CN109034170B - 一种开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法 - Google Patents

一种开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，充分利用待识别仪表的先验知识，确定最佳图像处理参数，提高装置的识别精度；根据开关柜检测装置的定位功能，无需停在指定位置采集图像，提高装置的检测效率；在识别出圆边界后，确定有效区域，将仪表边框和刻度盘等影响识别指针的元素删除，提高指针识别的精度；对有效区域进行膨胀，避免指针边界处的像素点过少，使得概率霍夫变换无法识别指针边界，提高指针识别的正确率。

Description

一种开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法
技术领域
本发明涉及指针式仪表读数识别领域，特别是涉及一种圆形指针式仪表读数方法。
背景技术
指针式仪表因为具有结构简单、价格便宜、维修方便、可靠性高等优点，在变电站中得到广泛应用，可以用来指示气压、温度、油压等。现如今，为了提高工作效率和安全性，变电站逐渐装配了开关柜检测装置，用于自动对变电站进行巡检。在开关柜检测装置中，对各种指针式仪表的自动读数是一种重要功能。现如今的指针式仪表读数方法大多只考虑了静止图像的识别，没有充分利用开关柜检测装置的定位功能和待识别仪表的先验知识。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种圆形指针式仪表读数方法，充分利用了开关柜检测装置的定位功能和待识别仪表的先验知识。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，包括如下步骤：
S1：预先对要识别的几种圆形指针式仪表进行图像识别，获取最佳的图像识别参数，并存入数据库；
S2：实时获取开关柜检测装置的位置，根据位置从数据库中读取待识别的仪表种类和最佳的图像识别参数；
S3：当开关柜检测装置进入仪表识别区时，获取仪表图像并传回处理中心；
S4：对步骤S3获取的仪表图像进行预处理，获得预处理图像；
S5：用霍夫变换在预处理图像上检测指定范围内的圆，去掉预处理图像上不完整的圆；
S6：如果指定范围内存在圆，则选择半径最大的圆作为边界圆，继续执行步骤S7；否则，重新执行步骤S3；
S7：根据边界圆确定包含刻度线的有效区域，用矩形内核对有效区域做膨胀处理，再用概率霍夫变换在有效区域检测指定长度的线段；
S8：如果存在两条长度和角度相近的线段，将它们作为指针的两条边界线段，继续执行步骤S9；否则，重新执行步骤S3；
S9：将两条指针边界线段倾斜角的平均值作为指针最终的倾斜角，根据较长线段的中点和圆心的位置关系确定指针所在象限，根据指针的倾斜角和象限确定指针相对于零刻度的旋转角，由旋转角计算读数；
S10：结束本次仪表识别，准备识别下一位置仪表，重新执行步骤S2。
进一步，所述步骤S1-S10中，开关柜检测装置一直处于移动状态。
进一步，所述步骤S4中，图像预处理包括以下过程：将图像转化为灰度图，用中值滤波器对图像进行滤波，用Canny算子进行边缘检测。
进一步，所述步骤S1和S2中的图像识别参数包括中值滤波器参数、Canny算子参数、霍夫变换识别圆的参数、有效区域和边界圆的位置关系、膨胀内核参数、概率霍夫变换识别指针边界线段的参数和指针旋转角与读数关系。
进一步，所述步骤S3中，仪表图像通过摄像头获取。
有益效果：本发明公开了一种开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，与现有技术相比，具有如下的有益效果：
1)本发明充分利用待识别仪表的先验知识，确定最佳图像处理参数，提高装置的识别精度；
2)本发明根据开关柜检测装置的定位功能，无需停在指定位置采集图像，提高装置的检测效率；
3)本发明在识别出圆边界后，确定有效区域，将仪表边框和刻度盘等影响识别指针的元素删除，提高指针识别的精度；
4)本发明对有效区域进行膨胀，避免指针边界处的像素点过少，使得概率霍夫变换无法识别指针边界，提高指针识别的正确率。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中方法的流程图；
图2为本发明具体实施方式中的原始表盘图像；
图3为本发明具体实施方式中的预处理后的效果图；
图4为本发明具体实施方式中识别出的圆形边界图；
图5为本发明具体实施方式中识别出的两条指针边界图；
图6为本发明具体实施方式中识别出的指针图；
图7为本发明具体实施方式中由指针倾斜角和象限计算指针相对0刻度线旋转角度时的坐标系。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和附图对本发明的技术方案作进一步的介绍。
本具体实施方式公开了一种开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，原始表盘图像如图2所示，本方法如图1所示，包括如下步骤：
