李甍，于龍，張冬凱

(西南交通大學(xué) 電氣工程學(xué)院，四川 成都 610031)

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基于激光攝像技術(shù)的設(shè)備限界檢測與圖像融合拼接

李甍，于龍，張冬凱

(西南交通大學(xué) 電氣工程學(xué)院，四川 成都 610031)

摘要:將激光攝像技術(shù)運用到地鐵設(shè)備限界檢測，對相鄰攝像機不重合、不完整的檢測輪廓進行融合拼接。根據(jù)分析所得到標(biāo)定精度較差攝像機與相鄰攝像機視覺重合遠(yuǎn)處出現(xiàn)檢測輪廓數(shù)據(jù)出現(xiàn)不重合、完整的原因，采用迭代最近點(ICP)算法并結(jié)合杭州地鐵二號線地鐵設(shè)備限界的檢測輪廓數(shù)據(jù)，對所檢測設(shè)備限界不完整的輪廓進行融合拼接。研究結(jié)果表明：基于激光攝像技術(shù)檢測技術(shù)能夠更加快速、高效的實現(xiàn)設(shè)備限界的非接觸式檢測；采用ICP算法實現(xiàn)精度較差攝像機與相鄰攝像機視覺重合遠(yuǎn)處設(shè)備限界檢測輪廓的融合拼接，可以使設(shè)備限界檢測更加完整、可靠，對保障地鐵的安全運行具有現(xiàn)實意義。

關(guān)鍵詞：設(shè)備限界；激光；檢測；融合拼接

地鐵是解決我國各大城市公共交通問題的重要工具。地鐵的安全運行，需要在特定的空間中安全的行駛，這個特定的空間就是地鐵限界。根據(jù)不同的功能，可以分為車輛限界、設(shè)備限界、建筑限界。地鐵設(shè)備限界是保障地鐵安全運行、限制沿線設(shè)備安裝尺寸的有效凈空圖形，設(shè)備限界的檢測是地鐵工程建設(shè)、竣工驗收及日常運行維護等都需要的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。我國地鐵設(shè)備限界檢測最常用的是斷面檢測法[1]，這種檢測耗費較多的人力而且效率低，對誤差的控制能力差。隨著機器視覺技術(shù)的發(fā)展，激光攝像技術(shù)開始逐步用于軌道交通檢測中，如：占棟等[2]利用激光攝像技術(shù)對接觸網(wǎng)幾何參數(shù)的高速動測量；同磊[3]的基于機器視覺的軌道交通線路異物檢測；占棟等[4]基于激光攝像技術(shù)的鋼軌磨耗截面積測量等。為了克服設(shè)備限界斷面檢測法接觸式檢測相關(guān)缺點，近年來基于激光攝像技術(shù)的地鐵設(shè)備限界非接觸式測量逐漸開始運用。基于激光攝像技術(shù)的地鐵設(shè)備限界檢測，單一攝像機視覺范圍有限，需要多個攝像機組成設(shè)備限界檢測系統(tǒng)，故要對各個攝像機進行大視場全局標(biāo)定[5-9]。由于各攝像機標(biāo)定誤差不同、地鐵空間尺寸大、設(shè)備安裝誤差等各種因素，精度較差攝像機與相鄰攝像機視覺重疊遠(yuǎn)處，圖像輪廓出現(xiàn)不完整、不重合的現(xiàn)象。鑒于目前國內(nèi)限界接觸式檢測所存在的缺點，本文基于激光攝像測量方法，采用多攝像機實現(xiàn)對地鐵設(shè)備限界的非接觸式檢測；同時考慮到激光攝像技術(shù)在地鐵設(shè)備限界檢測中，圖像不完整等現(xiàn)象，引入迭代最近點(Iterative Closest Point，ICP)算法[10-11]對檢測后的設(shè)備限界數(shù)據(jù)圖像進行融合拼接，得到更加完整、可靠的設(shè)備限界輪廓。

1地鐵設(shè)備限界

設(shè)備限界是車輛限界外加未涉及因素和安全距離的限界，設(shè)備限界外安裝的任何設(shè)備均不得入侵的限界?！兜罔F限界標(biāo)準(zhǔn)》(CJJ96—2003)[5]指出，直線地段與設(shè)備限界與車輛限界之間，應(yīng)預(yù)留安全距離。水平曲線地段的設(shè)備限界應(yīng)在直線設(shè)備限界的基礎(chǔ)上加寬和加高。設(shè)X設(shè)備和Y設(shè)備分別為直線段設(shè)備限界輪廓上某點的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)；X車輛和Y車輛為對應(yīng)點的車輛限界坐標(biāo)；Δx為該點設(shè)備限界橫向偏移量，Δy為該點設(shè)備限界縱向偏移量；ΔX車輛為該點車輛限界橫向偏移，ΔY車輛為該點車輛限界縱向偏移量。因車輛限界是由計算車輛輪廓線各點坐標(biāo)加橫向及豎向車輛偏移量得到[1]，故由上所述可得該點設(shè)備限界：

