基于图像处理的变电站指针式仪表读数研究

石　伟,王朝立,陈建帅,侯许红

(1.许继电源有限公司,河南 许昌　461000;2.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海　200093;3.许继柔性输电系统公司,河南 许昌　461000)

基于图像处理的变电站指针式仪表读数研究

石伟1,2,王朝立2,陈建帅2,侯许红3

(1.许继电源有限公司,河南 许昌461000;2.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093;3.许继柔性输电系统公司,河南 许昌461000)

摘要为解决变电站人工巡检指针式仪表工作强度大和读数误差高的问题,提出了一种基于图像处理技术的变电站指针式仪表自动检测系统。针对读入的图片实现图像灰度化、图像二值化;采用改进的Hough变换提取图像中的直线、计算指针角度和显示指针读数;并利用OpenCV函数库建立了指针式仪表图像的模型库,导入新的图片可选择不同的模型库。实验结果表明,该指针式仪表自动判读系统可以准确识别出指针的读数,且读数精度远大于人工读数。

关键词图像处理;指针式仪表;Hough变换;OpenCV;模型库

Substation Pointer Instrument Reading Based on Image Processing

SHI Wei1,2,WANG Chaoli2,CHEN Jianshuai2,HOU Xuhong3

(1.XJ Power Co.,Xuchang 461000,China;2.School of Optical-Electrical and Computer Engineering,

Shanghai University of Science and Technology,Shanghai 200093,China;

3.XJ FACTS Company,Xuchang 461000,China)

AbstractIn order to solve the working strength and high reading error of substation manual checking pointer instrument,this paper puts forward an automatic reading system for the substation pointer instrument based on image processing.Firstly image graying and binarization processing of the reading pictures is performed.Secondly the improved Hough transform is used to extract the straight lines of the image for the pointer calculation and the display of pointer readings.And the image model libraries of the pointer instrument are established based on the OpenCV function library for the system to choose a different model library based on the new image.The experimental results show that the pointer instrument automatic interpretation system can accurately identify the pointer readings with better accuracy than artificial reading.

Keywordsimage processing;pointer instrument;Hough transform;OpenCV;model library

指针式仪表以其结构简单、维护方便、价格低廉、性能可靠、抗电磁场干扰能力强等优点,在电力变电站、化工厂等行业有大规模的应用,实际操作中,需要人工读取示数,但人工读取工作量大、误差高、读数精度易受特殊工作环境影响[1-2]。将图像处理技术应用在变电站指针仪表的检测中,提高了指针式仪表检定的效率与精度,并将指针式数据转换为数字式数据,方便了数据的存储、传输和分析[3-4]。随着工业信息化的发展,为提高读数精确度和工作效率,需尽快完成指针式仪表读数的自动识别系统。

本文针对变电站人工读取指针式仪表的缺点,提出一种改进的霍夫变换提取直线的方法,该方法可提高指针式仪表检测的准确性。

1系统算法结构

指针式仪表的核心特征是仪表指针所指向的读数。因此,图像处理的关键点是提取出指针的中轴线。以下是指针式仪表识别所用到的算法结构,系统的处理流程为:读入仪表图像、表盘的图像预处理、边缘检测和二值化处理、Hough变换和读数计算并显示,结构如图1所示。

图1　系统算法结构

2图像预处理

工业相机拍摄的视频存储在计算机硬盘空间内,视频中每一帧的图像在转化为计算机可操作的数字图像过程中,易受外界环境的影响掺杂不同的噪声,造成一定程度的画面失真。为保证后续图像处理的正确,图像预处理包括图像灰度化和截取感兴趣区域两部分。

2.1　图像灰度化

数字图像处理中,RGB模型是常用的颜色模型,彩色图像中每个像素点的像素值由R、G、B这3个分量决定,灰度图像是R、G、B这3个分量相同的一种特殊图像,两者均可完整地表示出整幅图像的色度、亮度等级的分布与特征。在图像处理中,灰度图像的计算量小,可较好的适应各种光线条件,所以先将彩色图像转换为灰度图像再进行后续处理[5-6]。

采用加权平均值法对彩色图像灰度化,根据方程

f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

(1)

对每一个像素点进行灰度化处理。

2.2　截取感兴趣区域

指针式仪表包含读数、指针信息外,还有可能包含其他多余信息,所以需要将待检测的部分从仪表图像中截取出来。常规的截取方式有椭圆截取、矩形截取和圆形截取。因相机拍摄的角度不同,图像中指针式仪表没有固定的形状,所以本文采取多边形截取,可较好地对每一种类型的仪表进行分类截取。

图2是图像实物图经过图像灰度化和感兴趣区域截取后的效果图。

图2　图像预处理

3边缘检测和二值化

图像易受环境光源影响,噪声明显,图像处理需要将有意义的对象与背景分离开,分离的首要步骤就是边缘检测,边缘检测过的图像特征更有效。边缘检测的目的是检测出图像中灰度值非连续的像素点,确定其所在图像中的位置。本文采用Canny边缘检测算法,包括消除噪声、寻找图像中的梯度幅值和方向、跟踪边缘。消除噪声需要对原始图像数据与高斯内核(Mask)作卷积降噪;使用4个内核(Mask)检测水平、垂直和对角线方向的边缘得到梯度幅值和方向;跟踪边缘需要采用滞后阈值,包括高阈值和低阈值,跟踪图像中模糊的部分,避免将噪声像素当成边缘。