S1：预先对要识别的几种圆形指针式仪表进行图像识别，获取最佳的图像识别参数，并存入数据库；在变电站中，要识别的圆形指针式仪表的种类是预先确定的，一般为气压表、温度表、油压表等；
S2：实时获取开关柜检测装置的位置，根据位置从数据库中读取待识别的仪表种类和最佳的图像识别参数；开关柜检测装置自带定位功能，可以随时知道自身的位置；
S3：当开关柜检测装置进入仪表识别区时，通过摄像头获取仪表图像并传回处理中心；仪表识别区是指装置处于该区域，通过摄像头采集的图片会完全包含仪表；当装置距离仪表指定距离时，可以认为装置处于仪表的最佳识别区；
S4：对步骤S3获取的仪表图像进行预处理，获得预处理图像，如图3所示；
S5：用霍夫变换在预处理图像上检测指定范围内的圆，去掉预处理图像上不完整的圆；霍夫变换是常用的从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状的方法，其原理是在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果；霍夫变换检测圆需要确定的参数包括：霍夫空间的分辨率、圆心间的最小距离、圆点数阈值、最小半径和最大半径；本具体实施方式中，霍夫空间的分辨率为2，圆心间的最小距离为50，圆点数阈值为300，最小半径为280，最大半径为310；在霍夫变换检测圆时，有时会将一段圆弧识别为一个圆，为了去除错误的圆，利用圆心和半径将图片上不完整的圆去除；
S6：如果指定范围内存在圆，则选择半径最大的圆作为边界圆，继续执行步骤S7；否则，重新执行步骤S3；
S7：根据边界圆确定包含刻度线的有效区域，用矩形内核对有效区域做膨胀处理，再用概率霍夫变换在有效区域检测指定长度的线段；边界圆内的图像包含指针和刻度盘，刻度盘上的刻度线会影响指针的识别；因此，将边界圆缩小到不包含刻度盘的大小，此时的圆区域成为有效区域，将有效区域外的图像清空；本具体实施方式中，有效区域圆和边界圆的半径比为0.6，图4中粗小圆为有效区域圆；对图像做边缘检测后，指针边界由于包含的像素点少、长度大，如果直接用概率霍夫变换检测线段，指针边界会被识别为几个小的线段；为了将指针边界识别为一个线段，对有效区域内的图像做膨胀处理；本具体实施方式中，膨胀内核的窗口长宽均为3；用概率霍夫变换对膨胀后的图像做处理，可以识别出指针的两条边界线段；本具体实施方式中，概率霍夫变换采取如下参数：霍夫空间的距离分辨率为1，霍夫空间的角度分辨率为π/180，直线点数阈值为230，线段最短长度为100，点到直线被允许的最大距离为1；
S8：如果存在两条长度和角度相近的线段，将它们作为指针的两条边界线段，继续执行步骤S9；否则，重新执行步骤S3；图5中两条粗线段为本实施例识别出的指针边界线段，其坐标分别为(214,180,364,250)和(205,200,360,257)，其斜率和长度分别为(0.467,165.5)和(0.368,165.1)；
S9：将两条指针边界线段倾斜角的平均值作为指针最终的倾斜角，根据较长线段的中点和圆心的位置关系确定指针所在象限，根据指针的倾斜角和象限确定指针相对于零刻度的旋转角，由旋转角计算读数；两条边界线段的倾斜角分别为0.437和0.352，其平均值为0.395，斜率为0.416；本具体实施方式中，识别出的指针线段如图6中指针内部的白色线段所示，可以看出识别出的指针偏差极小；在图5中，较长线段的中心点坐标为(289,215)，圆心坐标为(187,187)。中心点坐标位于圆心右下角，所以在图7坐标系中，指针的旋转角
Figure BDA0001734504260000041
指针前一主刻度25对应的旋转角α1＝266.56°，指针后一主刻度30对应的旋转角α2＝315°，则指针的读数
Figure BDA0001734504260000042
人工对实施例的读数应介于27.6到27.7，可得本方法的识别精度较高；
S10：结束本次仪表识别，准备识别下一位置仪表，重新执行步骤S2。
步骤S1-S10中，开关柜检测装置一直处于移动状态。
步骤S4中，图像预处理包括以下过程：将图像转化为灰度图，用中值滤波器对图像进行滤波，用Canny算子进行边缘检测。摄像头采集的图片为彩色图片，一般为RGB色彩格式，将其转换为8位灰度图有利于后续处理。摄像头采集的原始图片一般含有噪声，影响边缘检测，本方法使用中值滤波器对图像进行滤波。中值滤波是一种典型的非线性滤波技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节。在本实施例中，最佳的中值滤波器参数为滤波器窗大小为3。边缘检测可以提取出仪表的圆边界和指针边界，有利于圆边界和指针边界的识别。本方法使用Canny算子进行边缘检测，其具有三个核心参数：大阈值、小阈值和算子大小。大阈值用于控制强边缘的初始分割，小阈值用来控制边缘连接。在本实施例中，最佳的大阈值为140，最佳的小阈值为10，算子大小为3。
步骤S1和S2中的图像识别参数包括中值滤波器参数、Canny算子参数、霍夫变换识别圆的参数、有效区域和边界圆的位置关系、膨胀内核参数、概率霍夫变换识别指针边界线段的参数和指针旋转角与读数关系。这些参数可以在开关柜检测装置工作前，用人工实验的方法确定，然后将参数存入数据库中，供后面读取。

