基于數(shù)字圖像處理的液位測(cè)量系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

羊冰清， 張周燕， 朱小良

( 東南大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院，江蘇 南京 210096)

0 引言

液位是火電機(jī)組的重要熱工信號(hào)，為保障火電機(jī)組相關(guān)設(shè)備的安全運(yùn)行，指示直觀(guān)的基地式液位儀表必不可少，如雙色水位計(jì)、云母(玻璃)水位計(jì)、磁翻板液位計(jì)[1]等，但這類(lèi)儀表需巡檢人員就地讀數(shù)。隨著智慧電廠(chǎng)的不斷發(fā)展，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)備的數(shù)字化也提出了更高的要求[2]，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)遠(yuǎn)程監(jiān)視并自動(dòng)得到儀表的液位數(shù)值具有重要的意義。

在液位圖像檢測(cè)中，孫斌等人[3]采用雙線(xiàn)性插值、最小誤差閾值分割、高斯拉普拉斯算子(Laplacian-of-Gaussian，LoG)邊緣檢測(cè)和橫豎端點(diǎn)尋線(xiàn)得到水位計(jì)的液位；馮廣[4]等人提出了一種改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散濾波算法，結(jié)合圖像畸變矯正和自動(dòng)亮化，實(shí)現(xiàn)了液位的自動(dòng)讀數(shù)；戚龍等人[5]利用線(xiàn)性平滑濾波、Otsu閾值化和Harris角點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別丙烯生產(chǎn)過(guò)程的異常液位；Fernanade等人6]通過(guò)曲線(xiàn)擬合分界面的灰度變化，并將變?cè)鲆孀赃m應(yīng)算法應(yīng)用于混合沉降罐的液位檢測(cè)。

但在實(shí)際應(yīng)用中，由于攝像頭的拍攝范圍較大，圖像不僅包含基地式表，還有大量的背景信息，給液位圖像處理帶來(lái)干擾?，F(xiàn)有液位圖像處理算法很少提及如何從復(fù)雜背景中提取液位計(jì)的顯示部分。另外,由于安裝原因或監(jiān)視需要，攝像頭角度會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致視物方向并非完全垂直于被射物體，使圖像產(chǎn)生透視失真，影響液位測(cè)量的準(zhǔn)確性?，F(xiàn)有部分液位圖像檢測(cè)方法比較突出的問(wèn)題是無(wú)法實(shí)現(xiàn)水位的動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)。

鑒于以上問(wèn)題，文中根據(jù)火電機(jī)組液位儀表具體特征，應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一套圖形化測(cè)量系統(tǒng)，提出將Canny邊緣檢測(cè)與窗口搜索峰值檢測(cè)結(jié)合，在整個(gè)儀表量程內(nèi)定位液位分界面的測(cè)量方法，并增加顏色閾值分割和基于標(biāo)識(shí)點(diǎn)識(shí)別的攝像頭自標(biāo)定以減少環(huán)境與攝像視角的影響。

1 液位測(cè)量系統(tǒng)

以雙色水位計(jì)為例，基于數(shù)字圖像處理的液位檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示，該系統(tǒng)由照明光源、光學(xué)攝像頭、計(jì)算機(jī)處理與分析系統(tǒng)組成。

圖1 基于數(shù)字圖像處理的液位測(cè)量系統(tǒng)Fig.1 Liquid level measurement system based on digital image processing

(1) 光源：為保證可靠性和高壽命，采用發(fā)光二極管(light-emitting diodes，LED)的穹頂光源；為防止產(chǎn)生陰影并減少鏡面反射[7]，采用明場(chǎng)漫射正面照明方式，如圖2所示。

圖2 照明方式Fig.2 Lighting mode

(2) 攝像頭：為提高系統(tǒng)分辨力和集成度，采用圖像傳感器為互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(complementary metal oxide semiconductor，CMOS)的高像素?cái)z像頭，分辨率記為M×N。

(3) 攝像頭與計(jì)算機(jī)接口：為保證視頻數(shù)據(jù)快速傳輸和采集，采用串行總線(xiàn)(universal serial bus, USB) 。

