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基于CCD的道路照明亮度测试系统的设计

2014-06-07季双双于莲芝

计量学报 2014年3期
关键词:积分球数码相机测量方法

季双双, 于莲芝, 尤 源

(上海理工大学,上海 200093)

基于CCD的道路照明亮度测试系统的设计

季双双, 于莲芝, 尤 源

(上海理工大学,上海 200093)

利用CCD成像基本原理,在研究了道路照明亮度与图像关系的基础上,设计了一种基于CCD数码相机的道路照明亮度测试系统,并设计了一种道路照明的实用标定装置。借助于MATLAB软件给出了数码图片的像素灰度值与亮度之间的数学模型,对标定环境中关键影响因素进行了定量研究,并在盐城市松江路进行实测,测试结果与参照值的相对误差均在15%以内,表明新设计的测量方法有效地提高了道路照明指标测试的精度与效率,减少了测量误差。

计量学;道路照明;CCD;亮度;遗传算法

1 引 言

在道路照明的诸多目的中,为机动车驾驶者提供安全舒适的视觉条件始终是第一位的。评价一条机动车道路的照明指标主要是指路面的平均亮度、亮度均匀度[1]。亮度测量范围是距离测量点60~160m的区域;小目标可见度的测量则是在83.07m的距离上进行。传统的亮度测量方法是点对点的测量方式,仪器结构复杂而且测量效率低[2]。IEN(意大利国家电子技术研究院)研制了移动式亮度测量装置,但是价格昂贵。近年来随着CCD技术的发展,基于CCD的测量技术成为光学检测的一个主要手段[3,4]。利用光谱响应特性与观察者光视效率函数一致的CCD光电耦合器件,通过光学系统同时获取发光体的光辐射强度和图像,再经线性信号处理系统,可得到测量视场中被检测目标的亮度结果[5]。CCD成像型亮度计成为亮度测量方法的一个研究热点[6]。陈仲林等人利用数码相机测量了路面各点处亮度[7],王磊等利用CCD测量对比度的原理设计了基于CCD的公路照明测试系统[8]。近年来国外已经推出了用数码相机作为主机的影像式亮度计(如德国Techno Team公司的LMK系列、日本CYBERNETCAE公司的PM-1400F系列),基于图像分析软件技术并结合计算机软件测量亮度[9]。国内也研发了成像亮度计81M/CX-2A可适用于道路路面、景光照明的测量。由于数字图像更容易进行计算机分析处理,利用CCD成像技术进行道路照明测量是一项精度高且方便可行的测试方法。本文尝试并设计了3种标定装置,提出了道路照明亮度测量的实用标定装置,并进行了实测,分析道路照明亮度测量方法的精度与效率。

2 道路照明亮度测试系统

利用数码相机将被拍摄场景的亮度信息以数字图像的形式存储在内存中,并可方便地利用计算机的通用数据接口将数字图像传输到计算机内,通过数字图像处理软件等进行分析,最后获得被测路面的各测点处亮度值。这种测量方法和常规方法相比,其优势体现在:①清晰度高;②定位准确;③测量时间短;④重复性好。所以采用数码相机快速近似测量道路照明的路面亮度是一种可行的测量方法。

本文研究了3种标定装置,积分球法标定装置是再现文献[10]中CCD成像型亮度计测量方法研究的标定装置,得到数码相机的感光曲线,验证亮度与数字图像像素灰度值之间的数学模型。室内标准板标定装置是在实验室内借助标准光源对地面进行亮度标定,主要是验证利用数码相机直接对地面进行标定的可行性,而不需要像传统的方法借助标准的灰板或色板,同时研究在实验室内对地面标定得到的数学模型是否适用于对实际道路进行实测。因为实际道路材质不同,光源不同,还会受到诸多外界因素的干扰。室外标定装置设计了亮度计与照度计固定装置,选取实际道路对数码相机进行亮度标定,同时研究路灯镇流器内部变化引起光通量变化对道路照明亮度测量的影响。借助MATLAB软件得到亮度与数字图像像素灰度值之间的函数关系。对3种标定装置的测量结果进行分析和总结,同时对影响道路照明亮度测试系统的测量精度的因素进行研究之后,设计了实际道路照明亮度测量标定装置,并进行实测。但是由于测试系统存在诸多硬件方面的不足和现实数据的复杂性,本文引入了遗传算法从全局上对数学模型的参数进行优化,流程图见图1。

