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(西南交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，成都 610031)

0 引言

公鐵聯(lián)運(yùn)車是一種既可在公路上運(yùn)行也可在鐵路上運(yùn)行的新型運(yùn)輸車輛。這種車在公路上由集卡車車頭進(jìn)行牽引行駛，由公路轉(zhuǎn)鐵路時(shí)，汽車車胎上升到一定高度后，鋼輪被放下，落在鋼軌上，即轉(zhuǎn)成鐵路運(yùn)行。它能夠在所有鐵路和公路覆蓋的區(qū)域進(jìn)行運(yùn)輸或作業(yè)，集鐵路長(zhǎng)距離、低成本和公路靈活機(jī)動(dòng)、“門到門”的運(yùn)輸?shù)碾p重優(yōu)勢(shì)于一身，是一種非常符合我國(guó)經(jīng)濟(jì)與運(yùn)輸業(yè)發(fā)展需要，成本低、周轉(zhuǎn)快、效率高的多式聯(lián)運(yùn)方式[1]。

目前世界上的公鐵聯(lián)運(yùn)車基本都是采用人工輔助方式進(jìn)行落軌對(duì)準(zhǔn)，即一人在車旁利用人眼目測(cè)估計(jì)出鋼輪與鋼軌的距離，指揮集卡車司機(jī)調(diào)整鋼輪與鐵軌的相對(duì)位置，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)準(zhǔn)落軌。這種方法耗費(fèi)人力且落軌效率不高。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，基于機(jī)器視覺的測(cè)量技術(shù)因其具有測(cè)量速度快、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、安裝方便等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)幾何量測(cè)試中得到廣泛的應(yīng)用[2]。采用機(jī)器視覺測(cè)量技術(shù)取代人工指揮落軌操作方式，可解放人力，極大地提高生產(chǎn)效率，促進(jìn)公鐵聯(lián)運(yùn)車更好的推廣應(yīng)用。

1 系統(tǒng)總體檢測(cè)方案

公鐵聯(lián)運(yùn)車導(dǎo)引落軌檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)方案如圖1所示，在鐵軌旁畫上白線和黃線，集卡車司機(jī)通過后視鏡觀察黃線與車胎的相對(duì)位置，進(jìn)行聯(lián)運(yùn)車的粗定位。落軌檢測(cè)系統(tǒng)的攝像頭固定安裝在車架下方，其光軸與地面垂直，車架與攝像頭可視為一個(gè)整體，攝像頭安裝位置與聯(lián)運(yùn)車鋼輪的相對(duì)位置一定。因此，通過檢測(cè)攝像頭中心在地平面的投影點(diǎn)與白色標(biāo)志線的偏移距離和偏移角度，可以換算得到聯(lián)運(yùn)車鋼輪與白色標(biāo)志線的偏移距離和偏移角度。白色標(biāo)志線與鋼軌的位置關(guān)系同樣固定不變，進(jìn)而可以計(jì)算出鋼輪與鋼軌的偏移距離和偏移角度。集卡車司機(jī)根據(jù)此信息控制聯(lián)運(yùn)車鋼輪與鋼軌的相對(duì)位置，使其對(duì)準(zhǔn)，進(jìn)行落軌精定位。

圖1 落軌檢測(cè)方案圖

系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)分為3個(gè)部分，圖像采集部分、工控機(jī)核心處理部分和平板顯示部分，如圖2所示。首先利用安裝在轉(zhuǎn)向架附近車架下方的攝像頭，采集車架下方區(qū)域的圖像信息，并傳輸至位于聯(lián)運(yùn)車電氣箱內(nèi)的工控機(jī)。工控機(jī)對(duì)采集的數(shù)字圖像進(jìn)行矯正、處理和計(jì)算，得到聯(lián)運(yùn)車鋼輪與地面鋼軌之間的相對(duì)位置關(guān)系，并通過無(wú)線方式將結(jié)果傳輸至上位機(jī)。上位機(jī)是位于駕駛室的平板顯示器，用以指導(dǎo)司機(jī)操作聯(lián)運(yùn)車完成落軌動(dòng)作。

