基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测装置及方法与流程

1.本发明涉及弓网关系测量技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测装置及方法。


背景技术：

2.弓网系统是在构成电气设备的同时，在运行中必须保持有一定接触力的机械装置，弓网系统是一个整体，研究接触网离不开受电弓，研究受电弓离不开接触网。
3.在申请号为cn201510158409.0的发明专利申请文件中提到了一种弓网系统监测方法及系统，其中有说道：随着铁路电气化的快速发展和对运营品质的追求的不断提升，对铁路牵引供电设备的安全运行提出了更高的要求。其中，弓网系统是牵引供电系统中的重要组成部分。为了提高弓网系统的可靠性，通常需要为弓网系统配置监测装置，通过监测装置获取弓网系统的健康状况。
4.申请号为cn201911142169.x的发明专利申请文件中提出了一种弓网接触压力及硬点动态检测装置，其包括：壳体和处理器以及设置在所述壳体内的光纤压力传感器和光纤加速度传感器，所述壳体内设有弹簧，所述光纤压力传感器安装在所述弹簧的上端，所述壳体的上端用于与滑板连接，所述弹簧的下端用于与受电弓连接，所述光纤压力传感器用于检测受电弓的抬升力，所述光纤加速度传感器用于检测受电弓的垂向加速度，所述处理器用于根据受电弓的抬升力与垂向加速度和受电弓的质量获取弓网接触压力。
5.传统的弓网接触力及硬点的检测主要通过在受电弓上安装有称重传感器、加速度传感器来实现。其会对受电弓弓头结构进行一定的改动，对高速运营的电客车而言，受电弓弓头结构改动存在一定的风险。


