一种双目视觉输电线路覆冰厚度测量方法
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摘 要： 本文提出一种基于双目视觉原理的输电线路覆冰监测方法。研发以双目相机为主的无人机覆冰监测载荷，对双目相机进行标定，获取内外检校参数，通过图像校正构建平行双目立体量测模型;在红外图像辅助下，立体量测获取特定同名點的空间位置，通过导线覆冰厚度计算和校正方法获取输电导线的覆冰厚度。大量试验表明，该方法在输电线路覆冰应急监测中具有较高的测量精度。
关键词： 双目视觉;输电导线覆冰;相机标定;覆冰厚度
中图分类号： TP79 文献标识码： A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.029
本文著录格式：燕正亮，张洁，王平. 一种双目视觉输电线路覆冰厚度测量方法[J]. 软件，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
我国输电线路里程长，跨越区域复杂，有很多都是位于高原高寒和高山地区，因此我国成为世界上输电线路覆冰灾害最严重的的国家之一，输电线路冰灾事故频繁发生。输电线路覆冰会引起导线舞动、杆塔倾斜和倒塌、导线断线及绝缘子闪络等问题，引发线路断电，给生产和生活带来极大的不便，引起巨大的经济损失[1-4]。现有在线监测手段，多通过力学分析求解覆冰厚度，但由于影响因素较多，关系模型未能精确确定[1-2]。
近些年来随着图像处理技术的快速发展，基于图像的目标检测技术日趋成熟，尤其是计算机立体视觉等的日益成熟为高精度的空间量测分析奠定了基础，基于图像的覆冰检测技术得到了越来越多的实际应用，输电线路覆冰厚度监测的可靠性得到了提高。但现有方法大多依赖杆塔安装的固定监测设备，监测范围和监测角度较为局限。而无人机技术的发展为架空电力线路覆冰勘测提供了新的平台，利用无人机搭载监测设备进行覆冰灾情巡检，能扩展监测范围，降低建设成本。
本文采用无人机搭载包含双目视觉相机和红外传感器的覆冰监测载荷对覆冰导线进行监测拍照，通过红外传感器识别覆冰，双目视觉相机进行覆冰厚度测量的方法，快速、有效监测输电线路覆冰灾情。
1 无人机载覆冰监测载荷及计算模型
1.1 覆冰监测载荷
覆冰监测载荷装置主要由平台系统、机载传感器系统、配套系统组成，平台系统包括二维扫描机构、隔震稳定平台和POS系统，实现光学载荷的旋转和停留控制、姿态稳定以及获取平台的速度和姿态信息的功能;机载传感器系统包括双目立体视觉相机、红外传感器、伺服监控单元，实现输电线路覆冰灾情数据的采集;配套系统检测覆冰导线，计算覆冰厚度。
1.2 双目视觉基本原理
双目立体视觉[3]是最基本的一种立体成像模式，利用两个摄像机拍摄同一场景，利用左右图像视差，根据三角测量原理恢复三维信息，结合关系如下图所示。
1.3 覆冰厚度测量技术路线
输电线路覆冰情况下，无人机从上空拍摄到的导线覆冰图像环境复杂，对图像识别导线覆冰算法要求较高，所以，利用长波红外的测温功能实现对导线的识别检测，再利用时间同步性方法检索导线覆冰的双目视觉图像数据，利用双目视觉的方法计算出导线的覆冰厚度。
技术路线如上图，首先提取图像中的导线，依据双目相机系统的内外参数计算图像覆冰点的空间位置，通过空间坐标计算覆冰厚度，然后再对覆冰厚度计算结果进行校正。其中，覆冰导线检测主要依赖红外图像处理;图像分辨率的计算主要依赖双目视觉系统[4]。
1.4 双目相机标定
相机标定是进行输电线路覆冰厚度测量的必要过程，标定得到的内参数、外参数和畸变系数是双目视觉进行图像校正和3D恢复的基础。本文双目相机标定采用张正友标定法，该方法要求相机在不同的方位拍摄一个平面靶标，相机和2D平面靶标都可以移动，该方法具有简单灵活，鲁棒性强，实用性强等特点。采用如下图所示的黑白棋格标定板进行相机标定。 1.4.1 相机标定基本原理
摄像机标定[5]是借助已知点获取摄像机内部和外部参数的过程，张正友标定法是一种平面模板法。该方法的主要思想是：标定时，设内部参数为定值，保持不变，那么从任何方向或角度去拍摄标定模板，只有外部参数时刻变化。该方法运用特征点之间的相互对应关系，通过图像数据归一化求解模板与图像之间的单应矩阵。假设平面模板上角点 的坐标 ，其在平面图像上投影点 坐标为（u， v）。都用齐次坐标表示，则世界坐标到图像坐标存在线性变换关系。
由上表分析可知，由于覆冰导线位置不同覆冰厚度不同，分别对两杆塔中间部分导线和靠近杆塔部分导线图像进行了测量，杆塔中间部分导线由于无人机机翼旋转造成部分覆雪掉落，厚度值略小，覆冰厚度不同不影响测量结果的精度;随着测量目标距离相机越来越远，测量结果的精度下降，测量距离在40米以内时，测量误差基本保持在10%以内，当距离达到60米时，测量误差增大到20%的。
3 结论
主要研究了基于无人机载双目视觉进行导线覆冰厚度测量的方法，为了实现测距，研究了双目测距的原理、相机的标定、立体校正、立体匹配等关键技术[8-10]。利用两个相机的不同视角和结构关系将拍摄到的图像进行由图像坐标到世界坐标的转换，实现目标实际尺寸的测量，利用导线覆冰边缘与深度图叠加，有效、快速的定位了特征并不明显的导线覆冰边緣上的两点，实现厚度测量，该方法原理简单、操作灵活。由实验分析可知，双目视觉相机测量精度受拍摄距离影响，随拍摄距离增大，精度降低，所以在应用双目视觉相机时需要尽量减小测量距离。
参考文献
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