图1 设计流程图

3 基于CCD的道路照明亮度测试系统

3.1 标定装置的设计

为了分析CCD成像过程中亮度与数字图像灰度之间的关系,本文再现文献[10]中CCD成像型亮度计测量方法,研究其中的标定装置,见图2。

图2 积分球法标定装置

标定过程中,使用积分球建立一个均匀的辐射光源,利用积分球内表面具有的超高反射和散射特性,光源发出的光在均匀分布的球壁作无规则的反射,使光强能量在积分球内部均匀分布,将光度计使用的CCD相机放置于积分球出口处,同时使用一个光电探测器对积分球输出的光亮度进行测量。选取了直径1m的积分球,具有良好的漫反射,反射率约为0.8。根据不同光亮度下图像的灰度值,得到摄像机的感光曲线。

装置在实验室内对地面进行亮度标定,使用调压器来控制标准光源,调节光源的发光强度。装置使用TND-2000VA型稳压电源和TDGC2J-2型调压器,稳压电源的输入电压范围0~250 V,额定输出电流是8 A(输出容量为24VA)。在测量时,此标定装置应置于暗室中,关闭门窗及其他照明光源,将CCD摄像机固定在三角支架上,保持所有器件的状态不变,且亮度计与CCD应该在同一位置同时对被测地面进行测量和拍摄,见图3。

图3 室内标准版标定装置

此标定装置设计了亮度计、照度计的固定装置,在测量过程中,装置的高度以观察者的眼睛高度为宜,通常站姿为1.50 m,坐姿为1.20 m。利用标杆确定数码相机的放置高度,确保每次测量时数码相机高度保持不变。同时在地面上对数码相机拍摄范围的中心点做标记,使亮度计、照度计与数码相机在同一位置并且亮度计与照度计中心对准地面上的标记点。

在开始测量前2 min对数码相机进行调整,曝光程序与白平衡设定为自动模式,固定光圈和曝光时间分别为20和5 s,设置感光度为ISO 200。选择在灯具的间距、高度、悬挑、仰角和光源的一致性等方面能代表被测路面的典型路段进行测量。为了进一步分析天气变化、路面的材质和装置高度变化对亮度测量的影响,选取了盐城市开放大道和范公路在晴天和雨天改变标定装置的高度分别进行了测量。测量方法是从路灯底下最亮处到两灯灯光相交处随机取点测量。同时借助标定装置研究了镇流器功率与光源光通量之间的关系和镇流器功率变化对道路照明亮度测量产生的影响,测量方法是选取同一高度同一地点每相隔一定时间进行测量。

3.2 标定结果的分析

对测量结果进行分析得出借助某一种光源对地面标定得到的数学模型,并不适用于其它的光源;通过实验室标定得到的数学模型,在实际道路测量过程中并不适用;不同材质的路面在不同的天气情况下对亮度标定测试的结果也会有很大的偏差;在测量过程中应尽量避免因操作人员测量原因引起的误差。

在分析了标定装置中遇到的问题后,得出影响道路照明亮度和照度测试系统的测量精度的因素主要有:①标定路面的材质,因为不同材料的路面,反射特性不同;②被测路面周围的环境变化,主要是指测试区域内机动车经过时车灯的影响,行人和车辆经过时造成光线的变化;③数码相机对成像质量因素的影响,包括曝光时间、镜头的畸变、CCD的非线性、白平衡、等效感光度、模拟数字转换器和图像数据的压缩算法等等;④标定装置,亮度计在测量过程中容易形成匹配误差、紫外响应误差、红外响应误差、疲劳误差、测量距离变化引起的误差,还有非线性误差、换档误差、光谱响应度的不稳定性等,均影响测量精度。探测器非均匀照射、环境温度变化也会对亮度计产生影响。在测量过程中,数码相机与亮度计是否保持稳定状态(不晃动),两者安装的高度、角度是否一致都会对测量结果产生影响;⑤天气变化,不同的天气情况下数码相机拍摄的图片与亮度计测量的亮度相差较大;⑥软件方面的影响,在借助MATLAB软件进行灰度提取和标定曲线拟合时存在一定的系统误差。为了提高道路照明亮度测试系统的测量精度,提出了道路照明亮度测量的实用标定装置。由于测试系统存在诸多硬件方面的不足和现实数据的复杂性,在建立亮度与灰度的数学模型时,如果片面的或局部的硬性处理将会导致大偏差。因此需要从全局上对数学模型的参数值进行优化,而遗传算法的广泛可用性和全局最优性为数据拟合和预测提供了可靠的工具。

