段曉輝，王文博，陳培軍,，馬麗婷，庫照宇，董華軍,

(1.平高集團有限公司，河南 平頂山 467000;2.大連交通大學 機械工程學院，遼寧 大連 116028)

工業(yè)用電量的提高對電力系統(tǒng)的工作可靠性提出了更高要求。斷路器作為電力系統(tǒng)的保護和控制元件，其開斷能力是該領(lǐng)域?qū)W者的重要研究目標[1-3]。研究斷路器開斷能力的主要問題之一在于如何精確計算斷路器的分、合閘速度，實現(xiàn)開關(guān)成功開斷[4-5]。操動機構(gòu)作為斷路器的儲能、控制及力傳遞元件，承擔著斷路器能否成功開斷電流的重要任務[6]。操動機構(gòu)的機械特性是完成該任務的關(guān)鍵因素，而操動機構(gòu)的運動速度又是研究其機械特性的重點指標，需對其進行重點研究。

目前測量操動機構(gòu)運動速度的方法可以分為傳統(tǒng)方法和圖像處理方法。傳統(tǒng)方法包括傳感器檢測法和外加電容分析法：外加電容分析法受到外部環(huán)境影響較大；傳感器法的最大測量誤差約為0.1 m/s，可以較為精準地測量觸頭運動速度，得到了較為廣泛的應用。陳建平[7]等通過在操動機構(gòu)的傳動軸上安裝位移傳感器的方式，獲取了操動機構(gòu)的運動速度；但該方法在實驗時采用將傳感器定位在與操動機構(gòu)傳動軸連接的導向桿上，間接獲取傳動軸的運動速度，難以保證實驗結(jié)果的精確度。張鵬鶴[8]等提出一種基于電阻傳感器技術(shù)的操動機構(gòu)速度采集方法，不僅測量精度有所提高，同時也解決了無法安裝傳感器的弊端；但該方法由于操動機構(gòu)各部件間存在配合誤差，難以保證測量精度。

綜上可知，傳統(tǒng)的檢測方法難以精確檢測操動機構(gòu)運動速度，而圖像處理方法利用高速相機對操動機構(gòu)運動圖像進行采集、分析，可以獲得較高精度的測量結(jié)果。董華軍[9]等用電荷耦合器件(charged coupled device，CCD)相機對操動機構(gòu)運動圖像進行采集，應用MATLAB對采集圖像進行處理，通過邊緣提取來分析斷路器分閘速度；但該方法采用C語言編程，程序復雜，運算時間長，不易掌握。

針對上述問題，本文基于LabVIEW，結(jié)合圖像化編程語言，提出一種針對操動機構(gòu)運動序列的圖像處理方法，對操動機構(gòu)序列運動圖像進行圖像預處理和邊緣檢測，一方面能夠?qū)崿F(xiàn)操動機構(gòu)運動過程中關(guān)鍵信息的采集，提高圖像處理精度，另一方面可以節(jié)省時間，簡化程序。

1 實驗方法及流程設(shè)計

1.1 實驗設(shè)計

斷路器中操動機構(gòu)的速度檢測一般分為圖像采集與圖像處理2個步驟。

實驗室中進行圖像采集時，采用的高速相機按照圖像傳感器的不同主要分為以下2種：第1種為采用金屬氧化物半導體(complementary metal oxide semiconductor，CMOS)材料作為圖像傳感器的互補CMOS高速相機；第2種為利用光學器件作為圖像傳感器的CCD高速相機。CMOS高速相機具有采集速度快、結(jié)構(gòu)集成性高、功耗低、圖像可靠性高、設(shè)備性價比高、抗干擾能力強等優(yōu)點，本實驗選擇CMOS相機進行圖像采集。

本文通過CMOS高速相機對操動機構(gòu)運動狀態(tài)進行圖像采集，并基于LabVIEW平臺對其動態(tài)圖像進行處理。所使用的CMOS高速相機為德國制造的MotionPro型高速相機，主要參數(shù)為：最大分辨率1 280×1 024；最大幀速3×105幀/s；數(shù)據(jù)位數(shù)分別為8 bit、16 bit、32 bit；最大分辨率下的幀速為1 040幀/s。

具體實驗過程大致分為4步：①運用合成回路控制系統(tǒng)控制實驗設(shè)備開始進行實驗；②運用CMOS高速相機對操動機構(gòu)運動圖像進行采集；③利用圖像處理模塊對運動圖像進行預處理及邊緣檢測；④提取出運動圖像的重要信息。

在以合成回路為基礎(chǔ)進行開關(guān)分合實驗時，要求實驗回路具有等價性，即實驗合成回路所產(chǎn)生的電壓、電流等實驗條件要與斷路器在實際應用中的條件等價。

