一种智能变电站装置面板自动识别方法及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种智能变电站装置面板自动识别方法及系统，该方法包括下述步骤：(1)智能变电站装置面板图像信息的获取；(2)面板图像信息预处理；(3)面板特征抽取和选择；(4)设计面板元素及布局分类器；(5)视角无关的面板元素及布局分类决策。本发明专利技术可自动识别出装置面板基本要素及布局规则，从而达到装置面板布局的自动化测试。

【技术实现步骤摘要】
一种智能变电站装置面板自动识别方法及系统
本专利技术涉及一种变电站数字化测控装置统一面板识别规范性测试技术，具体涉及一种智能变电站装置面板自动识别方法及系统。
技术介绍
长期以来自动化设备存在生产厂商众多的问题，不同厂家装置外观尺寸、接口接线差异很大，设计、安装、维护方式互不相同，运维管理难度较大。根据统一规范数字化测控装置面板的工作要求，不同类型的装置应根据标准GB/T19520要求，按设备类型和应用需求，针对不同类型产品规范面板基本要素及布局规则，统一装置机箱高宽度及安装接口尺寸，实现设备风格液晶面板布局,操作按键布局相对统一。现有面板布局测试依靠人工观测及手工度量方式开展，工作效率低下。
技术实现思路
为解决上述现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种智能变电站装置面板自动识别方法及系统，本专利技术可自动识别出装置面板基本要素及布局规则，从而达到装置面板布局的自动化测试。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种智能变电站装置面板自动识别方法，其改进之处在于，所述方法包括下述步骤：(1)智能变电站装置面板图像信息的获取；(2)面板图像信息预处理；(3)面板特征抽取和选择；(4)设计面板元素及布局分类器；(5)视角无关的面板元素及布局分类决策。进一步地，所述步骤(1)中，通过手持终端设备的摄像头拍照获取智能变电站装置面板图像信息二维图像信息。进一步地，所述步骤(2)中，对面板图像信息开展预处理，包括A\D变换，二值化处理，图像的平滑、变换、增强，恢复和滤波处理；基于不同视角的面板布局识别方法达到对不同视角面板识别的支持；根据透视投影原理，将面板元素目标模板图像T0进行仿射变换，获得在不同视角下目标面板可能的形式T，进而将标准面板元素目标生成不同视角下的模板；进而在识别过程中，分别利用不同的仿射变换模板与待识别图像I局部区域R进行匹配，识别面板布局情况。进一步地，所述步骤(3)中，对于面板键盘、显示屏、铭牌和指示灯元素，计算链式梯度特征并进行特征抽取；其中，将不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解为步长4、重叠的6×6小块，按照既定空间顺序构造面板元素目标模板与待识别图像的图像块序列；对于每一个小块，分别计算区域像素微分，每一个像素对应的微分方向获得如下：不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置(x,y)对应像素I(x,y)微分Gx(x,y)、Gy(x,y)通过卷积运算求得：Gx(x,y)＝[-101]*I(x,y)Gy(x,y)＝[-101]T*I(x,y)分别计算幅值G(x,y)与方向θ(x,y)如下：其中：x,y分别表示不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置，I(x,y)表示像素，Gx(x,y)、Gy(x,y)分别表示像素I(x,y)的微分；θ(x,y)表示像素I(x,y)对应的微分方向；进一步获得每个小块的主体像素微分，并离散化为相邻差别为30°的12个方向；根据获得的每一块的离散化方向进行二值化结果，按照既定空间顺序构造链表，分别建立不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I局部区域R的链式梯度特征表达List(T，R)与List(I，R)。进一步地，所述步骤(4)中，设计面板键盘、显示屏、铭牌和指示灯面板元素的分类器，即通过设计链式梯度特征表达相似性度量函数，计算不同视角下目标面板可能的形式T与待识别图像I局部区域R的链式梯度特征相似度量，将对应获得最大相似度的T的类别，作为识别面板元素的结果。