一种条形主变油位计的自动度量方法与流程

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领域。

背景技术：

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。

技术实现要素：

本发明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，本发明采用的技术方案为：

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。

进一步，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，得到训练好的SVM；

(22)输入原始图像f₁(x,y)，提取原始图像f₁(x,y)的HOG特征，HOG特征的提取通过Opencv库内部函数实现，利用训练好的SVM进行分类，得到油位计的初步定位图像f₂(x,y)。

进一步，所述步骤3中，对初步定位图像f₂(x,y)进行颜色分割的公式如下：

其中R(x,y)表示初步定位图像f₂(x,y)的RGB通道的R通道，G(x,y)表示初步定位图像f₂(x,y)的RGB通道的G通道，B(x,y)表示初步定位图像f₂(x,y)的RGB通道的B通道。

进一步，所述步骤4中，将图像f₃(x,y)与图像f₄(x,y)进行或运算得到图像f₅(x,y)的计算公式如下：

进一步，所述步骤5的具体流程为：

表示腐蚀操作，表示膨胀，表示孔洞填充；

其中A表示原图，A^c表示A的补集，B表示结构元，(B)_z＝{w|w＝b+z,b∈B}表示将B的原点平移到点z，表示关于结构元B的原点映射该集合的所有元素，X_k表示最大的连通分量，对步骤4中的图像f₅(x,y)进行三次膨胀形态学操作之后进行一次孔洞填充操作，最后进行十次腐蚀操作，得到图像f₆(x,y)。

进一步，所述步骤6的具体流程为：

(61)提取图像f₆(x,y)的连通分量，公式如下：

式中，A表示原图，B表示结构元，X_K表示最大的连通分量；

(62)用最小的矩形去包含最大的连通分量，在f₂(x,y)上截取对应的最小矩形，得到图像f₇(x,y)，其中，最小矩形最高点纵坐标位置值为P₁，纵坐标最低点值为P₂。

进一步，所述步骤7的具体流程为：

(71)对图像f₇(x,y)进行Otsu阈值分割，Otsu阈值分割通过Opencv库内部函数实现，寻找分割后最大的两块白色分量，得到两个白块的最高点和最低点的纵坐标，共4个值；

(72)将步骤(71)中得到的4个值进行排序，求出第二个与第三个的纵坐标平均值，作为指示线位置的纵坐标值P₃。

进一步，所述步骤8中，计算油位计的百分比的公式为：

与现有技术相比，本发明的优点在于：

一、在油位计的定位上，本发明创新地采用了用于行人检测的经典HOG特征算法，并且结合SVM算法，油位计的定位基本上能达到100％，准确度非常高，很好地解决了复杂背景下定位的问题；

二、本发明采用了简单的模式识别算法SVM和一些经典的图像处理算法HOG特征，Otsu阈值分割，Canny边缘提取等，通过调用Opencv库能够简单，快速实现；通过大量的测试，计算得到平均一张图片运算时间在1s内，因此本发明运算量少、处理速度快、效率高以及较好的鲁棒性；

三、由于采用颜色分割、腐蚀、膨胀、孔洞填充等形态学算法，本发明能够很好地解决逆光拍照，光照不均匀，成像噪声问题，由于油位计的计算结果是百分比，能够很好地避免的倾斜，旋转带来的影响；

四、本发明最初是在MATLAB软件平台上实现的，最后成功移植到VS2013+Opencv平台，说明本算法的移植性好，由于已移植到VS2013下的C++平台，因此也能移植到其他平台，比如DSP平台。

附图说明

图1为本发明的算法流程示意图；

图2为本发明的初步定位的图像；

图3为本发明的颜色分割后的图像；

图4为本发明的或运算后的图像；

图5为本发明的膨胀操作后的图像；

图6为本发明的孔洞填充操作后的图像；

图7为本发明的腐蚀操作后的图像；

图8为本发明的油位计精确定位的图像；

图9为本发明的Otsu分割后的图像；

图10为本发明计算的油位并进行标注的图像。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

一种条形主变油位计的自动度量方法，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)；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，得到训练好的SVM；

(22)输入原始图像f₁(x,y)，提取原始图像f₁(x,y)的HOG特征，HOG特征的提取通过Opencv库内部函数实现，利用训练好的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)；对初步定位图像f₂(x,y)进行颜色分割的公式如下：

其中R(x,y)表示初步定位图像f₂(x,y)的RGB通道的R通道，G(x,y)表示初步定位图像f₂(x,y)的RGB通道的G通道，B(x,y)表示初步定位图像f₂(x,y)的RGB通道的B通道。

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)；将图像f₃(x,y)与图像f₄(x,y)进行或运算得到图像f₅(x,y)的计算公式如下：

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)；具体流程为：

表示腐蚀操作，表示膨胀，表示孔洞填充；

其中A表示原图，A^c表示A的补集，B表示结构元，(B)_z＝{w|w＝b+z,b∈B}表示将B的原点平移到点z，表示关于结构元B的原点映射该集合的所有元素，X_k表示最大的连通分量，对步骤4中的图像f₅(x,y)进行三次膨胀形态学操作之后进行一次孔洞填充操作，最后进行十次腐蚀操作，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)；具体流程为：

(61)提取图像f₆(x,y)的连通分量，公式如下：

式中，A表示原图，B表示结构元，X_K表示最大的连通分量；

(62)用最小的矩形去包含最大的连通分量，在f₂(x,y)上截取对应的最小矩形，得到图像f₇(x,y)，其中，最小矩形最高点纵坐标位置值为P₁，纵坐标最低点值为P₂。

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；具体流程为：

(71)对图像f₇(x,y)进行Otsu阈值分割，Otsu阈值分割通过Opencv库内部函数实现，寻找分割后最大的两块白色分量，得到两个白块的最高点和最低点的纵坐标共4个值；

(72)将步骤(71)中得到的4个值进行排序，求出第二个与第三个的纵坐标平均值，作为指示线位置的纵坐标值P₃。

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。计算油位计的百分比的公式为：

本发明利用了方向梯度直方图特征(HOG)和支持向量机(SVM)、颜色分割、Canny边缘提取方法、Otsu阈值分割方法、膨胀、孔洞填充和腐蚀等形态学算法等经典图像处理算法，结合条形主变油位计图像的具体情况，通过对算法的组合和各种阈值的不断测试得到了本发明。