一种利用嵌入式技术的SF6仪表图像识别方法

温云龙，邱天怡，李新海，曾新雄，孟晨旭

(广东电网有限责任公司中山供电局,广东 中山 528401)

SF6是良好的气体绝缘体，其被广泛应用于变电站电气设备的气体绝缘。电气设备中的SF6气体因设备老化锈蚀、沙眼等情况导致SF6气体向外泄漏，SF6气体的泄漏不仅导致电气设备无法正常工作，而且对工作人员的人身健康造成危害，所以对SF6气体充气设备的监测尤为重要。

现阶段对变电站内SF6充气设备压力下降缺陷的检测主要依靠人工巡视的方法来检测SF6充气设备气体压力表的压力指数，再安排值班人员轮流定期监测。主要过程是工作人员在巡视抄录SF6压力表计时，通过与之前记录作对比；或后台机打出“SF6压力低”报警信号时得知有泄漏存在，但无法通过有效的手段发现其具体泄漏位置。当发出多次报警信号，需要频繁补气时，才会通知试验班组对其进行检漏试验，发现漏点进而消缺。这一方法存在以下问题：①人工检测操作繁琐，工作量大，工作效率低。②因受巡视人员技能水平等因素的影响，可能造成人工巡视无法及时发现缺陷[1-2]。

为此有必要研发一款人工操作方便的SF6充气设备压力下降缺陷手持式图像识别装置，发现SF6充气设备压力下降缺陷，并及时消除故障，保障设备安全稳定运行[3-4]。本文提出了基于嵌入式技术SF6仪表图像识别单元研究，采用嵌入式单元与触控显示模块、图像采集模块、WIFI通信模块和USB接口模块的双向连接技术，实现对SF6充气设备压力下降缺陷的检测。本文设计的装置使用简单方便，不受场地环境约束，装置有变焦、自动对焦功能，可远距离进行图像采集，大大提高了巡检人员的安全性。SF6充气设备压力下降缺陷的智能图像识别正确率达98%以上，可代替人工巡视判别该类缺陷，及时发现并消除设备缺陷，可有效避免发生设备事故。

1 压力仪表的识别分析与逻辑

SF6压力仪表实物如图1所示，表盘除了压力数值外，还划分了3个颜色区域(红、绿、黄)，红色区域代表发生泄漏，压力下降；绿色区域代表压力正常；黄色区域代表压力过大。实际巡检中，当指针指向红色区域发出泄漏报警时，专业人员应采取检漏、补漏、SF6气体补充等一系列措施；当指针指向黄色区域发出压力过大报警时，专业人员应减少SF6气体充入。

图1 SF6压力仪表实物

根据以上仪表情况的应对措施，本文提出对SF6压力仪表图像识别的逻辑设计，如图2所示。

图2 SF6压力仪表图像识别逻辑设计流程

2 嵌入式单元结构及功能设计

本文设计的SF6充气设备压力下降缺陷图像识别嵌入式单元由电源模块、复位模块、嵌入式单元、图像采集模块、触控显示模块和USB接口模块等组成，具体结构如图3所示。

图3 SF6充气设备压力下降缺陷图像识别嵌入式结构

该设计的嵌入式单元包括ARM模块、时钟模块、存储模块、AI计算模块、4G通信模块、SIM接口模块和天线。

ARM模块搭载ARM全新Cortex-A72架构、六核64位高性能处理器，主频高达2.0 GHz，集成四核Mali-T860 GPU,支持H.265HEVC和VP9、H.264编码、4k HDR，拥有强大的硬解码能力，可支持4k硬解，本文将图像识别算法写入嵌入式单元中，实现了图像识别算法的可移植性问题。

时钟模块为所述ARM模块提供实时时钟，为电子系统提供精确的时间基准。

存储模块为ARM模块、AI计算模块提供数据的运算和存储；所述AI计算模块搭载AI嵌入式神经网络处理器NPU，为SF6充气设备压力下降缺陷图像识别提供强大的计算能力。

装置使用4G通信模块作为对外通信方式，在变电站进行SF6充气设备压力巡检时，通过4G通信模块把识别的巡检结果、拍摄图像和SF6充气设备压力安全等级报告上传至服务器进行归档保存。

触控显示模块与所述嵌入式单元双向连接，触控显示模块作为装置的前端，采用高清电容触控屏作为触控显示模块的核心部分，用户通过触控显示进行功能的选择和属性信息编辑，分析数据信息阅览等。

