【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的受电弓状态检测装置及方法
[0001]本专利技术属于城市轨道交通安全工程
，特别是一种基于图像处理的受电弓状态检测装置及方法。
技术介绍
[0002]在城市化的快速发展中，城市交通面临着巨大的压力和挑战。城市轨道交通以其高安全性、高速度、高准点率、大客流、强舒适性等优势，成为缓解大城市交通压力的首选。轨道交通的网络化运营，对弓网系统的安全性和稳定性提出了更高要求。受电弓是用于为列车获取动力源的关键电气设备，其状态的好坏对列车的安全运营有着重大的影响。因此，受电弓的状态监测对于降低受电弓故障的概率具有重要意义。
[0003]受电弓状态的检测是城轨列车车辆日常检测的一项重要指标，目前，受电弓状态的主要检测方法仍为人工检测法，但该方法需人工登顶检测受电弓，检测效率低、安全性差且检测结果受人为因素影响较大。随着图像处理技术和机器视觉测量技术的飞速发展，基于图像处理的列车受电弓状态检测已成为一种行之有效的方法。但在实际应用中受闪光灯打光质量、受电弓复杂的背景环境和滑板污迹等因素的影响，受电弓图像的处理难度较大，进而影响检测精度较低。同时，现有技术更多关注的是滑板磨耗的检测，对整体受电弓状态的分析较少。
技术实现思路
[0004]本专利技术目的在于提供一种简单高效、精确可靠的受电弓状态检测装置及方法，实现受电弓状态的智能化检测。
[0005]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于图像处理的受电弓状态检测装置，包括现场触发模块、图像采集模块和图像处理模块，其中：>[0006]所述现场触发模块，用于对受电弓滑板的位置进行定位，并提供相机的触发信号；
[0007]所述图像采集模块，采集运行中的列车受电弓图片并传输给图像处理模块；
[0008]所述图像处理模块，接收实时受电弓图像，采用图像处理技术对实时受电弓图像进行分析，对受电弓羊角是否缺失、受电弓运行姿态及滑板磨损状态进行分析，得到受电弓的实时状态信息并存储。
[0009]一种基于图像处理的受电弓状态检测方法，该方法采用所述的基于图像处理的受电弓状态检测装置，具体步骤如下：
[0010]S1：提取受电弓全弓图片，对羊角是否缺失进行检测；
[0011]S2：提取左、右羊角边界点，分析受电弓的运行姿态；
[0012]S3：提取受电弓滑板图片，采用行灰度和定位算法和图像处理技术获取滑板的磨损曲线，分析滑板的磨损状态；
[0013]S4：根据羊角检测结果、受电弓运行姿态结果和滑板磨损状态结果，对受电弓的状态进行评判。
[0014]本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：
[0015](1)本专利技术对受电弓状态的分析更加系统化，不仅仅对滑板状态进行分析，还对羊角缺失、受电弓运行姿态进行分析；
[0016](2)本专利技术在对滑板边缘提取之前增加了滑板定位环节，能够有效较少背景环境的干扰，进一步提高了检测准确性；
[0017](3)本专利技术所述受电弓状态检测装置，检测准确性和稳定性较好，能够缩减人工检修时间，优化检修流程，进一步提高了受电弓检修的效率和可靠性。
附图说明
[0018]图1是本专利技术中受电弓状态检测装置模块图。
[0019]图2是本专利技术中磁钢传感器安装距离设计示意图。
[0020]图3是本专利技术中受电弓滑板与定位车轴示意图。
[0021]图4是本专利技术中图像采集模块安装示意图。
[0022]图5是本专利技术中受电弓状态检测方法流程图。
[0023]图6是本专利技术中受电弓运行姿态分析结果图。
[0024]图7是本专利技术中受电弓滑板精确定位图。
[0025]图8是本专利技术中受电弓滑板剩余磨损厚度曲线图。
[0026]图9是本专利技术中受电弓滑板磨损变化量图。
具体实施方式
[0027]本专利技术提供一种基于图像处理的受电弓状态检测装置，包括现场触发模块、图像采集模块和图像处理模块，其中：
[0028]所述现场触发模块，用于受电弓滑板的位置进行精确定位并提供相机的触发信号；
