CN103942551A - 基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法以及*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法以及***，该方法包括：采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像；对图像进行预处理；根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度；根据指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流；显示所述的泄漏电流。本发明通过诸如摄像机采集仪表的图像，透视变换矫正图像，由圆心和半径参数进行区域的获取，对图像进行预处理，然后通过一种新的指针搜索方法—同心圆环搜索法来进行指针位置的确定，最后获取避雷器的泄漏电流的准确读数，进而对避雷器进行监测，能够代替人眼对指针式仪表进行读数，提高了读数的准确性和效率。

Description

基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法以及***

技术领域

本发明关于电力***技术领域，特别是关于电力***安全运行中的过电压保护***的监测技术，具体的讲是一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法以及***。

背景技术

金属氧化物避雷器是电力***安全运行中重要的过电压保护设备，其本身运行状况的好坏直接影响到电力***的安全。氧化物避雷器尤其是氧化锌避雷器作为一种新型避雷器应用的越来越多。它以优越的非线性伏安特性、低残压、无工频续流、反应速度快等优点，逐渐取代了其它类型的避雷器，并在电力***各种电压等级得到了广泛的应用。然而，不论何种避雷器要长期工作在运行电压下，并多次承受各种过电压的冲击，以及因避雷器阀片受潮、老化等原因使避雷器整体性能逐渐下降，从而造成高故障也是不争的事实。因此，为保证避雷器在良好的状态性能下工作，确保电网安全运行，对避雷器的状况进行监测就显得尤为重要。

传统避雷器在线监测***由全电流、雷击计数器、巡测报警装置等组成，如图11所示。传统国内避雷器的接地回路上普遍都安装有带泄漏电流指针表的雷击计数器，用人工抄表记录的方式，来监视避雷器泄漏电流的大小和变化趋势，这种定时巡视方式，对于换流站运维人员来说，工作量大，且读取繁琐。

由于氧化物避雷器没有放电间隙，氧化物电阻片长期承受运行电压，并有泄漏电流不断流过避雷器各个串联电阻片，这个电流的大小取决于避雷器热稳定和电阻片的老化程度。如果避雷器在动作负载下发生劣化，将会使正常对地绝缘水平降低，泄漏电流增大，直至发展成为避雷器的击穿损坏。避雷器的质量如果存在，那么通过避雷器电阻片的泄漏电流将逐渐增大，因此可以把测量避雷器的泄漏电流作为监测避雷器质量状况的一种重要手段。常见的氧化物避雷器泄漏电流测量仪器按其工作原理分为两种：容性电流补偿法和谐波法。容性电流补偿法是以去掉与母线电压成π/2的相位差的电流分量作为去掉容性电流，从而获得阻性电流的。谐波分析法是采用数字化测量和谐波分析技术，从泄漏电流中分离出阻性电流基波值。

国内外对于金属氧化物避雷器的监测技术进行了大量的研究、并提出了多种在线监测方法，如全电流法、零序电流法、补偿法检测阻性电流和数字谐波法检测阻性电流，但大多数处于试验阶段。

全电流法即通过测试流过避雷器全泄露电流的大小的变化,对避雷器的运行状况进行判断。该方法的原理简单、易于实现，但不能准确反映运行中避雷器出现的早期老化。当避雷器受潮缺陷时，因阻性电流增大显著，一般很容易通过全电流的变化发现。资料表明，当全电流增大到一倍以上时，避雷器受潮情况就很严重了，当电流增大到2-3倍时，认为已达到危险境界。这一标准可以有效的检测到避雷器运行中的劣化。因此，在油田电网中推广应用的SOM、JS-8、JJSY-12型等在线监测仪所监测的主要项目是全电流。

零序电流法认为从三相避雷器接地线中测取三相接地电流，根据电流大小变化判断避雷器的运行状况，该方法简单，不需在电压互感器上取电压信号，但无法判断是其中哪一相的故障，而且受电网三次谐波影响大。

国内也有利用光纤取样技术监测避雷器全泄漏电流。该方法利用避雷器运行时的接地电流作取样装置的电源。将泄漏电流的大小转换成光脉冲频率的变化，采用光纤取样、微机数据处理和数据通讯，解决了避雷器泄漏电流测量传输中的无源取样，高电压隔离和数据远传等问题。但该技术的灵敏度和稳定性还有待于时间体验。