图像采集模块与所述嵌入式单元双向连接，采用高清光学摄像头作为所述图像采集模块的核心部件，为缺陷识别提供清晰的图像，具有防抖动、自动对焦、可调长焦距等功能，巡检人员通过所述触控显示模块来调节高清光学摄像头的焦距，可远距离对SF6充气设备的SF6气体压力仪表进行图像采集，提高巡检安全性。

复位模块与所述嵌入式单元、电源模块连接，防止嵌入式单元发出错误指令、执行错误操作；复位模块监视电源模块正常时的电源电压，若电源有异常则会进行强制复位，令装置各模块供电电压恢复正常状态。

电源模块主要由聚合物锂电池和电压转换电路构成，DC-DC转换电路采用升降压充电管理IC来控制聚合物锂电池的充放电，同时具有输入过压保护、输出过压过流保护等功能，聚合物锂电池输出的电源电压经过DC-DC转换电路转为稳定的3.3 V工作电压，为装置各个功能模块提供一个稳定、可靠的工作电源，聚合物锂电池上贴有温度探头，探头埋于硅胶内导热，用于异常过热时断开电源模块的电源输出，起到过热保护作用。

USB接口模块与所述电源模块、所述嵌入式单元连接，外部电源输入电压为5 V，外接电源从USB接口模块输入电源模块，经过电源模块的电压转换电路转为稳定的充电电压，为聚合物锂电池进行充电；另外可通过USB接口模块可将所述装置拍摄的设备图片信息、缺陷结果信息、巡检记录信息传输到主站服务器中进行归档保存，亦可通过USB接口模块把训练好的算法模型下载到本嵌入式单元中，使嵌入式单元上的缺陷识别算法保持最新状态。

3 SF6仪表图像识别关键技术及试验分析

通过图像采集模块采集SF6充气设备指针式仪表图像，嵌入式单元对原始图像进行去噪、二值化和边缘检测等预处理。利用霍夫圆变换实现SF6压力仪表表盘圆形的精确定位,从表盘区域图像中通过基于圆心约束的霍夫变换算法检测刻度和指针并消除刻度直线，找到指针所在的直线并计算指针线角度，最后识别出当前指针式仪表读数和指针所在颜色区域，判断SF6充气设备是否异常，并生成巡检报告，手持式SF6充气设备压力下降缺陷图像识别装置图像识别原理如图4所示[5-6]。

图4 SF6压力仪表指针图像识别流程

3.1 霍夫圆变换

霍夫圆变换把SF6压力仪表的圆盘图像从经过预处理的图像中提取出来，并确定SF6压力仪表的表盘圆心和半径，霍夫圆变换原理，如式(1)所示。

(x-a)2+(b-y)2=r2

(1)

式中：(a,b)为圆心坐标；r为圆半径；(x,y)在图像中为像素坐标。图像中的一个像素点，对应参数空间的图形。如果r确定，那么一个像素点对应参数空间的一个圆，那么r不确定，则对于每一个r都是一个圆。使用霍夫圆变换算法对SF6仪表进行圆检测，效果如图5所示[7-8]。

3.2 指针线检验

嵌入式单元对SF6压力仪表的表盘图像采用添加圆心约束的霍夫变换算法进行图像直线提取。仪表指针通过圆心这一特征，对每个有效像素点的直线标记范围进行约束，其原理是在对有效像素点 (x,y)进行极坐标空间 (ρ,θ0)累加之前，先利用圆心和像素点(x,y)所在直线计算出角度θx对θ0进行约束，从而可排除不经过圆心的直线，并达到减少累加次数的目的，通过霍夫变换提取直线后，可获取到集中每条直线左右的2个端点 (xi1,yi1)和(xi2,yi2)。

而消除刻度直线是正确定位仪表指针直线和指针方向后，根据刻度线远小于指针直线的特征对仪表刻度直线进行过滤，通过设定一个长度阈值，当直线的长度(由直线2个端点计算得到)小于此阈值时，将过滤掉SF6压力仪表刻度直线，经过滤后剩余的直线为指针直线。