圖2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

根據(jù)公鐵聯(lián)運(yùn)車落軌要求，檢測(cè)系統(tǒng)需具有較高精度，最大落軌誤差不應(yīng)超過±3 mm,同時(shí)需具有一定實(shí)時(shí)性，單相機(jī)系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間不應(yīng)超過200 ms，雙相機(jī)系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間不應(yīng)超過500 ms，根據(jù)粗定位的范圍大小，確定檢測(cè)范圍應(yīng)大于300 mm*300 mm。

2 硬件設(shè)計(jì)

公鐵聯(lián)運(yùn)車導(dǎo)引落軌檢測(cè)系統(tǒng)硬件部分主要由攝像頭、工控機(jī)、工業(yè)無(wú)線路由器、電源和平板顯示器等組成。

2.1 攝像頭的選型

攝像頭的選型既要考慮安裝位置和圖像采集范圍等因素，又需要滿足系統(tǒng)對(duì)檢測(cè)精度和響應(yīng)時(shí)間的要求。因此，系統(tǒng)選擇了帶USB3.0接口的高速工業(yè)數(shù)字單目相機(jī)。它采用一種逐行CMOS型傳感器，幀率為20 fps，每次采集圖像時(shí)間間隔為50 ms，能夠滿足系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間的要求。攝像頭可視角度為120°，安裝高度約1 m，圖像采集范圍可達(dá)1.8 m*1.8 m,滿足檢測(cè)范圍要求。其最高分辨率可達(dá)2 592*1 944像素，像素間距為0.7 mm/pixel，能夠滿足落軌檢測(cè)系統(tǒng)的精度要求±3 mm。

2.2 工控機(jī)和工業(yè)無(wú)線路由器選型

工業(yè)控制計(jì)算機(jī)是整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)的主控制器，主要負(fù)責(zé)接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)、分析處理圖像和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)裙δ?，所選工控機(jī)的處理器為Windows10操作系統(tǒng)，Intel Core i5處理器能夠較為快速地處理圖形運(yùn)算工作，保證系統(tǒng)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。

工控器把檢測(cè)結(jié)果通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸至位于駕駛室的平板顯示器，傳輸內(nèi)容包括檢測(cè)結(jié)果和感興趣區(qū)域(ROI)的圖像。圖像大小約為0.31 MB，傳輸速度至少為50 Mb/s才能達(dá)到20 fps的顯示幀率，因此無(wú)線路由器選擇了百兆級(jí)工業(yè)路由器。

3 軟件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)下位機(jī)和上位機(jī)程序均是基于Windows系統(tǒng)下的LabVIEW平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)的下位機(jī)程序流程圖如圖3所示，程序開始后，利用LabVIEW視覺模塊中的Configure Grab.vi進(jìn)行攝像頭的初始化配置并利用Grab.vi獲取一幀圖像。使用C語(yǔ)言基于OpenCV編寫了圖像處理程序并生成動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(Dynamic-link Library, DLL)，在LabVIEW中調(diào)用DLL，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)獲取的圖像幀進(jìn)行畸變矯正、圖像處理和距離計(jì)算等功能，最后將檢測(cè)結(jié)果和所采集的軌面圖像通過TCP/IP協(xié)議傳輸至上位機(jī)。上位機(jī)程序界面如圖4所示，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果和軌面圖像的實(shí)時(shí)顯示功能。