发明内容

为了克服现有技术中的全电流法、零序电流法、补偿法检测阻性电流和数字谐波法存在的上述各种技术问题，本发明提供了一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法以及***，首先通过图像采集装置（诸如摄像机）采集仪表的图像，其次对图像进行预处理，然后通过一种新的指针搜索方法—同心圆环搜索法来进行指针位置的确定，最后利用指针偏转角度与读数的关系来获取避雷器的泄漏电流的准确读数，进而对避雷器进行监测，能够代替人眼对指针式仪表进行读数，提高了读数的准确性和效率，减少了人工的重复性劳动。

本发明的目的之一是，提供一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法，包括：采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像；对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像；根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度；根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流；显示所述的泄漏电流。

本发明的目的之一是，提供了一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***，所述的***具体包括：图像采集装置，用于采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像；预处理装置，用于对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像；指针角度确定装置，用于根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度；泄漏电流确定装置，用于根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流；显示装置，用于显示所述的泄漏电流。

本发明的有益效果在于，提供了一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法以及***，不仅解决了传统避雷器指针式雷击计数器和泄漏电流表用人工肉眼识别所产生的读数不准，效率低等问题，利用数字图像处理技术进行处理自动的准确识别出仪表示数，这样大大地减少人工的重复性劳动和读数误差；可以有效的缩减了指针仪表的指针识别时间，还解决了其他识别方法只能适用于一种形状的表盘的缺陷，通过这种指针角度识别方法—同心圆环搜索法，对实际生产应用中的各种形状的表盘来说，只要能够选好圆心和半径这两个参数，就可以运用同心圆环搜索法准确的计算出表盘指针的角度及其实际读数。

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法的实施方式一的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法的实施方式二的流程图；

图3为图2中的步骤S205的具体流程图；

图4为图2中的步骤S206的具体流程图；

图5为图2中的步骤S207的具体流程图；

图6为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***的实施方式一的结构框图；

图7为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***的实施方式二的结构框图；

图8为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***中预处理装置200的结构框图；

图9为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***中指针角度确定装置300的结构框图；

图10为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***中泄漏电流确定装置400的结构框图；

图11为传统避雷器监测***的结构示意图；

图12为二维图像的透视变换示意图；

图13为BMP图片坐标系及坐标转换示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

随着数字图像处理技术的不断发展，将图像测量与识别技术应用到变电站巡视中逐渐成为人们研究应用的热点。本发明提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流识别方法，能够代替人眼对指针式仪表进行读数，提高了读数的准确性和效率,减少了人工的重复性劳动。

本发明提出一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法，图1为该方法的实施方式一的具体流程图，由图1可知，在实施方式一中，所述的方法包括：

S101：采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像。换流站用避雷器的泄漏电流的大小是通过指针仪表显示出来。本发明中，在具体的实施例里，可用摄像机来采集仪表的图像。图像中有显示读数的指针。

S102：对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像。

S103：根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度。避雷器上的指针图像经过预处理后，整幅图像则只剩下待识别的指针线段。因此根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度。

S104：根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流；

S105：显示所述的泄漏电流。

图2为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法的实施方式二的流程图，由图2可知，在实施方式二中，该方法具体包括：

S201：采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像。换流站用避雷器的泄漏电流的大小是通过指针仪表显示出来。本发明中在具体的实施例里，可用摄像机来采集仪表的图像。解决了传统避雷器指针式雷击计数器和泄漏电流表用人工肉眼识别所产生的读数不准，效率低等问题。由摄像头代替人眼对仪表图像进行采集，利用数字图像处理技术进行处理自动的准确识别出仪表示数。这样大大地减少人工的重复性劳动和读数误差。

S202：对所述的图像进行透视变换，得到校正后的图像。步骤S201中，用摄像机采集避雷器显示的泄漏电流大小的指针仪表，由于在拍摄位置和角度上与所要拍摄的仪表有偏差，使得拍摄出来的图像很难保证是正视图。因此该步骤通过对采集到的图像进行透视变换可以得到校正后正视图。

图12为二维图像的透视变换示意图，由图12可知，二维图像的透视变换实际上是一个平面上的点P（c，y）以中心点O为基准，投影成另一个平面上的点P′(x,y)，它可以看作是三维物体向二维图像透视投影的特殊形式。一个二维图像经过透视变换成为另外一个平面图像，这个过程表示为：

$u=\frac{\mathrm{ax}+\mathrm{by}+c}{\mathrm{nx}+\mathrm{ly}+1},v=\frac{\mathrm{dx}+\mathrm{ey}+f}{\mathrm{mx}+\mathrm{ly}+1}---\left(1\right)$