找到指针所在的直线后，根据指针线的倾斜角识别出SF6压力仪表的读数。根据直线斜率公式，见式(2)。计算出指针直线的斜率，以圆心为原点的Y轴为基准，根据斜率换算出指针线的倾斜角θi。嵌入式单元根据预先设置好的Y轴对应的SF6压力仪表的压力值py和每增加1°倾斜角增加的压力值为p1，根据前文确定的指针方向，从而确定指针线所在的象限位置，当指针线在第一和第四象限时，SF6压力仪表的压力值为p=py+θip1，当指针线在第二和第三象限时，SF6压力仪表的压力值读数为p=py-θip1。指针识别效果如图6所示。

图6 指针识别效果图

3.3 刻度彩色区块图像特征提取

SF6压力仪表盘图像为RGB彩色格式图像，嵌入式单元采用基于HSI彩色模型的算法对仪表RGB彩色格式图像进行处理，然后对彩色图像分层提取SF6压力仪表盘刻度彩色图像特征。HIS彩色空间由一个垂直强度轴和位于该强度轴垂直平面内彩色点的轨迹标识，当平面沿强度轴上下移动时，由每个平面于立方体表面构成的横截面定义的边界不是三角形就是六边形，如图7所示。图7(a)所示，原色是按120°分隔的，二次色与原色相隔60°，这意味着二次色之间也相隔120°。图7(b)显示了相同的六边形和任意一个彩色点。该彩色点的色调由来自某参考点的一个角度决定。通常，定义与红轴的0°角指定为0色调，从这里开始色调逆时针增长。饱和度(距垂直轴间的距离)是从原点到该点的向量长度。HIS彩色空间的重要分量是垂直强度轴到一个彩色点的向量长度和该向量与红轴的夹角[9-10]。

(a) 原图

(b) 检测效果图

图7 HIS彩色模型中的色调与饱和度

仪表RGB彩色格式图像进行处理是从RGB到HSI的彩色转换给定一幅RGB彩色格式的SF6压力表盘图像，每个RGB像素的H分量可用式(3)得到：

饱和度分量由式(5)给出：

强度分量由式(6)给出：

假定RGB值已经归一化到区间[1,0]内，且角度θ根据HIS空间的红轴来度量。给定的RGB值在区间[0,1]内，则其他2个HIS分量已经在区间[0,1]内。

对一幅彩色图像分层的最简单方法就是把某些感兴趣的区域之外的颜色为参考颜色空间的中点。设感兴趣的颜色设宽为W，中心在圆形颜色点，并被具有分量 (a1,a2, …,an)的立方体所包围，则变换为

这些变换通过强迫所有其他颜色为参考颜色空间的中点，来突出圆形周围颜色。利用彩色分层的原理对SF6压力仪表表盘刻度颜色的分层过程中，把红色区域特征、黄色区域特征和绿色区域特征分别分离出来[11-13]，效果如图8所示。

(a)红色区域

(b)绿色区域

(c)黄色区域图8 SF6压力仪表表盘刻度特征提取情况

3.4 试验分析

为了获取不同状态下SF6仪表的图片样本，本文将SF6仪表接通空气压缩机，通过压缩机的充气与放气，调整指针角度，用嵌入式单元进行拍照取样并人工记录数值。核对情况如表1所示。

表1 嵌入式单元SF6仪表图像识别核对情况

在嵌入式单元SF6仪表图像识别下，对SF6仪表的报警识别能够达到98%以上，准确率是有保障的，而且随着样本数量的增加，识别的正确率也逐步提升，而且人工核对过程中，识别报警失误的仪表图片都是因为指针所指位置为区域交界边缘，嵌入式单元没有准确判定所属情况，这也是后续研究有待解决的问题。同时对压力读数误差在允许范围内具有很好的识别效果。

4 结语

本文研究基于小型智能相机镜头的嵌入式设备实现对SF6仪表进行拍摄和指针识别。通过使用嵌入式设备对SF6压力仪表进行拍摄，对图像进行去噪、二值化和边缘检测等预处理，利用霍夫圆变换实现SF6压力仪表表盘圆形的精确定位,从表盘区域图像中通过基于圆心约束的霍夫变换算法检测刻度和指针并消除刻度直线，找到指针所在的直线并计算指针线角度，最后识别出当前指针式仪表读数和指针所在颜色区域，判断SF6充气设备是否异常，并生成巡检报告。

在某220 kV变电站进行了试验，结果表明，SF6仪表指针识别准确率达98%以上，达到应用预期效果。能够精确地在线识别SF6仪器的状态，第一时间报警，最快对故障做出排查，减少对变电站与电网的损失。