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      一種用于變電站避雷器儀表智能讀數(shù)的圖像處理方法

      2014-10-15 09:14:56李漢峰谷志偉
      機(jī)電信息 2014年24期
      關(guān)鍵詞:指針避雷器儀表

      李漢峰 谷志偉

      (廣西電網(wǎng)公司欽州供電局,廣西 欽州535000)

      0 引言

      避雷器是變電站中一種比較常見的儀表,人工讀表易受人的主觀因素影響,勞動(dòng)強(qiáng)度大,讀表效率低,可靠性無法保證。避雷器儀表是一種指針式儀表,表盤中的主要對象是一條直線指針和表盤刻度。表盤刻度是均勻分布的,且表盤中只有一條指針。只要檢測出指針位置,確定指針的偏轉(zhuǎn)角度,就可以判斷避雷器的讀數(shù)。因此,利用圖像識(shí)別算法進(jìn)行智能讀數(shù)是一種可行的處理方式。

      現(xiàn)有的許多指針檢測算法,如減影法[1]、中心投影法[2]、模板特征法[3]等,都要求圖像的拍攝要在同一個(gè)平面上,并且對光照有嚴(yán)格要求。而變電站巡檢機(jī)器人采集避雷器儀表圖像是在遠(yuǎn)距離多角度的情況下進(jìn)行的,況且在戶外條件下不可避免地會(huì)受到光照及其他各種環(huán)境因素的影響,圖像中包含大量的干擾信息,因此這些方法并不適合機(jī)器人巡檢數(shù)據(jù)中避雷器儀表的指針檢測。本文以巡檢機(jī)器人現(xiàn)場拍攝圖像為出發(fā)點(diǎn),由于現(xiàn)場強(qiáng)烈的光線使得避雷器指針與背景表盤的區(qū)分度不明顯,因此在圖像預(yù)處理的過程中使用底帽變換,以減少背景光照的影響。使用概率霍夫變換(Probabilistic Hough Transform,PHT)檢測表針位置,并根據(jù)避雷器指針指向特點(diǎn)去除雜線的干擾,確定避雷器表針的位置。通過大量現(xiàn)場采集的圖像測試證實(shí),本文所提出的方法對避雷器指針的檢測效果較好,完全滿足巡檢機(jī)器人戶外應(yīng)用的要求。

      1 儀表圖像的預(yù)處理

      大部分情況下變電站戶外的光線較為強(qiáng)烈,易導(dǎo)致背景泛白,使得避雷器指針特征不明顯。為避免這種情況,我們采用圖像形態(tài)學(xué)中的底帽變換對圖像進(jìn)行預(yù)處理,以減少光照對圖像處理的影響。

      底帽變換是圖像形態(tài)學(xué)中的一種組合操作,其定義為圖像f的閉操作減去原圖像f:

      閉操作的定義為先對圖像進(jìn)行膨脹操作,再進(jìn)行腐蝕操作:

      其中,膨脹和腐蝕操作分別定義如下:

      這里通過對圖像處理效果進(jìn)行比較,選擇b為41×41的正方形結(jié)構(gòu)元。

      預(yù)處理的結(jié)果如圖1所示,可以看到在底帽變換后指針更加清晰,表盤中的背景更加干凈,減輕了光照對指針的影響。

      圖1 對表盤進(jìn)行底帽變換

      2 二值化

      對圖像進(jìn)行二值化處理就是要確定一個(gè)閾值z,然后將圖像中各像素點(diǎn)的像素值與閾值z進(jìn)行比較,如果像素點(diǎn)的像素值大于z則置像素點(diǎn)為1,否則置為0,由此可以得到一幅由白色的前景點(diǎn)和黑色的背景點(diǎn)組成的二值圖像。

      由上面的介紹可知,對圖像進(jìn)行二值化處理的關(guān)鍵是選取合適的閾值z,它直接影響到表針檢測的結(jié)果。本文采用基于類間最大方差的大津閾值法(Otsu)[3]。大津閾值法的大體思想如下:一幅圖像有m個(gè)灰度級,在灰度級k將灰度級分成[1,k]和[k+1,m]兩部分。分別計(jì)算兩組的概率w0、w1和組內(nèi)均值μ0、μ1,以及整個(gè)圖像的灰度均值μ。兩組間的方差δ2用式(5)表示。

      式(5)等價(jià)于式(6),即:

      式中,δ2(k)為最大值時(shí),灰度級k對應(yīng)的灰度值k*,即所求的灰度閾值。

      按照式(7)對圖像進(jìn)行閾值分割。

      其中I(x,y)是閾值化以后的像素值,二值化得到的結(jié)果如圖2所示。

      圖2 二值化結(jié)果

      從二值化結(jié)果圖中可以看到,二值化消除了部分背景噪聲,但除儀表指針外,表盤中還有字母以及其他一些不規(guī)則形狀的干擾項(xiàng),這些無關(guān)的內(nèi)容現(xiàn)階段還無法去掉,但通過后續(xù)處理我們可以逐步將干擾項(xiàng)排除。

