蔡博宇（中鐵工程設(shè)計咨詢集團有限公司，北京 100055）

網(wǎng)定位管斜拉線受力狀態(tài)檢測研究

蔡博宇
（中鐵工程設(shè)計咨詢集團有限公司，北京 100055）

摘 要：針對接觸網(wǎng)懸掛裝置定位管斜拉線的分布特點，本文提出了一種基于輪廓曲率的接觸網(wǎng)定位管斜拉線不受力的檢測方法：首先對采集到的原圖像二值化；其次由于背景中存在一些小物體的干擾，需對二值化圖像進行數(shù)字形態(tài)學(xué)運算，消除過小的連通域；隨后分別提取圖像內(nèi)外輪廓曲線；最后通過對輪廓曲線曲率的分析，實現(xiàn)定位管斜拉線的不受力的檢測，為接觸網(wǎng)實現(xiàn)智能化檢測提供新思路。

關(guān)鍵詞：定位管斜拉線；數(shù)字形態(tài)學(xué)運算；輪廓曲線曲率

定位管斜拉線是電氣化鐵路鐵路接觸網(wǎng)懸掛裝置中的小部件：機械支撐下方定位器與定位管，使接觸線導(dǎo)高、拉出值保持在規(guī)定范圍內(nèi)，從而保證鐵路運行安全，斜拉線在接觸網(wǎng)懸掛裝置中的位置如圖1所示。接觸網(wǎng)定位管斜拉線脫落將直接中斷行車，影響正常的行車秩序，因而有必要對定位管斜拉線的狀態(tài)進行檢測。通過對定位管斜拉線不受力的檢測，能夠及時監(jiān)測斜拉線存在的安全隱患。

目前，接觸網(wǎng)非接觸式檢測設(shè)備在鐵路上的應(yīng)用日趨廣泛，應(yīng)用方向主要為接觸網(wǎng)幾何參數(shù)的檢測、接觸線磨耗的研究。隨著鐵道部提出的6C系統(tǒng)發(fā)展戰(zhàn)略，接觸網(wǎng)零部件的非接觸式檢測也開始發(fā)展，但是目前這方面的研究還不充分。本文針對接觸網(wǎng)懸掛裝置定位管斜拉線的分布特點，提出了一種基于輪廓曲率的接觸網(wǎng)定位管斜拉線不受力的檢測方法，實現(xiàn)了針對拉線的非接觸式狀態(tài)監(jiān)測：首先對采集到的原圖像二值化；其次由于背景中存在一些小物體的干擾，需對二值化圖像進行數(shù)字形態(tài)學(xué)運算，消除過小的連通域；隨后分別提取圖像內(nèi)外輪廓曲線；最后通過對輪廓曲線曲率的分析，實現(xiàn)定位管斜拉線的不受力的檢測。

1 接觸網(wǎng)懸掛裝置圖像的采集

目前主要是利用鐵路綜合檢測車采集接觸網(wǎng)支撐和懸掛裝置圖像。即通過在檢測車頂部設(shè)置高清攝像機，遇到接觸網(wǎng)支柱時，攝像機自動拍攝。圖2為車頂攝像頭和射燈示意圖。

為了獲得足夠清晰的圖像，滿足后期分析的要求，采用夜間加射燈的拍攝方式，黑色背景可以保證圖像凈空狀態(tài)良好。

圖1 定位管斜拉線圖

圖2 車頂攝像與燈光圖

圖3 二值化圖像

圖4消除過小的連通域

圖5 內(nèi)外輪廓示意圖

2 數(shù)字形態(tài)學(xué)運算

為了消除二值圖像中過小的連通域，對其進行數(shù)字形態(tài)學(xué)運算，考慮兩幅圖像A，B?？梢远x其腐蝕運算為：

Erosion（A，B）={a｜（a+b）∈A，a∈A，b∈B} （1）

由于圖像拍攝質(zhì)量、預(yù)處理質(zhì)量等因素影響，很多情況下二值化圖像會存在一些小的連通域，會影響后面內(nèi)外輪廓提取的精度。因此，采用形態(tài)學(xué)腐蝕操作，有效解決該問題。圖3為二值化圖像，顯然圖中存在小的連通域；圖4消除過小的連通域后二值圖。

