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        基于OpenCV的圖像處理在輸電線路覆冰檢測(cè)中的應(yīng)用

        2013-01-15 06:41:34楊俊杰
        關(guān)鍵詞:航模線纜鼠標(biāo)

        劉 旭,楊俊杰

        (上海電力學(xué)院電子與信息工程學(xué)院,上海 200090)

        當(dāng)線路覆冰的厚度超過(guò)線路的承載能力時(shí),將造成機(jī)械故障,進(jìn)而導(dǎo)致電氣故障的發(fā)生.本文研究了基于圖像處理的輸電線路覆冰檢測(cè)系統(tǒng),將圖像處理技術(shù)與WiFi無(wú)線傳感技術(shù)相結(jié)合,由航模實(shí)時(shí)采集輸電線路的覆冰圖像,實(shí)現(xiàn)對(duì)線路覆冰的安全監(jiān)控,及時(shí)獲取線路覆冰狀況,并進(jìn)行圖像處理和分析,為后續(xù)的除冰工作提供依據(jù)[1].

        1 覆冰檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        基于遙控航模的線路覆冰實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示.系統(tǒng)由前端覆冰檢測(cè)子系統(tǒng)和后臺(tái)覆冰檢測(cè)信息管理軟件兩個(gè)部分組成.

        覆冰檢測(cè)子系統(tǒng)位于航模一側(cè),通過(guò)安裝于航模上的CCD攝像頭,完成覆冰線路圖像的獲取.覆冰檢測(cè)信息管理軟件安裝于檢測(cè)主機(jī)中,主要完成線路覆冰圖像的顯示和覆冰厚度的計(jì)算.覆冰檢測(cè)子系統(tǒng)和檢測(cè)主機(jī)之間通過(guò)WiFi無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接[2].

        圖1 基于航模的覆冰線路檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        2 基于OpenCV的覆冰圖像處理

        由前端覆冰檢測(cè)子系統(tǒng)采集到的覆冰圖像,經(jīng)過(guò)WiFi無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)傳送到后臺(tái)PC機(jī)上,采用OpenCV(Intel Open Source Computer Vision Library)[3]對(duì)覆冰圖像進(jìn)行處理,對(duì)比線纜覆冰前后的邊緣,以此計(jì)算出線路的覆冰厚度.

        覆冰圖像處理流程如圖2所示.

        圖2 線纜覆冰圖像處理流程

        2.1 相機(jī)的標(biāo)定

        光線進(jìn)入攝像機(jī)透鏡時(shí),會(huì)產(chǎn)生兩種畸變:徑向畸變和切向畸變.對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,就可以了解攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)和畸變稀疏,使圖像得到校正.

        OpenCV提供了多種算法來(lái)計(jì)算攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù),實(shí)際標(biāo)定時(shí)通過(guò) cvClibrationCamera2完成[4].在該程序中,標(biāo)定方法是將攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)一個(gè)有很多獨(dú)立可表示點(diǎn)的物體.在不同角度對(duì)焦該物體,并通過(guò)該圖像計(jì)算攝像機(jī)的相對(duì)位置和方向,以及攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù).然后對(duì)攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)和畸變參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,經(jīng)標(biāo)定后的攝像頭拍攝到的線路覆冰圖像如圖3所示.

        圖3 經(jīng)標(biāo)定后的攝像頭拍攝的覆冰圖片

        2.2 曝光控制算法

        由于輸電線路一般架設(shè)于野外,覆冰圖像的光源主要是日光,但一天之中太陽(yáng)的軌跡時(shí)刻發(fā)生變化,在不同的時(shí)間和角度,太陽(yáng)光的強(qiáng)度都會(huì)不同.而在所拍攝的覆冰圖像中,覆冰線纜所處的位置是感光區(qū)域,如果攝像機(jī)不能實(shí)現(xiàn)合理曝光(如曝光不足或曝光過(guò)度),那么后期提取線纜圖像時(shí)將會(huì)面臨很大困難.因此,用曝光控制算法對(duì)曝光時(shí)間進(jìn)行控制是極為必要的.經(jīng)過(guò)不同曝光處理的覆冰圖像如圖4所示.

        圖4 經(jīng)不同曝光處理后的覆冰圖像

        2.3 線纜圖像預(yù)處理

        相機(jī)標(biāo)定完成后,拍攝輸電線纜覆冰部分和未覆冰部分的圖像.在實(shí)際過(guò)程中,圖像有可能受到干擾而包含噪聲,使線纜邊緣的提取不夠準(zhǔn)確,因此需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理.

        Sobel算子對(duì)于加強(qiáng)圖像的紋理有很好的效果,它是一個(gè)離散微分算子,用于計(jì)算圖像灰度函數(shù)的近似梯度[5].本文利用水平方向的Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行卷積計(jì)算,用來(lái)加強(qiáng)水平方向上的圖像紋理.