在實驗時，需要實時監(jiān)測和控制合成回路的充電電流和電壓、真空開關(guān)開斷短路故障的電弧電壓、電容充電電壓等參數(shù)；因此，在進行合成回路實驗時，其控制系統(tǒng)非常重要，在實驗前應先對控制系統(tǒng)進行調(diào)試。控制系統(tǒng)的調(diào)試工作主要包括：操動機構(gòu)能否正常工作；開關(guān)系統(tǒng)能否成功開斷；電流源能否正常進行充、放電。

在合成回路控制系統(tǒng)調(diào)試完畢后，可以進行實驗，通過高速相機采集操動機構(gòu)的運動圖像。具體過程如下：①啟動CMOS高速相機控制軟件，將高速相機初始化后，設(shè)置相機模式為圖像采集模式；②設(shè)置延時時間，觸發(fā)高速相機開關(guān)，開始進行圖像采集；③操動機構(gòu)經(jīng)過延時時間后開始動作，至動、靜觸頭分離，高速相機采集結(jié)束；④關(guān)閉高速相機，為下一次實驗做準備。

1.2 分析程序設(shè)計

LabVIEW是一款由美國NI公司研發(fā)的虛擬儀器平臺，該平臺應用G語言編程，通過簡單易懂的圖示及連接線的方式來創(chuàng)建、編寫復雜的實驗儀器操作程序[10]。LabVIEW具有強大的硬件系統(tǒng)，可完成不同要求的數(shù)據(jù)采集功能，具有多終端和多平臺、面向?qū)ο蟮撵`活性等特點，為中小型企業(yè)特別是高校等機構(gòu)進行實驗研究節(jié)省大量資金。

NI Vision Builder AI(VBAI)模塊是LabVIEW提供的圖像處理模塊。該模塊由圖像處理助手(Vision Assistant)、圖像濾波(Image Filtering)、邊緣檢測(Edage Detection)等組件構(gòu)成。圖像處理助手主要包括圖像導入、灰度化、二值化等功能。在圖像濾波及邊緣檢測處理包中提供了高斯濾波、中值濾波、Laplacian邊緣檢測等多種圖像處理函數(shù)模型。

本文通過CMOS高速相機與LabVIEW軟件的結(jié)合來搭建圖像采集系統(tǒng)。整個實驗系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)以滅弧室為核心，通過電流源、時序控制回路、操動機構(gòu)及電流源投入開關(guān)的協(xié)同作用來控制真空開關(guān)的分合閘運動。利用高速相機對開關(guān)分閘過程中的操動機構(gòu)運動圖像進行采集。圖像采集完畢后，將采集的圖像導入LabVIEW中進行分析處理?；贚abVIEW設(shè)計了一套操動機構(gòu)運動速度檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)具體流程如圖1所示。

圖1 操動機構(gòu)運動速度檢測系統(tǒng)流程

2 圖像處理

2.1 初始化

初始化模塊主要包含測量參數(shù)初始化、控制元件復位、界面數(shù)據(jù)初始化等。LabVIEW能夠自動創(chuàng)建帶有實驗時間和數(shù)據(jù)保存路徑的文件。通過初始化設(shè)置對實驗所有參數(shù)賦值，主要包括采集參數(shù)、實驗類型、實驗人員及單位信息等[11-12]。在實驗類型中選擇圖像處理模塊。

2.2 操動機構(gòu)運動圖像導入

在操動機構(gòu)進行分閘操作時，應用CMOS高速相機對其運動過程進行圖像采集。由于結(jié)構(gòu)的限制，直接對操動結(jié)構(gòu)進行圖像采集存在一定困難，而凸輪結(jié)構(gòu)作為操動機構(gòu)的運動組件，其運動狀態(tài)能夠直接反映操動機構(gòu)的運動狀態(tài)，因此，本文針對操動機構(gòu)中凸輪的運動狀態(tài)進行采集與分析。

實驗過程中，將采集的操動機構(gòu)凸輪結(jié)構(gòu)的運動圖像導入到NI Vision Builder AI處理模塊中(如圖2所示)，并對其進行初步分析。

圖2 NI Vision Builder AI工作界面

經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，操動機構(gòu)的運動模式在10 ms的分閘周期內(nèi)呈現(xiàn)無規(guī)律的往復運動，該現(xiàn)象對精確定位操動機構(gòu)實時位置產(chǎn)生了一定程度的影響；因此，若想精確地獲取操動機構(gòu)凸輪結(jié)構(gòu)的實時位置信息，需要對圖像進行進一步分析處理。

