【技术实现步骤摘要】
一种条形主变油位计的自动度量方法,用于变电站条形主变油位计的自动度量和读数,属于机器视觉仪器仪表智能检测
技术介绍
电力仪表是人们检测并监测系统设备的重要工具,其准确性至关重要,因此电力部门需要周期性的对仪表进行检定,任务繁重。采用人工检定方式十分容易出错并且效率低下,因此激发了人们对各种仪表自动化度量的研究。在工业仪表自动度量领域,主要是利用基于机器视觉的图像处理方法实现仪表的自动度量。相比于人工读数,自动度量的优点有:24小时不间断读数,节省了人工劳动力,稳定性高,效率高。因此在工业领域应用中,仪表自动度量有很高的研究价值。由于工业仪表的功能,用处不同,使得工业仪表的种类繁多,结构各不相同,即使是同一种型号的仪表,也存在颜色,形状,大小等差别。因此,不存在一种万能的仪表自动度量方法,能够对所有的仪表精确地实现自动度量。本专利中所要实现自动度量的仪表,是一种条形主变油位计。目前,对于椭圆形无栅格油位计和指针式表盘,已有专利能实现自动度量,但是针对条形主变压器的油位计,这两种专利都不能实现自动度量。由于成像过程中,存在逆光拍照,光照不均匀,成像噪声,对焦模糊,背景复杂,遮挡,倾斜,旋转等影响,在实现仪表自动度量算法时,需要考虑很多因素,此外,要在复杂的图像背景上精确地定位出条形油位计也是一个难点。
技术实现思路
本专利技术针对上述不足之处提供了一种条形主变油位计的自动度量方法,解决现有技术在成像过程中,存在逆光拍照、光照不均匀、成像噪声、对焦模糊、背景复杂、遮挡、倾斜、旋转等影响,无法实现仪表图像的自动度量的问题。为了实现上述目的,本专利技术采用的 ...
【技术保护点】
一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、输入原始图像f1(x,y);步骤2、提取原始图像f1(x,y)的方向梯度直方图特征(HOG),再利用已训练好的支持向量机(SVM)进行分类,得到油位计的初步定位图像f2(x,y);步骤3、选取适当的阈值,对初步定位图像f2(x,y)进行颜色分割,得到图像f3(x,y);步骤4、对初步定位图像f2(x,y)进行Canny边缘提取,得到图像f4(x,y),将图像f3(x,y)与图像f4(x,y)进行或运算得到图像f5(x,y);步骤5、对图像f5(x,y)依次进行三次膨胀、一次孔洞填充和十次腐蚀操作得到图像f6(x,y);步骤6、提取图像f6(x,y)的连通分量中的最小矩形,即为条形油位计,在初步定位图像f2(x,y)上截出最小矩形,得到图像f7(x,y);步骤7、Otsu阈值分割处理图像f7(x,y),计算得到指示线的位置;步骤8、利用指示线位置和图像f7(x,y)得到条形油位计上下界的位置,通过条形油位计上下界的位置计算油位计的百分比,并标注于初步定位图像f2(x,y)上。
【技术特征摘要】
1.一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、输入原始图像f1(x,y);步骤2、提取原始图像f1(x,y)的方向梯度直方图特征(HOG),再利用已训练好的支持向量机(SVM)进行分类,得到油位计的初步定位图像f2(x,y);步骤3、选取适当的阈值,对初步定位图像f2(x,y)进行颜色分割,得到图像f3(x,y);步骤4、对初步定位图像f2(x,y)进行Canny边缘提取,得到图像f4(x,y),将图像f3(x,y)与图像f4(x,y)进行或运算得到图像f5(x,y);步骤5、对图像f5(x,y)依次进行三次膨胀、一次孔洞填充和十次腐蚀操作得到图像f6(x,y);步骤6、提取图像f6(x,y)的连通分量中的最小矩形,即为条形油位计,在初步定位图像f2(x,y)上截出最小矩形,得到图像f7(x,y);步骤7、Otsu阈值分割处理图像f7(x,y),计算得到指示线的位置;步骤8、利用指示线位置和图像f7(x,y)得到条形油位计上下界的位置,通过条形油位计上下界的位置计算油位计的百分比,并标注于初步定位图像f2(x,y)上。2.根据权利要求1所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤2的具体流程为:(21)截取出多幅油位计图像的条形油位计所在区域,作为正样本,同时截取一些背景区域作为负样本,提取正负样本的HOG特征,HOG特征的提取通过Opencv库内部函数实现,输入SVM进行训练,得到...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭真明,邢艳,杨维,袁程波,黄建平,谢吉航,刘勇,余娟,曹思颖,陶冰洁,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川;51
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