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[導(dǎo)讀]電力指針式儀表在變電站內(nèi)應(yīng)用廣泛、功能強(qiáng)大 。然而 ,傳統(tǒng)的人工讀表方式效率低下 ,且在惡劣環(huán)境下讀表準(zhǔn)確性欠缺 ,故在電力智能化升級(jí)的背景下 ,針對(duì)指針式儀表開(kāi)發(fā)自動(dòng)讀數(shù)算法顯得尤為重要。因此 ,提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法 , 首先對(duì)采集到的儀表盤(pán)圖像進(jìn)行雙邊濾波降噪和灰度化的預(yù)處理 , 然后利用霍夫圓變換方法定位儀表盤(pán)邊緣 ,運(yùn)用霍夫直線變換擬合儀表盤(pán)上的指針和刻度線 , 最后通過(guò)角度法獲得儀表盤(pán)讀數(shù) 。采集滁州變電站的避雷器組儀表圖像進(jìn)行驗(yàn)證 ,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,該算法的平均絕對(duì)誤差為0. 02 ,平均相對(duì)誤差為1. 8% ,在不同環(huán)境下均能實(shí)現(xiàn)高精度讀數(shù) ,可實(shí)現(xiàn)對(duì)人工讀數(shù)的技術(shù)替代并賦能電力智能化巡檢。

0引言

電力指針式儀表是變電站內(nèi)最常見(jiàn)的測(cè)量和控制設(shè)備,承擔(dān)著電壓參數(shù)測(cè)定、避雷器檢測(cè)、電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)等重要功能。指針式儀表結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔、示數(shù)準(zhǔn)確、可靠性高,尤其是在高溫高壓、粉塵等惡劣環(huán)境下,此類(lèi)儀表比數(shù)字式儀表表現(xiàn)得更加穩(wěn)定和耐用。然而,在這些惡劣的工作環(huán)境下,傳統(tǒng)的人工讀表方式效率低下且準(zhǔn)確性不足。因此,隨著電力自動(dòng)化、智能化水平的不斷提高,研究電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)技術(shù)顯得尤為重要。

在諸如電力巡檢機(jī)器人等智能電力終端上搭載電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)技術(shù),不僅能大幅提高數(shù)據(jù)采集的效率和準(zhǔn)確性,還能有效減少人為誤差,確保數(shù)據(jù)的客觀性,從而為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。

目前,隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的飛速進(jìn)步,電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)技術(shù)多依賴(lài)于圖像處理、模式識(shí)別和人工智能算法,技術(shù)過(guò)程通常是攝像頭捕捉儀表盤(pán)圖像,結(jié)合先進(jìn)的圖像處理算法(如均值濾波、灰度化、霍夫變換等),識(shí)別表盤(pán)和指針位置,利用角度法計(jì)算讀數(shù),進(jìn)而完成儀表讀數(shù)的自動(dòng)化采集工作[1-3]。

因此,本文預(yù)先對(duì)采集到的指針式儀表圖片進(jìn)行濾波降噪和灰度化處理,使用霍夫圓檢測(cè)到儀表盤(pán)輪廓,并應(yīng)用霍夫直線算法擬合儀表盤(pán)刻度線和指針,最后通過(guò)角度法計(jì)算儀表盤(pán)讀數(shù),旨在為電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)技術(shù)的發(fā)展提供理論支持和技術(shù)參考,推動(dòng)電力系統(tǒng)的智能化升級(jí)。

1 電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)技術(shù)

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)流程如圖1所示。

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究

1.1 濾波與灰度化

智能終端配備高分辨率攝像頭,通過(guò)拍攝電力指針式儀表盤(pán)完成圖像采集。接下來(lái)是圖像的預(yù)處理操作,包括濾波和灰度化,其中,濾波用于去除圖像中的噪聲,灰度化則是將彩色圖片轉(zhuǎn)為灰度圖,以減少計(jì)算量和復(fù)雜度。