X設(shè)備=X車輛+Δx=X+ΔX車輛+Δx

(1)

Y設(shè)備=Y車輛+Δy=Y+ΔY車輛+Δy

(2)

式中：X為車輛輪廓線橫坐標(biāo)；Y為車輛輪廓線縱坐標(biāo)；ΔX車輛為車輛限界橫向偏移；ΔY車輛為車輛限界縱向偏移；Δx為設(shè)備限界橫向偏移量；Δy為設(shè)備限界縱向偏移量。

根據(jù)《地鐵限界標(biāo)準(zhǔn)》(CJJ96—2003)，設(shè)備限界與車輛限界的間距(Δx和Δy的取值)，具體取值方法詳見《地鐵限界標(biāo)準(zhǔn)》(CJJ96—2003)。

2基于激光攝像技術(shù)的多像機地鐵設(shè)備限界檢測方法

2.1　檢測原理

激光攝像式地鐵限界檢測系統(tǒng)，采用計算機視覺測量技術(shù)。當(dāng)激光器在隧道斷面上形成一條高亮度的激光輪廓線，攝像式傳感器實時采集獲取隧道斷面激光輪廓圖像，利用圖像處理技術(shù)與三角測距原理，對隧道斷面內(nèi)的輪廓特征進行識別、定位。檢測設(shè)備由7個攝像機及激光器組成，由每個攝像機分別負(fù)責(zé)該區(qū)域的設(shè)備限界檢測。

2.2　基于激光攝像技術(shù)的多攝像機全局標(biāo)定

單一攝像機模型[6]中空間任一點P在世界坐標(biāo)系與攝像機坐標(biāo)系下的坐標(biāo)分別為(xw,yw,zw)T和(xc,yc,zc)T，其在圖像像素坐標(biāo)系中的理想坐標(biāo)為(UE,VE)T。由文獻(xiàn)[6]可知圖像像素坐標(biāo)(UE,VE)T與攝像機坐標(biāo)(xc,yc,zc)T關(guān)系如式(3)所示。式中(ax,ay,u0,v0)為攝像機內(nèi)部參數(shù)，其中ax和ay為尺度因子；(u0,v0)為攝像機主點圖像像素坐標(biāo)；s為比例因子：

(3)

任一點P由世界坐標(biāo)(xw,yw,zw)T轉(zhuǎn)換到攝像機坐標(biāo)(xc,yc,zc)T需要通過平移和旋轉(zhuǎn)變換[6]，如式(4)所示。其中R為旋轉(zhuǎn)矩陣，T為平移矢量，R和T為攝像機外部參數(shù)：

(4)

攝像機模型中，世界坐標(biāo)系Owxwzwyw，激光切面決定測量時世界參考坐標(biāo)系只存在2個自由度，故可令zw=0，結(jié)合式(3)和式(4)可得式(5)：

(5)

由于攝像機鏡頭存在徑向畸變、薄棱畸變、偏心畸變，設(shè)畸變后的圖像像素坐標(biāo)為(UD,VD)T?；兦昂箨P(guān)系如式(6)：

(6)

δ1和δ2為攝像機畸變因子，滿足文獻(xiàn)[7]和[8]中關(guān)系，同時結(jié)合式(5)和式(6)，即可得到世界坐標(biāo)(xw,yw)與畸變后的圖像像素坐標(biāo)(UD,VD)的關(guān)系，如式(7)所示。式中，r為自定義式子；(u0,v0)作為攝像機主點坐標(biāo)一般作為已知條件給出；k1和k2為鏡頭徑向畸變系數(shù)；p1和p2為鏡頭薄棱畸變系數(shù)；s1和s2為鏡頭偏心畸變系數(shù)：

(7)