2.3 圖像灰度化

NI Vision Builder AI模塊基于8 bit或16 bit圖像進行圖像處理，因此需對獲得的32 bit圖像進行灰度化處理。

通過NI Vision Builder AI模塊中的Vision Assistant處理包，對圖像進行灰度化處理，處理后的圖像如圖3所示。

圖3 灰度化處理后的圖像

2.4 圖像降噪處理

在采集操動機構(gòu)運動圖像過程中，采集環(huán)境、數(shù)據(jù)傳輸、脈沖電流、信號轉(zhuǎn)換等實驗條件的影響會產(chǎn)生噪聲，因此在進行邊緣檢測前，需要對操動機構(gòu)圖像進行濾波處理。

NI Vision Builder AI處理模塊提供低通濾波、均值濾波、高斯濾波、中值濾波等多種圖像濾波方式。實驗證明，操動機構(gòu)圖像有隨機分布的黑、白像素點，即椒鹽噪聲(脈沖噪聲)，針對該種噪聲類型，選用中值濾波進行濾波處理效果最好。中值濾波是一種常用的非線性濾波方法，也是圖像處理技術(shù)中常用的預處理手段[13]，其基本原理為：

(1)

式中y為序列x1，x2，…，xn的中值。當選定鄰域為一維時，中值濾波為一個含有奇數(shù)像素點的鄰域，鄰域中心像素點的像素值用中值代替。

這種濾波方式能夠在有效平滑脈沖噪聲的同時保護圖像尖銳的邊緣，對操動機構(gòu)圖像的邊緣信息有保護作用。

2.5 邊緣檢測

圖像邊緣是圖像的重要特征之一。邊緣檢測是圖像處理中必不可少的步驟，可以保留圖像中的重要信息并消除無關(guān)信息，大幅降低數(shù)據(jù)量，有效提升分析效率。

本實驗需要通過邊緣檢測提取凸輪圖像的上、下邊緣，通過上、下邊緣的實時距離計算動觸頭的實時位置。邊緣檢測技術(shù)的基本原理是首先應用邊緣增強技術(shù)對圖像的邊緣進行加強，然后通過設(shè)定閾值來定義邊緣強度，最后提取出邊緣點，構(gòu)成邊緣點集。NI Vision Builder AI處理模塊所提供的邊緣檢測算子主要有Laplacian邊緣檢測算子、Prewitt邊緣檢測算子、Sobel邊緣檢測算子、Robert邊緣檢測算子。

Sobel、Prewitt邊緣檢測算子可以有效地增強圖像沿水平和垂直方向上的灰度變化，但檢測精度較低[14-16]；Robert邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的檢測算子，對具有陡峭噪聲的圖像處理效果較好，但其提取的邊緣信息較細，會出現(xiàn)邊緣信息缺失現(xiàn)象[17]；Laplacian邊緣檢測算子的特點是邊緣檢測更加連續(xù)、準確和清晰，能有效避免偽邊緣的出現(xiàn)[18-19]。因此本實驗選用Laplacian算子對操動機構(gòu)圖像進行處理。

Laplacian算子為二階微分算子，利用邊緣點的二階導數(shù)為0的原理進行邊緣檢測。在檢測過程中首先應用運算公式找到指定圖像中的邊緣信息，然后以灰度值0作二值化處理，最后消除圖像內(nèi)部像素點，生成連續(xù)的圖像邊緣。Laplacian算子的公式為

(2)

將式(2)轉(zhuǎn)化為卷積核可得：

(3)

式中：Δf1為基礎(chǔ)Laplacian算子；Δf2為精確的Laplacian算子。

由式(3)可知，公式中心點的系數(shù)為正，其余相鄰系數(shù)為負，系數(shù)總和為0。當圖像中出現(xiàn)1個灰度值高的像素點，利用Laplacian算子進行邊緣檢測后，能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣強化。

在實驗過程中發(fā)現(xiàn)，選用傳統(tǒng)的3×3矩陣形式的Laplacian邊緣檢測算子對操動機構(gòu)圖像進行邊緣檢測，檢測到凸輪機構(gòu)邊緣并非理想中的實驗結(jié)果。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，主要原因為凸輪機構(gòu)的亮度與周圍環(huán)境亮度相差較小，導致部分凸輪邊緣結(jié)構(gòu)消失，無法準確顯示邊緣位置。為使實驗結(jié)果更加精確，利用LabVIEW的直線擬合功能對凸輪結(jié)構(gòu)的邊緣進行擬合，擬合結(jié)果如圖4所示。

