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      指針式儀表識(shí)別算法及在電力巡檢中的應(yīng)用

      2021-02-03 02:45:30賀要鋒劉曉慧王楠楠
      測控技術(shù) 2021年1期
      關(guān)鍵詞:指針式圖像識(shí)別讀數(shù)

      賀要鋒, 閆 明, 張 柯, 劉曉慧, 王楠楠, 汪 陽

      (1.國網(wǎng)河南省電力公司 許昌供電公司,河南 許昌 461000; 2.許昌學(xué)院 信息工程學(xué)院,河南 許昌 461000)

      開閉所是電力系統(tǒng)中變電站的下一級,承擔(dān)著將電安全穩(wěn)定地輸入到用電單位的責(zé)任,其重要性日益凸顯。指針式儀表由于具有結(jié)構(gòu)簡單、使用方便、易維護(hù)的優(yōu)點(diǎn),在電力設(shè)備[1-3]中有著廣泛的應(yīng)用,在電力巡檢過程中[4-5],需要人工讀取儀表示數(shù),但人工讀數(shù)工作量大、誤差高、讀數(shù)精度易受工作環(huán)境的影響[6]。在智能電網(wǎng)的發(fā)展趨勢下,軌道式巡檢機(jī)器人[7-9]搭載云臺(tái)攝像頭能夠?qū)﹂_關(guān)柜中指針式儀表進(jìn)行圖像采集,運(yùn)用圖像識(shí)別算法對采集到的圖像進(jìn)行識(shí)別處理,能夠?qū)崿F(xiàn)指針式儀表的自動(dòng)讀數(shù)。

      針對儀表的自動(dòng)讀數(shù)問題,學(xué)者們提出了一系列的算法[10-12],包括中心投影法、減影法、模板特征法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。其中,中心投影法、減影法、模板特征法受圖像拍攝環(huán)境的影響較大,魯棒性能差;最小二乘法計(jì)算量大,不適用于實(shí)時(shí)讀數(shù)的場合。本文利用Hough變換算法進(jìn)行指針識(shí)別,該方法讀數(shù)精度高,計(jì)算量小,且具有較好的容錯(cuò)性,在開閉所巡檢中具有較大的推廣價(jià)值。

      1 算法的提出

      在指針式儀表的自動(dòng)讀數(shù)過程中,首先需要對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理[13],提取感興趣的區(qū)域(Region of Interest,ROI),最終獲取指針位置,并通過計(jì)算直線斜率得到儀表的讀數(shù)。該過程能夠在低分辨率圖片中準(zhǔn)確找出指針的位置,實(shí)現(xiàn)指針式儀表的高精度自動(dòng)讀數(shù),算法流程如圖1所示。

      圖1 算法流程圖

      1.1 圖像采集

      圖像一般通過攝像頭進(jìn)行采集,并在計(jì)算機(jī)中形成圖像文件。JPEG格式的圖像文件能夠用較小的磁盤空間得到較好的圖像品質(zhì),故本算法采用的圖片格式為JPEG,采集的原圖如圖2所示。

      圖2 圖像采集

      1.2 灰度化

      圖像灰度化的方法包括分量法、最大值法、平均法和加權(quán)平均法。加權(quán)平均法是基于人的視覺特性對圖像進(jìn)行灰度化,既可提高后續(xù)算法的速度,又能夠提高系統(tǒng)的綜合應(yīng)用時(shí)效,其基本公式為

      Gray=R×0.992+G×0.587+B×0.114

      (1)

      式中,R,G,B分別為彩色圖像的紅色通道、綠色通道和藍(lán)色通道的像素值,灰度化的圖像如圖3所示。

      圖3 灰度化

      1.3 中值濾波

      中值濾波是一種非線性的圖像平滑技術(shù),能夠有效地去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲,同時(shí)又能保留圖像的邊緣細(xì)節(jié),其基本原理是將每一個(gè)圖像像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值,使每一個(gè)像素值與領(lǐng)域的像素值非常接近,從而消除孤立的噪點(diǎn),實(shí)現(xiàn)圖像濾波。中值濾波后的圖像如圖4所示,選取的函數(shù)窗為3×3。

      圖4 中值濾波

      1.4 二值化

      圖像的二值化能夠使圖像的對比度更加明顯,將前景目標(biāo)從背景目標(biāo)中分割出來。圖像二值化的具體方法是確定一個(gè)閾值T,圖像中的像素大于該閾值的灰度設(shè)置為255,小于的設(shè)置為0,具體公式如下:

      (2)

      (3)

      (4)

      算法的具體步驟為:

      ① 求出圖像中的最大灰度Gray_Max;

      ② 令i=0;

      ③ 求出大于i和小于i的兩類像素總數(shù)和像素的灰度平均值;

      ⑤ 令i=i+1;循環(huán)步驟③~⑤,直到i>Gray_Max;

      ⑥ 找到最大值,得到相應(yīng)的閾值T。

      Otsu算法實(shí)現(xiàn)簡單,適應(yīng)性強(qiáng),具有良好的性能。圖像二值化處理的結(jié)果如圖5所示。

      圖5 二值化

      1.5 提取ROI

      在圖像處理過程中,提取ROI能夠簡化工作過程,分析圖像中所關(guān)注的重點(diǎn),從而減少處理時(shí)間,增加識(shí)別精度。根據(jù)指針式儀表的外形,制定提取ROI的過程為:① 找到圖像中的內(nèi)輪廓;② 得到最大內(nèi)輪廓;③ 提取最大內(nèi)輪廓中的圖像作為圖形處理的ROI。通過以上步驟獲取的ROI圖像如圖6所示。