      3 圖像的邊緣檢測

      圖像的邊緣檢測實(shí)質(zhì)上是用某種算法來提取出圖像中的對象與背景間的交界線[4]。為了讓圖像中的邊緣更加清晰,我們在二值圖像的基礎(chǔ)上進(jìn)行邊緣檢測。邊緣檢測算法有很多[5-6],如基于灰度直方圖的邊緣檢測、基于梯度的邊緣檢測、Laplacan邊緣檢測和Canny邊緣檢測。圖3是4種常用的邊緣檢測算法的檢測結(jié)果。

      圖3 4種邊緣檢測方法的結(jié)果

      通過實(shí)驗(yàn)比對,本文采用的是Canny邊緣檢測算法。Canny邊緣檢測算法被認(rèn)為是目前為止最為成功的邊緣檢測算法之一,應(yīng)用十分廣泛。Canny邊緣檢測算法首先是用高斯濾波器對圖像進(jìn)行濾波,抑制圖像中的噪聲。接著使用一階微分算子計(jì)算圖像的梯度幅值和方向,并且對最大幅值進(jìn)行非極大抑制,而后通過雙閾值的方法提取邊緣。

      4 圖像的直線檢測

      Hough變換[7]是一種對二值圖像進(jìn)行直線檢測的有效方法。具體到指針檢測領(lǐng)域,它可以在指針邊界存在噪聲干擾或指針圖像發(fā)生間斷的情況下,仍具有一定的容錯(cuò)性和魯棒性,是儀表指針檢測的一種理想工具。其基本原理是通過變換將圖像從圖像空間變換到極坐標(biāo)空間,圖像空間中的一條直線在極坐標(biāo)空間中表示為:

      圖像空間中的在同一條直線上的點(diǎn)在極坐標(biāo)空間中就轉(zhuǎn)換成了一組相交于某點(diǎn)的曲線。若能在參數(shù)空間中檢測出該交點(diǎn)并確定其參數(shù),就能在圖像空間中找出共線點(diǎn)的直線方程,從而實(shí)現(xiàn)直線檢測。

      圖4是Hough變換以后得到的結(jié)果,有很多不同的直線,但是避雷器指針應(yīng)當(dāng)滿足以下幾個(gè)條件:(1)避雷器指針直線必須在一個(gè)最小角度min和最大角度max的范圍內(nèi);(2)以圖像的中心線(此中心線根據(jù)模板圖像的標(biāo)定確定)為界,指針必須完全在左半?yún)^(qū)域或完全在右半?yún)^(qū)域;(3)若指針在左半?yún)^(qū)域其直線角度必須滿足[min,90)的范圍,若指針在右半?yún)^(qū)域其直線角度應(yīng)當(dāng)滿足(90,max]的范圍;(4)若指針的角度是90°,則指針一定在圖像豎直中心線附近的一個(gè)范圍內(nèi)。根據(jù)以上幾個(gè)條件可以過濾掉大部分直線,然后我們在剩余的直線中選取最長直線作為指針直線,如圖5所示。圖6表示了擬合得到的指針直線在避雷器灰度圖上畫出的效果。

      圖4 Hough變換得到的直線

      圖5 直線過濾得到指針

      圖6 結(jié)果顯示

      5 結(jié)語

      通過對巡檢機(jī)器人在戶外條件下采集的巡檢圖像進(jìn)行大量測試,證實(shí)了本文所提算法的魯棒性。通過底帽變換對圖像進(jìn)行預(yù)處理可以有效地適應(yīng)各種不同的光照條件。根據(jù)PHT和直線過濾條件可以快速檢測到指針對應(yīng)的直線,進(jìn)而讀出儀表讀數(shù),算法簡單,易于實(shí)現(xiàn),滿足了巡檢機(jī)器人檢測實(shí)時(shí)性的要求。而且,大量巡檢機(jī)器人的巡檢圖片驗(yàn)證,在此圖像處理算法下,對避雷器儀表正確讀數(shù)的概率在96.5%以上,完全滿足巡檢機(jī)器人對避雷器指針檢測的精度要求。

      [1]何智杰,張彬,金連文.高精度指針儀表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別方法[J].計(jì)算機(jī)輔助工程,2006,15(3):9~12

      [2]陳彬,金連文.一種儀表指針位置檢測的中心投影法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2005(1):246~248

      [3]HULL R,ZHOU G.A frame work for supporting data integration usin g the materialized and virtual approaches[A].Proc of ACM SIGMOD International Conference on Management of Data[C],1996

      [4]汪海洋,潘德爐,夏德深.二維Otsu自適應(yīng)閾值選取算法的快速實(shí)現(xiàn)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2007,33(9):968~971

      [5]段瑞玲,李慶祥,李玉和.圖像邊緣檢測方法研究綜述[J].光學(xué)技術(shù),2005,33(3):415~419

      [6]Marr D C,Hildreth E.Theory of Edge Detection[M].London:Proc.Roy.Soc,1980

      [7]孫豐榮,劉積仁.快速霍夫變換算法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2001,24(10):1 102~1 109

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