CN103575255A - 一种基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法。基于包括由面阵相机及图像处理模块组成的面阵图像采集处理系统、由线阵相机及图像处理模块组成的线阵图像采集处理系统、模块间通信系统和综合数据处理终端组成的实施平台进行轨道状态的图像处理检测。本发明采用线阵相机与面阵相机结合的图像采集结构，一方面有效排除线阵图像中目标外区域的冗余数据，另一方面可实时光照信息可以为线阵图像识别提供信息引导，提高阈值判断、特征识别的准确度，从而提高算法识别的实时性和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及智能轨道交通检测、机器视觉等领域，对检测目标实时图像采集结构方案进行改进，结合了面阵相机的高覆盖率与线阵相机的高采样速度，作为提高基于图像处理的实时视觉检测的关键技术。
背景技术
基于图像处理的轨道交通状态检测方式是一种非接触检测方式，检测过程中不破坏检测目标力学特征，图像信息直观且智能化程度高，是一种具有应用潜力的检测方式。针对接触网或轨道的磨损状态检测中，因为磨损状态特征微弱，一般采用高分辨率高采样速度的线阵列CCD相机进行图像采集，其在实际应用中会面临两个技术难题：（1）线阵CCD的实时数据流非常庞大，难以完成实时检测，且冗余数据会对特征目标产生识别干扰；（2）实际列车环境中存在光照多变、车体震动等干扰因素，线阵相机不具备适应能力，难以保证算法识别效果。因此虽然针对图像处理的视觉检测研究很多，但在实际应用中难以克服检测环境中复杂光照度、强烈抖动等影响，距离工程应用尚存在很大的差距。例如现行的接触网检测仍然以沿线工人手持设备定点检测为主，接触网检测车通过安装接触式传感器检测为辅。
发明内容
鉴于现有轨道交通传感中线阵图像实时检测技术难以进入工程应用的不足，本发明旨在提供一种融合面阵相机智能性与线阵相机准确性的新型图像识别检测方式，通过面阵图像处理获取实时引导信息，大幅度降低线阵图像处理中存在的冗余数据，同时为阈值判断提供实时引导信息，提高系统识别的实时性与鲁棒性。
本发明的目的通过如下手段来实现。
一种基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法，基于包括由面阵相机及图像处理模块组成的面阵图像采集处理系统、由线阵相机及图像处理模块组成的线阵图像采集处理系统、模块间通信系统和综合数据处理终端组成的实施平台进行轨道状态的图像处理检测，包含以下的技术手段：
1）面阵图像采集处理系统通过目标检测对识别目标进行定位，通过弓网特征识别进行检测目标定位，确定拉出值信息及环境变量信息,在全景图像中确定几何参数，同时利用灰度直方图确定一帧图像的灰度信息，作为实时光照度信息为线阵图像处理提供环境变量反馈；
2）线阵图像采集处理系统，采集线阵图像数据并接收由面阵图像处理模块传递的实时环境变量信息；根据传递值中的轨道环境定位信息及光照信息对采集图像进行无关区域分割和智能阈值判断；
3）模块间通信系统和综合数据处理终端完成线阵和面阵图像采集系统的数据交互，并进一步处理轨道状态信息，提供终端用户。
面阵相机与线阵相机应具有相近的光谱灵敏度，因而对通过面阵相机图像分析得到的环境参数对线阵图像处理具有准确的引导作用。
本发明针对现有技术的不足，结合面阵CCD相机与线阵CCD相机的解决方案，采用面阵CCD相机结合线阵CCD相机的图像采集模式，面阵相机具有相对较大的覆盖场景，且对不同的光照情况具有一定的适应能力，可以实现对接触线目标的快速识别定位，并且利用其面阵图像的灰度信息可以为线阵相机提供实时光照信息。线阵相机具有采样率高、横向分辨率高的特点，可以完成对检测细微目标清晰成像，但是因为其数据流庞大难以实现实时处理，并且识别结果对光照度非常敏感。结合面阵相机与线阵相机，可以一方面对几何参数进行检测，另一方图像处理过程中提取实时环境参数信息，为线阵相机提供光照等参数反馈，综合提高检测精度。
本发明基于图像处理的接触网动态检测系统结构，从功能上分为面阵相机辅助识别部分和线阵相机磨损状态识别部分。线阵相机用于对磨损面清晰成像，进而对检测目标进行识别。面阵相机进行同步的全景图像采集，提取同步环境参数信息，为图像识别提供实时准确的信息引导。
本发明设计的图像采集方案结合线阵/面阵相机两种图像采集模式，使高精度图像识别具有一定的环境适应能力，对实时环境下的机器视觉具有一定的实际意义。
附图说明如下：
图1为本发明所采用的图像实时采集处理方案示意图；
图2为本发明对接触网进行动态检测的系统结构示意图；
图3为本发明线阵图像处理模块与面阵图像处理模块硬件框图；
图4为本发明面阵图像处理软件流程示意图；
图5为本发明线阵图像处理软件流程示意图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施作进一步的描述。但是应该强调的是，下面的实施方式只是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及应用。
图1以接触网和钢轨状态检测为例，为本发明所设计的图像实时采集处理方案原理图。图像采集方案为线阵相机（1-D CCD）与面阵相机（2D CCD）结合复用的方案，其中线阵相机采用高采样速度相机，根据物距设置合适的焦距，用以对轨道状态（如接触网磨损横截面、钢轨截面等）进行图像采样。面阵相机与线阵CCD光谱敏感度相近，以确保二者对相同的光照条件具有相同的灰度值分布。
图2为以接触网为例，为对接触网进行状态检测的相机安装方案示意图。图3是面阵相机信号处理架构。视频信号以PAL制式发送至视频解码芯片TVP5150B，转化为BT.656格式数字信号，DSP的Video Port端口接收原始数据对数据进行实时处理，并行处理结果通过串口控制芯片SC16C2550B转化为串行数据，以RS485串口通信协议发送至上位机。上位机对数据进行保存与实时分析。
图3为系统硬件电路设计原理图。线阵CCD相机的信号采集、灰度图像变换等操作对象为逐个像素数据，数据量较大且对实时性要求比较高，但具有相对比较简单的运算逻辑，这种大数据简单快速模式适于用FPGA实现。高层次图像识别算法的软件结构复杂，且存在时域频域转换、卷积等复杂运算，因此在本文中该模块采用寻址方式灵活、支持硬件乘法运算和运算速度快的DSP芯片来实现。摄像机中的图像数据通过CAT5非屏蔽双绞线传输到系统的网络模块，然后利用该网络接口送到CPU进行处理，网络模块由数据链路层器件MAC和物理层器件PHY组成。对图像进行初步的预处理之后，FPGA会向DSP发送一个中断信号，通知DSP准备接收数据，然后借助双端口RAM开始将数据传送到DSP数据处理模块。
图4为本发明面阵图像处理软件流程示意图。软件处理流程分为三个单线程：tsk_input、tsk_process和tsk_output。tsk_input实现对视频信号的采集接收，同时采集完成后以信号量的线程通信方式向图像处理线程发送消息；tsk_process实现对采集图像的实时处理，包括对拉出值、燃弧等特征的实时监测，对一帧图像处理完成后向串口通信线程发送处理完成消息；tsk_output线程将处理结果以串口形式发送至上位机。