3 輪廓提取及曲率計算

3.1 內(nèi)外輪廓

對于一幅二值化的圖像，可以提取出兩種類型的輪廓曲線。圖5中的白色區(qū)域構(gòu)成4個連通域，分別為A、B、C、D，輪廓①④⑤⑥為A、B、C、D的外輪廓（輪廓的內(nèi)鄰域分別位于上述連通域中），②③分別為A內(nèi)輪廓（輪廓的內(nèi)鄰域位于連通域A內(nèi)部的“孔洞”中）。

對于圖4所示二值化的圖像，進行內(nèi)外輪廓提取，如圖6所示，（a）圖為外輪廓曲線，（b）、（c）、（d）圖為內(nèi)輪廓曲線，對內(nèi)外輪廓進行綜合分析，可以看出（a）圖和（c）圖中的輪廓曲線存在類似于圓弧形的彎曲，顯然表征了斜拉線的不受力。為了給出智能判斷，需客觀評價該現(xiàn)象。

3.2 輪廓曲率分析

將輪廓曲線上第k個點的曲率定義為：第k個點與第k+100個點之間的連線傾角，如圖7所示。

圖6 內(nèi)外輪廓曲線

圖7 曲率定義示意圖

圖8 曲率曲線

圖9 掩膜信號

圖10 檢測結(jié)果

基于此定義，可得到上述四條輪廓曲線的曲率曲線。如圖8所示為圖6（a）外輪廓曲線曲率曲線圖。圖中橫坐標為輪廓點在輪廓曲線上的索引，縱坐標為其對應(yīng)的曲率值。為方便觀察，只繪出了外輪廓曲線上的前5000個點。由圖8可以總結(jié)以下規(guī)律：

（1）圖中腕臂、定位器等桿狀物以及受力良好的拉線邊界點，輪廓曲線在其鄰域內(nèi)取值較為穩(wěn)定。這是由于上述物體的邊界呈現(xiàn)出明顯的直線特征，邊界點的曲率沒有明顯的變化；

（2）由于輪廓曲線的方向在桿狀物的連接處發(fā)生轉(zhuǎn)折，曲率曲線在該處會呈現(xiàn)出明顯的跳變；

（3）當(dāng)圖像中出現(xiàn)不受力的拉線時，其輪廓曲線近似于一段平滑的圓弧，因此曲率曲線中會出現(xiàn)一個連續(xù)緩慢變化的區(qū)段，具有這種特點的區(qū)段只有在圖中含有不受力的拉線時才會存在。

為進一步提取出曲率曲線中連續(xù)緩慢變化的區(qū)段，可采用加窗的思想，窗口沿曲率曲線連續(xù)滑動。如果窗兩端曲率的差值在一個特定的范圍內(nèi)，（經(jīng)驗值為[3，10]）則認為窗兩端的點疑似位于不受力的防風(fēng)拉線的邊界上。構(gòu)建一個與曲率曲線長度相同的二值掩膜信號，將上述疑似點位置上的點置為1，如圖10所示。如果掩膜信號上連續(xù)為1的點達到一定的寬度，則認為該區(qū)域為不受力的拉線所對應(yīng)的區(qū)域。

結(jié)語

對于檢測車車拍攝的海量圖片，傳統(tǒng)的人工檢測方法很難適應(yīng)接觸網(wǎng)檢測的要求，且其效率和精度都無法得到保證。本文利用圖像處理技術(shù)，經(jīng)過對圖像二值化處理，再使用數(shù)字形態(tài)學(xué)運算，消除過小的連通域；最后分別對提取的圖像內(nèi)外輪廓曲線曲率分析，實現(xiàn)定位管斜拉線的不受力的檢測，取得了較好的效果。該方法能夠快速提取輪廓并計算曲率，經(jīng)進一步優(yōu)化有望取代傳統(tǒng)的人工檢測，提高檢測效率實現(xiàn)接觸網(wǎng)智能化巡檢的需求。

參考文獻

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中圖分類號U22

文獻標識碼：A