常用的濾波算法有均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等,在自動(dòng)讀數(shù)場(chǎng)景中,考慮到原始圖像中指針、儀表刻度線與盤(pán)面的輪廓和色彩分明,所以,為更好地保留圖像中的邊緣信息與色彩信息,本文采用雙邊濾波[4]。

雙邊濾波是一種非線性濾波技術(shù),它考慮了空間鄰域和像素值相似性兩個(gè)因素,通過(guò)權(quán)重函數(shù)將空間域和強(qiáng)度域的信息結(jié)合在一起,從而在平滑圖

像的同時(shí)保留邊緣。其原理如下:

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究

式中:xi為原圖中的像素點(diǎn)位置;x為雙邊濾波處理后圖像中的像素點(diǎn)位置;Ω為空間域;Ifiltered(x)為經(jīng)雙邊濾波處理后x位置對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度值,即像素值;I(xi)為原圖中xi位置對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度值;|x-xi|為兩位置之間的歐幾里得距離;|I(x)-I(xi)|為兩像素值之間的差異; Wp為歸一化系數(shù);σ1和σ2分別為空間域和強(qiáng)度域的標(biāo)準(zhǔn)差。

圖2展示了原始圖像經(jīng)雙邊濾波處理后的效果。

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究

1.2 儀表盤(pán)檢測(cè)

為了精準(zhǔn)定位儀表盤(pán)的位置和輪廓,本文采用霍夫圓變換方法[5]?;舴驁A變換是一種基于累積投票 的參數(shù)空間變換方法,適用于檢測(cè)圖像中的圓形輪廓。

基于霍夫圓變換的儀表盤(pán)輪廓定位算法流程如下:

1)邊緣檢測(cè)。

使用Canny邊緣檢測(cè)提取邊緣點(diǎn)。

2)參數(shù)空間投票。

對(duì)于每一個(gè)邊緣點(diǎn)(x,y)和假設(shè)圓半徑r,計(jì)算所有可能圓心(a,b):

a=x-rcosθ   (2)

b=y-rsinθ   (3)

式中:θ為從邊緣點(diǎn)(x,y)到圓心(a,b)的方向角,表示圓心相對(duì)于邊緣點(diǎn)的位置角度。為了覆蓋完整的圓周,將θ的取值范圍設(shè)為0到360°。

3)累積器數(shù)組。

創(chuàng)建一個(gè)累積器數(shù)組,每個(gè)邊緣點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的 (a,b,r)組合,每次在參數(shù)空間中確定一個(gè)可能的(a,b,r)組合時(shí),在累積器數(shù)組的對(duì)應(yīng)位置加1。

4)定位儀表盤(pán)。

找出累積器數(shù)組中值最大的點(diǎn),這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的(a,b,r)參數(shù)即檢測(cè)到的儀表盤(pán)參數(shù)。

5)裁剪儀表盤(pán)。

根據(jù)矩形左下、右上坐標(biāo) (a-r,b-r)(a+r,b+r),裁剪出儀表盤(pán)。

圖3展示了基于霍夫圓變換定位儀表盤(pán)輪廓的效果。

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究

1.3 霍夫直線擬合指針和刻度

在儀表盤(pán)圖片中準(zhǔn)確識(shí)別儀表盤(pán)上的指針和刻度線,采用霍夫直線變換方法[6],算法流程如下:

1)邊緣檢測(cè)。

使用Canny邊緣檢測(cè)提取邊緣點(diǎn)。

2)霍夫直線變換。

將圖像坐標(biāo)空間轉(zhuǎn)換為霍夫參數(shù)空間(可視為極坐標(biāo)空間)。在極坐標(biāo)系中,直線可表示為:

ρ=xcosθ+ysinθ   (4)

式中:ρ為原點(diǎn)到直線的垂直距離;θ為直線與x軸的夾角。

3)累積器數(shù)組

創(chuàng)建累積器數(shù)組,每個(gè)邊緣點(diǎn)(x,y)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的(ρ,θ)組合。每次在參數(shù)空間中確定一個(gè)可能的(ρ,θ)組合時(shí),在累積器數(shù)組的對(duì)應(yīng)位置上加1。