(4) 數(shù)字圖像處理：對(duì)于攝像頭采集的液位圖像，首先進(jìn)行預(yù)處理，一方面采用自適應(yīng)中值濾波抑制光電轉(zhuǎn)化過(guò)程與環(huán)境電磁信號(hào)引入的噪聲，另一方面采用顏色閾值分割確定儀表顯示部分在圖片中的位置，以消除環(huán)境背景的影響，同時(shí)減小計(jì)算量；然后采用Canny邊緣檢測(cè)算法得到二值化圖像，并增加梯度幅值的直方圖分析改善傳統(tǒng)算法無(wú)法自動(dòng)設(shè)定雙閾值的缺點(diǎn)；最后利用窗口搜索峰值檢測(cè)確定邊緣圖像中的液位分界面，并通過(guò)模板識(shí)別標(biāo)識(shí)點(diǎn)建立像素行與液位的映射關(guān)系，矯正透視失真引起的誤差，得到最終的液位數(shù)值。具體流程如圖3所示。

圖3 數(shù)字圖像處理步驟Fig.3 The steps of digital image processing

2 基地式液位計(jì)的圖像處理方法

2.1 液位圖像的平滑濾波

現(xiàn)有的濾波方法中，均值濾波和高斯濾波在去除噪聲的同時(shí)也造成了圖像邊緣的模糊；雙邊濾波能有效地去除噪聲并保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，但效果很大程度上取決于參數(shù)的選取。

為了保留圖像細(xì)節(jié)同時(shí)濾除噪聲，采用自適應(yīng)中值濾波[8-9]對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理得到平滑圖像f(x,y)，按以下步驟遍歷所有像素點(diǎn)：

(1) 讀取像素點(diǎn)的RGB顏色數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像g(x,y)，每一像素點(diǎn)的灰度值為：

g=0.299R+0.587G+0.114B

(1)

(2) 設(shè)定自適應(yīng)窗口最大像素尺寸Amax=9，并初始化3×3的十字形窗口wi；

(3) 計(jì)算當(dāng)前窗口wi中像素點(diǎn)灰度的最大值Zmax，最小值Zmin和中值Zmed；

(4) 若Zmin

(5) 如果窗口尺寸大小未超過(guò)Amax，轉(zhuǎn)至第三步再次計(jì)算擴(kuò)大窗口；否則該像素點(diǎn)的灰度值為窗口灰度的中值，f(x,y)=Zmed；

(6) 判斷像素點(diǎn)原始灰度值，若Zmin

2.2 液位圖像的顏色閾值分割

根據(jù)儀表本身進(jìn)行特定顏色的識(shí)別以確定水位計(jì)顯示部分的位置。

(1) 顏色空間轉(zhuǎn)化[10]。讀取拍攝圖片的RGB顏色數(shù)據(jù)，為了方便后續(xù)顏色識(shí)別，將其轉(zhuǎn)化到HSV顏色空間，轉(zhuǎn)化公式如下:

V=max(R,G,B)/255

(2)

(3)

(4)

若算得H<0，則:

H=H+360

(5)

(2) 顏色識(shí)別。選取指定顏色對(duì)原始圖像I(x,y)進(jìn)行顏色閾值分割，得到二值化圖像C(x,y)。經(jīng)試驗(yàn)，得到視覺(jué)紅色和視覺(jué)綠色的HSV范圍為：紅色(0～10/340～360， 0.35 ～ 1，0.3 ～ 1)，綠色(80～150， 0.35 ～ 1，0.3 ～ 1)。以識(shí)別綠色為例，轉(zhuǎn)化過(guò)程如下：

(6)

(7)

(4) 儀表定位。通過(guò)對(duì)二值化圖像的水平投影與垂直投影實(shí)現(xiàn)液位計(jì)在圖像中的定位。

2.3 液位圖像的邊緣檢測(cè)

現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)算法中，經(jīng)典算子得到的邊緣較粗，定位精度不高，仍需細(xì)化處理；Laplacian算子和LoG算子采用二階微分，對(duì)噪聲敏感，且容易檢測(cè)到偽邊緣；曲面擬合法、多尺度法、松弛迭代法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等計(jì)算量較大或需要大量訓(xùn)練樣本?？紤]到算法的實(shí)時(shí)性、定位精度與抗干擾能力，采用Canny邊緣檢測(cè)算法。