        2.4 線纜圖像特征匹配

        覆冰后輸電線路的紋理特征會(huì)減弱,而獲取覆冰圖像準(zhǔn)確的視差圖是特征匹配的關(guān)鍵,由于輸電線路結(jié)冰的速度緩慢,因此可以將線路結(jié)冰看作一個(gè)靜態(tài)的過(guò)程,以提高匹配算法的精度.

        2.5 線纜邊緣提取

        在整幅圖像中覆冰線纜并不是最近的圖像,對(duì)截取的覆冰線纜所在區(qū)域的視差圖像進(jìn)行處理,根據(jù)場(chǎng)景的遠(yuǎn)近獲取線纜覆冰圖像,去除背景后,再根據(jù)覆冰處和未覆冰處線纜的線徑差,就能得到覆冰的厚度.線纜的提取采用Canny邊緣檢測(cè)法.檢測(cè)效果如圖5所示.

        圖5 Canny邊緣檢測(cè)效果

        3 線路覆冰厚度計(jì)算

        3.1 鼠標(biāo)事件

        運(yùn)用OpenCV中的相應(yīng)鼠標(biāo)事件,用鼠標(biāo)點(diǎn)擊圖像中覆冰線路的邊緣,與未覆冰時(shí)的邊緣作比較,求出覆冰的厚度.

        本文的圖像處理是在窗口環(huán)境下工作,采用cvWaitKey()來(lái)捕捉單次觸發(fā)事件.為了響應(yīng)鼠標(biāo)點(diǎn)擊事件,建立一個(gè)回調(diào)函數(shù)callback,使之可以滿足指定輸入?yún)?shù)以及返回參數(shù)類型的任何函數(shù)[6],在OpenCV中注冊(cè)該回調(diào)函數(shù),以便在特定窗口被觸發(fā)鼠標(biāo)事件時(shí),OpenCV可以正確調(diào)用這一函數(shù).

        3.2 實(shí)現(xiàn)方法

        設(shè)置4次鼠標(biāo)事件,分別點(diǎn)在未覆冰時(shí)線纜兩側(cè)和覆冰后的線纜兩側(cè),可以得到兩條線段,根據(jù)兩條線段每?jī)牲c(diǎn)的坐標(biāo)及線段的比例,計(jì)算出覆冰前和覆冰后的厚度,結(jié)果如圖6所示.

        圖6 截取線纜厚度后的覆冰圖片

        圖6中最右邊的線路有覆冰前和覆冰后的部分,分別在這兩個(gè)部分點(diǎn)擊鼠標(biāo),得到連接覆冰部分和未覆冰部分的兩條線段.得出未覆冰和覆冰后線纜兩邊4個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)值點(diǎn)1(1 170,265),點(diǎn)2(1 173,268),點(diǎn) 3(1 106,329),點(diǎn) 4(1 146,368),以及兩條線段的長(zhǎng)度 k1=4.242 641,k2=55.865 911.即覆冰后與覆冰前的線纜厚度比例為 k2/k1=55.8/4.2=13.3,當(dāng)?shù)弥€纜的實(shí)際厚度后,就可根據(jù)比例得出覆冰的厚度.

        4 結(jié)語(yǔ)

        為了實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路覆冰的在線檢測(cè),本文提出一種基于航模的覆冰線路檢測(cè)系統(tǒng),通過(guò)安裝在航模上的攝像頭獲得覆冰圖像,在VC++2008軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境下調(diào)用開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV對(duì)線路的覆冰圖像進(jìn)行處理,進(jìn)而計(jì)算出線路覆冰的厚度.本系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電力線路覆冰情況的實(shí)時(shí)檢測(cè),具有一定的實(shí)用價(jià)值.

        [1] 吳婭,張峰,馮欽華.廣東電網(wǎng)覆冰在線檢測(cè)系統(tǒng)的研究及應(yīng)用[J].廣東電力,2009,22(5):12-16.

        [2] 李浩.基于DSP的輸電線路覆冰檢測(cè)系統(tǒng)[D].西安:西安理工大學(xué),2008.

        [3] 劉麗梅,鄭新武,陳永明,等.基于OpenCV的圖像處理程序開(kāi)發(fā)方法的研究[J].機(jī)電技術(shù),2010,12(4):45-47.

        [4] 尹文生,羅瑜林,李世其.基于OpenCV的攝像機(jī)標(biāo)定[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2007,28(1):56-64.

        [5] SCHULZ S,GRIGAT M G R.Optimum auto exposure based on high-dynamic—range histogram[C]∥ International Conference on Signal Processing,Robotics and Automation,IEEE,2007:269-274.

        [6] 呂學(xué)剛,于明,劉翠響.IPL和OpenCV在VC++環(huán)境下的應(yīng)用[J].微型電腦應(yīng)用,2003,19(1):23-28.

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