0 引言

    随着我国电气化铁路向高寒和偏远地区的延伸，以及恶劣天气的频繁出现，接触网覆冰所带来的影响日益凸显。其主要危害有：由于接触线上附着冰壳，导致受电弓无法正常取流；弓网之间由于导电性能降低，产生电弧，瞬时高温会烧伤受电弓和导线；覆冰容易形成冰凌，冰凌刮蹭受电弓，导致受电弓磨耗加剧；覆冰后，由于线密度增大，减小了波动传播速度，进而影响弓网受流质量；降低了接触网的安全可靠性，如风载荷和覆冰值超过设计值，出现覆冰舞动等现象^[1-3]。

    因此，需要设置覆冰在线监测系统，通过获取覆冰相关参数，为除冰融冰和预防冰害事故提供技术支持。

1 接触网覆冰监测系统结构

    综合接触网覆冰的特点和研究现状^[3]，本文设计了一款基于ARM控制传输、DSP图像处理的双核监测系统。该系统通过视频传输实现了监控人员对现场融覆冰情况的实时监控，并集成了覆冰厚度测量、现场微气象和导线温度测量。整个系统利用铁路沿线的220 V交流电供电，并通过无源光纤接入技术与调度中心的计算机进行实时可靠的通信。图1为接触线覆冰监测系统的结构，主要由测量传感器和控制单元构成。

    测量传感器包括导线测温传感器、微气象传感器和CCD摄像机。为了方便导线测温传感器的放置，采用短距离无线方式与控制单元通信。微气象传感器和摄像机则可通过RS485和同轴电缆与控制单元相连。

    针对控制单元图像处理要求高、控制参数多的特点，选用ARM9处理器S3C2410X和DSP处理器TMS320C6713的双CPU处理方式。DSP使用流水线处理指令，拥有专用的硬件乘法器，数字信号处理能力强，但实现任务管理、网络通信等功能较为困难；ARM是功能强大的嵌入式处理器，适合作控制芯片，在数据管理、网络通信及多任务处理上表现出色，但在数据处理方面不如DSP快^[4]。结合二者的优点，可以实现采集导线温度和微气象数据、压缩覆冰图像、计算覆冰厚度、实时传输现场视频、通过以太网打包传输数据、下发控制信号等功能。

2 测量传感器的选择和设计

2.1 微气象传感器

    微气象传感器包含温湿度和风速风向传感器。温湿度传感器采用数字温湿度传感器SHTxx，该传感器集成了电容式测湿元件和能隙式测温元件，抗干扰能力强，体型小巧，可直接安装在控制单元壳体底部，实现测温测湿；风速风向传感器使用超声波风速风向传感器MK-WT1，其安装在支柱顶端，通过超声波在空气中传播时间差来测量风速及风向。内置的加热装置可以在严寒下保证正常工作，并采用声波相位补偿以及细雨、浓雾补偿等技术实现较高精度的测量。

2.2 导线测温传感器

    导线测温传感器结构如图2。感温芯片使用数字式温度传感器DS18B20，每个DS18B20都内置唯一的64位标识号于内部ROM存储器中，可实现多点测量。电路板集成了低功耗的MSP430处理器、无线收发芯片nRF401和电源，感温芯片可直接串口接入MSP430实现与控制单元的短距离无线通信。导线温度传感器主要测量电连接线夹上的温度，防止融冰时线夹过热出现故障。

2.3 摄像机

    摄像机机芯采用Sony CCD。针对现场的强电磁干扰，机芯采用双层屏蔽，外壳使用不锈钢保护防尘防雨，内壳使用导磁性好的纯铁板抗干扰，增加浪涌和防雷保护功能。摄像机自身工作在-10 ℃~60 ℃，当低于-10 ℃时，内部感温单元将自动开启镜片及内部加热和空气循环系统。摄像机安装在接触网的支柱上，安装于接触线高度，安装后需调整位置及焦距使其能准确监测到接触线覆冰情况。

