一種智能變電站指針式儀表讀數(shù)識(shí)別方法

王東燦

摘要：為了解決智能變電站中人工讀取儀表存在的效率低下，讀取困難等問(wèn)題，運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)智能變電站指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，提出了一種基于Hough變換指針角度識(shí)別方法，推導(dǎo)出指針?lè)较蚺c識(shí)別讀數(shù)的數(shù)學(xué)公式。此算法比傳統(tǒng)Hough變換提取法增加了儀表指針通過(guò)圓盤(pán)圓心等這一條件，提高了指針特征提取的精度。經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)表明，該指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別方法可以準(zhǔn)確地讀出儀表的讀數(shù)。

關(guān)鍵字：智能變電站；Hough變換；圖像處理；指針式儀表；指針角度

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）14-0191-02

1引言

在科技高度發(fā)達(dá)的今天，隨著深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)在諸多領(lǐng)域有了用武之地，尤其在車牌識(shí)別，指紋識(shí)別，人臉識(shí)別等領(lǐng)域已經(jīng)有了比較成熟的產(chǎn)品在使用。針對(duì)人工讀取指針式儀表存在的種種缺陷，采用數(shù)字圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)一種智能變電站指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別方法已成為一件十分重要且緊迫的事情。變電站待巡檢的儀表設(shè)備中大部分是指針式儀表，這類儀表相較于數(shù)字式儀表，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，價(jià)格低廉，因?yàn)槭菣C(jī)械結(jié)構(gòu)，無(wú)須電源，使用起來(lái)方便，廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)中。傳統(tǒng)的儀表大多采用人工讀取的方式，但是人工讀取存在諸多問(wèn)題，比如易產(chǎn)生疲勞，誤差較大，效率低下，有些儀表由于存放位置的原因，人眼無(wú)法讀到。

2系統(tǒng)算法結(jié)構(gòu)

采集圖像后并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，指針式儀表識(shí)別的關(guān)鍵是指針特征值的提取，確定指針的指向。用Hough變換檢測(cè)最長(zhǎng)的直線，該直線即可認(rèn)為指針，然后判斷指針的兩端，距離指針座最遠(yuǎn)的一端即為指針指向刻度的一端。將指向刻度的一端與指針座連接起來(lái)所在的直線即為指針的中軸線。下圖為指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別的算法結(jié)構(gòu)與處理流程。

3圖像預(yù)處理

指針式儀表的圖像是由普通數(shù)字?jǐn)z像機(jī)在自然場(chǎng)景下采集到的。在采集的過(guò)程中，由于受到拍攝角度、儀表玻璃面反射、光照等因素的影響，采集到的圖像往往包含大量的噪聲。沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何處理的圖像，圖像中所包含的噪聲會(huì)使圖像模糊，甚至使圖像中的有用信息丟失，所以必須對(duì)獲得的圖像進(jìn)行預(yù)處理，否則會(huì)導(dǎo)致儀表指針特征值提取困難，影響最終識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。預(yù)處理主要包括以下方法：圖像灰度化、去除噪聲、邊緣檢測(cè)、二值化等。

3.1圖像采集

圖像采集是指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別系統(tǒng)的第一步，主要是采集在實(shí)際的生產(chǎn)生活環(huán)境中包含有待監(jiān)控識(shí)別的指針式儀表的圖像，傳送到我們的指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行判讀。一個(gè)良好的數(shù)字圖像采集系統(tǒng)應(yīng)該能夠隨時(shí)采集到高質(zhì)量的指針式儀表圖像。在圖像采集環(huán)節(jié)，采集到圖像質(zhì)量越高越好，后期的特征值提取就越準(zhǔn)確。高質(zhì)量的圖像應(yīng)該是分辨率高，干擾因素少，光照適中，背景區(qū)域和目標(biāo)區(qū)域邊界分明。該系統(tǒng)采集的圖像是使用普通攝像機(jī)在自然光情景下指針式儀表圖像。

3.2圖像的灰度化

由于攝像頭采集到的圖像是彩色圖像，彩色圖像所占用的存儲(chǔ)空間大，處理時(shí)間長(zhǎng)，處理效率低下，所以必須將彩色圖像進(jìn)行灰度化。常用的圖像灰度化方法有：

本系統(tǒng)采用加權(quán)平均值法對(duì)彩色圖像灰度化，根據(jù)公式（1）對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行灰度化處理。

