弓网在线监测设备的研制及应用

2020-10-30周志峰

轨道交通装备与技术 2020年4期

赵越周志峰

(上海地铁维护保障有限公司供电分公司上海 200000)

0 概述

随着上海地铁的高速发展，线路里程逐年增加，仅仅采用在电客列车安装摄像机的方式观察运营期间弓网配合关系已无法满足需求，将弓网动态关系参数量化、接触网零小部件温度可视化是研究弓网关系的关键方式。因此需研制弓网配合热感应监控设备及车载在线监测设备后期图像处理软件，提升技术手段，提前发现异常的弓网关系及异常的接触网设备状态，提高上海地铁接触网夜间排故效率及日常接触网管理水平。

1 设备的选用及设计方案

上海地铁既有的弓网在线监控设备是后期加装在列车上，由云台摄像机、LED光源、电源及服务器组成，除电源线从车内引出以外，其余设备均安装于列车顶部受电弓附近。

1.1 关键设备的选用

(1)升级摄像机及配套设备

配合图像处理软件的要求将既有设备升级，视频画质由标清升级为高清，取消云台功能。通过高速可见光相机配合LED频闪补光灯实现对受电弓图像的全天候数据采集，实时拍摄列车在运行过程中的弓网图像。弓网图像的清晰度满足图像处理软件的要求。

按照要求选用高清工业相机，需具备内置图像处理和图像压缩、超宽动态CCD图像传感器、全自动快速调光算法等功能。

(2)增加远红外热像仪

在列车顶部安装远红外热像仪，可以沿轨道方向采集温度数据，通过特种光学部件被动式地接收接触网和受电弓设备的热辐射情况，经过热像仪光电转换电路形成人眼可观察的红外热图，并通过自动增益调节和伪彩图像增强技术，使图像更便于分析和观察。

弓网配合关系可通过接触网温度变化反应出来，当接触网的部件温度明显增高时，说明部件接触电阻增加，电流通过能力受限，温度升高。

(3)升级车载服务器及无线收发系统

在既有的视频存储功能及无线传输的方式上，增加车载分析功能及4G传输方式，增加相应设备。目的是将储存的弓网视频及图片经车顶部的处理器进行图像识别和温度数据分析处理后，产生告警数据，通过4G网络传输至地面服务器，用户通过网络访问地面服务器获取前端车载设备的检测数据，及时掌握接触网设备健康状况，系统布置如图1所示。

图1 系统布置图

1.2 设计方案

(1)系统构成

该系统主要由号码牌拍摄相机、弓网关系采集相机、存储控制主机、智能分析主机、GPS、网络交换机、车内无线电脑构成，用来实现系统数据的采集、存储、分析、定位、传输等功能。

(2)关键技术

①采用高速摄像机进行图像采集，配合定位技术，准确采集接触网的图像信息。

②采用高速宽动态摄像机，火花图像清晰，避免过度曝光。

③高效的识别算法保证图像识别速度。

④图像处理滤除干扰因素，同时动态误差补偿，解决振动等干扰因素。

⑤数据的统计分析，便于发现隐患故障。

1.3 设备的安装

设备安装在既有弓网监测设备的列车上，仅在列车受电弓附近利用空调吊耳固定监测设备，这样既有利于电源线及控制电缆的排布，又无须在车体上开孔，空间足够安装相关的监测设备，具体如图2所示。

图2 现场设备布置图

设备包含：弓网摄像机及护罩1套(包含灯光)、号码牌相机2台、红外热成像仪1台、存储服务器机箱1台(包含存储服务器和网络传输设备)、智能分析主机机箱1台。

关键设备为弓网摄像机，要求镜头正对受电弓碳棒(见图3)，不会被受电弓臂杆遮挡弓头及接触线位置，能够完整地抓取弓网配合图像，不影响软件分析图像。

因城市轨道交通的特性，线路内接触网刚性悬挂形式和柔性悬挂形式并存，其中隧道段为刚性悬挂，设计的接触线距轨平面高度为4 040 mm，特殊环境条件下不得低于3 980 mm；户外段为柔性悬挂，设计的接触线高度为4 600 mm，结构高度为1 400 mm。既有线路内弓网配合实际位置在2 000 mm范围内上下浮动[1]。按照实际的接触网布置情况，调整相机的角度及与受电弓的距离，确保将目标图像控制在整个画面的中部，便于软件分析图像(见图4)。