圖3 下位機(jī)程序流程圖

圖4 上位機(jī)界面圖

3.1 攝像機(jī)的標(biāo)定

單目視覺系統(tǒng)存在無(wú)法獲取立體信息的缺點(diǎn)，導(dǎo)致無(wú)法計(jì)算出被測(cè)物在空間中的幾何信息，而且攝像機(jī)所采集的圖像一般存在畸變誤差和透視誤差，因此必須對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定[3]。本系統(tǒng)的攝像頭一經(jīng)安裝后其焦距、位置和方向不會(huì)再發(fā)生改變，其焦距也固定不變，根據(jù)這一特點(diǎn)，本系統(tǒng)選擇了改進(jìn)的張正友標(biāo)定法[4]對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，求取攝像頭內(nèi)外參數(shù)和畸變參數(shù)，并對(duì)單張圖像進(jìn)行畸變矯正[5]。

3.2 圖像的處理

在實(shí)際應(yīng)用中，不同的拍攝條件(如天氣原因造成的環(huán)境光照不足)下采集的圖像存在各種各樣的問題，導(dǎo)致獲取的圖像質(zhì)量不高。并且圖像在經(jīng)過采集、存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)換、傳輸?shù)纫幌盗胁僮髦?，圖像的質(zhì)量會(huì)再次下降。因此在提取圖像的特征信息之前，需要對(duì)采集的圖像進(jìn)行增強(qiáng)等處理。

3.2.1 圖像的增強(qiáng)

數(shù)字圖像處理技術(shù)中圖像增強(qiáng)方法分為空域法和頻域法兩大類?？沼蚍椒ǖ脑硎菍D像轉(zhuǎn)換為數(shù)字二維或三維矩陣，對(duì)矩陣值進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，從而實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)效果。而頻域方法是對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行傅里葉變換，在頻域中使用增強(qiáng)算子以調(diào)整圖像亮度、對(duì)比度或者灰度級(jí)別，從而實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)[6]。但是頻域方法不能滿足對(duì)圖像的所有部分都能較好增強(qiáng)，且算法缺少自適應(yīng)能力。

本系統(tǒng)選擇了空域方法中的直方圖均衡法。該算法的傳統(tǒng)做法是將圖像灰度信息通過非線性函數(shù)映射為在每個(gè)灰度級(jí)上的均勻分布信息，這種方法具有較好的對(duì)比度增強(qiáng)能力和動(dòng)態(tài)能力，但由于其在均衡過程中沒有對(duì)圖像灰度數(shù)據(jù)加以選擇，因此對(duì)背景噪聲的對(duì)比度也有一定的增強(qiáng)，并且使圖像的細(xì)節(jié)消失。針對(duì)傳統(tǒng)方法的不足，Kim提出了一種基于灰度圖像均值分割的亮度均值穩(wěn)定的直方圖均衡化算法(BBHE)[7]，這種算法既能夠一直保持灰度圖像的亮度均值不變，又能增強(qiáng)圖像對(duì)比度。Wan等人還提出了等面積的雙子圖像直方圖均衡化算法(DSIHE)[8]，這種算法將圖像分割為兩個(gè)像素點(diǎn)數(shù)相等的圖像分別進(jìn)行均衡化。此外，最大亮度雙直方圖均衡算法(MMBEBHE)[9]通過計(jì)算圖像的絕對(duì)平均亮度差，確保了增強(qiáng)后的圖像與原圖的亮度均值的誤差值最小。本文對(duì)采集圖像分別進(jìn)行以上方法增強(qiáng)，增強(qiáng)效果分別如圖5和圖6所示。

圖5 不同方法均衡化效果圖對(duì)比

圖6 不同方法均衡化直方圖比較

從均衡化效果圖和直方圖可以看出，BBHE算法增強(qiáng)的圖像出現(xiàn)了一定程度的退化效應(yīng)，圖像低亮度區(qū)域的信息有部分丟失，并且在增大了灰度圖像的對(duì)比度的同時(shí)，引入了噪聲。DSIHE算法和MMBEBHE算法處理后的圖像出現(xiàn)的退化效應(yīng)較小，但也產(chǎn)生了噪聲。MMBEBHE算法計(jì)算過于復(fù)雜，十分耗時(shí)，處理一幅1 600 *1 200像素規(guī)格的灰度圖像需耗費(fèi)3.8秒，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。綜上分析比較，本系統(tǒng)選擇了DSIHE算法作為圖像增強(qiáng)算法。

