一种电力巡检机器人的待识别仪器定位方法与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种电力巡检机器人的待识别仪器定位方法。

背景技术：

在电力系统中，指针式仪表有着广泛的应用。在变电站，需要对仪表读数进行实时监控，以防止一些参数超标而发生意外。目前的巡检方法主要是人工巡检。人工巡检读数的效率低，误差大，危险性高。因此，需要发明一种通过巡检机器人获取图像、利用高效的图像处理技术获取仪表读数的方法，以提高效率，确保电力系统的安全运行。

变电站巡检机器人基于自主导航、精确定位的移动平台，集成可见光、红外、声音等传感器，根据所规划的路径，对需要巡检的仪表进行多方位的拍摄，并将检测到的仪表图像信息传输给巡检后台系统，巡检后台系统通过图像处理技术，完成仪表读数的自动识别。

现有技术中指针式仪表自动获取表盘信息方法的基本步骤是获取图像，再经过hough变换提取表盘信息、图像二值化、提取颜色特征，sift算法，人手动剪裁，canny算子和最小二乘法等步骤实现指针式仪表变盘信息的获取和读数。

如201410074686.9提供了一种指针仪表读数识别方法及装置。首先对仪表进行定位，通过颜色提取了仪表环，然后通过计算环和中央的比例找到表盘，这个方法由于光照产生的颜色，或者其它物体的遮挡，都会导致这种方法出现误差，且表在自然环境下颜色脱落很快。我们的方法最大程度的保留了图像的信息，对光照等其它噪声有很好的鲁棒性。

如201310011025.7一种改进的变电站巡检机器人的多仪表读数识别方法。采用sift算法实现指针仪表的定位，sift变换的时间消耗很大，且由于实际变电站的复杂结构一张图片sift提取的相同特征可能很多，会导致无法精确的提取表盘位置信息。

如201210043415.8一种用于移动机器人的类圆形指针仪表读数方法。需要提取表盘区域，用canny算子提取边缘点，若能够被提取的边界点个数大于阈值则采用最小二乘法拟合椭圆：对获得的椭圆进行过滤，得到表盘图像。阈值设置的好坏影响了最后的结果，对于光照等噪声对图像的影响，单一阈值将无法满足最后的结果，且时间复杂度大。

如201410579129.0用hough做圆检测，使用加权平均法确定表盘圆心及半径。这在时间上消耗很大，而且加权导致结果不确定性，当针对仪表表面出现破损，光照出现的影子，或拍摄图像抖动较大时，该方法就存在很大的缺陷。

从以上分析，可看出在现有的指针式仪表自动读数方法中获取表盘信息是关键的一步，而如今大多是采用通用的方法，应用在实际问题中还存在着许多仍未解决的问题。现实中，由于机器人拍摄的图片不会出现散射和仿射的情况，仪表表盘只会在一个平面上移动，因此，我们有必要提供一种实际性更高效的仪表表盘等待识别仪器位置的获取方法来解决上述问题。

技术实现要素：

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种光照、阴影等干扰具有较强鲁棒性，对预处理要求不高，对仪表表盘位置定位精度具有鲁棒性方法。本发明的技术方案如下：

一种电力巡检机器人的待识别仪器定位方法，包括以下步骤：

101、首先设定拍摄图片与模板图片对齐操作成功允许的偏移误差范围像素阈值，根据电力巡检机器人在待识别仪表仪器的预置停车定位误差范围，计算机器人的当前最近焦距(最近焦距指机器人所配置的相机拍摄图片最小倍数所在焦距位置)与最远焦距误差；

102、根据步骤101中的最近焦距与最远焦距误差的图片位置像素差值计算巡检机器人巡检中途需要拍摄的图片数量和对应焦距位置；

103、将获得的每组图片按照焦距关系进行缩放，50倍焦距与200倍焦距，图像关系是4倍关系，与模板图片依次两两进行对齐操作，直到模板与最远焦距对齐成功，对仪表表盘进行定位，得到表盘对齐位置，获取表盘信息，再将图片二值化，提取指针所在方向并读数。

进一步的，步骤103将获得的每组图片按照焦距进行缩放后与模板图片依次两两进行对齐操作，其具体步骤如下:

