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        基于雙目視覺圖像的電力設備狀態(tài)識別算法

        2017-11-17 07:22:41國網(wǎng)黑龍江省電力有限公司檢修公司胡旻昊王海濱
        電子世界 2017年21期
        關鍵詞:視差雙目壓板

        國網(wǎng)黑龍江省電力有限公司檢修公司 胡旻昊 王海濱 王 岐 陽 薇 高 鳴

        基于雙目視覺圖像的電力設備狀態(tài)識別算法

        國網(wǎng)黑龍江省電力有限公司檢修公司 胡旻昊 王海濱 王 岐 陽 薇 高 鳴

        提出了一種基于雙目視覺圖像的電力設備狀態(tài)檢測算法.利用雙目相機獲取電力設備的巡檢圖,計算巡檢圖中感興趣區(qū)域的視差圖,從視差圖中獲得距離信息分布.根據(jù)所述距離信息分布,確定所述電力設備的狀態(tài).通過雙目視覺測距原理實現(xiàn)設備狀態(tài)識別,為變電設備狀態(tài)的識別提供了新方法,實現(xiàn)了電力設備狀態(tài)的快速、準確識別.

        電力設備;機器人;雙目相機;視差圖像

        0 引言

        電力設備的檢測,為電力運行的安全性、可靠性提供可靠保障[1].電力設備中,通常在繼電保護的回路上設計有保護壓板,又稱連接片,包括功能壓板和出口壓板,功能壓板作用于繼電保護功能的投退,出口壓板作用于斷路器跳閘或其他保護功能的啟動.在運行方式改變時,往往涉及到保護壓板的投退,如有漏投退或誤投退,會直接影響保護功能的實現(xiàn),嚴重時會引起保護拒動或誤動,導致大范圍停電事故.因此,在保護壓板投退時需要對保護壓板進行有效監(jiān)測.

        但是,現(xiàn)有保護壓板監(jiān)測方法,主要依據(jù)圖像處理技術,圖像分割的時候容易受到噪聲干擾,影像識別結(jié)果的準確性.另外,室內(nèi)屏體設備類型較多,設備的狀態(tài)也是多種并存,圖像處理邏輯較為復雜.設備部分與背景顏色相同或相近時,容易導致圖像分割失敗,無法提取特征,致使設備狀態(tài)識別失敗.因此,現(xiàn)在亟需一種對電力設備狀態(tài)進行準確且快速的檢測方法.

        鑒于此,本文提出一種基于雙目視覺的電力設備狀態(tài)識別算法,實現(xiàn)對電力設備狀態(tài)進行快速且準確的檢測.

        1 雙目立體視覺

        1.1 設備圖像

        在變電站屏體設備中,有些設備和背景色相同或者相近,造成目標和背景相似而無法使用圖像分割的算法實現(xiàn)目標分割和識別,如圖1和圖2所示.

        雙目立體視覺(Binocular Stereo Vision)是機器視覺的一種重要形式[2],它是基于視差原理并利用成像設備從不同的位置獲取被測物體的兩幅圖像,通過計算圖像對應點間的位置偏差,來獲取物體三維幾何信息的方法.融合兩只眼睛獲得的圖像并觀察它們之間的差別,使我們可以獲得明顯的深度感,建立特征間的對應關系,將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來,這個差別,我們稱作視差(Disparity)圖,如圖3所示.在視差圖中不同的顏色帶著不同的深度信息,也就是距離雙目相機的距離信息

        圖1 旋轉(zhuǎn)開關

        圖2 平板保護壓板

        圖3 視差圖

        1.2 雙目視覺原理

        如1.1中所述,雙目視覺技術是計算機視覺技術的一個重要分支,它模仿人類雙眼獲取環(huán)境信息的原理,利用兩臺攝像機從不同位置拍攝同一物體,然后獲取二維數(shù)字圖像,并利用幾何原理對采集到的圖像進行處理,獲取三維信息,從而使計算機具有認知三維世界的能力.雙目視覺測距技術是雙目視覺技術的重要部分,它屬于光學測距中的被動式測距方法[3].圖4為雙目相機測距示意圖.

        圖4 雙目相機測距示意圖

        兩臺攝像機的鏡頭中心或光學中心之間的距離稱為雙目視覺系統(tǒng)的基線B,利用雙目視覺成像系統(tǒng)可以確定具有像平面坐標點(x1,y1)和(x2,y2)的三維空間點W的世界坐標[4,5].

        圖5 世界坐標系

        根據(jù)攝像機坐標系與世界坐標系重合情況下的透視變換公式,三維空間點W的X軸坐標表示為:

        式中X1和Z1為三維空間點形在世界坐標系(此時世界坐標系與第一個攝像機坐標系重合)中的X軸和Z軸坐標.同理,如果將世界坐標系設置在第二臺攝像機上,則W點在X軸的坐標可表示為:

        因為基線長度是B且三維空間點W的Z軸坐標對兩臺攝像機坐標系統(tǒng)是一樣的,所以有:

        將式(3)帶入式(1)和式(2),得:

        式(5)減去式(4)可以解出Z,有:

        式(6)把三維空間點與像平面之間的距離Z(三維信息中的深度信息)與視差D(三維點對應的坐標x2和x1之差)直接聯(lián)系起來.視差的大小直接與深度有關,所以視差包含了物體的三維空間信息[6,7].通過視差圖像可以求得三維空間中的點到攝像機的距離,同時,還可以確定三維空間點在世界坐標系中的坐標.

