三维重建技术在电力设备覆冰检测中的应用

摘要：电力设备覆冰给电力系统正常运行带来极大的挑战，电力设备覆冰检测可有效减少覆冰对电力系统的影响，针对传统电力设备覆冰检测存在的问题，探究了三维重建技术在电力设备覆冰自动检测中的应用，首先介绍了计算机三维重建涉及到的关键技术，接下来详细分析了三维重建技术应用于电力覆冰检测中的具体步骤。

关键词：三维重建 覆冰 图像处理

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）08-0106-01

1 电力设备覆冰检测

电力设备正常运行与否关系到电力系统的安全可靠运行，诸如发电机、变压器、电容、绝缘子、输电线路等发供电设备一旦出现故障将给社会带来极大的损失，因此电力系统设备检测一直是电力部门最重要的任务之一。随着我国电力事业的不断发展，西电北送、北电南送需要架设大量的输变电设备，经过海拔高、环境恶劣、输电线路覆冰严重的地区。输变电设备覆冰可能导致输电线舞动、倒杆、断线等重大事故，开展电力系统输变电设备覆冰检测和防覆冰工作对电力系统正常运行至关重要。覆冰在线监测要求能够实时、准确检测输变电设备的覆冰状态参数，包括覆冰厚度、重量、体积等，通常需要在覆冰地区设置覆冰检测哨所或覆冰气象观察站，人工测量站内覆冰厚度等属性，据覆冰情况判断设备运行状态，预防事故发生，但这种传统的检测方法实时性较差、难度大、危险性高。还有通过导线载荷信息以及现场温度、风力大小、风向、湿度等环境参数建立数学模型预测覆冰趋势，这种方法得到的覆冰参数与所选的数学模型有极大关系，这将导致覆冰参数误差过大影响对覆冰严重程度的错误估计。计算机技术及图像处理技术的不断发展给输变电覆冰状态检测带来了更多样化的手段和方法，将计算机立体视觉技术应用于覆冰状态检测具有非常重要的现实意义。

2 计算机三维重建技术

计算机立体视觉是模拟人类视觉处理事物，其研究和应用是基于三维的，其中一种被广泛使用的是双目立体视觉技术，该技术的基本原理是用两部相机模拟人的双眼拍摄物体，两部摄像如同人的双眼，得到不同的图像后，相机通过摄像机成像原理计算物体深度，从而获得物体的三维信息[1]。根据这一原理，将计算机双目立体视觉技术应用在覆冰状态检测上，建立输变电图像检测系统，重构输电导线和绝缘子覆冰模型，掌握覆冰状态信息。计算机立体视觉技术采用多部摄像机多角度视觉方法，研究了遮挡处理的方法，完成了立体视觉的实时实现。

三维重建技术主要分为特征匹配、摄像机标定、三维重建三个部分，三部分都有不同的算法。特征匹配方面包括特征检测和特征匹配两个部分，特征检测算法有Morave角点检测算法、Harris角点检测算法、SUSAN角点检测、MIC角点检测[2]。特征匹配方面，有的匹配准则以灰度相似性为主，以其他约束条件为辅，搜索匹配点，这种方法在实时性和准确上有所不足。有研究者提出了单应矩阵方法，通过建立整体变换，得到相似模型，两幅图像之间只差一个常数因子，再根据整体变换得到相似模型计算目标图像局部区域的放射变换，得到特征破匹配点。三维重建的实现必须经过摄像机参数的标定，标定方法可分为传统摄像机标定法、自标定方法、基于主动视觉的标定方法。传统的摄像机标定方法借助已知的标定物计算摄像机的内外参数，该方法计算简单、自动化程度低；自标定方法不需要选取标准的参照物，能够在不确定场景或摄像机运动的情况下完成标定；基于主动视觉的标定方法是通过控制运动的摄像机采集多幅图像，确定摄像机运动轨迹与对应图像之间的关系，求取摄像机内外参数。三维重建系统可通过一组全景图进行物体重建，恢复其三维结构。

3 三维重建技术在电力设备覆冰检测中的应用

传统的输电线和绝缘子覆冰检测耗时耗力且精度不高，将三维重建技术应用与输电线和绝缘子覆冰检测是输变电设备检测的突破，可以提高覆冰检测效率。三维重建在电力设备覆冰检测中应用可分为以下几个步骤：图像获取、摄像机标定、特征点提取和匹配、三维重建。

获得实时清晰的二维覆冰图像是重建覆冰模型的先决条件，若想完整还原目标的三维信息，需要采用多目图像，采用的摄像机应当具有相同的型号，确保其内部参数差别不大，摄像机同目标的距离不能太远，否则视差太大，匹配的特征点太少，重建后不能形成较为完善的模型。摄像机标定的主要目的是为了确定摄像机的位置、属性参数并建立成像模型，给出覆冰导线和绝缘子的空间坐标点同它在平面上像点的对应关系式，对应关系式是由摄像机成像的几何模型参数决定，该参数即为摄像机参数，需要标定来得到，可以通过云台控制摄像机，计算云台转动角度与摄像机外部参数之间的关系，避免对摄像机重新标定[3]。传送到终端的覆冰图像，没有经过预处理，包含各种各样的随机噪声和畸变，需要对原始图像进行预处理，特征点提取是为了得到足以表征整个覆冰图像的表面边缘和角点，包含点特征、线特征、面特征，然后将导线或绝缘子上统一空间物理点在不同图像中的像点对应起来，即为特征点匹配。通过匹配得到视差图像后，代入摄像机标定中求出对应关系式，就可得到覆冰的深度信息，回复覆冰三维形态。利用网格模型就能够计算出平均厚度、覆冰体积以及厚度分布曲线，根据上述步骤即可完成对覆冰的三维重构。

参考文献

[1]林景亮，陈岳林.基于双目视觉的三维人脸重建方法[J].计算机应用研究，2012，29（1）： 397-400.

[2]孙达，唐降龙，刘家锋.基于概率密度的兴趣点检测算法[J].自动化学报，2008，34（8）： 854-860.

[3]尚倩.基于双目立体视觉的目标识别与定位[D].北京：北京交通大学，2011.