技术实现要素：

6.本发明的主要目的在于提供基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测装置及方法，旨在解决现有技术中传统的弓网接触力及硬点的检测需要对受电弓弓头结构进行一定的改动，加大高速运行客车风险的技术问题。
7.为实现上述目的，本发明提出基于机器视觉的非接触式弓网接触力测量装置，包括：车顶设备和车内设备，其中：
8.所述车顶设备包括：高速高清相机、光源设备，所述高速高清相机固定安装在受电弓附近车顶，所述光源设备设置在受电弓附近车顶上，用于为非接触式检测装置提供光照。
9.所述车内设备包括：处理终端，连接高速高清相机和光源设备。
10.优选的，包括与高速高清相机相连的备用电源。
11.优选的，所述车内设备还包括：存储器，所述存储器连接高清高速相机和处理终端。
12.优选的，所述处理终端包括高清显示屏和小型化镍氢电池。
13.一种基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测方法，包括以下步骤：
14.s1：高速高清相机实时采集受电弓弓头高清运动图像；
15.s2：将采集到的受电弓弓头高清运动图像通过千兆以太网传输至处理终端与存储器；
16.s3：存储器接收并存储受电弓弓头高清运动图像；
17.s4：处理终端图像识别测量技术测量受电弓弓头振动情况，分析处理受电弓弓头图像，测量受电弓弓头运行轨迹，计算弓网接触压力与硬点；
18.s5：输出最终弓网接触压力与硬点计算结果。
19.优选的，所述s4包括：
20.s411：高清相机高速采集受电弓图像，机器学习算法自动识别受电弓特征点，并根据其特征点的像素位置变化，结合相机标定的内外参计算受电弓特征点在实际空间垂直方向位移量；
21.s412：测量受电弓弓头运行轨迹，对弓头及其支撑结构的相对位移x进行监控；利用安装在受电弓前后的相机，对受电弓弓头和支撑结构的位移进行测量，即可得到一定时间t内的x1和x2，这样就可以弓头的相对位移就等于x＝x1
–
x2；
22.s413：根据弓头支撑结构的弹性系数k和阻尼系数c，通过以下公式可以得到弹性压力f
b
：
[0023][0024]
s414：前后两帧图像受电弓特征点位移量除以其时间间隔即为受电弓振动速度，单位时间内速度的变化量即为受电弓垂向加速度。即：
[0025]
位移x的二阶导数可得弓头的加速度a，即弓网冲击；
[0026]
s414：则弓网接触力f
i
可以得到：
[0027][0028]
本发明中，采用非接触式弓网接触压力测量方法，无需改动受电弓弓头结构，采用基于机器视觉测量原理的高速数字相机，实时采集受电弓弓头振动图像，采用图像识别测量技术测量受电弓弓头振动情况，计算弓网接触压力、弓网冲击，规避了传统接触式测量方法改动受电弓弓头结构带来的安全风险。
附图说明
[0029]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0030]
图1为本发明的装置结构图；
[0031]
图2为非接触式测量弓网压力示意图；
[0032]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0033]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0034]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035]
实施例1：
[0036]
当列车经过隧道时：
[0037]
如图1所示，在本实施例中，提出一种基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测装置及方法，所述非接触式弓网接触力测量装置包括：车顶设备和车内设备，其中：
[0038]
所述车顶设备包括：高速高清相机、光源设备，所述高速高清相机固定安装在受电弓附近车顶，所述光源设备设置在受电弓附近车顶上，用于为非接触式检测装置提供光照。所述车内设备包括：处理终端，连接高速高清相机和光源设备。
[0039]
所述车内设备包括：处理终端，连接高速高清相机和光源设备；
[0040]
具体的，该测量系统主要分为两部分：车顶采集单元和车内处理单元，
[0041]
车顶采集单元主要包含高速高清数字相机、补光设备，实时采集受电弓弓头高清运动图像；
[0042]
车内处理单元主要用于对车顶采集单元进行图像数据采集存储，图像数据通过千兆以太网传输至检测计算机进行分析处理。
[0043]
在本实施例中，当列车经过隧道时，补光设备启动，使得高速高清相机能够清楚的采集到受电弓弓头高清运动图像
[0044]
需要理解的是，本装置通过实时采集受电弓弓头高清运行图像，分析处理受电弓弓头图像，测量受电弓弓头运行轨迹，计算弓网接触压力及冲击(硬点)。
[0045]
在本实施例中，包括与高速高清相机相连的备用电源。
[0046]
在本实施例中，所述车内设备还包括：存储器，所述存储器连接高清高速相机和处理终端。
[0047]
如图2所示，在本实施例中，所述处理终端包括高清显示屏和小型化镍氢电池。
[0048]
一种基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测方法，包括以下步骤：
[0049]
s1：高速高清相机实时采集受电弓弓头高清运动图像；
[0050]
s2：将采集到的受电弓弓头高清运动图像通过千兆以太网传输至处理终端与存储器；
[0051]
s3：存储器接收并存储受电弓弓头高清运动图像；
[0052]