Canny邊緣檢測(cè)算法[11]的檢測(cè)效果優(yōu)劣在于高低閾值的設(shè)定，而傳統(tǒng)的Canny算法往往采用試湊法[7]求得較為理想的雙閾值。因此增加基于梯度幅度的統(tǒng)計(jì)直方圖法自動(dòng)選取雙閾值[12-13]。改進(jìn)后的Canny邊緣檢測(cè)算法，具體步驟如下。

(1) 采用3×3鄰域一階偏導(dǎo)的有限差分Sobel算子計(jì)算平滑濾波后圖像的梯度幅值M(x,y)和梯度方向Q(x,y)。

(8)

(9)

其中：

φ1(x,y)=f(x,y)Gx

(10)

φ2(x,y)=f(x,y)Gy

(11)

Gx和Gy為X和Y方向上邊緣的卷積模板。

(2) 非極大值抑制。遍歷圖像，將像素點(diǎn)的梯度幅值M(x,y)與其3×3鄰域內(nèi)對(duì)應(yīng)其梯度方向Q(x,y)上最相近的兩個(gè)元素相比較，若不比它們的幅值大，則f(x,y)=0，即該像素點(diǎn)不是邊緣，否則令f(x,y)=M(x,y)。

(3) 設(shè)定梯度幅值的高閾值和低閾值。

① 計(jì)算圖像梯度幅值M(x,y)的128級(jí)直方圖h(i)，并尋找直方圖的非零起點(diǎn)(istart,h(istart))和非零終點(diǎn)(iend,h(iend))；

② 計(jì)算直方圖中從istart到iend的斜率，

(12)

③ 尋找斜率最大值(ipeak,h(ipeak))的點(diǎn)作為直方圖一個(gè)凸點(diǎn)。若ipeak

(13)

高閾值TH和低閾值TL分別為：

TH=max [r(i)]

(14)

TL=0.4TH

(15)

(4) 確定邊緣點(diǎn)。梯度幅值比高閾值大的像素點(diǎn)為邊緣點(diǎn)，即灰度值為255，比低閾值小的為非邊緣像素點(diǎn)，即灰度值為0。而介于兩者之間的“準(zhǔn)邊緣像素點(diǎn)”，只有其3×3鄰域內(nèi)存在確定邊緣點(diǎn)時(shí)，才可被標(biāo)記為邊緣點(diǎn)。

2.4 液位分界面峰值檢測(cè)

得到邊緣圖像后，利用分界面上邊緣點(diǎn)數(shù)量明顯增加的性質(zhì)確定分界面液位。由于邊緣點(diǎn)數(shù)量變化比較復(fù)雜，采用一階峰值、二階峰值檢測(cè)等傳統(tǒng)峰值檢測(cè)[14]方法容易產(chǎn)生漏檢或錯(cuò)檢。因此文中采用窗口搜索峰值檢測(cè)方法，步驟如下：

(16)

(17)

(18)

(3) 計(jì)算10鄰域內(nèi)的局部最大值pi及其像素行位置hi。

(19)

2.5 攝像頭透視失真的自矯正

攝像頭成像原理圖如圖4所示。圖中，液位計(jì)量程AB對(duì)應(yīng)于圖像中的像素行A′B′，液位高度BC對(duì)應(yīng)于像素行B′C′。由于攝像頭的安裝方向偏離豎直方向角度α(未知)，圖像存在一定的透視失真，即BC/AB≠B′C′/A′B′。

因此增加標(biāo)識(shí)點(diǎn)D作為已知液位，并利用該點(diǎn)建立圖像的像素行h與真實(shí)液位H的映射關(guān)系H=f(h)，實(shí)現(xiàn)測(cè)量系統(tǒng)的自標(biāo)定。

圖4 攝像頭成像原理Fig.4 Camera imaging principle

采用模板匹配[15]的方式識(shí)別標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀，首先為所要識(shí)別的標(biāo)識(shí)提供一個(gè)邊緣模板T，模板在待檢測(cè)圖像上平移，搜索窗口所有對(duì)應(yīng)尺寸的子圖Sij，通過(guò)比較T與Sij的相似性，完成模板匹配過(guò)程，如圖5所示。

圖5 模板匹配原理Fig.5 The principle of template matching

衡量模板匹配相關(guān)性的公式如下：

(20)