3.3表盤(pán)圖像去噪

圖像在采集和傳輸過(guò)程中，容易受到各種外界因素的干擾，不可避免地會(huì)產(chǎn)生各種噪聲從而影響圖像的質(zhì)量。這對(duì)后續(xù)圖像的處理產(chǎn)生很大的影響，有可能會(huì)導(dǎo)致識(shí)別出現(xiàn)錯(cuò)誤，所以有必要了解噪聲的來(lái)源及種類。然后采取圖像處理技術(shù)消除噪聲，改善圖像質(zhì)量。常見(jiàn)的噪聲模型有以下幾種：高斯噪聲，均勻噪聲，脈沖噪聲。本系統(tǒng)采用中值濾波的方法重點(diǎn)處理高斯噪聲和脈沖噪聲。

3.4邊緣檢測(cè)

圖像易受環(huán)境光源影響，噪聲明顯，圖像處理需要將有意義的對(duì)象與背景分離開(kāi)，分離的首要步驟就是邊緣檢測(cè)，邊緣檢測(cè)過(guò)的圖像特征更有效。邊緣檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)字圖像處理中的基本問(wèn)題，標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的像素點(diǎn)是邊緣檢測(cè)的目的。本系統(tǒng)采用Canny邊緣檢測(cè)算法，包括跟蹤邊緣、消除噪聲、尋找圖像中的梯度方向和幅值。消除噪聲需要對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)與高斯內(nèi)核（Mask）作卷積降噪。使用垂直和對(duì)角線方向的邊緣、4個(gè)內(nèi)核（Mask）檢測(cè)水平得到梯度方向和幅值；跟蹤邊緣需要采用滯后閾值，包括高閾值和低閾值，跟蹤圖像中模糊的部分，避免將噪聲像素當(dāng)成邊緣。

3.5圖像二值化

所謂圖像二值化就是將具有256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像處理成只有0和255兩個(gè)亮度等級(jí)的二值化圖像，表現(xiàn)為黑色和白色。在圖像預(yù)處理階段進(jìn)行圖像二值化處理具有十分重要的意義。首先，在圖像采集過(guò)程中面臨著多種多樣的環(huán)境，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，能夠把一些干擾因素去除，為后續(xù)的特征提取做前提準(zhǔn)備。一些有用的信息并不會(huì)因?yàn)閳D像二值化丟失，相反好的圖像二值化算法可以更好提取出這些前景目標(biāo)比如：表盤(pán)邊緣、指針、刻度數(shù)字等。目前已經(jīng)有很多成熟的圖像二值化算法，基本是采用閾值分割的思想。根據(jù)條件選定一個(gè)灰度值T，然后將圖像中所有的像素點(diǎn)與T相比較，把比T大的分一類，把比T小的分一類。這樣圖像中所有的像素點(diǎn)分成了兩類：一類賦值0，一類賦值1，形成二值圖像。有三種常見(jiàn)的閾值計(jì)算方法：（1）灰度平均法；（2）雙峰法；（3）最大類間方差法（OTSU）。其中最大類間方差法是使用的最為廣泛的閾值分割方法，本系統(tǒng)使用最大類間方差法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。

4儀表的特征提取和讀數(shù)識(shí)別

4.1儀表指針的提取

儀表圖像中指針具有灰度關(guān)于中軸線對(duì)稱、底端粗、頂端細(xì)的特征，而且指針的中軸線經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)動(dòng)軸心。因此指針定位可通過(guò)hough變換提取經(jīng)過(guò)表盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)軸心的指針中軸線來(lái)實(shí)現(xiàn)。

直角坐標(biāo)系中直線l的方程為：

用極坐標(biāo)表示為：

式中：ρ表示直線l到原點(diǎn)o的距離，θ則表示x軸與垂線的夾角。x-y平面內(nèi)的任一條直線與ρ-θ空間內(nèi)的一個(gè)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)。x-y平面的任一個(gè)點(diǎn)與ρ-θ平面上的一條正弦曲線相對(duì)應(yīng)。Hough變換的本質(zhì)是將圖像空間內(nèi)具有一定關(guān)系的像元進(jìn)行聚類，尋找能把這些像元用某一解析形式聯(lián)系起來(lái)的參數(shù)空間累積對(duì)應(yīng)點(diǎn)。x-y平面上任意一條直線對(duì)應(yīng)于ρ-θ空間中的一個(gè)點(diǎn)，x-y平面任意一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于ρ-θ空間中的一條曲線。