攝像式傳感器的標(biāo)定，就是建立畸變后的圖像像素坐標(biāo)(UD,VD)與世界坐標(biāo)系中的距離坐標(biāo)(xw,yw)的關(guān)系，及求解式(7)中攝像機模型(a1,a2 ,…,a8,k1, …,s2)的各參數(shù)。由于地鐵設(shè)備限界檢測范圍較大，單一攝像機傳感器的視覺空間不能滿足其檢測要求，需要過個攝像機傳感器同時進行視覺檢測任務(wù)，所以需要對多攝像機進行大視場的全局標(biāo)定。全局標(biāo)定就是把各個攝像機感器的測量數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個總體世界坐標(biāo)系中。即求出各個攝像機世界坐標(biāo)系下的模型參數(shù)。本文采用世界坐標(biāo)唯一法[6]，直接利用世界總體坐標(biāo)系下的標(biāo)定點對各個視覺傳感器進行局部標(biāo)定，將局部標(biāo)定和全局標(biāo)定統(tǒng)一到了一起，保證了標(biāo)定狀態(tài)與測量狀態(tài)的一致性，一定程度上提高了標(biāo)定的精度。建立6 000mm×6 000mm的拉絲平面靶標(biāo)，將所需要標(biāo)定的各個攝像機傳感器置于靶標(biāo)之中并固定位置。所建立標(biāo)定平臺中，由于局部標(biāo)定的標(biāo)定點已經(jīng)統(tǒng)一到了世界總體坐標(biāo)下，因而通過前面所述攝像機模型局部標(biāo)定的每一個攝像機傳感器已經(jīng)實現(xiàn)了全局的統(tǒng)一。每個攝像機傳感器在全局靶標(biāo)中進行局部標(biāo)定，通過所搭建的平面靶標(biāo)獲得該攝像機在全局標(biāo)定中的世界坐標(biāo)，再通過各攝像機畫面中獲得世界坐標(biāo)對應(yīng)的圖像坐標(biāo)(如圖1所示)。各個攝像機采集數(shù)千組點后，帶入式(7)并采用文獻(xiàn)[9]中所述方法與算法，得到每個攝像機a1,a2 ,…,a8,k1, …,s2各標(biāo)定參數(shù)值。參數(shù)名稱參見本文2.2.1所述，標(biāo)定數(shù)值如表1和表2所示。

圖1　攝像機圖像坐標(biāo)獲取Fig.1 Image coordinates obtain

2.3　多攝像機攝像傳感器視覺重合區(qū)域誤差分析

本文全局標(biāo)定采用世界坐標(biāo)唯一法，對靶標(biāo)之中每個像機進行單獨標(biāo)定，求解a1,a2 ,…,a8,k1, …,s2各參數(shù)。由于靶標(biāo)制作和標(biāo)定人員技術(shù)能力等誤差，直接影響著標(biāo)定精度。由于標(biāo)定需要獲取靶標(biāo)的世界坐標(biāo)(xw,yw,1)T與圖像像素坐標(biāo)。根據(jù)式(5)可知，由于靶標(biāo)世界坐標(biāo)(xw,yw,zw)T誤差，標(biāo)定得到參數(shù)矩陣(a1,a2 ,…,a8)T也存在誤差?？傻檬?8)，其中UB和VB為標(biāo)定時的圖像坐標(biāo)，W和ΔW為標(biāo)定時靶標(biāo)世界坐標(biāo)真實值與誤差，A和ΔA分別為參數(shù)矩陣(a1,a2 ,…,a8)T的真實值與誤差。

(8)

由式(8)可知，當(dāng)靶標(biāo)精度越低，標(biāo)定得到參數(shù)矩陣(a1,a2 ,…,a8)T誤差就越大。全局標(biāo)定中，6 000mm×6 000mm為靶標(biāo)，范圍大，精度不高，標(biāo)定誤差增大。檢測中，通過攝像機傳感器獲得設(shè)備限界圖像坐標(biāo)與標(biāo)定所得參數(shù)矩陣(a1,a2 ,…,a8)T，當(dāng)不考慮圖像誤差與攝像機畸變時，結(jié)合式(5)得到被檢測設(shè)備限界實際世界坐標(biāo)(xSB,ySB,1)T，如式(9)所示。

表1　各攝像機標(biāo)定參數(shù)(a1,a2 ,…,a8)

表2　各攝像機畸變參數(shù)(k1, …, s2 )

(9)

式中:USB和VSB為檢測時的圖像坐標(biāo)；WSB和ΔWSB分別為運算得到實際檢測設(shè)備限界世界坐標(biāo)真實值和誤差值。

由于各攝像機全局標(biāo)定后誤差不同，當(dāng)檢測范圍越大，各攝像機視覺重合處檢測所得到的世界坐標(biāo)重合度越差，因此由式(8)和式(9)可以得到圖2所示關(guān)系。

