燕正亮 張潔 王平

摘 ?要： 本文提出一種基于雙目視覺原理的輸電線路覆冰監(jiān)測方法。研發(fā)以雙目相機為主的無人機覆冰監(jiān)測載荷，對雙目相機進(jìn)行標(biāo)定，獲取內(nèi)外檢校參數(shù)，通過圖像校正構(gòu)建平行雙目立體量測模型;在紅外圖像輔助下，立體量測獲取特定同名點的空間位置，通過導(dǎo)線覆冰厚度計算和校正方法獲取輸電導(dǎo)線的覆冰厚度。大量試驗表明，該方法在輸電線路覆冰應(yīng)急監(jiān)測中具有較高的測量精度。

關(guān)鍵詞： 雙目視覺;輸電導(dǎo)線覆冰;相機標(biāo)定;覆冰厚度

中圖分類號： TP79 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.029

本文著錄格式：燕正亮，張潔，王平. 一種雙目視覺輸電線路覆冰厚度測量方法[J]. 軟件，2020，41（01）：133137

【Abstract】： The paper proposes a transmission line ice monitoring method based on binocular vision principle. It develops a UAV ice monitoring load using a binocular camera and obtains internal and external calibration parameters by binocular camera calibration to construct the parallel binocular stereo measurement model by image correction. Then stereo measurement acquires the spatial position of a specific point with the aid of infrared image to get ice thickness of transmission wires by thickness calculation and correction method. Lots of tests show that the method has high measurement accuracy in the emergency monitoring of transmission line icing.

【Key words】： Binocular vision; Transmission wire icing; Camera calibration; Ice thickness

0 ?引言

我國輸電線路里程長，跨越區(qū)域復(fù)雜，有很多都是位于高原高寒和高山地區(qū)，因此我國成為世界上輸電線路覆冰災(zāi)害最嚴(yán)重的的國家之一，輸電線路冰災(zāi)事故頻繁發(fā)生。輸電線路覆冰會引起導(dǎo)線舞動、桿塔傾斜和倒塌、導(dǎo)線斷線及絕緣子閃絡(luò)等問題，引發(fā)線路斷電，給生產(chǎn)和生活帶來極大的不便，引起巨大的經(jīng)濟損失[1-4]?，F(xiàn)有在線監(jiān)測手段，多通過力學(xué)分析求解覆冰厚度，但由于影響因素較多，關(guān)系模型未能精確確定[1-2]。

近些年來隨著圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，基于圖像的目標(biāo)檢測技術(shù)日趨成熟，尤其是計算機立體視覺等的日益成熟為高精度的空間量測分析奠定了基礎(chǔ)，基于圖像的覆冰檢測技術(shù)得到了越來越多的實際應(yīng)用，輸電線路覆冰厚度監(jiān)測的可靠性得到了提高。但現(xiàn)有方法大多依賴桿塔安裝的固定監(jiān)測設(shè)備，監(jiān)測范圍和監(jiān)測角度較為局限。而無人機技術(shù)的發(fā)展為架空電力線路覆冰勘測提供了新的平臺，利用無人機搭載監(jiān)測設(shè)備進(jìn)行覆冰災(zāi)情巡檢，能擴展監(jiān)測范圍，降低建設(shè)成本。

本文采用無人機搭載包含雙目視覺相機和紅外傳感器的覆冰監(jiān)測載荷對覆冰導(dǎo)線進(jìn)行監(jiān)測拍照，通過紅外傳感器識別覆冰，雙目視覺相機進(jìn)行覆冰厚度測量的方法，快速、有效監(jiān)測輸電線路覆冰災(zāi)情。

1 ?無人機載覆冰監(jiān)測載荷及計算模型

1.1 ?覆冰監(jiān)測載荷

覆冰監(jiān)測載荷裝置主要由平臺系統(tǒng)、機載傳感器系統(tǒng)、配套系統(tǒng)組成，平臺系統(tǒng)包括二維掃描機構(gòu)、隔震穩(wěn)定平臺和POS系統(tǒng)，實現(xiàn)光學(xué)載荷的旋轉(zhuǎn)和停留控制、姿態(tài)穩(wěn)定以及獲取平臺的速度和姿態(tài)信息的功能;機載傳感器系統(tǒng)包括雙目立體視覺相機、紅外傳感器、伺服監(jiān)控單元，實現(xiàn)輸電線路覆冰災(zāi)情數(shù)據(jù)的采集;配套系統(tǒng)檢測覆冰導(dǎo)線，計算覆冰厚度。

1.2 ?雙目視覺基本原理

雙目立體視覺[3]是最基本的一種立體成像模式，利用兩個攝像機拍攝同一場景，利用左右圖像視差，根據(jù)三角測量原理恢復(fù)三維信息，結(jié)合關(guān)系如下圖所示。

1.3 ?覆冰厚度測量技術(shù)路線

輸電線路覆冰情況下，無人機從上空拍攝到的導(dǎo)線覆冰圖像環(huán)境復(fù)雜，對圖像識別導(dǎo)線覆冰算法要求較高，所以，利用長波紅外的測溫功能實現(xiàn)對導(dǎo)線的識別檢測，再利用時間同步性方法檢索導(dǎo)線覆冰的雙目視覺圖像數(shù)據(jù)，利用雙目視覺的方法計算出導(dǎo)線的覆冰厚度。