矩阵表示为： $\left[\begin{array}{c}u\\ v\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccccccc}x& y& 1& 0& 0& 0& -\mathrm{ux}& -\mathrm{uy}\\ 0& 0& 0& x& y& 1& -\mathrm{vx}& -\mathrm{vy}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}a\\ b\\ c\\ d\\ e\\ f\\ m\\ l\end{array}\right]\text{---}\left(2\right)$

其中（x，y）是畸变图像的像素坐标，（u，v）是正视图像的像素坐标，a、b、c、d、e、f、m、l是透视变换参数。在矫正时，根据安装规格在表盘上找到四个特征点，通过摄像机成像原理得到畸变图像中的四个特征点的二维坐标(x₁,y₁)(x₂,y₂)(x₃,y₃)(x₄,y₄)；相应的正视图中点的坐标为(u₁,v₁)(u₂,v₂)(u₃,v₃)(u₄,v₄)。于是由公式（2）得到8个线性方程，用矩阵表示即

UV=A×M  （3）

则M=A^-1×UV  (4)

求得透视参数，最后用解出来的透视参数对畸变图像进行透视变换，得到校正后的图像。

S203：根据所述图像中的仪表指针确定圆心以及半径；

S204：根据所述的圆心以及半径截取所述校正后的图像，得到预识别的图像。

在具体的实施例中，步骤S203、S204可采用阿帕奇可扩展交互***AXIS视频设备来实现，这种设备提供的控件具有自动获取图像坐标的功能，可以在***运行的时候通过鼠标获取仪表表盘中的指针的“圆心”和“半径”。后面的图像处理和识别工作限定在该圆形区域内进行。对于不同的表盘“圆心”位置和“半径”有所不同。

例如：对于指针旋转区域为整个圆的表盘，“圆心”选在表盘的中心位置；对半圆形表盘，“圆心”选在0度线和180度线的中点；旋转区域为1/4的表盘，“圆心”取在0度线和90度线的交点。不同表盘的“半径”选取方法都是一致的，起点在“圆心”位置，终点在指针的顶端，由获取的这两点的坐标可以求得“半径”长度。

S205：对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像。图3为步骤S205的具体流程图，由图3可知，该步骤具体包括：

S301：对所述的图像进行灰度化，得到灰度化后的图像。

在具体的实施例中，即对步骤S204得到的图像进行灰度化，如将24位彩色图像变为8位图像。CCD摄像头采集的是真彩色图像，各种彩色都是由R、G、B三个单色调配而成。如果使用真彩色图像，那么图像文件将会占用较大存储空间。为了减少处理数据量，有必要对真彩色图像进行灰度变换，也为图像的后记处理带来方便。即将24位彩色图像变换为8位灰度图像。由于人眼对红色的敏感度最高，对绿色的敏感度次之，对蓝色的敏感度最低，所以在具体的实施例中可采用加权平均法较为合理，其数学表达式为:

Gray=(W_R+W_GG+W_BB)/3  （5）

其中W_R，W_G，W_B为R、G、B分量的权值。实验和理论推导证明，当W_R=0.229，W_G=0.587，W_B=0.114时，能得到最合理的灰度图像。

S302：对所述灰度化后的图像进行中值滤波，得到中值滤波后的图像；

在获取避雷器上的仪表表盘的图像的过程中，由于光照不均、设备自身的电子干扰等因素，都会在不同的程度上带来噪声。为了抑制噪声，改善图像质量，使图像分割更准确，将采用中值滤波器对图像进行平滑处理以抑制噪声。中值滤波器在一定条件下可以克服线性滤波器带来的细节模糊等缺点，而且对于滤除图像的扫描噪声非常有效。中值滤波一般采用含有奇数点的滑动窗口，以3x3模板为例。中值滤波器处理的原理是：将模板内的9个像素点的灰度值由小到大排列（或是由大到小排列）之后，按其排列顺序选取第5个位置上的像素的灰度值（中值）作为滤波后该像素点上的灰度值。

S303：对所述中值滤波后的图像进行阈值分割，得到阈值分割后的图像。图像的阈值分割采用的是最大类间方差法获得所要识别的指针信息。

S304：对所述阈值分割后的图像进行膨胀处理，得到膨胀后的图像；

阈值分割完成以后，整幅图片将只剩下待识别的指针，但这时候的指针有一些断断续续的地方，会对识别产生影响，所以要对图像进行进一步的处理，即图像的膨胀处理，其目的就是要把有断点的指针线段重新连接起来。膨胀是数学形态学算法之一。设图像元素为X，结构元素S，膨胀运算也称扩张运算，用符号“⊕”表示，膨胀运算就是将X中的每一个点扩大为S[x]，记为X⊕S。定义为：X⊕S={x|S[x]∩x≠φ。式中X为目标图像的点的集合，S为结构元素点的集合。与之等价的定义形式为