圖2　關(guān)系圖Fig.2 Relationship diagram

攝像機傳感器標(biāo)定與設(shè)備限界檢測中存在著靶標(biāo)誤、圖像、算法、環(huán)境和人員等多種誤差影響，當(dāng)攝像機標(biāo)定誤差較大時使得設(shè)備限界檢測中，兩攝像機視覺重合區(qū)域在測量范圍較遠(yuǎn)時，檢測數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯的不重合現(xiàn)象。

3設(shè)備限界檢測輪廓圖像融合拼接方法

3.1　ICP算法

因地鐵空間尺寸大、攝像機標(biāo)定誤差和設(shè)備安裝誤差等各種因素，各攝像機視覺重疊處，圖像輪廓出現(xiàn)不完整、不重合的現(xiàn)象，故采用最近迭代點(ICP)算法，對攝像機視覺重疊區(qū)域出現(xiàn)的上述情況進行輪廓融合拼接，以得到更加完整的設(shè)備限界檢測輪廓，使檢測更精確。由Bels等[10-11]提出來的迭代最近點(IterativeClosestPoint，ICP)算法，對待拼接的2片點云，首先根據(jù)一定準(zhǔn)則確立對應(yīng)的點集P與Q，其對應(yīng)點對數(shù)為n。通過最小二乘法迭代計算最優(yōu)坐標(biāo)變換，即旋轉(zhuǎn)矩陣R與平移矩陣t，使誤差函數(shù)

(10)

最小。通過得到的平移與旋轉(zhuǎn)矩陣，對所檢測設(shè)備限界輪廓中，出現(xiàn)不完整、不重合的部分進行融合拼接，以得到可靠、完整的設(shè)備限界檢測輪廓圖形。

ICP算法對于兩攝像機視覺重合部位確定的點集P與Q(其對應(yīng)點對數(shù)為n)，計算旋轉(zhuǎn)矩陣R與平移矩陣t。考慮計算效率，采用奇異值分解(SVD)方法[8]：

Step 1：計算P與Q的質(zhì)心

(11)

Step 2：求令矩陣

(12)

Step 3：對矩陣H進行奇異值分解

H=UDVT

(13)

Step4：令

(14)

R=UAVT

(15)

Step5：根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣R與點集中點求得平移適量

t=uq-Rup

(16)

結(jié)合式(10)和式(16)，進行多次迭代，求出滿足最小二乘誤差函數(shù)的最優(yōu)平移量t。將點集P中個點與最優(yōu)R和t的解代入式(17)，得到點集P向點集Q融合拼接的新坐標(biāo)。

up*=Rup+t

(17)

3.2　基于ICP算法的設(shè)備限界檢測輪廓融合拼接

1)首先采用檢測裝置對線路進行設(shè)備限界檢測，得到檢測數(shù)據(jù)；

2)由于各攝像機安裝定位后，位置、角度固定，選擇標(biāo)定誤差較大、兩攝像機檢測重合效果較差的數(shù)據(jù)，對攝像機視覺重合區(qū)域輪廓數(shù)據(jù)進行提取；在重合區(qū)域出，建立相同點數(shù)的點集，其中像機標(biāo)定精度低的各點放入點集P中，像機機標(biāo)定精度高的各點放入點集Q中；

3)將點集P和Q帶入IPC算法中，迭代求解滿足式(10)和式(16)，最小二乘誤差函數(shù)的最優(yōu)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)、平移量R和t；

4)結(jié)合式(17)，將兩攝像機中，其中低精度攝像機檢測數(shù)據(jù)融合拼接到另一高精度像機數(shù)據(jù)。

基于IPC算法的設(shè)備限界檢測輪廓的融合拼接流程如圖3所示。

圖3　融合拼接流程圖Fig.3 Fusion and splicing flowchart

4實驗

4.1　激光攝像設(shè)備限界檢測

根據(jù)《地鐵限界標(biāo)準(zhǔn)》(CJJ96—2003)及相關(guān)參數(shù)，采用本文第一部分所述，計算出各部位的設(shè)備限界；利用所標(biāo)定好的攝像機傳感器，組建基于激光攝像的TDXJ—1地鐵設(shè)備限界檢測系統(tǒng)，對杭州地鐵2號線區(qū)間隧道段進行設(shè)備限界檢測如圖4所示。