技術(shù)路線如上圖，首先提取圖像中的導(dǎo)線，依據(jù)雙目相機系統(tǒng)的內(nèi)外參數(shù)計算圖像覆冰點的空間位置，通過空間坐標(biāo)計算覆冰厚度，然后再對覆冰厚度計算結(jié)果進(jìn)行校正。其中，覆冰導(dǎo)線檢測主要依賴紅外圖像處理;圖像分辨率的計算主要依賴雙目視覺系統(tǒng)[4]。

1.4 ?雙目相機標(biāo)定

相機標(biāo)定是進(jìn)行輸電線路覆冰厚度測量的必要過程，標(biāo)定得到的內(nèi)參數(shù)、外參數(shù)和畸變系數(shù)是雙目視覺進(jìn)行圖像校正和3D恢復(fù)的基礎(chǔ)。本文雙目相機標(biāo)定采用張正友標(biāo)定法，該方法要求相機在不同的方位拍攝一個平面靶標(biāo)，相機和2D平面靶標(biāo)都可以移動，該方法具有簡單靈活，魯棒性強，實用性強等特點。采用如下圖所示的黑白棋格標(biāo)定板進(jìn)行相機標(biāo)定。

1.4.1 ?相機標(biāo)定基本原理

攝像機標(biāo)定[5]是借助已知點獲取攝像機內(nèi)部和外部參數(shù)的過程，張正友標(biāo)定法是一種平面模板法。該方法的主要思想是：標(biāo)定時，設(shè)內(nèi)部參數(shù)為定值，保持不變，那么從任何方向或角度去拍攝標(biāo)定模板，只有外部參數(shù)時刻變化。該方法運用特征點之間的相互對應(yīng)關(guān)系，通過圖像數(shù)據(jù)歸一化求解模板與圖像之間的單應(yīng)矩陣。假設(shè)平面模板上角點 的坐標(biāo) ，其在平面圖像上投影點 坐標(biāo)為（u， v）。都用齊次坐標(biāo)表示，則世界坐標(biāo)到圖像坐標(biāo)存在線性變換關(guān)系。

由上表分析可知，由于覆冰導(dǎo)線位置不同覆冰厚度不同，分別對兩桿塔中間部分導(dǎo)線和靠近桿塔部分導(dǎo)線圖像進(jìn)行了測量，桿塔中間部分導(dǎo)線由于無人機機翼旋轉(zhuǎn)造成部分覆雪掉落，厚度值略小，覆冰厚度不同不影響測量結(jié)果的精度;隨著測量目標(biāo)距離相機越來越遠(yuǎn)，測量結(jié)果的精度下降，測量距離在40米以內(nèi)時，測量誤差基本保持在10%以內(nèi)，當(dāng)距離達(dá)到60米時，測量誤差增大到20%的。

3 ?結(jié)論

主要研究了基于無人機載雙目視覺進(jìn)行導(dǎo)線覆冰厚度測量的方法，為了實現(xiàn)測距，研究了雙目測距的原理、相機的標(biāo)定、立體校正、立體匹配等關(guān)鍵技術(shù)[8-10]。利用兩個相機的不同視角和結(jié)構(gòu)關(guān)系將拍攝到的圖像進(jìn)行由圖像坐標(biāo)到世界坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)目標(biāo)實際尺寸的測量，利用導(dǎo)線覆冰邊緣與深度圖疊加，有效、快速的定位了特征并不明顯的導(dǎo)線覆冰邊緣上的兩點，實現(xiàn)厚度測量，該方法原理簡單、操作靈活。由實驗分析可知，雙目視覺相機測量精度受拍攝距離影響，隨拍攝距離增大，精度降低，所以在應(yīng)用雙目視覺相機時需要盡量減小測量距離。

參考文獻(xiàn)

[1] 邵瑰瑋， 胡毅， 王力農(nóng)， 等. 輸電線路覆冰監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀及效果[J]. 電力設(shè)備， 2008， 9（6）： 13-15.

[2] 黃新波， 程榮貴， 王孝敬， 等. 輸電線路在線監(jiān)測與故障診斷[M]. 北京： 中國電力出版社， 2008.

[3] 王珂瑋. 基于雙目立體的目標(biāo)測量[D]. 吉林大學(xué).

[4] 馬頌德， 張正友. 計算理論與算法基礎(chǔ)[M]. 北京： 科學(xué)出版社， 2003.

[5] ZHANG Zhengyou. A flexible new technique for camera calibration[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2000， 22（11）： 1330-1334.

[6] 張鑫， 習(xí)俊通， ZhangXin， 等. 雙目立體測量系統(tǒng)標(biāo)定及精度評價[J]. 計算機應(yīng)用與軟件， 2014， 31（7）： 160-163.

[7] 張靜， 李強， 楊馥霖. 雙目立體視覺測量的實現(xiàn)和結(jié)構(gòu)參數(shù)選擇[J]. 機械設(shè)計與制造工程， 2018， v.47; No.416（7）： 5-9.

[8] 張數(shù)， 楊德宏. 數(shù)字近景攝影測量的二維影像三維建模的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用[J]. 軟件， 2018， 39（2）： 133-138.

[9] 李威， 李國柱. 基于傾斜攝影測量技術(shù)測繪地籍圖的可行性研究[J]. 軟件， 2018， 39（12）： 181-186.

[10] 艾嘉豪， 朱大明. 無人機傾斜攝影測量在三維建模中的應(yīng)用[J]. 軟件， 2018， 39（6）： 192-195.