X⊕S=∪{X[s]|s∈S}  (6)

X⊕S=∪{S[x]|x∈X}  (7)

S305：对所述膨胀后的图像进行细化处理，得到预处理后的图像。

经过膨胀之后，指针图像变得浓重，清晰，连续，但是指针太粗大，将影响识别的精度，所以要对其进行细化处理，使指针图像变为直线段。下面采用细化算法：一幅图像中的一个3×3区域，对各点标记名称P₁，P₂，....P₈,其中P₁位于中心。如果P₁=1（即黑点），下面四个条件若同时满足，则删除P₁（P₁=0）：

2≤N_z(P₁)≤6;

Z₀(P₁)=1;

P₂*P₄*P₈=0或Z₀（P₁）≠1；  (8)

P₂*P₄*P₆=0或N₀(P)(P₄)≠O;

对图像中的每一个点重复这一步骤，直到所有的点都不可删除为止。

由图2可知，在实施方式二中，该方法还包括：

S206：根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度。避雷器上的指针图像经过上述处理后，整幅图像则只剩下待识别的指针线段。本发明提出了一种新的指针位置搜索方法—同心圆环搜索法。图4为步骤S206的具体流程图，由图4可知，该步骤具体包括：

S401：获取预先设定的步长。

例如，选择的步长是“半径”长度的0.05倍，取的同心圆环是3个，由内到外每个圆环到圆心的距离分别为“半径”长度的1/3、2/3和1倍，每一个圆环与圆心的距离变化范围是“半径”的0.03倍，如图13所示。

S402：根据所述的圆心沿所述半径的方向间隔所述的步长绘制多个同心圆。该步骤是以仪表表盘的指针轴心为圆心，沿半径方向间隔步长画几个同心圆。为了防止处理后的指针图像有断点，在查找指针线段时，使每个同心圆半径长度在一定的范围内变化。

S403：查找多个同心圆与所述仪表指针的交点；

S404：确定所述多个交点的坐标值，为后面的角度计算提供参数。

开始截取的BMP图像文件的数据是从下到上、从左到右排列的，即从文件中最先读到的图像是最下面一行左边的第1个象素，然后是左边的第2个象素……接下来是倒数第2行左边第一个象素，左边第2个象素……依此类推，最后得到的是最上面一行最右边的一个象素，其坐标系如图13中XY坐标所示。

如图13为BMP（Bitmap）图片坐标系及坐标转换示意图，由图13可知，首先需要将坐标系由(x,y)转化为(v,u)下的坐标系，使坐标的原点在(m,n)，此点即为选取的“圆心”点，而Fx则为指针所在的直线，如图13中的VU坐标系所示。A、B、C3点为通过同心圆环搜索法搜索到的指针上的3个交点。设这3个点的坐标分别为（x₁，y₁），（x₂，y₂），（x₃，y₃）。

S405：根据所述的坐标值确定多个交点相对于所述圆心的斜率；

S406：确定多个斜率的平均值，得到平均斜率；

S407：根据所述的平均斜率确定所述图像中的仪表指针相对于基准线的指针角度。

可以分别得到AB、BC和AC3个线段的斜率为：

$k_1=\left(\frac{y_1-y_2}{(x_1-x_2)}\right)---\left(9\right)$

$k_2=\frac{(y_2-y_3)}{(x_2-x_3)}---\left(10\right)$

$k_3=\frac{(y_1-y_3)}{(x_1-x_3)}---\left(11\right)$

然后再求出这3个斜率的平均值，即k=(k₁+k₂+k₃)/3。令k=tanθ，则θ=arctan k，θ即为所要求的相对于基准线的指针角度。

由图2可知，在实施方式二中，该方法还包括：

S207：根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流。图5为步骤S207的具体流程图，由图5可知，该步骤具体包括：

S501：根据所述指针角度与仪表表盘上最大量程对应角度的比值等于仪表表盘的读数与最大量程读数的比值，确定出所述指针角度对应的读数。即：指针角度/仪表表盘上最大量程对应角度=仪表表盘的读数/最大量程读数。由于指针角度已由步骤S206得到，而仪表表盘上最大量程对应角度、仪表表盘最大量程读数均可直接获取到，由此可以确定出指针角度对应的读数。