其中m,n為模板長(zhǎng)寬；M,N為待匹配圖像的長(zhǎng)寬。

選取一個(gè)誤差閾值ET，當(dāng)E(i,j)>ET時(shí)停止該點(diǎn)的計(jì)算，繼續(xù)下一點(diǎn)的計(jì)算。標(biāo)識(shí)點(diǎn)處的匹配誤差最小。通過(guò)識(shí)別并定位標(biāo)識(shí)點(diǎn)D，得到它的映射關(guān)系HD=f(hD′)。

現(xiàn)已知A，B，D這 3處在圖像中的像素行hA′，hB′，hD′以及它們對(duì)應(yīng)的實(shí)際高度HA，HB,HD，對(duì)圖像中像素行到真實(shí)液位計(jì)高度的映射H=f(h) 進(jìn)行Lagrange插值。一般的Lagrange插值多項(xiàng)式為：

(21)

將H=f(h)，HA=f(hA′)，HB=f(hB′)，HD=f(hD′)代入上式可得：

(22)

將通過(guò)峰值得到液位點(diǎn)C在圖像中的像素行h=hC′代入式(24)，得到對(duì)應(yīng)的實(shí)際高度HC為：

(23)

3 液位檢測(cè)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 兩種基地式液位計(jì)的數(shù)字化檢測(cè)過(guò)程

3.1.1 云母(玻璃)水位計(jì)的液位檢測(cè)

實(shí)驗(yàn)室中以玻璃管水位計(jì)模擬現(xiàn)場(chǎng)的云母(玻璃)水位計(jì)。圖6中，(a)為實(shí)驗(yàn)室拍攝的原始圖像；(b)為經(jīng)顏色閾值分割識(shí)別為紅色區(qū)域的二值化圖像；(c)為經(jīng)改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法處理后的二值化圖像；(d)為空氣-水分界面處的局部放大圖。

圖6 玻璃管水位計(jì)圖像處理Fig.6 Image processing of glass tube water gauge

由圖6可知，文中顏色閾值分割能準(zhǔn)確識(shí)別紅色，改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法能準(zhǔn)確識(shí)別液位分界面。計(jì)算圖6(c)中識(shí)別為紅色區(qū)域的內(nèi)側(cè)上每行像素的邊緣點(diǎn)數(shù)量以及經(jīng)過(guò)10鄰域1階Savitzky-Golay濾波后的邊緣點(diǎn)數(shù)量，折線(xiàn)圖如圖7所示。

圖7 每行像素中邊緣點(diǎn)數(shù)量Fig.7 Number of edge points in per row of pixels

從圖7可看出：每行像素點(diǎn)中邊緣點(diǎn)的數(shù)量在200行、1300行以及3400行存在明顯的峰值，這3處位置分別對(duì)應(yīng)玻璃管頂部、空氣-水界面和玻璃管底部；且經(jīng)SG濾波后的峰值點(diǎn)更加明顯直觀(guān)。對(duì)濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行窗口搜索峰值檢測(cè)，得到的峰值點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的界面信息見(jiàn)表1。

表1 玻璃管水位計(jì)界面檢測(cè)結(jié)果Tab.1 Interface detection results of glass tube water gauge

通過(guò)模板匹配“數(shù)字2”成功找到圖6(a)中刻度20 cm的中部所在像素行hD′=2019，對(duì)應(yīng)的液位高度HD=21.5 cm。已知實(shí)驗(yàn)中玻璃管水位計(jì)的量程為HA=50 cm，代入公式(23)得到空氣-水分界面的液位高度HC為32.43 cm。

3.1.2 雙色水位計(jì)的液位檢測(cè)

某亞臨界機(jī)組鍋爐汽包液位測(cè)量所用的雙色水位計(jì)如圖8所示。對(duì)于該水位計(jì)，采用顏色閾值分割識(shí)別儀表顯示部分的綠色和紅色區(qū)域；再通過(guò)改進(jìn)的Canny算法得到定位部分的完整輪廓；最后進(jìn)行水平投影即可得到液位高度。

圖8 雙色水位計(jì)Fig.8 Double color water meter

圖9為對(duì)圖8(b)結(jié)合顏色閾值分割與改進(jìn)的Canny檢測(cè)算法后的結(jié)果圖。可見(jiàn)文中數(shù)字圖像處理算法能夠過(guò)濾噪聲和剔除背景顏色的干擾，實(shí)現(xiàn)了儀表顯示部分的定位與邊緣提取，具體信息如表2所示。