圖4 邊緣擬合結(jié)果

2.6 實驗數(shù)據(jù)分析

斷路器分閘速度計算的基本原理是：采用幾何約束的標定算法對圖像位移與實際位移進行標定。在開關(guān)分斷之前，利用角點檢測方法標定靜觸頭的位置。在真空開關(guān)觸頭分閘過程中，利用高速相機通過可視化玻璃窗口對觸頭分閘的序列圖像進行高精度采集。通過NI Vision Builder AI模塊中的邊緣檢測算法跟蹤序列圖像中動觸頭的位置，計算相鄰2幀電弧圖像中動觸頭的位移差ΔS，設(shè)相鄰2幀電弧圖像的時間間隔為t，用幀間平均速度代替觸頭瞬時運動速度v，即

v=ΔS/t.

(4)

將相鄰幀中對應匹配點的縱向坐標值做差，并取所有差值的均值，即得到了像素單位幀間觸頭運動的位移N，利用式(4)將像素單位位移轉(zhuǎn)化為長度單位的實際位移S,

(5)

式中：D為觸頭直徑；N′為動觸頭像素個數(shù)。

依據(jù)分閘彈振產(chǎn)生的原因，進行平均分閘速度與分閘彈振的關(guān)系推斷。設(shè)x為動觸頭運動到額定開距的位置點，vx為觸頭處于點x時的速度值。根據(jù)能量守恒定律可得

(6)

式中：m為動觸頭質(zhì)量；X為動觸頭與額定開距點的相對位移(分閘彈振幅度)；k為分閘彈簧的彈性系數(shù)；WZ為操動機構(gòu)轉(zhuǎn)換能量。

采用上述分析方法，觀察1個分閘周期內(nèi)采集的370幀圖像，凸輪結(jié)構(gòu)發(fā)生運動集中在第149幀至第169幀圖像間。故選用第149幀至第169幀共20幀圖像，檢測凸輪位置，得到21個速度值，在速度的起點和終點添加2個大小為0的速度值，并應用Orange數(shù)據(jù)處理軟件對這23個數(shù)據(jù)點進行速度曲線擬合，擬合結(jié)果如圖5所示。

圖5 擬合速度曲線

由圖5可知，操動機構(gòu)外部凸輪在分閘過程中的運動并非線性變化，即操動機構(gòu)的合閘過程是一個非線性運動，其分閘速度可以分為3個階段：第1階段為加速階段，在0～2 ms內(nèi)速度不斷提高，中間出現(xiàn)了1次明顯的跳動；第2階段為穩(wěn)定階段，在約2～5 ms內(nèi)速度相對穩(wěn)定，伴隨不規(guī)則抖動；第3階段為減速階段，在5 ms之后速度呈波動性下降，直至降為0。

操動機構(gòu)在運動過程中，運動速度由0急速升高至峰值，當操動機構(gòu)運動速度趨于穩(wěn)定時，速度維持在4.3 m/s附近振蕩，振蕩時間約為3 ms。凸輪結(jié)構(gòu)因為加速度過快的原因產(chǎn)生了抖動現(xiàn)象，也因此導致速度在上升過程中出現(xiàn)跳躍現(xiàn)象。在速度下降過程中，運動速度由4.3 m/s快速下降至2 m/s及以下，導致操動機構(gòu)的運動狀態(tài)不穩(wěn)定，出現(xiàn)回彈現(xiàn)象。

綜上可知，操動機構(gòu)在分閘階段的運動是一個非線性運動。分閘初期，在外力作用下運動速度迅速增加至最大值，然后在速度為4.3 m/s附近振蕩約3 ms，進入減速階段，速度迅速降為0。操動機構(gòu)在10 ms內(nèi)運動速度急劇變化，導致其自身會產(chǎn)生一定幅度的振蕩，進而導致操動機構(gòu)運動狀態(tài)不穩(wěn)，出現(xiàn)回彈現(xiàn)象。

3 結(jié)論

本文針對操動機構(gòu)運動速度檢測問題，提出了一種基于LabVIEW圖像處理技術(shù)來獲取速度曲線的方法，并對其進行分析，得到以下結(jié)論：

a)基于LabVIEW提出速度檢測方法，可以精確處理操動機構(gòu)運動圖像，獲取凸輪結(jié)構(gòu)的實時位置信息，為分析斷路器分閘速度的演變過程提供理論依據(jù)。

b)操動機構(gòu)在分、合閘期間的運動并不是線性變化的，受到自身振動的影響，其運動速度會出現(xiàn)一定程度的波動。

c)該方法可以實現(xiàn)瞬時響應，當操動機構(gòu)運動速度出現(xiàn)波動時可以及時采集相關(guān)數(shù)據(jù)，有效避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象。