徐晉卿， 陳唐龍， 占 棟， 于 龍， 馮 超

(西南交通大學(xué),四川 成都 610031)

基于機器視覺的鋼軌輪廓測量方法研究*

徐晉卿， 陳唐龍， 占 棟， 于 龍， 馮 超

(西南交通大學(xué),四川 成都 610031)

鋼軌輪廓檢測是軌道幾何參數(shù)檢測的重點和難點。采用二維平面靶標對激光攝像傳感器進行標定，建立世界坐標系和圖像坐標系的標定模型。通過棋盤格進行實驗標定，獲取300組數(shù)據(jù)，采用非線性最小二乘法來標定模型參數(shù)。結(jié)果表明:采用非線性最小二乘法能夠?qū)⑵灞P格水平和垂直的測量誤差控制在0.3 mm左右，該方法能夠很好地運用到鋼軌輪廓測量中。

機器視覺； 鋼軌； 輪廓； 標定

0 引 言

鐵路鋼軌是支撐列車運行的重要基礎(chǔ)設(shè)施[1～3]，高速鐵路軌道在投入運營前，都需對鋼軌進行高精度檢測。同時鐵路運行的速度高、載重量大、運行環(huán)境復(fù)雜，對鋼軌質(zhì)量提出更加嚴格的要求。鋼軌良好的狀態(tài)對確保列車安全行駛、改善鋼軌及機車車輛相互作用和影響以及延長鋼軌部件和機車車輛使用壽命等都有重要的作用。因此, 采用合理的檢測方式，確保鋼軌狀態(tài)良好，有重要的意義[4]。

鋼軌輪廓測量是軌道檢測的重要內(nèi)容,目前非接觸式測量在國內(nèi)得到廣泛的應(yīng)用。本文運用基于計算機視覺的鋼軌輪廓測量方法，開發(fā)了非接觸式鋼軌輪廓檢測系統(tǒng)。采用面陣相機、激光器等模塊化硬件設(shè)計和圖像處理軟件將輪廓從圖像坐標轉(zhuǎn)換到世界坐標，滿足實時檢測的要求。該系統(tǒng)具有較強的容錯性、適應(yīng)性及可移植性[5],目前已在杭州地鐵二號線進行前期調(diào)試, 獲得良好的評價。

1 測量原理

1.1 攝像機傳感器測量模型

攝像機傳感器測量模型如圖1所示。

攝像機的圖像坐標系為OEXEYE，XE和YE分別為圖像坐標系的水平和垂直方向，o為攝像機光心，過點o作直線oz垂直于圖像坐標系平面，o1o為攝像機焦距，oz為攝像機光軸，建立攝像機坐標系oxyz；同理,建立世界坐標系owxwywzw。

1.2 建立圖像坐標系和世界坐標系的關(guān)系

本文鋼軌輪廓測量是采用光切面法，需要首先建立圖像坐標系和攝像機坐標系的關(guān)系[6]，如式(1)所示

(1)

其中,α,β分別為攝像機像元在XE軸、YE軸的比例因子，(u0,v0)為攝像機主點，(α,β,u0,v0)為攝像機內(nèi)部參數(shù)[7]。

圖1 攝像機傳感器測量模型Fig 1 Measurement model of camera sensor

其次，攝像機坐標系和世界坐標系的關(guān)系為

(2)

式中R,t分別為攝像機坐標系到世界坐標系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，即為攝像機外部參數(shù),于是有

(3)

由于測量的方法是光切面法，世界坐標系只有2個自由度，即參數(shù)zw=0，于是式(3)就轉(zhuǎn)換為式(4)

(4)

在實際的應(yīng)用中，相機鏡頭存在不同程度的畸變，設(shè)畸變后的像素坐標為(XB,YB)，如式(5)所示。圖像中心像素坐標為(X,Y)，X,Y,Z定義如式(6)所示。攝像機主點坐標(u0,v0)一般作為已知參數(shù)給出，畸變偏移量δX(X,T),δY(X,Y)如式中(7)所示

(5)

(6)

(7)

式中k1,k2為徑向畸變系數(shù)，p1,p2為薄棱畸變系數(shù)，s1,s2為偏心畸變系數(shù)。

1.3 參數(shù)求解方法

若要建立圖像坐標系和世界坐標系之間的關(guān)系，就需要求取參數(shù)(a1,a2,…,a8,k1,…,s2)，則本文采用非線性最小二乘法求解，于是建立式(8)、式(9)

(8)

(9)

即要求解參數(shù)(a1,a2,…,a8,k1,…,s2)，就需使I的值為最小。首先令(k1，…，s2)=0，求出此時(a1,a2,…,a8)的值，然后將(a1,a2,…,a8)作為已知條件，求解(k1，…，s2)的值。同理,依次迭代300次，能夠得到300組(a1,a2,…,a8,k1，…，s2)，最后通過曲線擬合，得到精確的結(jié)果。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)硬件

系統(tǒng)硬件主要包括:面陣相機、激光器、工業(yè)控制計算機、軌檢梁。

1)面陣相機

面陣相機是一種集光電轉(zhuǎn)換、電荷儲存、電荷轉(zhuǎn)移為一體的傳感器件[8]，能夠?qū)崟r地拍攝圖像?；谙到y(tǒng)測量精度要求，本文采用北京微視公司MVC1400攝像機，其圖像分辨率為1280×1024；同時采用Kowa公司的LM12NCL鏡頭，焦距為12 mm。

