基于嵌入式wifi和App服务的电力仪表视觉校准系统

刘默耘 孙国栋 周堡 查代凡 胡天宇

摘要：电力仪表的准确度在各行各业中一直备受关注，如果因某些原因发生测量不准确的情况，将会造成严重的经济损失，所以对电力仪表的校准有着十分重要的意义。而传统的视觉检测方法因其需要PC机执行算法，故每台相机均需配备电脑，机动性和灵活度较差，且成本高。而以往记录检测数据多采用人工手写，不易调取文件，也无法保证存档的完整性。故本文提出了一种基于嵌入式wifi图像传输的电力仪表视觉校准系统，且开发了App应用，使得检测人员的检测工作更加方便、灵活，也降低了硬件成本，应用性好。

关键词：嵌入式；机器视觉；电表校准；wifi传输；APP服务

中图分类号：TM933 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）22-0296-02

Abstract：The accuracy of power meters has always been a concern in all walks of life. If inaccurate measurements occur for some reason， serious economic losses will occur. Therefore， calibration of power meters is of great significance. The traditional visual inspection method requires the PC to execute the algorithm. Therefore， each camera must be equipped with a computer， which has poor mobility and flexibility， and the cost is high. In the past， recording test data mostly used manual handwriting， which made it difficult to retrieve files and ensured the integrity of the files. Therefore， in this paper a visual calibration system of power meters is proposed based on embedded wifi image transmission， and App application is developed， which makes the inspection personnel's detection work more convenient and flexible. It also reduces hardware costs and has good applicability.

Key words： embedded； machine vison； meter calibration； wifi transmission； APP service

1 背景

近年來，电力仪表在电力互感电压、电流测量中得到了快速发展和广泛应用。电力仪表在使用一段时间后，由于磨损、材料、线路老化等因素的影响，其技术特性将发生变化，从而影响测量的准确度，因此电力仪表校验对工程安全运行、及时查出隐患、掌握运行状况有着重要意义。国家规定必须对使用中或修理后的电力仪表进行定期校验，其目的是测定被校验仪表在规定工作条件下，准确度是否达到标定值。

传统视觉方法一般要求每套检测相机都配备一台PC实施图像处理[1]，若需在一定区域范围内测量多个处于不同位置的电力仪表时就十分的费时费力，且获得的检测报表无法随时调取查看，只能存档于手写报表中或某个PC端。针对以上问题，成功研发出基于嵌入式wifi图像传输和App服务的电力仪表视觉校准系统，该系统能实现在一定区域内只需配备一台服务器，相机接入嵌入式平台后，通过wifi模块传输图像给服务器进行图像识别，使得检测人员更方便检测，且生成的报表可随时在App终端查看。

2 系统工作流程

系统主要包括标准仪表和需要检测的被测仪表、两个工业CCD相机、搭载了wifi模块的嵌入式板、执行识别校对的服务器、可以随时查看检测报表的APP终端。

系统工作流程如图1所示，首先将两个工业CCD相机分别对准标准仪表和被测仪表，使电力仪表上数据显示结果在工业CCD相机的标定范围内，工业CCD相机将采集的图像信息传输给相连的嵌入式板，通过嵌入式板将图像通过wifi传输到服务器，服务器内置图像处理算法，实时识别图像结果、统计分析生成数据报表，并可以发送给APP终端。

3 系统硬件平台设计

本文所采用的嵌入式平台是“Raspberry Pi 基金会”开发的树莓3代B型微型电脑主板[2]，该版本自带支持802.11 b/g/n协议的wifi模块，主芯片为Broadcom BCM2837 芯片组，运行频率1.2 GHz，配备有64位四核ARM Cortex-A53的CPU，1 x CSI摄像机连接器，1GB LPDDR2存储器，4个USB2.0接口。其所自带的wifi模块十分适合本文使用，且设备性价比高。

相机部分考虑到工业相机连接树莓派时需要安装驱动，而树莓派自带相机就已有500万像素可以满足要求，且其可直接利用命令符进行控制，方便简单，故本文直接选用树莓派自带相机模组。

4 系统软件设计

4.1 树莓派板的系统搭建

首先，向树莓派中烧录通用系统Raspbain Jessie With PIXEL。烧录完成后将树莓派与PC端通过局域网进行远程桌面连接，在PC端获得如图2所示的操作界面。然后输入相应指令打开wifi模块使树莓派连接wifi，再输入相应指令对相机进行控制、拍照[3]，随后通过wifi将图片上传到服务器中。

4.2 图像处理算法

4.2.1 图像分割

高压电力仪表界面上会显示需要记录和识别的字符，为了提取单个字符的特征，需对采集的显示图像进行字符分割。首先对原始图像二值化去掉干扰得到如图3（a）的二值化图像，再对字符进行膨胀处理，针对一般字符比如0～9、m等各笔画间距离不大的字符，膨胀次数设置到使它们各自笔画直接形成连通域，而对于Z，K等存在部分笔画间距离较大的字符，则在此膨胀基础上在每个字符内部寻找多个连通域，并依据各自最小外接矩形的相邻位置关系将他们合并成一个字符，如图3（b）、3（c）所示，该算法不仅能准确地分割出每个字符，还能避免膨胀次数过多导致字符特征丢失。

4.2.2 字符归一化

电力仪表图像分割后的字符大小不一，直接提取字符特征会造成特征尺度不一，识别率低。本算法对分割字符的高和宽进行等比的放大，将字符的特征尺度归一化。

4.2.3 字符分類算法

系统采用KNN算法对归一化后的图像进行分类[4]，其算法核心思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

4.3 App设计

手机App的开发基于手机Android平台[5]，如图4所示用户通过手机号注册，输入后台服务器发送的验证码后登陆，后台服务器上的数据库保存检测报表，用户在登录账号后在App界面输入标准表型号、测试表型号以及检测日期三项信息，后台服务器将会把相应的检测报表发送给手机端，用户可以将此报表保存于手机中随时进行查看，也可以通过手机App搜索查询。

5 结论

将自带wifi模块的树莓派嵌入式板与电力仪表视觉校准系统相结合，使得检测人员在一定区域内需要检测多个仪表时，极大地减少需要配备服务器的数量，大幅降低了时间和经济成本。且App应用为检测人员后续对检测报表的调取、查看、存档都提供了便利，避免了文件和数据的丢失。

参考文献：

[1] 李智成，李文婷，梅术正，等.基于机器视觉的高压计量数显表自动校对系统[J].电测与仪表，2017，54（20）：105-109.

[2] 何浩，鲁红权，戚晓晨，等.基于嵌入式系统的物联网服务机器人[J].河北联合大学学报，2017，39（2）：92-96.

[3] 张怀柱，姚林林，沈扬，等.基于树莓派的农作物低空观测系统设计[J].吉林大学学报（信息科学版），2015，33（6）：625-631.

[4] 黎隽男，吕佳.结合主动学习与置信度投票的集成自训练方法[J].计算机工程与应用，2016，52（20）：167-171.

[5] 刘芳.基于Android的智能小车控制及路径规划[D].广西师范大学，2017.

【通联编辑：唐一东】