[0029]所述图像采集模块，负责采集运行中的列车受电弓图片并传输给图像处理模块；
[0030]所述图像处理模块，接收实时受电弓图像，采用图像处理技术对实时受电弓图像进行分析，对受电弓羊角是否缺失、受电弓运行姿态及滑板磨损状态进行分析，得到受电弓的实时状态信息并存储。
[0031]进一步的，所述现场触发模块，主要包括PLC和磁钢传感器，其中：
[0032]PLC安装于轨旁控制箱，用于现场设备的实时控制；
[0033]磁钢传感器安装于钢轨内侧，用于对受电弓滑板位置进行精确定位，采用一个磁钢定位一根滑板的方案，当磁钢传感器检测到定位车轴时触发相机拍照，磁钢传感器的安装距离计算如下：
[0034]假设目标滑板与定位车轴的距离为L1，相机拍摄距离为L2，以相机镜头位置为起点位置，沿着列车前进方向，若目标滑板在定位车轴前面，磁钢传感器安装距离为L2
‑
L1，若滑板在定位车轴后面，则磁钢传感器安装距离为L2+L1，考虑实际现场轨枕的位置干涉问题，需增加备选定位车轴进行安装距离的计算。
[0035]进一步的，所述图像采集模块包括正、反相机模组，每组包含一台中心线相机和两台磨耗相机，安装于接触网上方，采用俯拍的方式采集受电弓图片，其中中心线相机拍摄全
弓图片，磨耗相机拍摄滑板图片；所述正、反相机模组，正相机模组拍摄受电弓进入检测区域时的受电弓及滑板图片，反相机模组拍摄受电弓离开检测区域时的受电弓及滑板图片，正反相机模组相互配合完成受电弓及装配滑板的图片采集。
[0036]本专利技术还提供一种基于图像处理的受电弓状态检测方法，具体步骤如下：
[0037]S1：提取受电弓全弓图片，对羊角是否缺失进行检测；
[0038]S2：提取左、右羊角边界点，分析受电弓的运行姿态；
[0039]S3：提取受电弓滑板图片，采用行灰度和定位算法和图像处理技术获取滑板的磨损曲线，分析滑板的磨损状态；
[0040]S4：根据羊角检测结果、受电弓运行姿态结果和滑板磨损状态结果，对受电弓的状态进行评判。
[0041]进一步的，步骤S1所述对羊角是否缺失进行检测，具体过程如下：
[0042]S11：基于相机的触发方案和列车的ATO自动驾驶模式，根据经验设置上下阈值，实现受电弓的定位；
[0043]S12：对于定位后的受电弓图片，依次进行高斯滤波、canny边缘检测以及hough变换，根据羊角边缘角度及位置信息对羊角的边缘直线进行检测，通过分析羊角边缘直线是否存在实现羊角缺失的检测，假设左、右羊角边缘直线分别记为l
left
、l
right
，直线l
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的端点分别为(u
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left本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的受电弓状态检测装置，其特征在于，包括现场触发模块、图像采集模块和图像处理模块，其中：所述现场触发模块，用于对受电弓滑板的位置进行定位，并提供相机的触发信号；所述图像采集模块，采集运行中的列车受电弓图片并传输给图像处理模块；所述图像处理模块，接收实时受电弓图像，采用图像处理技术对实时受电弓图像进行分析，对受电弓羊角是否缺失、受电弓运行姿态及滑板磨损状态进行分析，得到受电弓的实时状态信息并存储。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的受电弓状态检测装置，其特征在于，所述现场触发模块包括PLC和磁钢传感器，其中：所述PLC安装于轨旁控制箱，用于现场设备的实时控制；所述磁钢传感器安装于钢轨内侧，用于对受电弓滑板位置进行定位，采用一个磁钢定位一根滑板的方式，当磁钢传感器检测到定位车轴时触发相机拍照，磁钢传感器的安装距离计算如下：假设目标滑板与定位车轴的距离为L1，相机拍摄距离为L2，以相机镜头位置为起点位置，沿着列车前进方向，若目标滑板在定位车轴前面，磁钢传感器安装距离为L2
‑