S502：根据所述指针角度对应的读数确定出所述换流站用避雷器的泄漏电流。

由图2可知，在实施方式二中，该方法还包括：

S208：显示所述的泄漏电流。如此，得到避雷器的泄漏电流的具体值，即可来监视避雷器泄漏电流的大小和变化趋势，对避雷器的状况进行分析，确保电网的安全运行。

如上即为本发明提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法，首先通过图像采集装置（诸如摄像机）采集仪表的图像，通过透视变换得到矫正后的正视图，然后由圆心和半径参数进行识别区域的获取，把预处理的图像限制在规定的圆里，其次对图像进行预处理，然后通过一种新的指针搜索方法—同心圆环搜索法来进行指针位置的确定，最后利用指针偏转角度与读数的关系来获取避雷器的泄漏电流的准确读数，进而对避雷器进行监测，能够代替人眼对指针式仪表进行读数，提高了读数的准确性和效率,减少了人工的重复性劳动。

本发明提出一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***，图6为该***的实施方式一的结构框图，由图6可知，在实施方式一中，所述的***包括：

图像采集装置100，用于采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像。换流站用避雷器和泄漏电流的大小是通过指针仪表显示出来。本发明中，在具体的实施例里，图像采集装置100可通过摄像机来实现，采集仪表的图像。图像中有显示读数的指针。

预处理装置200，用于对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像。

指针角度确定装置300，用于根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度。避雷器上的指针图像经过预处理后，整幅图像则只剩下待识别的指针线段。因此根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度。

泄漏电流确定装置400，用于根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流；

显示装置500，用于显示所述的泄漏电流。

图7为本发明实施例提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***的实施方式二的结构框图，由图7可知，在实施方式二中，该***具体包括：

图像采集装置100，用于采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像。换流站用避雷器的泄漏电流的大小是通过指针仪表显示出来。本发明中在具体的实施例里，可用摄像机来采集仪表的图像。解决了传统避雷器指针式雷击计数器和泄漏电流表用人工肉眼识别所产生的读数不准，效率低等问题。由摄像头代替人眼对仪表图像进行采集，利用数字图像处理技术进行处理自动的准确识别出仪表示数。这样大大地减少人工的重复性劳动和读数误差。

透视变换装置600，用于对所述的图像进行透视变换，得到校正后的图像。图像采集装置100中，用摄像机采集避雷器显示的泄漏电流大小的指针仪表，由于在拍摄位置和角度上与所要拍摄的仪表有偏差，使得拍摄出来的图像很难保证是正视图。因此该步骤通过对采集到的图像进行透视变换可以得到校正后正视图。

图12为二维图像的透视变换示意图，由图12可知，二维图像的透视变换实际上是一个平面上的点P（c，y）以中心点O为基准，投影成另一个平面上的点P′(x,y)，它可以看作是三维物体向二维图像透视投影的特殊形式。一个二维图像经过透视变换成为另外一个平面图像，这个过程表示为公式（1）、（2）。

其中，（x，y）是畸变图像的像素坐标，（u，v）是正视图像的像素坐标，a、b、c、d、e、f、m、l是透视变换参数。在矫正时，根据安装规格在表盘上找到四个特征点，通过摄像机成像原理得到畸变图像中的四个特征点的二维坐标(x₁,y₁)(x₂,y₂)(x₃,y₃)(x₄,y₄)；相应的正视图中点的坐标为(u₁,v₁)(u₂,v₂)(u₃,v₃)(u₄,v₄)。于是由公式（2）得到8个线性方程，用矩阵表示即公式（3）、（4）。求得透视参数，最后用解出来的透视参数对畸变图像进行透视变换，得到校正后的图像。

圆心半径确定装置700，用于根据所述图像中的仪表指针确定圆心以及半径；

图像截取装置800，用于根据所述的圆心以及半径截取所述校正后的图像，得到预识别的图像。

在具体的实施例中，圆心半径确定装置700、图像截取装置800可采用阿帕奇可扩展交互***AXIS视频设备来实现，这种设备提供的控件具有自动获取图像坐标的功能，可以在***运行的时候通过鼠标获取仪表表盘中的指针的“圆心”和“半径”。后面的图像处理和识别工作限定在该圆形区域内进行。对于不同的表盘“圆心”位置和“半径”有所不同。

例如：对于指针旋转区域为整个圆的表盘，“圆心”选在表盘的中心位置；对半圆形表盘，“圆心”选在0度线和180度线的中点；旋转区域为1/4的表盘，“圆心”取在0度线和90度线的交点。不同表盘的“半径”选取方法都是一致的，起点在“圆心”位置，终点在指针的顶端，由获取的这两点的坐标可以求得“半径”长度。

预处理装置200，用于对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像。图8为预处理装置200的结构框图，由图8可知，该预处理装置200具体包括：