      1.6 開運(yùn)算

      開運(yùn)算屬于形態(tài)學(xué)運(yùn)算的一種,是對圖像先腐蝕后膨脹的過程,開運(yùn)算能夠完全刪除不能包含結(jié)構(gòu)元素的對象區(qū)域,平滑對象的輪廓,斷開狹窄的連接,去掉細(xì)小的突出部分。開運(yùn)算后的圖像如圖7所示。

      圖7 開運(yùn)算

      1.7 指針細(xì)化

      圖像細(xì)化[15]是將圖像上“臃腫”的像素簡化為單像素相連的二值圖像,從而提高儀表的自動(dòng)讀數(shù)精度,細(xì)化的好壞直接影響后續(xù)的圖像識(shí)別效果。圖像細(xì)化是經(jīng)過一層層的剝離,從原圖上去掉一些點(diǎn),但仍要保持原來的形狀,直到得到圖像的骨架。本文采用快速圖像細(xì)化算法(Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns),指針細(xì)化后的圖像如圖8所示。

      圖8 指針細(xì)化

      1.8 Hough變換

      Hough變換是圖像處理中的特征提取技術(shù),可用于直線的檢測和提取,其基本原理是利用點(diǎn)線的對偶性,通過變換將圖像空間轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間中。假設(shè)y=ax+b上有兩個(gè)點(diǎn)(x1,y1)和(x2,y2),則在極坐標(biāo)體系可表示為

      (5)

      經(jīng)過一系列變換之后得到:

      (6)

      式中,a為斜率;b為直線的截距。式(6)表明,直線坐標(biāo)系同一直線上的點(diǎn)對應(yīng)極坐標(biāo)系中的一條曲線,且所有曲線相交于一點(diǎn),參數(shù)空間中共點(diǎn)的曲線數(shù)即為直角坐標(biāo)系中共線的點(diǎn)數(shù),將極坐標(biāo)空間量化成許多累加器小格,圖像中的點(diǎn)(xi,yi)映射到Hough變換中的一組累加器List(ρi,θi)中,滿足以上正弦曲線方程的每一點(diǎn)將使相應(yīng)的所有累加器加1,累加器最大值對應(yīng)于圖像最長的直線,故根據(jù)Hough變換原理能夠提取儀表指針的中軸線,從而計(jì)算儀表讀數(shù)。

      1.9 示值判讀

      獲取指針后,儀表示數(shù)可通過待測圖像與基準(zhǔn)圖像(指零圖像)中兩個(gè)指針的位置求出。其基本原理是:① 首先計(jì)算指針分別指向零刻度線和滿量程刻度線時(shí)兩個(gè)指針中間的夾角α;② 然后求出待測圖像與基準(zhǔn)圖像中兩個(gè)指針之間的夾角α0;③ 最后利用α,α0與量程η的關(guān)系求出待測圖像中指針的讀數(shù),具體計(jì)算公式為

      (7)

      式中,p為指針讀數(shù)。

      2 實(shí)驗(yàn)分析

      本實(shí)驗(yàn)使用Visual Studio 2012集成開發(fā)環(huán)境,以O(shè)penCV庫函數(shù)作為圖像處理的核心,實(shí)現(xiàn)指針式儀表的自動(dòng)讀數(shù)。

      整個(gè)實(shí)驗(yàn)以10種不同狀態(tài)的儀表圖像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1中所示。

      表1 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      從表1中可以看出,10種不同狀態(tài)的儀表圖像的自動(dòng)讀數(shù)的絕對誤差都小于0.004,準(zhǔn)確率都在99%以上,自動(dòng)讀數(shù)性能好、精度高,這表明本文算法具有良好的指針式儀表圖像的自動(dòng)判讀性能。

      圖9~圖11分別表示圓形、長方形、圓弧形指針式儀表的圖像識(shí)別過程,從圖中可以看出,本算法能夠在3種不同形狀的指針式儀表中準(zhǔn)確地提取出指針?biāo)诘闹本€,并能夠準(zhǔn)確地讀取儀表示數(shù)。在電力系統(tǒng)中,開關(guān)柜、GIS設(shè)備和變壓器等設(shè)備中存在形狀各異的指針式儀表,本文算法能夠?qū)Σ煌螤畹膬x表進(jìn)行識(shí)別,具有較好的魯棒性。

      圖9 圓形指針式儀表的圖像識(shí)別過程

      圖10 長方形指針式儀表的圖像識(shí)別過程

      圖11 圓弧形指針式儀表的圖像識(shí)別過程

      3 結(jié)束語

      指針式儀表的讀數(shù)是電力巡檢過程中必不可少的工作,針對人工讀數(shù)成本高、精度低、容易受儀表形狀和環(huán)境干擾的問題,提出了一種基于Hough變換的指針自動(dòng)讀數(shù)算法,該算法運(yùn)行速度快,抗干擾能力強(qiáng),讀數(shù)精度高,具有一定的推廣價(jià)值。

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