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双目视觉技术在输电线路弧垂测量中的应用研究

2016-05-23杨平先崔领科四川理工学院643000

电子测试 2016年7期
关键词:三维重建

王 浩,杨平先,崔领科(四川理工学院,643000)



双目视觉技术在输电线路弧垂测量中的应用研究

王 浩,杨平先,崔领科
(四川理工学院,643000)

摘要:输电线路作为输送电能的桥梁,线路的安全稳定运行关系着整个电网的正常运转。弧垂作为评价线路运行状况的一项重要指标,定期测量线路弧垂的变化可以有效降低安全隐患。本文提出一种基于双目视觉技术的弧垂测量方案,提取线路中的特征点并进行匹配和重建,最终通过拟合曲线计算弧垂,该方案具有较快的测量速度和较高的测量精度。

关键词:输电线弧垂;双目视觉;特征点;三维重建

0 绪论

输电线路作为电网中的桥梁是完成电能顺利传送的重要保障之一,特别是大容量的主干线路,线路的安全运行直接关系到国民经济的稳定发展。输电线路不但规模庞大而且走廊穿越的地理环境通常是广阔森林和崇山峻岭,长期暴露在自然环境中的线路要抵抗各种外界侵害的同时还要承受自身的内部压力(机械载荷、电力负荷),这些因素都制约了输电线路的安全运行,当出现安全隐患时,如果不能及时发现,可能会造成重大安全事故。本文提出一种基于双目视觉技术的弧垂测量方案,该方案具有较快的测量速度和较高的测量精度。

本文的采用方案实现的具体流程如图1:

1 双目相机的标定

依据相机的成像模型,建立坐标系统来描述目标点从3D空间到图像像素坐标的转换,通过相机的标定算法可以计算出相机成像模型中的参数,本文采用张氏标定法进行相关参数的标定,通过制作标定板标定两侧相机对应的自身内部参数(相机的焦距、成像面的中心等)以及两相机之间的外部参数即位姿转换关系(旋转矩阵R、平移矩阵T)。

2 采集图像的预处理

通常现场采集的输电线路图像会受到各种因素的影响而混入不同类型的噪声,比如阻性元器件内部产生的高斯噪声、采集或传输过程中混入的椒盐噪声等,需要通过选择合适的滤波器对图像进行处理,滤除这些噪声对图像的干扰。由于采集的图像受到光照、天气的影响导致图像的特征不够明显,因此还需要通过相应的算法实现图像的增强(直方图均衡化、局部对比度增强等),从而突出图像的纹理特征,满足后续图像特征提取的需求。

3 图像特征点的提取与匹配

考虑输电线路图像采集的现场环境的多变(光照等),本文选用基于相位一致性的特征点提取算法,选取相位一致性最大的点,通过矩分析理论,计算该点处的最小矩值(对应点特征),设定一个阈值T,选取大于阈值的点作为图像中的特征点。对提取的特征点邻域内的像素点的最小矩的值进行高斯曲面拟合,计算曲面的极值点,将该点的坐标作为特征点的亚像素精度坐标值。对提取的特征点采用SIFT特征描述子描述该点的局部特征(基于该点领域内灰度梯度统计产生的128维的特征向量),并运用引入BBF机制的k-d树搜索策略进行特征点的初匹配,然后采用双目视觉的极线约束条件对匹配结果进行优化,得到最终匹配点对。

4 特征点三维重建与曲线拟合

在已知标定参数的双目视觉系统中,运用最小二乘法求解匹配点对应的空间点三维坐标,考虑到计算弧垂的需要,将空间离散点投影到x-y面,在x-y进行曲线的拟合,输电线路曲线模型采用一元三次方程来模拟,再次利用最小二乘法计算方程中各项的系数,通过求导计算最低点的坐标,进而依据最低点与悬挂点在y轴方向的差值算出弧垂值。

图1 测量方案流程图

5 实验验证

本文通过实验采集模拟输电线路图像,通过上述图像处理算法进行弧垂的计算,分析误差,验证算法的可行性,并通过调整相机的拍摄距离来判断距离对精度的影响,拍摄距离分别选取2m、3m、4m,分别统计测量弧垂相对误差的大小,最终本文算法的平均测量误差为3.3%,验证算法可行。对测量中的误差进行分析,这些误差产生的地方有很多:双目相机标定参数的误差、特征点精确定位时产生的误差、拟合过程中产生的误差等等,因此需要通过不断的改进来提高测量精度。下图为2m距离时的实验结果,图2表示特征点的匹配结果,图3表示3D空间重建特征点的结果,图4x-y面的曲线拟合结果。

图2 模拟线路特征点匹配结果

图4 x-y面曲线拟合

图3 特征点3D重建

通过实验结果可以看出,本算法在实验条件下测量模拟线路的弧垂具有较快的速度和较高的精度,但测量的精度会随着拍摄距离的增加而增大,相信通过对算法的不断改进和完善,一定会达到更好的测量效果。

参考文献

[1]郭思顺.架空送电线路设计基础[M].北京:中国电力出版社,2010:1-4.

[2]王创权.高压送电线路弧垂测量的几种方法[J].企业技术开发,2010,11:26-27+30.

[3]Z Zhang. A Flexible New Technique for Camera Calibration[J].Pattern Analysis & Machine Intelligence,2000,22(11): 1330-1334.

[4]P Kovesi. Image Features From Phase Congruency[J]. Journal of Computer Vision Research,1999,(1).

[5]侯晓丽.基于局部特征的图像匹配算法研究[D].西安电子科技大学,2014.

Research on the application of binocular vision technology in the vertical measurement of transmission line

Wang Hao,Yang Pingxian,Cui Lingke
(Sichuan University of Science & Engineering,643000)

Abstract:The transmission line is regarded as the bridge of energy transport,it is great importance to ensure the safe and reliable operation of them,which is directly related to the normal operation of the grid.Sag as an important indicator of the health of the transmission line,Periodically measuring the change of the line can effectively reduce security risks.This paper proposes a sag measurement scheme based on binocular vision technology,extract the feature points and do matching and reconstruction,caculate the sag by curve fitting,the scheme has a fast measurement speed and high precision.

Keywords:Power line sag;Binocular Vision;feature point; 3D Reconstruction

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