圖9 雙色水位計(jì)圖像處理結(jié)果Fig.9 Processing results of two color water level meter

名稱(chēng)起始像素行終止像素行跨度像素行液位/cm實(shí)物圖紅色97167700.16綠色16923971現(xiàn)場(chǎng)圖 紅色246404159-3.07綠色404523120

結(jié)合表2的數(shù)據(jù)和雙色水位計(jì)的量程(-22 cm～+22 cm)，按比例計(jì)算得到汽水分界面的液位高度，其中圖8(a)的液位為0.16 cm，圖8(b)的液位為-3.07 cm。

3.1.3 液位檢測(cè)方法的誤差

工業(yè)儀表精度等級(jí)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)有0.1，0.2，0.5，1.0，1.5，2.5，4共7個(gè)等級(jí)[1]，由最大引用誤差確定。圖6(a)玻璃管水位計(jì)(液位計(jì)1)的最小刻度為1 cm，量程為50 cm，對(duì)應(yīng)精度等級(jí)為1.0；圖8(a)所示的雙色水位計(jì)(液位計(jì)2)的最小刻度為1 cm，量程為44 cm，精度等級(jí)為1.5；圖8(b)雙色水位計(jì)(液位計(jì)3)的最小刻度為2 cm，量程為44 cm，精度等級(jí)為2.5。

對(duì)于以上的水位計(jì)，按其刻度讀取汽水界面的液位高度，并結(jié)合儀器誤差限得到液位真實(shí)值的范圍，計(jì)算測(cè)量系統(tǒng)的最大絕對(duì)誤差和最大引用誤差，計(jì)算公式如下：

液位真實(shí)值 = 液位計(jì)讀數(shù) ± 儀表誤差限；

最大引用誤差 = 絕對(duì)誤差最大值 / 儀表量程；

得到的計(jì)算結(jié)果如表3所示。由表可知，文中所述液位測(cè)量系統(tǒng)，對(duì)于玻璃管水位計(jì)的示數(shù)檢測(cè)的最大引用誤差為1.14%，對(duì)于雙色水位計(jì)1的示數(shù)檢測(cè)的最大引用誤差為1.5%，對(duì)于雙色水位計(jì)2的示數(shù)檢測(cè)的最大引用誤差為2.43%?？烧J(rèn)為此測(cè)量系統(tǒng)能夠基本維持原水位計(jì)的精度等級(jí)，符合工業(yè)儀表的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，滿(mǎn)足工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)使用的要求。

表3 液位測(cè)量系統(tǒng)誤差Tab.3 Error of the liquid level measurement system

3.2 系統(tǒng)檢測(cè)性能分析

用來(lái)評(píng)價(jià)邊緣檢測(cè)性能的方法有Canny準(zhǔn)則和Pratt品質(zhì)因數(shù)[16]，主要對(duì)邊緣的定位性能和信噪比進(jìn)行評(píng)價(jià)，與閾值的選取和濾波方法有關(guān)。此外，測(cè)量系統(tǒng)的誤差與峰值檢測(cè)的準(zhǔn)確度密切相關(guān)，下面對(duì)這3個(gè)方面的性能進(jìn)行分析。

3.2.1 自適應(yīng)性能分析

對(duì)比玻璃管水位計(jì)圖6(a)和雙色水位計(jì)圖8(b)，前者只有儀表，圖像簡(jiǎn)單、灰度分布范圍窄，后者還包含現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，圖像復(fù)雜、灰度階級(jí)覆蓋廣，因此需設(shè)定不同的梯度閾值。分別對(duì)這兩幅圖進(jìn)行改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)，其梯度幅值的128級(jí)直方圖分別如圖10、圖11所示。

圖10 玻璃水位計(jì)的梯度幅值直方圖Fig.10 Gradient amplitude histogram of glass water meter

圖11 雙色水位計(jì)的梯度幅值直方圖Fig.11 Gradient amplitude histogram of two color water level meter

對(duì)比圖10和圖11，前者的歸一化梯度幅值整體較小且主要集中在0～0.1的范圍內(nèi)，后者的梯度幅值分布相對(duì)均勻，在0～0.5的范圍內(nèi)都有覆蓋。得到的不同的高低閾值如表4所示。

表4 不同圖像的自適應(yīng)高低閾值Tab.4 Adaptive high and low thresholds for different images

水位計(jì)梯度幅值最大值歸一化高閾值歸一化低閾值玻璃管水位計(jì)7.54E+040.031 50.012 6雙色水位計(jì)5.71E+040.149 60.059 8