L1，若滑板在定位车轴后面，则磁钢传感器安装距离为L2+L1。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的受电弓状态检测装置，其特征在于，所述图像采集模块包括正、反相机模组，每组包含一台中心线相机和两台磨耗相机，安装于接触网上方，采用俯拍的方式采集受电弓图片，其中中心线相机拍摄全弓图片，磨耗相机拍摄滑板图片；所述正、反相机模组，正相机模组拍摄受电弓进入检测区域时的受电弓及滑板图片，反相机模组拍摄受电弓离开检测区域时的受电弓及滑板图片，正反相机模组相互配合完成受电弓及装配滑板的图片采集。4.一种基于图像处理的受电弓状态检测方法，其特征在于，该方法采用如权利要求1～3任一项所述的基于图像处理的受电弓状态检测装置，具体步骤如下：S1：提取受电弓全弓图片，对羊角是否缺失进行检测；S2：提取左、右羊角边界点，分析受电弓的运行姿态；S3：提取受电弓滑板图片，采用行灰度和定位算法和图像处理技术获取滑板的磨损曲线，分析滑板的磨损状态；S4：根据羊角检测结果、受电弓运行姿态结果和滑板磨损状态结果，对受电弓的状态进行评判。5.根据权利要求4所述的基于图像处理的受电弓状态检测方法，其特征在于，步骤S1所述对羊角是否缺失进行检测，具体过程如下：S11：基于相机的触发方案和列车的ATO自动驾驶模式，根据经验设置上下阈值，实现受电弓的定位；S12：对于定位后的受电弓图片，依次进行高斯滤波、canny边缘检测以及hough变换，根据羊角边缘角度及位置信息对羊角的边缘直线进行检测，通过分析羊角边缘直线是否存在实现羊角缺失的检测，假设左、右羊角边缘直线分别记为l
left
、l
right
，直线l
left
的端点分别为(u
left1
,v
left1
)、(u
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left2
)，角度为θ
left
，直线l
right
端点分别为(u
right1
,v
right1
)、(u
right2
,v
right2
)，角度为θ
right
，羊角边缘直线的筛选条件如下：
6.根据权利要求5所述的基于图像处理的受电弓状态检测方法，其特征在于，步骤S2所述提取左、右羊角边界点，具体过程如下：S21：基于步骤S12，对羊角进行定位，提取直线l
left
、l
right
的中心点，并以该中心点为基准点设置固定宽度和高度的矩形窗口，实现羊角的定位；S22：羊角定位后，采用基于滑动窗口的角点检测方法对左、右羊角的边界点进行检测，具体如下：提取左羊角定位区域Qy
left
左下角像素点坐标，以该左下角像素点为起始点，采用3
×
3滑动窗口，当前点位于窗口左下角，按照纵向从下往上，横向从左往右的方向，逐个扫描Qy
left
的像素点，并统计滑动窗口内的边缘点数量n，当n＞3且(i,j)、(i+1,j)、(i+2,j)都为边缘点时，停止边缘点扫描工作，认为点(i,j)为左羊角的边界点，记为(u
left3
,v
left3
)；提取右羊角定位区域Qy
right
右下角像素点坐标，以该右下角像素点为起始点，采用3
×
3滑动窗口，当前点位于窗口右下角，按照纵向从下往上，横向从右往左的方向，逐个扫描Qy
right
的像素点，并统计滑动窗口内的边缘点数量n，当n＞3且(i,j)、(i
‑
1,j)、(i
‑
2,j)都为边缘点时，停止边缘点扫描工作，认为点(i,j)为右羊角的边界点，记为(u
right3
,v
right3
)。7.根据权利要求6所述的基于图像处理的受电弓状态检测方法，其特征在于，步骤S2所述分析受电弓的运行姿态，具体如下：基于步骤S22提取的左、右羊角边界点，相机标定后采用受电弓中心线偏移值、受电弓垂直高度差以及受电弓水平度这三个指标对受...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚小文，施伟华，朱俊霖，张振宇，邢成雷，邢宗义，盛安冬，卢月，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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