3.3 最优的标定方案及实测

此装置在借助第3种标定装置的基础上设计了数码相机、亮度计和照度计的固定装置。选取对称布灯的路段,道路纵向为同一侧两根灯管之间的距离,道路横向取1/2路宽。首先测量2个路灯之间的距离,然后在2个路灯之间布点测量,保持点与点之间的距离大致为1m。标定和实测在盐城市松江路进行。

晴天测量得到亮度与灰度之间的关系:

照度与灰度之间的关系:

式(1)标准估计误差SEE为0.054 3476 cd/m2,判定系数R2=0.985,残差平方和RSS为0.088 61 cd/m2。式(2)的判定系数R2=0.945。从图4中可以看出,拟合结果与实验结果比较吻合。

雨天得到亮度与灰度之间的关系:

照度与灰度之间的关系:

式(3)的判定系数R2=0.799,式(4)的判定系数R2=0.930。从图5中可以看出,拟合结果与实验结果比较吻合。

遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机迭代和进化,具有广泛适用性的搜索方法,具有很强的全局优化搜索能力[10]。因此引入了遗传算法从全局上对数学模型的参数进行优化。编码采用二进制编码,轮盘赌选择法,群体规模为80,Pc=0.8,Pm=0.01,最大代数为300,适应度限为0.000 1。借助以上标定装置对路面进行实测,测量数据见表1。

如以亮度和照度的实测值为准,则相对误差均在15%范围以内,有计算结果表明亮度和照度的计算值和亮度计、照度计的实测值吻合较好。故利用此种方法标定后的数码相机拍摄的数字图像可以较准确地计算道路表面的实际亮度值。

图4 晴天亮度、照度与灰度关系图

图5 雨天亮度、照度与灰度关系曲线

表1 实测值与计算值比较

4 结 论

在对道路照明进行近似测量时,应首先对数码相机进行标定,找出图像灰度值与亮度值之间的表达式。本文亮度计算值和实测值吻合较好,表明是可以利用数码相机进行道路照明近似测量的。为了提高利用数码相机进行道路照明亮度测量的精确度,还要对数码相机的稳定性、重复性进行校验,考虑数码相机的焦距、物距、感光度的影响。总之,应利用专业数码相机,在正常曝光条件下进行道路照明近似测量,尽量减少测量误差和计算误差,提高城市道路照明测量系统的精度。

[1] 方波,曹刚.道路照明的亮度测量方法[J].中国照明电器,2008,(12):20-24.

[2] Walker R A.Optical system s for defining the viewing and measuring fields in luminance radiance meters[J].Applied Optics,1972,11(9):2060-2068.

[3] 梁翠萍,李清安,乔彦峰,等.简析光学系统自动调焦的方法[J].电光与控制,2006,13(6):93-96.

[4] 牛姣蕾,万里青,高定昌.机载CCD数字图像的增强[J].电光与控制,2007,14(6):139-143.

[5] 蔡文贵.CCD技术及应用[M].北京:电子工业出版社,1992,80-88.

[6] 魏建中,王仲春.CCD成像型宽量程亮度计系统研究[J].光学技术,1999,1(1):88-91.

[7] 陈仲林,翁季,胡英奎,等.道路照明测量方法研究[J].灯与照明,2005,30(2):7-9.

[8] 王磊,周伟.基于CCD的公路照明测量系统[J].长安大学学报,2011,31(2):38-40.

[9] 崔晗晶.公路照明测量方法研究[J].公路交通科技,2010,(11):239-241.

[10] 周拥军,赵宝奇,王鹏.CCD成像型亮度计测量方法研究[J].电光与控制,2010,17(12):12-14.

Road Lum inance Test System Designer Based on CCD

JIShuang-shuang, YU Lian-zhi, YOU Yuan
(University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai200093,China)

Based on the imaging property of CCD,amethod for design of CCD imaging luminance for road luminance testwas proposed.It is analyzing the relationship between the gray-level of the image pixel and the lum inance of the measurement point and find a road lighting practical demarcation installment.To improve themeasurement accuracy,the influential factors of the calibration environment in a quantitative study is analyzed.With the aid of the MATLAB software between the digital picture element grey level and brightnessmathematicalmodel is given,the Songjiang Road in Yancheng city ismeasured.The relative error of the test results and the reference value iswithin 15%indicting that the new designed method is effective to improve the road lighting test accuracy and reduce themeasuring error.

Metrology;Road lighting;CCD;Brightness;Genetic algorithm

TB96

A

1000-1158(2014)03-0226-04

10.3969/j.issn.1000-1158.2014.03.07

2012-06-05;

2012-09-27

季双双(1989-),女,浙江丽水人,上海理工大学在读硕士研究生,主要研究方向为模式识别与智能系统。1092994141@qq.com

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