3 控制单元的硬件设计

    控制单元的硬件设计主要包括HPI接口、图像处理模块及通信模块。

3.1 HPI接口

    使用ARM和DSP双CPU主要解决两个CPU之间的通信问题。这里采用HPI通信方式，其硬件接口如图3所示。HPI接口是DSP专门为主机和DSP互相通信的并行端口。主机通过HPIA可以指向DSP内外存储单元，并通过HPID读写这些存储单元中的内容。HCNTL0/1选择要访问的寄存器（控制寄存器、地址寄存器、数据寄存器），HR/W控制对该寄存器的读写。HPI选用S3C2410X的BANK2作为接口地址，片选信号nGCS2连接HCS。ARM的读写控制线连接HDS1/2，HRDY接nWAIT，可以指示HPI寄存器的状态，当忙时，使ARM增加读写的等待周期。HINT为HPI发给主机的中断信号。

3.2 图像处理模块

    图像处理模块的硬件结构如图4所示。CCD摄像机输出的覆冰图像为模拟信号，除了图像信号外，还包含行同步、行消隐、场同步及场消隐等信号，因此使用Philips公司专门研制的视频输入处理芯片SAA7111对图像进行A/D转换。外部控制器ARM通过I2C总线对SAA7111内部寄存器进行读写控制，其输出的图像信号通过FIFO缓存器输入到DSP中，输出的行同步、场同步、时钟参考及奇偶场等信号通过CPLD控制FIFO的读写，由FIFO的半满信号向DSP发出中断申请，实现DSP单帧图像的采集。

3.3 通信模块

    系统通过EPON接入以实现与调度中心的通信。EPON是基于以太网的无源光网络，监测系统只需添加以太网控制器RTL8019AS芯片和光纤转换器即可接入。以太网传输层协议包含TCP/IP协议和UDP协议。调度中心向控制单元发出的下行控制使用TCP协议传输，上行视频信息等采用UDP协议，并使用ARQ误码重传机制提高UDP协议的可靠性。

4 控制单元的软件设计

4.1 HPI软件设计

    本系统使用Linux操作系统，在初始化程序hpi_init()中，通过调用register_chrdev(major_num,hpi_dev,&hpi_fops)为HPI注册驱动程序，major_num为设备申请的主设备号，hpi_dev为设备名，hpi_fops为struct file_operation数据结构，其作用是声明设备的入口点函数，包括hpi_open、hpi_release、hpi_read、hpi_write、hpi_mmap等操作。

    ARM和DSP通过在DARAM中读写命令包和应答包进行通信，其格式为表1。

    ARM发出的命令包分为三类：

    (1)ID为0x00的命令包用以判断DSP是否在线，无参数，DSP收到此命令后，在读地址中放入标识号为0x00的应答包，并以中断方式通知ARM读取数据作为应答；

    (2)ID为0x01的命令包用以命令DSP以帧为单位进行视频压缩和传输，参数包含图像分辨率等信息。应答包参数为一帧图像在SDRAM中的起始位和长度，此命令下DSP将连续以中断方式告知ARM读取一帧数据，形成视频传输，直到其他命令到来；

    (3)ID为0x10的命令包用以命令DSP测量覆冰厚度，并传输一张覆冰图像。应答包参数包含覆冰厚度（float型）和覆冰图像的起始位、长度。

4.2 覆冰厚度测量算法

    命令包ID为0x01时，DSP以差值编码的方式压缩一帧视频图像，以中断方式编号发送给ARM，接着DSP处理下一帧图像，并重复以上过程，实现视频传送。当命令包ID为0x10时，DSP首先进行覆冰厚度计算，其次将处理后的覆冰图像压缩为JPEG发送给ARM，即可等待下一步指令。这里，主要介绍覆冰厚度测量算法。