2)激光器

由于軌道檢測系統(tǒng)工作在室外，既有在隧道內(nèi)進行檢測，也有在露天條件檢測，且在時間上也有白天和晚上的區(qū)別，所以工作環(huán)境極其復(fù)雜。因此，選擇合適激光光源，在鋼軌輪廓檢測系統(tǒng)具有重要的意義。本文采用德國Z—Laser激光器，激光線寬小于0.2 mm。

3)工業(yè)控制計算機

工業(yè)控制計算機是專門用于工業(yè)生產(chǎn)中進行監(jiān)測與控制的計算機,其經(jīng)常在環(huán)境比較惡劣的環(huán)境下運行，所以,工控機通常會進行加固、防塵、防潮、防腐蝕、防輻射等特殊設(shè)計。本文采用華南工控機。

4)軌道檢測梁

軌道檢測梁是用于安裝激光攝像機傳感器的大型的支架，它安裝于軌道檢測車的轉(zhuǎn)向架上，

2.2 系統(tǒng)軟件

軟件系統(tǒng)主要包括鋼軌輪廓視頻采集、圖像處理和人機交互三部分。輪廓視頻采集部分主要負責獲取視頻圖像;圖像處理部分主要是對獲取的圖像進行處理，得到鋼軌輪廓曲線和輪廓中心線;人機交互部分主要負責將測量的結(jié)果顯示和保存，為工作人員科學(xué)決策提供直觀的依據(jù)。

軟件部分工作流程如圖2所示，攝像機采集的圖像傳輸給計算機的圖像處理系統(tǒng)，經(jīng)系統(tǒng)處理后，將處理的結(jié)果顯示在人機交互界面。

圖2 軟件工作流程Fig 2 Software working process

3 驗 證

3.1 標 定

3.1.1 棋盤格標定

采用黑白棋盤格作為實驗標定板，通過不過方位的棋盤格對激光傳感器進行標定[9]，得到圖3。

圖3 棋盤格Fig 3 Checkerboard

對圖3進行人工像素提取，取出300組標定數(shù)據(jù)，如圖4所示，(XE,YE)是對應(yīng)棋盤格像素坐標，(xw,yw)是其世界坐標系坐標。

圖4 (XE,YE),(xw,yw)坐標Fig 4 (XE,YE),(xw,yw)coordination

圖5 (a1,a2,…，a8)收斂曲線Fig 5 (a1,a2,…，a8)convergence curve

圖6 (k1，…，s2)收斂曲線Fig 6 (k1，…，s2)convergence curve

采用上述非線性最小二乘法迭代300 次[10,11]， 發(fā)現(xiàn)隨著迭代次數(shù)的增加，(a1,a2,…，a8)和(k1，…，s2)分別趨于一值，將此值作為非線性最小二乘法的解，求解結(jié)果如圖5、圖6所示。

3.1.2 誤差分析

為驗證非線性最小二乘法的標定精度，采用逆向方法，將所得的300組像素坐標(XE,YE)代入該算法的標定模型，求得其世界坐標系的坐標值(xw1,yw1)，令(Δx1,Δy1)=(xw-xw1,yw-yw1),(Δx1,Δy1)為水平和垂直方向標定誤差。具體結(jié)果如圖7所示。

圖7 (Δx1,Δy1)的誤差曲線Fig 7 (Δx1,Δy1)error curve

3.2 實 驗

采用激光攝像式傳感器對鋼軌進行輪廓測量。圖8為鋼軌輪廓圖像。借助上述標定的測量模型，將提取的任意點鋼軌輪廓中的像素坐標(XE1，YE1),即可得到相應(yīng)點的鋼軌輪廓數(shù)據(jù)(xw1，yw1)。

圖8 鋼軌輪廓圖像Fig 8 Rail profile image

4 結(jié) 論

本文建立了攝像機傳感器的測量模型，提出一種基于共面標定參照物的線結(jié)構(gòu)光傳感器的棋盤格標定方法，其標定的精度能夠很好地控制在0.3 mm內(nèi)，因此，可以將該標定方法應(yīng)用到鋼軌輪廓檢測中，這樣能夠直觀地反映出整個鋼軌的信息，為軌道幾何參數(shù)的測量做下良好的鋪墊作用。

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Study of measurement method for rail profile based on machine vision*

XU Jin-qing， CHEN Tang-long， ZHAN Dong， YU Long， FENG Chao

(Southwest Jiao Tong University,Chengdu 610031,China)

Rail profile detection is a key and difficult issue for rail geometry parameters detection.Laser camera sensor is calibrated by 2D planar drone to build calibration model of world coordinate system and image coordinate system.Experimental calibration is carried out by checkerboard,300 groups of datas are obtained,and non-linear least square method is used to calibrate model parameters.The results show that the measurement error of the horizontal and vertical of checkerboard can be controlled around 0.3 mm by non-linear least-square method,it can be well applied for rail profile measurement.

machine vision; rail; profile; calibration

2013—09—15

國家“863”計劃資助項目(2011AA11A1102)

TP 391.4

A

1000—9787(2014)04—0027—04

徐晉卿(1986-),男，江西撫州人，碩士研究生，主要研究方向為視覺測量、圖像處理。