4)定位直線

找出累積器數(shù)組中值最大的點(diǎn),這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的(ρ,θ)參數(shù)即檢測(cè)到的直線參數(shù)(指針和刻度線)。

5)區(qū)分指針和刻度線

根據(jù)檢測(cè)到的直線參數(shù)(ρ,θ),將直線從霍夫參數(shù)空間轉(zhuǎn)換為圖像坐標(biāo)空間,表示為:

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究

圓心附近出發(fā)且延伸至儀表盤(pán)輪廓區(qū)域的長(zhǎng)直線為指針,圍繞儀表盤(pán)圓周排列的短直線為刻度線。

圖4展示了基于霍夫直線變換的指針和刻度擬合效果。

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究

1.4 角度法讀數(shù)

將儀表盤(pán)的圓心作為指針的回轉(zhuǎn)中心,起始刻度線延伸且連接回轉(zhuǎn)中心的直線為水平軸,假設(shè)指針與表盤(pán)輪廓線的交點(diǎn)為(xp,yp),則指針與水平線的夾角θp計(jì)算為:

θp=arctan(|yp-b|/|xp-a|)   (6)

式中:(a,b)為儀表盤(pán)的回轉(zhuǎn)中心。

將指針角度θp映射到刻度范圍內(nèi):

刻度值=θp ×max—num/angle   (7)

式中:max—num為儀表盤(pán)最大示數(shù);angle為儀表盤(pán)刻度范圍的角度。

考慮到儀表盤(pán)零刻度位置,需要對(duì)指針讀數(shù)進(jìn)行修正。因此,假設(shè)0刻度在θ位置,儀表盤(pán)實(shí)際讀數(shù)res為:

res=(θp-θ)×max—num/angle   (8)

通過(guò)上述步驟,算法可以精確地識(shí)別儀表盤(pán)輪廓并檢測(cè)指針和刻度線的位置,再基于指針與刻度線的角度關(guān)系,即可獲得儀表盤(pán)的讀數(shù)。這種方法可以顯著提高電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)的效率和準(zhǔn)確性。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了測(cè)試本文所研究的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)技術(shù)的有效性,采集了變電所內(nèi)110kv滁東線584線路避雷器A組、B組、C組等30張不同示數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),儀表盤(pán)如圖5所示。

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究


使用絕對(duì)誤差T和相對(duì)誤差δ衡量讀數(shù)精度,計(jì)算公式如下:

T=|res-y|   (9)

δ=T/y    (10)

式中:res為算法讀數(shù);y為人工讀數(shù)。

部分電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)結(jié)果如表1所示。

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)算法研究

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提的電力指針式儀表自動(dòng)讀數(shù)的平均絕對(duì)誤差為0.02,平均相對(duì)誤差為1.8%,自動(dòng)讀數(shù)能有效適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境,且準(zhǔn)確性符合應(yīng)用預(yù)期。

3結(jié)束語(yǔ)

為解決電力指針式儀表在復(fù)雜環(huán)境下自動(dòng)讀數(shù)問(wèn)題,本文提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的自動(dòng)化讀數(shù)方法。該方法包含對(duì)原始圖像進(jìn)行雙邊濾波與灰度化的預(yù)處理操作、霍夫圓變換定位儀表盤(pán)邊緣、霍夫直線擬合指針和刻度線以及角度法計(jì)算讀數(shù)等四大關(guān)鍵步驟。采集滁州變電站內(nèi)避雷器組圖像對(duì)自動(dòng)讀數(shù)方法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在復(fù)雜環(huán)境下仍具有高精度,可實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)人工讀數(shù)方式的有效替代,有助于賦能電力智能化巡檢以及推動(dòng)電力系統(tǒng)的智能化升級(jí)。不過(guò),霍夫變換仍存在計(jì)算復(fù)雜度較高的特性,后續(xù)將優(yōu)化圓盤(pán)和指針定位算法,以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

[參考文獻(xiàn)]

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2024年第20期第19篇

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