图像二值化可对灰度值进行无用信息删除,减少处理的复杂度,将多灰度级的输入图像经过处理变成只有两个灰度值的图像。

阈值的大小合适决定了边缘检测的准确性,本文采用最大类间方差法(OTSU)实现阈值的确定[7]。OTSU是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两个部分的差别越大。图3是采用最大类间方差法实现的边缘检测和二值化的效果图。

图3　边缘检测与二值化

4Hough变换提取指针

提取指针式仪表中的指针需要在图像中寻找出指针的中轴线,Hough变换[8]是一种特征提取技术,该过程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特定形状的集合作为结果,可在图像中寻找直线、圆和其他形状。

4.1　Hough变换原理

笛卡尔坐标系平面(x-y平面)的一条直线y=kx+b在极坐标系下表示为ρ=xcos(θ)+ysin(θ),即x-y平面上的一个点对应着极坐标系中的一条正弦曲线,如图4所示。

图4　直线在x-y坐标系和极坐标系的转换

假设y=kx+b上有两个点(x1,y1)和(x2,y2),则在极坐标系下满足

(2)

进一步计算可得

x1+y1tan(θ)=x2+y2tan(θ)

(3)

即

(4)

最终得到

(5)

从上述分析可知,同一条直线上的两个点在极坐标系的两条正弦曲线相交于一点,该点只与斜率k和截距b有关。

可得到结论:x-y平面上的直线对应极坐标平面上的点,Hough变换的原理就是将图像空间中的直线检测转化为极坐标空间的点的测量。明显点检测的计算量要比直线检测的计算量小,只需简单点个数的累加就能实现直线的检测。

4.2　改进的Hough变换原理

改进的霍夫变换检测直线是在基本Hough变换基础上采用分治法发展而来。首先,建立Hough参数空间,将参数空间分为多个小的区间,每个区间互相独立,并给每个区间设置累加器;在每个区间采用标准的霍夫变换,根据每个ρ值计算相应的θ值;统计每个区间的累加器值,比较出最大的(ρ,θ)值,求出对应的直线方程。

4.3　提取指针

主要流程包括:提取最大连通区域、采用形态学运算提取指针区域、采用改进的Hough变换提取指针、将指针标记到采集图像上。具体实现如下所述:

(1)提取最大连通区域。搜索感兴趣区域二值图中的8连通区域,并统计其区域面积,取出区域面积最大的连通区域,即为指针区域;

(2)提取指针区域。由于光照等原因,指针区域可能会出现缺损的现象。采用形态学处理方法进行区域填充和细化。具体实现步骤:指针区域开运算、闭运算、腐蚀和细化;

(3)Hough变换提取指针。图5为边缘检测与二值化后的图像经过最大连通区域提取、指针提取、改进的Hough变换提取指针效果图。

图5　提取指针效果图

5实验结果分析

本文以Visual Studio 2010为集成开发环境,以OpenCV库函数作为图像处理的核心,在提取指针的中轴线之后,通过鼠标点击获取表盘的起点坐标、终点坐标、中心坐标[9-10]。设置好量程、仪表的示数最大值、最小值。将上述操作保存为模版,保存为模型库,新载入的图像会自动根据模型库中的样本计算出角度和当前指针读数,如图6所示,当前指针读数为5.52,与实际读数相符。

图6　自动显示读数

6结束语

本文以数字图像处理技术为基础,以变电站指针式仪表为研究对象,根据变电站指针式仪表的特征,以OpenCV为图像处理的核心软件,运用加权平均法灰度化、Canny边缘检测、最大类间方差确定阈值、形态学图像处理和Hough直线提取等算法,实现了准确、可靠的指针式仪表读数自动显示。

参考文献

[1]YangZhijuan,NiuWennan,PengXiaojiang.Animage-basedintelligentsystemforpointerinstrumentreading[C].Wuhan:IEEEInternationalConferenceonInformationScienceandTechnology(ICIST),2014.

[2]赵菁.基于图像处理的指针式仪表识别设计[D].西安:西安电子科技大学,2011.

[3]RafaelCGonzalez,RichardEWoods.数字图像处理[M].2版.阮秋琦,阮宇智,译.北京:电子工业出版社,2003.

[4]章毓晋.图像处理和分析[M].北京:清华大学出版社,1999.

[5]ChangChinchen,YuTaixing.Sharingasecretgrayimagesinmultipleimages[C].Shenyang:ProceedingsofFirstInternationalSymposiumCyberWorlds,2002.

[6]蒋薇.基于图像识别的指针式仪表数据处理终端研究[D].青岛:青岛大学,2014.

[7]WanYi,WangJiangchang,SunXingbo.AmodifiedotsuimagesegmentmethodbasedontheRayleighdistribution[C].Xi’an:ComputerScienceandInformationTechnology(ICCSIT),2010.

[8]王强,胡维平,陆志敏,等.HOUGH变换实时检测算法研究[J].计算机工程与设计,2001(3):76-80,82.

[9]CorreaAlegriaF,CruzSerraA.Computervisionappliedtotheautomaticcalibrationofmeasuringinstruments[J].Measurement,2000(28):185-195.

[10]徐洋,张清蓉.基于图像处理的汽车指针仪表检测研究[J].计算机应用与软件,2014(8):219-221,252.

通信作者:王朝立(1965—),男,教授,博士生导师。研究方向:机器人动力学与控制等。

基金项目:国家自然科学基金资助项目(61374040);上海市教委科技创新基金资助项目(13ZZ115)

收稿日期:2015- 06- 03

中图分类号TP391.41

文献标识码A

文章编号1007-7820(2016)01-118-04

doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.01.032