Claims (4)

1.一种开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：预先对要识别的几种圆形指针式仪表进行图像识别，获取最佳的图像识别参数，并存入数据库；
S2：实时获取开关柜检测装置的位置，根据位置从数据库中读取待识别的仪表种类和最佳的图像识别参数；
S3：当开关柜检测装置进入仪表识别区时，获取仪表图像并传回处理中心；
S4：对步骤S3获取的仪表图像进行预处理，获得预处理图像；
S5：用霍夫变换在预处理图像上检测指定范围内的圆，去掉预处理图像上不完整的圆；
S6：如果指定范围内存在圆，则选择半径最大的圆作为边界圆，继续执行步骤S7；否则，重新执行步骤S3；
S7：根据边界圆确定包含刻度线的有效区域，用矩形内核对有效区域做膨胀处理，再用概率霍夫变换在有效区域检测指定长度的线段；
S8：如果存在两条长度和角度相近的线段，将它们作为指针的两条边界线段，继续执行步骤S9；否则，重新执行步骤S3；
S9：将两条指针边界线段倾斜角的平均值作为指针最终的倾斜角，根据较长线段的中点和圆心的位置关系确定指针所在象限，根据指针的倾斜角和象限确定指针相对于零刻度的旋转角，由旋转角计算读数；
S10：结束本次仪表识别，准备识别下一位置仪表，重新执行步骤S2；
所述步骤S1和S2中的图像识别参数包括中值滤波器参数、Canny算子参数、霍夫变换识别圆的参数、有效区域和边界圆的位置关系、膨胀内核参数、概率霍夫变换识别指针边界线段的参数和指针旋转角与读数关系。
2.根据权利要求1所述的开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，其特征在于：所述步骤S1-S10中，开关柜检测装置一直处于移动状态。
3.根据权利要求1所述的开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，其特征在于：所述步骤S4中，图像预处理包括以下过程：将图像转化为灰度图，用中值滤波器对图像进行滤波，用Canny算子进行边缘检测。
4.根据权利要求1所述的开关柜检测装置的圆形指针式仪表读数方法，其特征在于：所述步骤S3中，仪表图像通过摄像头获取。
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