数值。
本文提出一种基于图像处理的定位器坡度自动检测方法。首先通过车顶的图像采集系统获得定位装置的图像，然后对图像进行处理，将定位装置细化为几条直线。利用Hough变换理论检测细化后的图像，计算出定位器的坡度值。试验证明本文的算法有效，并具有较高的测量精度。
1 定位器图像处理
由于自然环境的影响，相机采集到的图像给定位器的识别和坡度检测工作带来一定困难，因此需要对初始图像进行必要的处理，提高图像质量并突出计算所需的信息。
1.1 图像灰度化
定位装置采集到的图像一般是彩色的，其中包含了大量的颜色信息，不仅占用较多的系统资源，而且不能反映图像的形态特征。因此需要先将彩色图像转化为灰度图像。
彩色图像由红、绿、蓝3种颜色分量组成，称为RGB颜色模式。如果R=G=B时，则颜色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值。彩色图像转化为灰度图像的过程叫做灰度化处理。灰度化后，每一个像素的红、绿、蓝分量都是相等的，因此图像呈现为灰色，根据灰度等级的不同，图像中的亮度不同。
1.2 图像阈值处理
为了尽可能地减少背景像素干扰，通常将图像分为目标和背景2部分。也就是说需要将图像分为只有0和1两个灰度级，目标像素取为1，而背景像素取为0。这样的图像称为二值图像，为了得到理想的二值图像，常用的方法是阈值处理技术。
阈值处理技术可以看成一种测试下列函数T的操作：
T=T[x，y，p（x，y），f（x，y）] （1）
式中，f（x，y）为点（x，y）的灰度级；p（x，y）为该点的局部性质。
例如，以（x，y）为中心的邻域的平均灰度级，经阈值处理后的图像g（x，y）定义为
![]() （2）
由此，标记为1的像素对应于对象，标记为0的像素对应于背景。
1.3 图像的腐蚀和细化
采集到的定位装置图像中，不可避免地会受接触线、支持装置等环境因素的影响，因此需要对二值图像进行腐蚀，消除图中环境因素的影响。
在图像中定位装置过于粗大，直接对其进行测量会影响检测精度，所以需要对其进行提取直线处理，这个过程称之为“细化”。在二值图像中，从线条边缘开始逐层细化，直到把定位装置细化成单像素宽的直线段为止。这样，不仅压缩了原始图像的数据大小，而且完好地保留了定位装置的基本拓扑结构，从而能够精确测量定位器的坡度。
2 定位器坡度计算
2.1 Hough变换直线检测
在二维图像中，直线段的组合能很好地表述一个物体的形态特征，只要检测出定位器所在的直线，便能得到该直线的具体特征进而计算出定位器的坡度值。本文采用Hough变换在图像中获取直线的特征。Hough变换能够完成对虚线或者点状直线的检测，具有精度高、对噪声不敏感等特点，其基本原理如下。
建立二维图像的x-y坐标系，坐标系中经过点（x0，y0）的一条直线为
y0=kx0+b （3）
式中，k为直线斜率；b为直线截距。
将其转换到k-b坐标系中，则变成斜率为-x0，截距为y0的一条直线：
b=−x0k+y0 （4）
若将式（3）所示直线上的所有点都转换到k-b坐标系中，会得到无数条直线，它们的交点坐标值k和b就是原直线的斜率和截距。由此可知，通过坐标系的变换能够得到原直线的特征。
Hough变换正是基于这种思想，将直线方程由直角坐标系转换为极坐标系下，从极坐标系中检测到原直线的特征。式（3）所示的直线方程转换到θ-ρ极坐标系下，其方程变为
ρ=xcosθ+ysinθ （5）
从式（5）可以看出，x-y坐标系下的一条直线在θ-ρ平面上是经过一点的无数条正弦曲线的集合，而该交点就是x-y平面上直线的θ和ρ值。x-y平面上的直线方程可以写为
![]() （6）
所以通过极坐标系下的θ和ρ坐标值，便能求出原直线的斜率和截距。知道定位器所在直线的斜率，就能够得到定位器的坡度。
2.2 角度补偿校正
由于相机是安装在机车顶部，以一定仰角拍摄采集定位装置的图像，所以会导致图像与定位器实际平面之间存在夹角。因此通过Hough变换检测出来的定位器坡度角与实际值是有差别的，需要对其进行校正。
如图1所示，设B是相机所在位置，O1O2为水平方向观测到的目标长度，A1A2为目标实际位置。设目标实际长度为A1A2=O1O2=a，在相机中的成像长度为MN=b，且MN⊥AB。设相机拍摄的仰角为δ。故a和b之间的关系为
b/a=cosδ （7）
图1 相机位置与拍摄目标的关系示意图
因水平方向长度不受拍摄仰角的影响，故根据定位器坡度定义，定位器实际坡度值与图像中测量得到的坡度值之间存在如下关系：
![]() （8）
式中，α为实际坡度角，β为图像中测量得到的坡度角。
3 实例分析
图2是通过相机拍摄的定位装置图；将图2进行灰度化处理得到图3；然后通过图像阈值处理消除了接触线和支柱的影响，见图4；最后将定位装置进行腐蚀和细化，得到能够满足检测要求的直线拓扑结构，如图5所示。
图2 定位装置采集例图
图3 灰度化处理例图
图4 图像阈值处理后例图
图5 图像腐蚀和细化后例图
利用Hough变换对图5中的直线进行检测，经过Hough变化图5中的每条直线都可以表示为θ-ρ平面上的无数条正弦曲线的集合，如图6所示。
图6 Hough变换效果图
图6中正弦曲线相交最多的点有4个（图中实心圆点所示），正好表示了图5中4条直线的特征。读取图6中交点的横坐标θ值，然后换算为图5中直线与水平线的夹角，如表1所示。
表1 定位器坡度检测结果表
根据表1中所求结果，对照图5中直线的特征可知，在图像中检测到的定位器与水平方向的夹角β=6°，定位器坡度值为tanβ=0.1051。
图像采集时，相机拍摄的仰角为45°，所以根据式（8），得到该定位器实际坡度值为
4 结语
本文提出了一种基于图像处理技术的定位器坡度计算方法。通过一系列的图像处理方法，将车载相机采集到的定位装置图像简化为满足检测要求的直线拓扑结构。利用Hough变换原理，检测图像中直线的特征，从而得到定位器的坡度。经过现场试验验证该方法行之有效，但对于相机的安装精度要求较高，且机车振动会对测量结果有影响。
来源：调节阀信息网
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发表于 2017-5-20 18:23:35
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