根據(jù)儀表指針具有的直線特性，本系統(tǒng)提出了基于Hough變換的指針定位算法，計(jì)算出指針中軸線與x軸的夾角θ并檢測(cè)出過(guò)表盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)軸心的指針位置。儀表指針圍繞指針軸心旋轉(zhuǎn)，中軸線必過(guò)指針的轉(zhuǎn)動(dòng)軸心，通過(guò)這個(gè)特征定位指針中軸線，從而進(jìn)一步提高指針角度的提取準(zhǔn)確度。儀表的指針轉(zhuǎn)動(dòng)角度限制在儀表的量程范圍內(nèi)，在對(duì)圖像的Hough變換值進(jìn)行搜索的時(shí)候，可以對(duì)特定角度范圍內(nèi)的直線進(jìn)行搜索，這樣可以提高搜索的效率，減少搜索量。具體步驟如下：

1）在對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理后，在處理后的圖像的基礎(chǔ)上決定Hough變換累加器的大小并分配內(nèi)存空間。

2）如果指針目標(biāo)中的像素滿足表盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)軸心在ρ-θ空間上的曲線，則存入累加器。

3）根據(jù)前期建模的儀表量程設(shè)定檢測(cè)直線角度的閾值T，分別計(jì)算θ在T范圍內(nèi)每一個(gè)ρ的值，將結(jié)果保存在Hough變換累加器中。

4）遍歷整個(gè)累加器來(lái)查找累加值最大的那個(gè)點(diǎn)，然后記錄這個(gè)點(diǎn)并將其鄰域清零。

5）重復(fù)第4）步直到累加器下所有的累加值都為零為止，記錄下這些點(diǎn)即對(duì)應(yīng)了檢測(cè)的表盤(pán)圖像中指針中軸線。

4.2儀表讀數(shù)識(shí)別

在進(jìn)行表盤(pán)區(qū)域定位后，儀表的示數(shù)可以用指針的偏轉(zhuǎn)角度來(lái)描述。Hough變換是現(xiàn)今直線檢測(cè)中比較成熟的檢測(cè)方法，其運(yùn)用兩個(gè)坐標(biāo)空間之間的變換將在一個(gè)空間中具有相同形狀的曲線或直線映射到另一個(gè)坐標(biāo)空間的一個(gè)點(diǎn)上形成峰值，其中直線y=kx+b檢測(cè)的極坐標(biāo)形式如公式（2）所示。

Hough變換用于變電站指針式儀表圖像中指針的檢測(cè)時(shí)，如果指針邊緣受到噪聲干擾或其他原因出現(xiàn)間斷的情況下仍然能進(jìn)行良好的分割，原因就是Hough變換有一個(gè)突出的優(yōu)點(diǎn)：對(duì)分割結(jié)果的不完全或噪聲不是十分敏感。對(duì)提取出來(lái)的圖像進(jìn)行邊緣化處理后，利用改進(jìn)的Hough變換將檢測(cè)到的斷續(xù)的短直線進(jìn)行迭代擬合，由此得到的長(zhǎng)線段即為儀表指針?biāo)诘闹本€y=kx+b。知道斜率k，通過(guò)θ=tan-1k計(jì)算出指針的傾斜角度。指針的示數(shù)N由下式得出。

N=A×（θ-θ（min））/（θ（max）-θ（min）） （4）

式中，A為儀表盤(pán)總量程，θ（min）表示表盤(pán)零刻度、θ（max）表示表盤(pán)的滿刻度的角度。

5結(jié)論

本系統(tǒng)針對(duì)智能變電站中指針式儀表讀取準(zhǔn)確性差，自動(dòng)化程度低等問(wèn)題，采用數(shù)字圖像處理相關(guān)技術(shù)，以O(shè)penCV為圖像處理的核心軟件，運(yùn)用加權(quán)平均法灰度化、中值濾去噪、Canny邊緣檢測(cè)、最大類間方差確定閾值和Hough直線提取等算法，設(shè)計(jì)了一個(gè)指針式儀表自動(dòng)識(shí)別讀數(shù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)指針式儀表的自動(dòng)判讀。

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