灰度化模块201，用于对所述的图像进行灰度化，得到灰度化后的图像。

在具体的实施例中，即对步骤S204得到的图像进行灰度化，如将24位彩色图像变为8位图像。CCD摄像头采集的是真彩色图像，各种彩色都是由R、G、B三个单色调配而成。如果使用真彩色图像，那么图像文件将会占用较大存储空间。为了减少处理数据量，有必要对真彩色图像进行灰度变换，也为图像的后记处理带来方便。即将24位彩色图像变换为8位灰度图像。由于人眼对红色的敏感度最高，对绿色的敏感度次之，对蓝色的敏感度最低，所以在具体的实施例中可采用加权平均法较为合理，其数学表达式如公式（5）所示。其中W_R，W_G，W_B为R、G、B分量的权值。实验和理论推导证明，当W_R=0.229，W_G=0.587，W_B=0.114时，能得到最合理的灰度图像。

中值滤波模块202，用于对所述灰度化后的图像进行中值滤波，得到中值滤波后的图像。

在获取避雷器上的仪表表盘的图像的过程中，由于光照不均、设备自身的电子干扰等因素，都会在不同的程度上带来噪声。为了抑制噪声，改善图像质量，使图像分割更准确，将采用中值滤波器对图像进行平滑处理以抑制噪声。中值滤波器在一定条件下可以克服线性滤波器带来的细节模糊等缺点，而且对于滤除图像的扫描噪声非常有效。中值滤波一般采用含有奇数点的滑动窗口，以3x3模板为例。中值滤波器处理的原理是：将模板内的9个像素点的灰度值由小到大排列（或是由大到小排列）之后，按其排列顺序选取第5个位置上的像素的灰度值（中值）作为滤波后该像素点上的灰度值。

阈值分割模块203，用于对所述中值滤波后的图像进行阈值分割，得到阈值分割后的图像。图像的阈值分割采用的是最大类间方差法获得所要识别的指针信息。

阈值分割模块204，用于对所述阈值分割后的图像进行膨胀处理，得到膨胀后的图像；

阈值分割完成以后，整幅图片将只剩下待识别的指针，但这时候的指针有一些断断续续的地方，会对识别产生影响，所以要对图像进行进一步的处理，即图像的膨胀处理，其目的就是要把有断点的指针线段重新连接起来。膨胀是数学形态学算法之一。设图像元素为X，结构元素S，膨胀运算也称扩张运算，用符号“⊕”表示，膨胀运算就是将X中的每一个点扩大为S[x]，记为X⊕S。定义为：X⊕S={x|S[x]∩x≠φ。式中X为目标图像的点的集合，S为结构元素点的集合。与之等价的定义形式如公式（6）、（7）所示。

细化处理模块205，用于对所述膨胀后的图像进行细化处理，得到预处理后的图像。

经过膨胀之后，指针图像变得浓重，清晰，连续，但是指针太粗大，将影响识别的精度，所以要对其进行细化处理，使指针图像变为直线段。下面采用细化算法：一幅图像中的一个3×3区域，对各点标记名称P₁，P₂，....P₈,其中P₁位于中心。如果P₁=1（即黑点），下面四个条件若同时满足，则删除P₁（P₁=0），如公式（8）所示。对图像中的每一个点重复这一步骤，直到所有的点都不可删除为止。

该***还包括：

指针角度确定装置300，用于根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度。避雷器上的指针图像经过上述处理后，整幅图像则只剩下待识别的指针线段。本发明提出了一种新的指针位置搜索方法—同心圆环搜索法。图9为指针角度确定装置300的结构框图，由图9可知，该指针角度确定装置具体包括：

步长获取模块301，用于获取预先设定的步长。例如，选择的步长是“半径”长度的0.05倍，取的同心圆环是3个，由内到外每个圆环到圆心的距离分别为“半径”长度的1/3、2/3和1倍，每一个圆环与圆心的距离变化范围是“半径”的0.03倍，如图13所示。

同心圆绘制模块302，用于根据所述的圆心沿所述半径的方向间隔所述的步长绘制多个同心圆。该步骤是以仪表表盘的指针轴心为圆心，沿半径方向间隔步长画几个同心圆。为了防止处理后的指针图像有断点，在查找指针线段时，使每个同心圆半径长度在一定的范围内变化。