201、先通过近焦的测试图片和模板图片对齐，得到变换矩阵a；

202、根据下一焦距和前一焦距的倍数变化n，换算出下一焦距对应变换矩阵b1，使用变换矩阵b1对此焦测试图片进行变换，再将变换后的图片和模板图片对齐，得到变换矩阵b2，求得综合b1和b2的变换矩阵b＝b2×b1；

203、重复步骤102对其它焦距图片依次做变换对齐的操作；

204、最后得到变换矩阵c1(c1是前面所有变换矩阵的乘积)对远焦测试图片进行变换，再将变换后的远焦图片和模板远焦图片进行对齐，得到对齐的远焦图片。

进一步的，所述提取指针所在方向并读数的具体步骤为：

301、锁定圆心所在区域，设定指针长方形大小；

302、以圆心为指针端点，用设定的指针大小在此端点进行扫描，并计算每个度数下白色像素点的比值；

303、对步骤301所设置的区域选取圆心，重复步骤302得到白色像素点比值最大的圆心和对应方向即为指针对应端点和方向；

304、根据步骤303获得的指针方向，对表盘进行读数。

进一步的，所述步骤302以圆心为指针端点，用设定的指针大小在此端点进行扫描的度数为200度。

进一步的，所述步骤201通过近焦的测试图片和模板图片对齐，得到变换矩阵a；

变换矩阵公式为

这里a1是焦距图像模板，a2是所拍摄的焦距图像。

本发明的优点及有益效果如下：

1、根据机器人实际检测图片中对仪表表盘信息的获取从寻找这个物体转换到最齐物体所在图像，并根据层层对齐的操作，减少了对齐误差，所得到的表盘位置精度高，且该方法抗干扰性能力强。

2、本发明利用变化矩阵得到对每个焦距下的表盘位置信息进行预测，避免了盲目搜索对齐，同时由于变电站具有复杂网络结构，所拍摄的图片采用传统通用的特征提取很可能有多个相同特征，导致对齐失败。我们将这个问题转化到像素问题上进行对齐，对具有类似变电站这种网络结构复杂区域，物体与物体之间相互影响大，光照，风干等噪声有很强的鲁棒性。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例系统流程图

图2-1、图2-2为实施例的原始表盘图像

图3为图2-1和图2-2的初始对齐图像

图4为图2-2对齐图2-1后的变化图像

图5为最终两张图的对齐图像

图6为提取的表盘信息

图7为二值化后的图像

图8为最优圆心对应的200个方向的白色像素比值分布图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

参照图1所述为一种电力巡检机器人的待识别仪器定位方法，包括步骤如下：(1)根据最近焦距与最远焦距图片的误差计算中间需拍摄图片数量和对应拍摄焦距(2)获取对应焦距所在图(3)对齐并计算变换矩阵(4)获取表盘信息(5)二值化处理(6)获取指针信息并读数。

用测试图片进行实验，计算出目标物体在原图偏移15个像素，对齐就不成功。机器人摄像头大致偏移是3mm，于是我们在此场景下在同一地点拍摄3组图片，分别是50焦距，80焦距,200焦距。

用50焦距的图片与模板图片对齐，计算变换矩阵

这里a1是50焦距图像模板，a2是所拍摄的50焦距图像

50倍焦距与80倍焦距相差1.6倍，于是得到80焦距的模板图片为

b1＝a2×a×1.6

将新得到的图像b1与拍摄的80焦距图片做对齐得到变换矩阵

这里b2是拍摄的80焦距图片

计算200焦距图片是在80焦距图片放大2.5倍

得到200焦距的模板图片

c1＝b2×b×2.5

将新得到的图像c1【图2-1】与拍摄的200焦距图片【2-2】做对齐得到变换矩阵：

为通过变化矩阵前，图片对齐效果[图3]，通过变化矩阵得到对齐图片[图4]，通过变化矩阵后两图再做对齐图像【图5】通过得到的对齐矩阵计算出实际拍摄的200焦距下仪表表盘所在位置，提取出大小为300像素×300像素的表盘图像[图6]。

将图片二值化

规定指针大小为3×80，在表盘中央[3x3]大小上进行200°扫描，得到9×200的矩阵存储扫扫描中白色像素比在这个长方形中比值.

取矩阵中的最大值对应的横纵坐标.

计算指针所指角度是119°。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。