表4表明，對(duì)不同儀表的水位計(jì)圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法有較好的自適應(yīng)性，能夠根據(jù)圖像不同的灰度分布和梯度分布設(shè)定相應(yīng)的高低閾值。解決了傳統(tǒng)的Canny檢測(cè)算法針對(duì)不同的圖像需要采用試湊法求得較為理想的雙閾值的問(wèn)題。

3.2.2 抗噪性能分析

為模擬噪聲圖像，對(duì)圖6(a)和8(b)添加方差為0.04的高斯噪聲。以未添加噪聲的圖像經(jīng)改進(jìn)Canny邊緣檢測(cè)算法處理后的圖像作為標(biāo)準(zhǔn)圖像fp，計(jì)算傳統(tǒng)Canny算法和本文改進(jìn)算法處理后圖像fn的均方誤差(mean square error, MSR)和峰值信噪比(peak signal noise ratio, PSNR)[17]，計(jì)算公式分別為：

(26)

(27)

其中M×N為圖像的分辨率，255為圖像的灰度級(jí)數(shù)。計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 抗噪性能分析Tab.5 Analysis of anti-noise performance

由表5可知，改進(jìn)Canny邊緣檢測(cè)算法與傳統(tǒng)算法相比，均方差更小，峰值信噪比更大。文中改進(jìn)的Canny邊緣算法，由于增加了自適應(yīng)中值濾波和基于直方圖統(tǒng)計(jì)分析的雙閾值選取，能夠過(guò)濾更多噪聲和排除虛假邊緣點(diǎn)，因此具有更好的抗噪性能和更好的邊緣檢測(cè)效果。

3.2.3 尋峰效果分析

對(duì)于圖7(濾波后圖像)，按本文窗口搜索峰值檢測(cè)設(shè)置同樣的基線(xiàn)、閾值和鄰域，不同方法的尋峰結(jié)果如表6所示。

表6 峰值檢測(cè)結(jié)果對(duì)比Tab.6 Comparison of peak detection results

結(jié)合實(shí)際峰值點(diǎn)的位置和表6，可以看出傳統(tǒng)的一階差分峰值檢測(cè)、二階差分峰值檢測(cè)和傅里葉自解卷積峰值檢測(cè)都找到了多余的峰值點(diǎn)。

由圖7可知，邊緣點(diǎn)隨像素行的變化不存在特定規(guī)律或趨勢(shì)，且局部變化比較劇烈，尖銳點(diǎn)和毛刺點(diǎn)多。傳統(tǒng)的一階差分峰值檢測(cè)、二階差分峰值檢測(cè)等方法放大了噪點(diǎn)，不適用于文中所述液位檢測(cè)問(wèn)題。本文窗口搜索峰值檢測(cè)法先使用濾波得到平滑曲線(xiàn)，結(jié)合了局部最大值尋峰算法的特點(diǎn)，同時(shí)根據(jù)邊緣點(diǎn)數(shù)量的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)設(shè)置了峰值的閾值。因此相比與傳統(tǒng)的單一尋峰方法，窗口搜索峰值檢測(cè)法對(duì)于文中所述液位檢測(cè)問(wèn)題具有更可靠更準(zhǔn)確的尋峰結(jié)果。

4 結(jié)語(yǔ)

文中所述液位測(cè)量系統(tǒng)，利用改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)和窗口搜索峰值檢測(cè)，在對(duì)原測(cè)量裝置不做任何改變的情況下，實(shí)現(xiàn)了云母(玻璃)水位計(jì)和雙色水位計(jì)液位的信號(hào)遠(yuǎn)傳和數(shù)字化。液位計(jì)算值的引用誤差在2.5%以?xún)?nèi)，能夠維持原水位計(jì)的精度等級(jí)。同時(shí)，該系統(tǒng)具備顏色閾值分割、自適應(yīng)中值濾波、直方圖分析和透視失真自矯正功能，增強(qiáng)了測(cè)量的抗干擾性和自適應(yīng)性。在應(yīng)用范圍上，除用在電廠(chǎng)設(shè)備液位的檢測(cè)上，在石油、化工領(lǐng)域的液位測(cè)量上也有廣闊的應(yīng)用前景。