圖4　激光限界檢測Fig.4 Laser gauge detection

杭州地鐵2號線激光攝像設(shè)備限界非接觸式檢測概覽情況如表3所示；參考以前限界檢測，使用傳統(tǒng)接觸式限界檢測車檢測相同路段，檢測概況如表4所示。

表3　杭州地鐵二號線激光攝像設(shè)備限界檢測概覽

表4　傳統(tǒng)接觸式限界檢測車檢測概覽

由此可見，基于激光攝像設(shè)備限界非接觸式檢測，檢測線路長，耗時少，可以快速的了解線路設(shè)備限界的情況、公里標(biāo)位置、具體部位，運營人員可按照檢測結(jié)果，進行逐一核對，極大提高了地鐵運營維護效率。由于曲線段設(shè)備限界檢測比較困難，特別選取曲線中，入侵設(shè)備限界檢測結(jié)果，該入侵設(shè)備限界處為杭州地鐵2號線人民廣場站—建設(shè)一路站下行區(qū)間，公里標(biāo)K7+046.8 - K7+046.3。如圖5所示，圖中外部圓形輪廓為檢測出的地鐵輪廓，中間部分為設(shè)備限界計算斷面圖。

4.2　設(shè)備限界檢測輪廓圖像融合拼接

由于各攝像機標(biāo)定情況不同和設(shè)備安裝誤差等各種因素，標(biāo)定精度較差的像機視覺重疊處，圖像輪廓難免出現(xiàn)不重合和不完整等現(xiàn)象(如2.3中所述)。圖5的檢測結(jié)果中，有3處攝像機，如圖6所示。

采用本文3.1所述算法，利用圖4中重疊區(qū)域求取最優(yōu)量R和t，并對重合區(qū)域進行融合拼接；并根據(jù)式(9)對比起函數(shù)誤差，如圖7~9和表5所示。

圖5　曲線段入侵限界時的設(shè)備限界檢測Fig.5 Gauge invasion of curve segments

圖6　輪廓邊緣不完整、錯位Fig.6 Contour edge incomplete and dislocation

表5　誤差分析

圖7~9中，左圖為實際現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)，右圖為經(jīng)過算法處理后的融合拼接圖。通過表5和圖7~9可以看出，經(jīng)過該算法融合拼接后的數(shù)據(jù)更加完整、精確。利用所求取的R和t，對圖8誤差較大的3部分檢測數(shù)據(jù)采用3.2中所述方法進行融合拼接，如圖10所示。通過與圖5的比較，經(jīng)過融合拼接后的檢測輪廓數(shù)據(jù)更加完成、可靠。

單位:mm圖7　融合拼接1Fig.7 Fusion and splicing(1)

單位:mm圖8　融合拼接2Fig.8 Fusion and splicing(2)

單位:mm圖9　融合拼接3Fig.9 Fusion and splicing(3)

圖10　融合拼接后的設(shè)備限界檢測輪廓Fig.10 Detection contour equipment gauge after fusion and splicing

5結(jié)論

1)基于激光攝像設(shè)備限界非接觸式檢測檢測效率高，極大提高了地鐵運營維護效率。

2)引入最近迭代點(ICP)算法，可以較好解決基于激光攝像技術(shù)的地鐵設(shè)備限界檢測中由于標(biāo)定、安裝等誤差所引起相鄰攝像機視覺重合遠(yuǎn)處設(shè)備限界輪廓出現(xiàn)不完整、不重合的情況；進行數(shù)據(jù)融合拼接，最終得到更加可靠、精確的設(shè)備限界檢測數(shù)據(jù)。

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(編輯陽麗霞)

Metro equipment gauge detection and image fusion and splicing based on laser video camera technique

LI Meng, YU Long, ZHANG Dongkai

(School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

Abstract：Metro Equipment Gauge Detection based on Laser video camera technique was used in this paper, and achieved no overlap and incomplete equipment gauge contour data fusion and splicing.According to the analyzed reason of distance overlap visual of bad calibration accuracy video camera and adjacent video camera detecting contour data appear no overlap and incomplete.Combining with equipment gauge contour data of Hangzhou Metro Line 2, and using ICP algorithm to achieve equipment gauge contour data fusion and splicing.The results show that laser video camera technique can achieve faster and more efficient non-contact equipment gauge detection.ICP algorithm complete image fusion and splicing of distance overlap visual of bad calibration accuracy video camera and adjacent video camera detecting contour data can make the detection of equipment gauge more complete and reliable.The conclusions have practical significance for the safe operation of the metro security.

Key words：metro equipment; laser; detection; fusion and splicing

通訊作者：于龍(1980-)，男，遼寧沈陽人，副教授，博士，從事軌道交通自動化研究；E-mail: yulong.swjtu@163.com

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(61170030；U1234203)；四川省科技支撐計劃資助項目(2015GZ0148)

收稿日期：2015-04-09

中圖分類號：U260.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-7029(2015)06-1485-08