图3 摄像机方向

图4 输出图像

2 后期图像处理软件简介

系统采用自主研发的弓网关系智能识别算法进行图像处理。

弓网关系视频采集完成后，系统需要对采集的每一帧数据进行计算和识别。由于成像系统的一些限制，在图像采集过程中，通常会出现对比度不足，使得图像效果差，不能进行有效辨认识别。根据受电弓特征，按一定的变换关系对灰度值进行变换，以改善画质，使图像的显示效果更加清晰[2]。系统采用单调递增函数，以非线性变换法增加像素的动态范围，扩展图像的对比度，在图像的整体外貌上，或者更准确地说在形态上，保证了输出图像与原图像的高度一致，确保图像后期智能识别的准确度。

为了达到弓网和背景的分离，软件算法采用迭代阈值分割算法，首先选取图像灰度范围的中值作为初始值，将原始图像全部像素分为前景和背景两类；然后分别对分割后的两个区域进行平均灰度值计算，利用两个灰度值的平均值获得新的阈值；通过反复迭代后，得到分隔阈值，二值化后，对于图像中出现的毛刺和孔洞，运用形态学开闭运算进行处理得到完整的受电弓二值图像。

由于采集到受电弓姿势的不同，可以提取受电弓的投影特征，将受电弓信息由二维空间变换到一维空间。因为投影信息在水平和垂直方向的投影各不相同，因此可用来识别受电弓的姿态，并有效识别受电弓变形。

异物侵入时，在图像中会表现为不同的边缘、纹理、颜色形状等信息，图像边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，是图像分割、纹理特征和形状位置等图像分析处理的重要依据[3]。通过对图像进行颜色空间变换、边缘提取、纹理提取等算法，可以有效确定受电弓区域是否存在异物侵入情况，检测出异常状态时，识别软件及时报警。

导线高度及拉出值作为几何参数，需要明确导线所在的位置。本系统运用Hough变换检测接触线所在的直线，同时借助受电弓与直线的交点位置，最终达到计算导线高度和拉出值的目的。

燃弧是受电弓和接触网异常摩擦过程中产生的强烈电火花现象。在电火花生成时，由于其强光特性，会造成受电弓和接触网接触区域突然出现高亮度信息，通过图像分割及边缘检测识别到燃弧现象；系统在检测前端加装了红外检测设备，测量车辆行驶过程中的弓网温度，当燃弧出现时，会产生强热现象，使得弓网温度快速升高。红外图像检测软件能够迅速判断出超出限定温度的部分，并根据位置信息判断相应燃弧现象。

综合以上技术检测信息，软件能够在视频图像检测时，系统性地检测图片中的各检测项目，输出检测结果，预警相关缺陷，达到智能检测的目的。

3 应用情况

监控设备目前使用周期为1天2次，统计并分析3个月的设备使用情况(见图5)。发现线路上的燃弧情况大多发生在锚段关节处、中心锚结处、列车加速取流及线路接触网导高突变点。根据当天的监控视频分析出燃弧情况，包括燃弧位置、类型及强度，按照轻重缓急清点消缺。其中在3个月内消除导高、拉出值缺陷共58处(主要发生在刚性悬挂汇流排接头位置，柔性悬挂跨中位置等)。消除燃弧40处(一处位置发生3次以上，夜间清点消缺)。使用效果显著，能够为日常检修提供参考。

2019年3月技术人员在查看缺陷图像的过程中发现某站发生轻微燃弧(见图6)，根据图片显示燃弧位置接触网导高为3 980 mm，相对原设计导高4 040 mm燃弧处导高偏低，而一般12 m刚性汇流排不会出现中间导高突变的情况，技术人员判断为汇流排接头处下垂导致导高突变形成硬点，受电弓经过该处硬点后发生弓网轻微离线造成弓网燃弧。夜间至现场消缺时，的确发现该位置汇流排接头处接触网导高相对两边定位点偏低，重新检调后缺陷修复。