    使用DSP进行覆冰厚度的计算主要使用边缘检测算法，在检测之前，首先要对摄像机采集到的图像进行预处理。预处理的过程为：

    (1)图像由彩色图转为灰度图；

    (2)多帧图像采集求平均来滤除非周期性噪声；

    (3)采用图像直方图均衡化增强图像对比度；

    (4)使用维纳滤波消除导线因震动产生的单方向偏移；

    (5)使用中值滤波滤除图像中的孤立点噪声。

    预处理之后，就要对图像进行边缘检测。采用传统的边缘检测算法时，检测到的边缘往往极为分散，一些透明覆冰无法检测到，如果单纯减小检测的阈值，又会无法避免一些噪声和无用的边缘。另外，采用单一阈值无法应对不同环境和覆冰情况。因此这里使用模极大值边缘检测算法结合多阈值边缘检测来正确定位目标边缘，其主要思想为使用多个阈值作模极大值边缘检测，从阈值较高的边缘点中搜索8个领域内小阈值下的边缘点进行连接。其算法步骤为：

    (1)对二维高斯函数进行二进小波变换，其x、y方向上变换后的结果为^[5]：

式中，x、y为离散值，取值为1~N(N为偶数)。N过小会使检测的边缘过于分散；N过大不仅会使运算量变大，还会使卷积结果产生行列方向上的偏移。经过实践选择N为10；s为二进小波的尺度，定义为2^m，小波分解尺度过多，一些弱边缘信息会被滤除，选取m=2，可有效滤除高频噪声且保留有用边缘信息。

    (2)图像f(x，y)与高斯小波函数在两个方向上的二维小波变换为：

    (3)求每一点的模值(式5)和相角的正切值(式6)，沿一个点的8个方向寻找模极大值点。

    (4)分别定义3个阈值T1=0.4、T2=0.1、T3=0.05（该值反复实践后能较好地实现不同情况下的覆冰检测），寻找符合阈值条件的模极大值点，并赋值为1，此时T1、T2、T3中的图像为二值图。

    (5)遍历T2中的点，如果该点为1，则将周围8个点赋值为T3中对应坐标的值。使用T1和T2重复该过程，最后结果保存在T1中。

    (6)为了使目标边缘更为平滑，使用各向同性的圆盘形结构元素对T1中的图像进行膨胀腐蚀填充，最后标出轮廓线。

    传统电力线覆冰厚度计算中，使用横向线型结构元素腐蚀图像中的冰凌，以去除对测量结果的影响^[6]，该方法明显会缩小正常的覆冰厚度，引起误差。因此，这里采用的算法为：

    在最初安装完摄像机时，对没有覆冰的接触线进行拍摄，由于接触线厚度C已知，两边缘之间像素个数为N，则每一像素对应的长度x=C/N；由上到下扫描每一列，寻找每列中两个间隔最远的点，计算两点之间的间隔nx(x为列下标)；设定冰凌长度阈值T（统计nx后得出），分别将nx中小于T的部分和大于T的部分相加求平均，则覆冰厚度为

    平均覆冰厚度的公式为：

5 系统应用

    本系统运行后可以观看到由现场传来的视频信号，连续准确，无卡帧现象。监测系统得到的边缘图像能够准确反映原图的覆冰情况，边缘为单一像素，连续性好，且没有噪声。覆冰图像如图5所示，测量结果如表2所示。

    分析后发现，在风速为4~6 m/s且环境湿度较大时，图像测量和人工测量的覆冰厚度有较大出入。这是因为在该条件下容易形成冰凌，人工测量选取的测量点较少，容易忽略冰凌的影响，而图像测量对每一个位置都进行扫描，测量值更为有效准确，其覆冰厚度的测量误差不大于两个像素间的距离2x。

6 结论

    接触线覆冰监测系统集成了视频采集、覆冰厚度测量、导线温度测量和现场微气象采集，为接触网巡视提供新的方法：

    (1)针对现场特点，对传感器部分均进行特殊选型设计，实现恶劣环境以及正常行车下的接触网覆冰在线监测。

    (2)采用3种命令包与应答包的HPI接口通信方式，使ARM和DSP分工协作，保证视频传输速率和复杂覆冰厚度计算。

    (3)针对不同情况下的覆冰边缘，在使用传统的模极大值边缘检测算法后，融合多阈值下的覆冰图像，提高边缘提取的准确度和连续性；提出了覆冰厚度与冰凌长度的计算公式，弥补了传统测量中只能测量覆冰厚度的不足。该计算方法的误差不大于两个像素间的距离2x。

参考文献

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