賀要鋒， 閆 明， 張 柯， 劉曉慧， 王楠楠， 汪 陽(yáng)

(1.國(guó)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(kāi)閉所是電力系統(tǒng)中變電站的下一級(jí)，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(jiǎn)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(guò)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(shì)下，軌道式巡檢機(jī)器人[7-9]搭載云臺(tái)攝像頭能夠?qū)﹂_(kāi)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(duì)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(duì)儀表的自動(dòng)讀數(shù)問(wèn)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(chǎng)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(kāi)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(guò)程中，首先需要對(duì)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(guò)計(jì)算直線斜率得到儀表的讀數(shù)。該過(guò)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(guò)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(jué)特性對(duì)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(duì)比度更加明顯，將前景目標(biāo)從背景目標(biāo)中分割出來(lái)。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(jiǎn)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(guò)程中，提取ROI能夠簡(jiǎn)化工作過(guò)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(guò)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(guò)以上步驟獲取的ROI圖像如圖6所示。

1.6 開(kāi)運(yùn)算

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

圖7 開(kāi)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(jiǎn)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(guò)一層層的剝離，從原圖上去掉一些點(diǎn)，但仍要保持原來(lái)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(cè)和提取，其基本原理是利用點(diǎn)線的對(duì)偶性，通過(guò)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(guò)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(duì)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(duì)應(yīng)于圖像最長(zhǎng)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(guò)待測(cè)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?lè)謩e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(cè)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(cè)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(kāi)發(fā)環(huán)境，以O(shè)penCV庫(kù)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(duì)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(zhǎng)方形、圓弧形指針式儀表的圖像識(shí)別過(guò)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(kāi)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(guò)程

圖10 長(zhǎng)方形指針式儀表的圖像識(shí)別過(guò)程

圖11 圓弧形指針式儀表的圖像識(shí)別過(guò)程

3 結(jié)束語(yǔ)

指針式儀表的讀數(shù)是電力巡檢過(guò)程中必不可少的工作，針對(duì)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(wèn)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。