进一步地，将不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解为步长4、重叠的6×6小块，按照既定空间顺序构造面板元素目标模板与待识别图像的图像块序列；对于每一个小块，分别计算区域像素微分，每一个像素对应的微分方向获得如下：不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置(x,y)对应像素I(x,y)微分Gx(x,y)、Gy(x,y)通过卷积运算求得：Gx(x,y)＝[-101]*I(x,y)Gy(x,y)＝[-101]T*I(x,y)分别计算幅值G(x,y)与方向θ(x,y)如下：其中：x,y分别表示不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置，I(x,y)表示像素，Gx(x,y)、Gy(x,y)分别表示像素I(x,y)的微分；θ(x,y)表示像素I(x,y)对应的微分方向；进一步获得每个小块的主体像素微分，并离散化为相邻差别为30°的12个方向；根据获得的每一块的离散化方向进行二值化结果，按照既定空间顺序构造链表，分别建立T和I局部区域R的链式梯度特征表达List(T，R)与List(I，R)。构建相似性度量函数，对于I中所有可能的局部区域R，计算不同视角下目标面板可能的形式T、待识别图像I局部区域R的链式梯度特征表达的差别，进而获得待识别图像I中，目标模板的位置；采取渐进式的识别方式，即对于不同视角下目标面板可能的形式T、待识别图像I局部区域R，首先仅考虑有限部分图像块而不是全部图像块进行扫描，采用简化链式梯度特征表达方式，快速忽略待识别图像I中不可能的位置，获得可能的位置候选；进而递进式的增加图像块数量，提高链式梯度特征表达的描述精度，直至获得目标模板的位置。进一步地，将图像划分成小块之后，小块中每一个像素I(x,y)对应的微分方向：链式梯度特征表达相似性度量函数用来计算待识别图像I局部区域R与不同视角下目标面板可能的形式T之间微分特征相似的块的个数，其定义形式为：其中，ori(I,c+r)∈List(T,R)，ori(T,r)∈List(T,R)，ori(I,c+r)是待识别图像I在位置c+r初对应小块的离散主微分方向，ori(T,r)为不同视角下目标面板可能的形式T在位置r对应小块的离散主微分方向；c为不同视角下目标面板可能的形式T的中心点坐标，I表示待识别图像；δ表示微分特征。进一步地，为获得链式梯度特征表达相似性度量函数对微小形变的不敏感型，进一步定义度量函数ε2形式为：De(T,r)＝{ori(T,l):l∈maxmagk(r)∧mag(t,l)＞τ}其中，De(T,r)表示T在每个小区域r中强度最大的微分方向的集合；ori(T,l)为T在像素l处的微分方向，值为mag(t,l)，τ为阈值，maxmagk(r)代表了块r中k个最大微分幅值的位置；为了使链式梯度特征表达相似性度量函数获得对于整体微小平移的不敏感性，修改相似性度量函数为如下ε3形式：其中：w(T,m)定义了不同视角下目标面板可能的形式T二维平移平移m的操作，m为二维平移变换，M为二维平移变换的变换位移集合。进一步地，所述步骤(5)中，通过仿射变换获得面板元素不同视角下的面板元素图像的可能形式T，进而计算不同视角下的面板元素图像的可能形式T中各小块r的主导梯度方向，按照既定空间顺序构造链表，获得板元素的链式梯度特征表达；在特征空间中对面板元素对象进行分类，对于不同面板元素的不同视角下图像的可能形式T，分别计算其与待识别图像I局部区域R的链式梯度特征相似度量函数值ε3(I,T,c)，计算：将C(T1)作为分类的结果,其中C(T1)是T1对应的面板元素的类别，与之相对应的待识别图像I局部区域R的坐标中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能变电站装置面板自动识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：(1)智能变电站装置面板图像信息的获取；(2)面板图像信息预处理；(3)面板特征抽取和选择；(4)设计面板元素及布局分类器；(5)视角无关的面板元素及布局分类决策。

【技术特征摘要】