s4：处理终端图像识别测量技术测量受电弓弓头振动情况，分析处理受电弓弓头图像，测量受电弓弓头运行轨迹，计算弓网接触压力与硬点；
[0053]
s5：输出最终弓网接触压力与硬点计算结果。
[0054]
在本实施例中，所述s4包括：
[0055]
s411：高清相机高速采集受电弓图像，机器学习算法自动识别受电弓特征点，并根据其特征点的像素位置变化，结合相机标定的内外参计算受电弓特征点在实际空间垂直方向位移量；
[0056]
s412：测量受电弓弓头运行轨迹，对弓头及其支撑结构的相对位移x进行监控；利用安装在受电弓前后的相机，对受电弓弓头和支撑结构的位移进行测量，即可得到一定时间t内的x1和x2，这样就可以弓头的相对位移就等于x＝x1
–
x2；
[0057]
s413：根据弓头支撑结构的弹性系数k和阻尼系数c，通过以下公式可以得到弹性压力f
b
：
[0058][0059]
s414：前后两帧图像受电弓特征点位移量除以其时间间隔即为受电弓振动速度，单位时间内速度的变化量即为受电弓垂向加速度。即：
[0060]
位移x的二阶导数可得弓头的加速度a，即弓网冲击(硬点)；
[0061]
s414：则弓网接触力f
i
可以得到：
[0062][0063]
实施例2：
[0064]
当列车经过平原等没有遮挡物的地区，且采光效果良好时：
[0065]
如图1所示，在本实施例中，提出一种基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测装置及方法，所述非接触式弓网接触力测量装置包括：车顶设备和车内设备，其中：
[0066]
所述车顶设备包括：高速高清相机、光源设备，所述高速高清相机固定安装在受电弓附近车顶，所述光源设备设置在受电弓附近车顶上，用于为非接触式检测装置提供光照。所述车内设备包括：处理终端，连接高速高清相机和光源设备。
[0067]
所述车内设备包括：处理终端，连接高速高清相机和光源设备；
[0068]
具体的，该测量系统主要分为两部分：车顶采集单元和车内处理单元，
[0069]
车顶采集单元主要包含高速高清数字相机、补光设备，实时采集受电弓弓头高清运动图像；
[0070]
车内处理单元主要用于对车顶采集单元进行图像数据采集存储，图像数据通过千兆以太网传输至检测计算机进行分析处理。
[0071]
在本实施例中，当列车经过平原等没有遮挡物的地区，且采光效果良好，此时补光设备不启动，用节约电能。
[0072]
需要理解的是，本装置通过实时采集受电弓弓头高清运行图像，分析处理受电弓弓头图像，测量受电弓弓头运行轨迹，计算弓网接触压力及冲击(硬点)。
[0073]
在本实施例中，包括与高速高清相机相连的备用电源。
[0074]
在本实施例中，所述车内设备还包括：存储器，所述存储器连接高清高速相机和处理终端。
[0075]
如图2所示，在本实施例中，所述处理终端包括高清显示屏和小型化镍氢电池。
[0076]
一种基于机器视觉的非接触式弓网接触力硬点检测方法，包括以下步骤：
[0077]
s1：高速高清相机实时采集受电弓弓头高清运动图像；
[0078]
s2：将采集到的受电弓弓头高清运动图像通过千兆以太网传输至处理终端与存储器；
[0079]
s3：存储器接收并存储受电弓弓头高清运动图像；
[0080]
s4：处理终端图像识别测量技术测量受电弓弓头振动情况，分析处理受电弓弓头图像，测量受电弓弓头运行轨迹，计算弓网接触压力与硬点；
[0081]
s5：输出最终弓网接触压力与硬点计算结果。
[0082]
在本实施例中，所述s4包括：
[0083]
s411：高清相机高速采集受电弓图像，机器学习算法自动识别受电弓特征点，并根据其特征点的像素位置变化，结合相机标定的内外参计算受电弓特征点在实际空间垂直方向位移量；
[0084]
s412：测量受电弓弓头运行轨迹，对弓头及其支撑结构的相对位移x进行监控；利用安装在受电弓前后的相机，对受电弓弓头和支撑结构的位移进行测量，即可得到一定时间t内的x1和x2，这样就可以弓头的相对位移就等于x＝x1
–
x2；
[0085]
s413：根据弓头支撑结构的弹性系数k和阻尼系数c，通过以下公式可以得到弹性压力f
b
：
[0086][0087]
s414：前后两帧图像受电弓特征点位移量除以其时间间隔即为受电弓振动速度，单位时间内速度的变化量即为受电弓垂向加速度。即：
[0088]
位移x的二阶导数可得弓头的加速度a，即弓网冲击(硬点)；
[0089]
s414：则弓网接触力f
i
可以得到：
[0090][0091]
本装置工作原理如下：
[0092]
高清相机高速采集受电弓图像，机器学习算法自动识别受电弓特征点，并根据其特征点的像素位置变化，结合相机标定的内外参计算受电弓特征点在实际空间垂直方向位移量；
[0093]
通常可以认为，受电弓弓头与其支撑结构之间是一个弹性阻尼连接。因此可以通过对弓头及其支撑结构的相对位移x进行监控，利用弓头支撑结构的弹性系数k和阻尼系数c，通过以下公式可以得到压力f
b
：
[0094][0095]
利用安装在受电弓前后的相机，对受电弓弓头和支撑结构的位移进行测量，即可得到一定时间t内的x1和x2，这样就可以弓头的相对位移就等于x＝x1
–
x2。
[0096]
受电弓在与接触网滑动接触运行过程中受电弓滑板受到的的垂向加速度即为弓网冲击(硬点)；
[0097]
前后两帧图像受电弓特征点位移量除以其时间间隔即为受电弓振动速度，单位时间内速度的变化量即为受电弓垂向加速度。通过对位移x的二阶导数可以得到弓头的加速度a，即弓网冲击(硬点)则；
[0098]
弓网接触力f
l
可以得到：
[0099][0100]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。