图5为本发明线阵图像处理软件流程示意图。首先相机进行配置初始化，通过发送采集命令控制线阵相机开启，等待图像接收缓存区存满。此时接收DSP模块发送的实时环境参数信息，对采集图像进行分割，去除冗余无关数据，同时根据光照度信息确定二值化阈值，对目标特征进行识别检测。最后将检测数据发送至上位机进行实时显示与保存。
本发明除了轨道交通状态检测（如接触网状态实时检测、轨道平面磨损检测）以外，还可适用于诸多场合，如基于流水线的产品工艺检测、智能交通检测、机器视觉等场合，可包括接触网、钢轨、隧道和桥梁等，可提高检测的实时性与精确性。
Claims (4)
1.一种基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法，基于包括由面阵相机及图像处理模块组成的面阵图像采集处理系统、由线阵相机及图像处理模块组成的线阵图像采集处理系统、模块间通信系统和综合数据处理终端组成的实施平台进行轨道状态的图像处理检测，包含以下的技术手段：
1）面阵图像采集处理系统通过目标检测对识别目标进行定位，通过弓网特征识别进行检测目标定位，确定拉出值信息及环境变量信息,在全景图像中确定几何参数，同时利用灰度直方图确定一帧图像的灰度信息，作为实时光照度信息为线阵图像处理提供环境变量反馈；
2）线阵图像采集处理系统，采集线阵图像数据并接收由面阵图像处理模块传递的实时环境变量信息；根据传递值中的轨道环境定位信息及光照信息对采集图像进行无关区域分割和智能阈值判断；
3）模块间通信系统和综合数据处理终端完成线阵和面阵图像采集系统的数据交互，并进一步处理轨道状态信息，提供终端用户。
2.根据权利要求1所述之基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法，其特征在于，所述面阵相机与线阵相机应具有相近的光谱灵敏度。
3.根据权利要求1或2所述之基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法，其特征在于，图像采集方案采用线阵相机（1-D CCD）与面阵相机（2D CCD）结合复用的方案，其中，线阵相机采用高采样速度相机，根据物距设置合适的焦距，对轨道状态进行图像采样；面阵相机与线阵CCD光谱敏感度相近，以确保二者对相同的光照条件具有相同的灰度值分布。
4.根据权利要求1中所述之基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法，其特征在于,所述轨道状态，可以包括接触网、钢轨、隧道和桥梁等。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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| C14 | Grant of patent or utility model | ||
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Effective date of registration: 20171120 Address after: 610031 Chengdu City, Sichuan Province, No. two North Ring Road, Southwest Jiao Tong University, Co-patentee after: Chengdu Southwest Jiaotong University Cci Capital Ltd Patentee after: Yan Lianshan Address before: 610031 Chengdu City, Sichuan Province, No. two North Ring Road, Southwest Jiao Tong University, Co-patentee before: Southwest Jiaotong University Patentee before: Yan Lianshan |
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Effective date of registration: 20180209 Address after: 611730 Sichuan city of Chengdu province PI Du Deyuan town (Jing Rong town) No. 146 Hongqi Avenue North of Hong Ji garden 5 Building 1 unit 1-2 Co-patentee after: Chengdu Southwest Jiaotong University Cci Capital Ltd Patentee after: Ansett optical technology Chengdu Co. Ltd. Address before: 610031 Chengdu City, Sichuan Province, No. two North Ring Road, Southwest Jiao Tong University, Co-patentee before: Chengdu Southwest Jiaotong University Cci Capital Ltd Patentee before: Yan Lianshan |
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Effective date of registration: 20181127 Address after: 611730 Floor 1-2, Hongji Yaju, No. 146, North Section of Hongqi Avenue, Deyuan Town, Pidu District, Chengdu City, Sichuan Province Patentee after: Ansett optical technology Chengdu Co. Ltd. Address before: 611730 Floor 1-2, Hongji Yaju, No. 146, North Section of Hongqi Avenue, Deyuan Town, Pidu District, Chengdu City, Sichuan Province Co-patentee before: Chengdu Southwest Jiaotong University Cci Capital Ltd Patentee before: Ansett optical technology Chengdu Co. Ltd. |
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