1.一种智能变电站装置面板自动识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：(1)智能变电站装置面板图像信息的获取；(2)面板图像信息预处理；(3)面板特征抽取和选择；(4)设计面板元素及布局分类器；(5)视角无关的面板元素及布局分类决策。2.如权利要求1所述的智能变电站装置面板自动识别方法，其特征在于，所述步骤(1)中，通过手持终端设备的摄像头拍照获取智能变电站装置面板图像信息二维图像信息。3.如权利要求1所述的智能变电站装置面板自动识别方法，其特征在于，所述步骤(2)中，对面板图像信息开展预处理，包括A\D变换，二值化处理，图像的平滑、变换、增强，恢复和滤波处理；基于不同视角的面板布局识别方法达到对不同视角面板识别的支持；根据透视投影原理，将面板元素目标模板图像T0进行仿射变换，获得在不同视角下目标面板可能的形式T，进而将标准面板元素目标生成不同视角下的模板；进而在识别过程中，分别利用不同的仿射变换模板与待识别图像I局部区域R进行匹配，识别面板布局情况。4.如权利要求1所述的智能变电站装置面板自动识别方法，其特征在于，所述步骤(3)中，对于面板键盘、显示屏、铭牌和指示灯元素，计算链式梯度特征并进行特征抽取；其中，将不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解为步长4、重叠的6×6小块，按照既定空间顺序构造面板元素目标模板与待识别图像的图像块序列；对于每一个小块，分别计算区域像素微分，每一个像素对应的微分方向获得如下：不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置(x,y)对应像素I(x,y)微分Gx(x,y)、Gy(x,y)通过卷积运算求得：Gx(x,y)＝[-101]*I(x,y)Gy(x,y)＝[-101]T*I(x,y)分别计算幅值G(x,y)与方向θ(x,y)如下：其中：x,y分别表示不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置，I(x,y)表示像素，Gx(x,y)、Gy(x,y)分别表示像素I(x,y)的微分；θ(x,y)表示像素I(x,y)对应的微分方向；进一步获得每个小块的主体像素微分，并离散化为相邻差别为30°的12个方向；根据获得的每一块的离散化方向进行二值化结果，按照既定空间顺序构造链表，分别建立不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I局部区域R的链式梯度特征表达List(T，R)与List(I，R)。5.如权利要求1所述的智能变电站装置面板自动识别方法，其特征在于，所述步骤(4)中，设计面板键盘、显示屏、铭牌和指示灯面板元素的分类器，即通过设计链式梯度特征表达相似性度量函数，计算不同视角下目标面板可能的形式T与待识别图像I局部区域R的链式梯度特征相似度量，将对应获得最大相似度的T的类别，作为识别面板元素的结果。6.如权利要求5所述的智能变电站装置面板自动识别方法，其特征在于，将不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解为步长4、重叠的6×6小块，按照既定空间顺序构造面板元素目标模板与待识别图像的图像块序列；对于每一个小块，分别计算区域像素微分，每一个像素对应的微分方向获得如下：不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置(x,y)对应像素I(x,y)微分Gx(x,y)、Gy(x,y)通过卷积运算求得：Gx(x,y)＝[-101]*I(x,y)Gy(x,y)＝[-101]T*I(x,y)分别计算幅值G(x,y)与方向θ(x,y)如下：其中：x,y分别表示不同视角下目标面板可能的形式T和待识别图像I分解得到的小块中坐标位置，I(x,y)表示像素，Gx(x,y)、Gy(x,y)分别表示像素I(x,y)的微分；θ(x,y)表示像素I(x,y)对应的微分方向；进一步获得每个小块的主体像素微分，并离散化为相邻差别为30°的12个方向；根据获得的每一块的离散化方向进行二值化结果，按照既定空间顺序构造链表，分别建立T和I局部区域R的链式梯度特征表达List(...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨威，王化鹏，李劲松，姜峰，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11