        如果視差D可以確定并且已知兩臺攝像機之間的基線距離和攝像機的焦距,很容易計算出三維空間點W的Z軸坐標.另外Z軸坐標確定后點W的世界坐標X,Y軸坐標可用(x1,y1)和(x2,y2)借助透視變換得到,即:

        同理:

        這樣,通過三維空間點在兩臺攝像機的成像視差,可求出空間點的三維坐標.因此,對于兩臺攝像機平面上的任意一點,只要能夠在另一臺攝像機平面上找到對應的匹配點(即兩者是空間同一點在兩臺攝像機面上的像點),就可以通過視差確定出該點的三維空間點.

        2 棋盤格雙目相機標定

        在使用棋盤格對相機標定時,只需要多次從不同角度拍攝準備好的標定棋盤格,每次拍攝的圖像包括了所有的標記點.即在相機標定時,將標定棋盤格的模板放置在相機的前方的攝像范圍內(nèi),并在室內(nèi)光源和一定角度內(nèi)做旋轉(zhuǎn)運動.本文中提及的雙目攝像機為Point Grey公司的雙目相機,如圖6所示.

        圖6 雙目相機

        為了方便相機標定,開發(fā)了相機控制的簡單程序,使用相同的控制操作進行相機的標定,相機控制和棋盤格標定如圖7所示.

        圖7 相機標定過程圖

        3 實驗仿真

        實驗一:實物測距.

        如上節(jié)所示,當相機標定完成后即可進行目標距離的測量.為了測試標定后的相機性能,進行了此次目標實物的距離測試.如圖8所示,相機測的紅色目標的距離為59.7cm.經(jīng)過手動測量,相機測的結(jié)果與實際相符,證明了目前雙目相機系統(tǒng)測距的有效性.

        圖8 目標距離檢測結(jié)果圖

        室內(nèi)有些電力設備是具有不規(guī)則形狀的立體電力設備,例如壓板和開關.參見圖2.因此,立體形狀的空間特征恰好可以采用雙目測距得到目標區(qū)域的距離信息,通過距離分布可以有效的規(guī)避前景和背景顏色相似或相同而不能使用圖像分割算法.

        視差圖是把可見光圖像中的像素從圖像坐標系轉(zhuǎn)換為世界坐標系后的距離信息表示為紅外熱圖的一張圖像.因此,所有的距離值用一張紅外熱圖來表示.紅外熱圖中不同的顏色代表著不同的距離信息.因此,可以根據(jù)視差圖得到的距離信息分布.

        實驗二:設備狀態(tài)測試.

        根據(jù)以上的介紹,圖像處理的過程如圖9所示,系統(tǒng)處理的過程圖如圖10所示,其中設備圖像處理步驟如下:

        Step1:電力設備圖像采集;

        Step2:感興趣區(qū)域提取;

        Step3:獲取感興趣區(qū)域視差圖;

        Step4:視差圖中距離計算;

        Step5:根據(jù)距離信息分布,確定所述電力設備的狀態(tài).

        圖9 圖像處理過

        圖10 系統(tǒng)處理過程圖

        經(jīng)過標定,見圖11和圖12中的綠色矩形框,使用雙目相機得到的距離信息即可得到設備的當前狀態(tài).如圖11中得到的設備開關的當前狀態(tài)為"W",圖12中壓板的當前為"分",這與實際情況相符.

        圖11 開關識別結(jié)果

        圖12 壓板識別結(jié)果

        4 結(jié)論

        本文在變電站巡檢機器人平臺上,搭建雙目相機,基于雙目視覺技術獲取當前設備距離雙目相機距離信息,根據(jù)距離信息結(jié)合設備本身特征判別設備的狀態(tài).有效的解決了目標和背景顏色相同和或相近設備無法分割和識別的難題.提高了機器人巡檢過程中的巡檢正確率,同時也拓寬了機器人在變電站中的使用范圍.實驗結(jié)果表明算法正確率高,魯棒性強,能夠滿足變電站巡檢機器人的需求.

        [1]鐘玲.電力系統(tǒng)及電力設備的可靠性探討[J].數(shù)字通信世界,2016(8):231.

        [2]王蘇婭.雙目立體視覺分析方法研究[D].西安電子科技大學,2011:1-10.

        [3]宋菲.基于雙目視覺的測距算法研究[D].山東科技大學,2013:1-5.

        [4]戴宗賢.基于雙目視覺的三維重建與測量技術研究[D].重慶大學,2014:37-40.

        [5]王怡萱,張俊梅,闞江明.基于雙目視覺的目標定位與測距系統(tǒng)硬件平臺[J].計算機應工程,2013,39(7):215-216.

        [6]張穎江,潘堯,吳聰.基于車載系統(tǒng)雙目CCD相機測距[J].信息安全與技術,2016,7(1):57-56.

        [7]徐姝姝,王元慶,張兆揚.新的單目立體視覺的視差圖的獲得方法[J].計算機應用,2011,31(2):3-342.

        Power equipment state recognition algorithm based on binocular vision image

        Hu Minhao,Wang Haibin,Wang Qi,Yang Wei,Gao ming
        (Maintenance Company,State Grid Heilongjiang Electric Power Company)

        A kind of power equipment state detection algorithm based on binocular vision image is presented,and the power equipment image is obtained by binocular camera in substation.Disparity map of region of interest in the inspection image is calculated,and the distance information distribution is obtained in the disparity map.According to the distance information distribution,the status of electrical equipment is determined.Through the principle of binocular vision ranging,equipment status identification is realized,which provides a new method for the identification of substation equipment status,and realizes the rapid and accurate identification of power equipment status.

        substation;robot;binocular vision;disparity map

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