交点查找模块303，用于查找多个同心圆与所述仪表指针的交点；

坐标值确定模块304，用于确定所述多个交点的坐标值，为后面的角度计算提供参数。

开始截取的BMP图像文件的数据是从下到上、从左到右排列的，即从文件中最先读到的图像是最下面一行左边的第1个象素，然后是左边的第2个象素……接下来是倒数第2行左边第一个象素，左边第2个象素……依此类推，最后得到的是最上面一行最右边的一个象素，其坐标系如图13中XY坐标所示。

如图13为BMP（Bitmap）图片坐标系及坐标转换示意图，由图13可知，首先需要将坐标系由(x,y)转化为(v,u)下的坐标系，使坐标的原点在(m,n)，此点即为选取的“圆心”点，而Fx则为指针所在的直线，如图13中的VU坐标系所示。A、B、C3点为通过同心圆环搜索法搜索到的指针上的3个交点。设这3个点的坐标分别为（x₁，y₁），（x₂，y₂），（x₃，y₃）。

斜率确定模块305，用于根据所述的坐标值确定多个交点相对于所述圆心的斜率；

平均斜率确定模块306，用于确定多个斜率的平均值，得到平均斜率；

指针角度确定模块307，用于根据所述的平均斜率确定所述图像中的仪表指针相对于基准线的指针角度。可以分别得到AB、BC和AC3个线段的斜率为k₁、k₂、k₃，如公式（9）、（10）、（11）如所示。然后再求出这3个斜率的平均值，即k=(k₁+k₂+k₃)/3。令k=tanθ，则θ=arctan k，θ即为所要求的相对于基准线的指针角度。

在实施方式二中，该***还包括：

泄漏电流确定装置400，用于根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流。图10为泄漏电流确定装置400的结构框图，由图10可知，该泄漏电流确定装置400具体包括：

读数确定模块401，用于根据所述指针角度与仪表表盘上最大量程对应角度的比值等于仪表表盘的读数与最大量程读数的比值，确定出所述指针角度对应的读数。即：指针角度/仪表表盘上最大量程对应角度=仪表表盘的读数/最大量程读数。由于指针角度已由指针角度确定模块307得到，而仪表表盘上最大量程对应角度、仪表表盘最大量程读数均可直接获取到，由此可以确定出指针角度对应的读数。

泄漏电流确定模块402，用于根据所述指针角度对应的读数确定出所述换流站用避雷器的泄漏电流。

在实施方式二中，该***还包括：

显示装置500，用于显示所述的泄漏电流。如此，得到避雷器的泄漏电流的具体值，即可来监视避雷器泄漏电流的大小和变化趋势，对避雷器的状况进行分析，确保电网的安全运行。

如上即为本发明提供的一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***，首先用摄像机采集仪表的图像，通过透视变换得到矫正后的正视图。然后由圆心和半径参数进行识别区域的获取把预处理的图像限制在规定的圆里。图像的预处理的过程：把图像先进行灰度化来减少对图片信息的数据处理量，再基于滤波方法把图像中噪音部分消除来平滑图像，利用图像的阈值分割，图像的膨胀和细化获得更加精确的仪表的指针信息以便于指针识别。然后通过一种新的指针搜索方法—同心圆环搜索法来进行指针位置的确定。最后利用指针偏转角度与读数的关系来获取避雷器的泄漏电流的准确读数。

本发明提供了一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法以及***，通过对正视图进行处理和识别，能够更加准确的读出避雷器的泄露电流的大小，克服了人工读数时由于位置和方向的原因产生的读数误差。由于该方案的实时性好，大大的减少了读数时间，有效的增加了工作效率，也使换流站会节省更多的时间来创造更多的效益。能够选取更多的特征点保证采集图像的像素的精确性。能够比较准确的确定出“圆心”和“半径”。图像分割阈值和光照强度的控制。阈值选取过大或光照强度较弱时，将影响指针识别的准确率。选取的同心圆的半径应在一定的范围内变化。

本发明有益效果在于：

1.解决了传统避雷器指针式雷击计数器和泄漏电流表用人工肉眼识别所产生的读数不准，效率低等问题。由摄像头代替人眼对仪表图像进行采集，利用数字图像处理技术进行处理自动的准确识别出仪表示数。这样大大地减少人工的重复性劳动和读数误差。

2.可以有效的缩减了指针仪表的指针识别时间。基于图像的换流站用避雷器的泄漏电流识别方法在进行仪表指针识别时，利用同心圆环搜索法在进行指针角度识别时，通过计算同心圆环与指针的三个交点形成的三个线段的平均斜率来识别，计算简单，减少了识别时间，识别时间一般在400ms以下，保证了整个***的实时性。