3.2.2 提取邊緣信息

針對(duì)本系統(tǒng)所測(cè)對(duì)象模型，考慮攝像機(jī)安裝位置固定，檢測(cè)系統(tǒng)確定了一塊包含白色標(biāo)志線和鋼軌圖像的矩形ROI區(qū)域，以此作后續(xù)處理計(jì)算。這塊區(qū)域大小為130*600像素，如圖7(a)所示。

系統(tǒng)需從圖像ROI中提取出白色標(biāo)志線的邊緣特征，因此需對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。本系統(tǒng)選擇的邊緣檢測(cè)算子是Canny算子[10]，這種邊緣檢測(cè)算子不容易受噪聲干擾，對(duì)邊緣定位非常準(zhǔn)確，圖像邊緣精確到一個(gè)像素點(diǎn)，檢測(cè)精度非常高。其原理是先利用高斯濾波器對(duì)圖像進(jìn)行平滑，再根據(jù)數(shù)字圖像矩陣的一階有限差分近似代替導(dǎo)數(shù)，計(jì)算圖像梯度矢量的模和方向，從而確定邊緣點(diǎn)。圖像的邊緣點(diǎn)即為在方向上使取得局部極大值的點(diǎn)。

(1)

(2)

式中，f(x,y)為圖像函數(shù)；Gα(x,y)為高斯濾波函數(shù)；Mα和Aα分別為梯度矢量的模和方向。

從圖7(b)可以看出，Canny邊緣檢測(cè)的效果整體上較好，準(zhǔn)確檢測(cè)出了預(yù)設(shè)白色標(biāo)志線的邊緣直線。但是，白色標(biāo)志線左側(cè)邊緣信息被過度平滑，產(chǎn)生了局部圖像的失真。同時(shí)，邊緣檢測(cè)圖像中除了白色標(biāo)志線的邊緣信息，還可能存在其他干擾信息，例如，圖7(b)中標(biāo)志線邊緣上方存在一段近似和標(biāo)志線平行的干擾信息。這可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果發(fā)生嚴(yán)重的偏差，所以，還需對(duì)標(biāo)志線進(jìn)行進(jìn)一步特征提取。因?yàn)闃?biāo)志線始終是兩條平行直線，根據(jù)這一特征，選擇了利用概率Hough變換[11]對(duì)圖像中的直線進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別定位。

如圖7(c)所示，通過概率Hough變換，標(biāo)志線的特征非常好地被提取了出來，可直接得到標(biāo)志線上下邊緣直線的4個(gè)端點(diǎn)的坐標(biāo)值，這為后續(xù)算法計(jì)算距離提供了依據(jù)。值得注意的是，Canny算法造成的左側(cè)邊緣失真對(duì)Hough變換的效果沒有影響。

圖7 邊緣信息提取效果圖

3.3 檢測(cè)算法

3.3.1 偏移角度

偏移角度是指聯(lián)運(yùn)車鋼輪與地面鋼軌之間形成的夾角，也即白色標(biāo)志直線在圖像坐標(biāo)系中的斜率角度。利用Hough變換得到了標(biāo)志線兩條邊緣直線的4個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)值，根據(jù)直線的兩點(diǎn)式方程：

(3)

式中，x1、x2、y1、y2分別為同一直線兩個(gè)端點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)值。

可以得到兩條直線方程為：

yu=kuxu+bu

(4)

yd=kdxd+bd

(5)

其中：ku和kd分別為上下兩條直線的斜率，且數(shù)值相等，由式(6)可計(jì)算得到。

(6)

根據(jù)斜率就能求得偏移角度θ為：

θ=tan-1ku

(7)