3.解决了其他识别方法只能适用于一种形状的表盘的缺陷。通过这种指针角度识别方法—同心圆环搜索法，对实际生产应用中的各种形状的表盘来说，只要能够选好圆心和半径这两个参数，就可以运用同心圆环搜索法准确的计算出表盘指针的角度及其实际读数。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一般计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存储记忆体（Random AccessMemory，RAM）等。

本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个***的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别方法，其特征是，所述的方法具体包括：

采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像；

对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像；

根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度；

根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流；

显示所述的泄漏电流。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，采集换流站用避雷器对应的仪表的图像之后，所述的方法还包括：

对所述的图像进行透视变换，得到校正后的图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，对所述的图像进行透视变换，得到校正后的图像之后，所述的方法还包括：

根据所述图像中的仪表指针确定圆心以及半径；

根据所述的圆心以及半径截取所述校正后的图像，得到预识别的图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像具体包括：

对所述的图像进行灰度化，得到灰度化后的图像；

对所述灰度化后的图像进行中值滤波，得到中值滤波后的图像；

对所述中值滤波后的图像进行阈值分割，得到阈值分割后的图像；

对所述阈值分割后的图像进行膨胀处理，得到膨胀后的图像；

对所述膨胀后的图像进行细化处理，得到预处理后的图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中的指针角度具体包括：

获取预先设定的步长；

根据所述的圆心沿所述半径的方向间隔所述的步长绘制多个同心圆；

查找多个同心圆与所述仪表指针的交点；

确定所述多个交点的坐标值；

根据所述的坐标值确定多个交点相对于所述圆心的斜率；

确定多个斜率的平均值，得到平均斜率；

根据所述的平均斜率确定所述图像中的仪表指针相对于基准线的指针角度。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征是，根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流具体包括：

根据所述指针角度与仪表表盘上最大量程对应角度的比值等于仪表表盘的读数与最大量程读数的比值，确定出所述指针角度对应的读数；

根据所述指针角度对应的读数确定出所述换流站用避雷器的泄漏电流。

7.一种基于图像的换流站用避雷器泄漏电流的识别***，其特征是，所述的***具体包括：

图像采集装置，用于采集换流站用避雷器对应的仪表表盘的图像；

预处理装置，用于对所述的图像进行预处理，得到预处理后的图像；

指针角度确定装置，用于根据同心圆环搜索法确定预处理后的图像中指针角度；

泄漏电流确定装置，用于根据所述的指针角度确定换流站用避雷器的泄漏电流；

显示装置，用于显示所述的泄漏电流。

8.根据权利要求7所述的***，其特征是，所述的***还包括：

透视变换装置，用于对所述的图像进行透视变换，得到校正后的图像。

9.根据权利要求8所述的***，其特征是，所述的***还包括：

圆心半径确定装置，用于根据所述图像中的仪表指针确定圆心以及半径；

图像截取装置，用于根据所述的圆心以及半径截取所述校正后的图像，得到预识别的图像。

10.根据权利要求9所述的***，其特征是，所述的预处理装置具体包括：

灰度化模块，用于对所述的图像进行灰度化，得到灰度化后的图像；

中值滤波模块，用于对所述灰度化后的图像进行中值滤波，得到中值滤波后的图像；

阈值分割模块，用于对所述中值滤波后的图像进行阈值分割，得到阈值分割后的图像；

膨胀处理模块，用于对所述阈值分割后的图像进行膨胀处理，得到膨胀后的图像；

细化处理模块，用于对所述膨胀后的图像进行细化处理，得到预处理后的图像。

11.根据权利要求10所述的***，其特征是，所述的指针角度确定装置具体包括：

步长获取模块，用于获取预先设定的步长；

同心圆绘制模块，用于根据所述的圆心沿所述半径的方向间隔所述的步长绘制多个同心圆；

交点查找模块，用于查找多个同心圆与所述仪表指针的交点；

坐标值确定模块，用于确定所述多个交点的坐标值；

斜率确定模块，用于根据所述的坐标值确定多个交点相对于所述圆心的斜率；

平均斜率确定模块，用于确定多个斜率的平均值，得到平均斜率；

指针角度确定模块，用于根据所述的平均斜率确定所述图像中的仪表指针相对于基准线的指针角度。

12.根据权利要求7或11所述的***，其特征是，所述的泄漏电流确定装置具体包括：

读数确定模块，用于根据所述指针角度与仪表表盘上最大量程对应角度的比值等于仪表表盘的读数与最大量程读数的比值，确定出所述指针角度对应的读数；

泄漏电流确定模块，用于根据所述指针角度对应的读数确定出所述换流站用避雷器的泄漏电流。