3.3.2 偏移距離

如圖8所示，取攝像頭光軸在地平面的投影點(diǎn)為O(xo,yo)，即采集圖像的中心點(diǎn)，坐標(biāo)值為(75，300)。作OP垂直于標(biāo)志線，與標(biāo)志線上邊緣相交于點(diǎn)P，可計(jì)算得到點(diǎn)P的坐標(biāo)值(xP,yP)。

攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣A為：

(8)

式中，fx、fy分別為攝像機(jī)在x軸和y軸上的尺度因子，cx、cy為攝像機(jī)中心點(diǎn)坐標(biāo)。

(9)

(10)

其中：f為焦距，dx,dy分別為圖像坐標(biāo)軸中x、y軸上單位像素的尺寸大小。

△xT=△x*dx

(11)

△yT=△y*dy

(12)

式中，△x、△y為OP兩點(diǎn)在x、y軸方向上的像素點(diǎn)之差；△x、△yT為像素點(diǎn)差值所對(duì)應(yīng)的實(shí)際差值。

因此，O點(diǎn)實(shí)際位置與地面鋼軌的實(shí)際距離D為：

(13)

根據(jù)O點(diǎn)實(shí)際位置與聯(lián)運(yùn)車鋼輪的位置關(guān)系，進(jìn)而算出聯(lián)運(yùn)車鋼輪與地面鋼軌之間的偏移距離。

圖8 距離計(jì)算示意圖

4 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 距離測(cè)量精度分析

為驗(yàn)證本系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性，分別在不同環(huán)境(雨天、晴天)、不同工況(車體靜止、運(yùn)動(dòng))下進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。圖9為在晴天、雨天，車體運(yùn)動(dòng)、車體靜止時(shí)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)誤差圖。從試驗(yàn)數(shù)據(jù)來看誤差值都在允許范圍內(nèi)，雨天時(shí)誤差會(huì)比晴天時(shí)大一些，車體運(yùn)動(dòng)時(shí)比靜止時(shí)誤差大一些，但是仍都在±3 mm之內(nèi)，故系統(tǒng)的測(cè)距精度能滿足應(yīng)用要求。

圖9 車體運(yùn)動(dòng)實(shí)測(cè)誤差圖

4.2 系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間分析

下位機(jī)系統(tǒng)測(cè)量得到檢測(cè)結(jié)果后，需要無(wú)線傳輸?shù)今{駛室的無(wú)線顯示器上進(jìn)行顯示，為檢驗(yàn)系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，對(duì)每一次循環(huán)中單相機(jī)和雙相機(jī)拍攝、測(cè)距并傳輸所用的時(shí)間進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖10所示。可以看出單相機(jī)傳輸效率明顯更高，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間最高不超過200 ms。雙相機(jī)系統(tǒng)(車體前后各布置一個(gè)攝像機(jī))雖然相比單相機(jī)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間更長(zhǎng)一些，但兩種方案的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間均滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)指標(biāo)，即不高于500 ms，故都能滿足實(shí)際應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。

圖10 響應(yīng)時(shí)間測(cè)試結(jié)果

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)目前公鐵聯(lián)運(yùn)車落軌時(shí)需要人工輔助，效率較低的問題，基于機(jī)器視覺研制了公鐵聯(lián)運(yùn)車導(dǎo)引落軌檢測(cè)系統(tǒng)。從試驗(yàn)的結(jié)果可以看到，系統(tǒng)能夠精確檢測(cè)出聯(lián)運(yùn)車鋼輪與鋼軌的偏移距離，最大測(cè)距誤差不超過±3 mm；單相機(jī)圖像檢測(cè)、處理和傳輸更新時(shí)間不超過200 ms。檢測(cè)精度及實(shí)時(shí)性都能滿足應(yīng)用需要。本系統(tǒng)取代人工指揮落軌的操作方式，可極大地提高生產(chǎn)效率，促進(jìn)公鐵聯(lián)運(yùn)車更好的推廣應(yīng)用。