[发明专利]一种改进的变电站巡检机器人的多仪表读数识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种改进的变电站巡检机器人的多仪表读数识别方法。

背景技术

变电站设备巡检机器人是基于自主导航、精确定位、自动充电的室外全天候移动平台，集成可见光、红外、声音等传感器；基于磁轨迹和路面特殊布置的RFID标签，实现巡检机器人的最优路径规划和双向行走，将被检测设备的视频、声音和红外测温数据通过无线网络传输到监控室；巡检后台系统通过设备图像处理和模式识别等技术，结合设备图像红外专家库，实现对设备热缺陷、分合状态、外观异常的判别，以及仪表读数、油位计位置的识别；并配合智能变电站顺控操作系统实现被控设备状态的自动校核[鲁守银，钱庆林，张斌，等。变电站设备巡检机器人的研制[J]。电力系统自动化，2006，30（13）：94–98]。

电力系统的变电站有许多设备配置了指针仪表，如：气压表，温度表，油温表，避雷器表等。这种指针式仪表因其结构简单、直观、操作容易、低成本低故障率等优点，由此被广泛应用。在变电站中这种仪表每天都需要记录大量的数据。目前国内记录仪表数据主要靠人眼观测，精度低、可靠性差、效率低、劳动强度大。随着智能变电站的试点建设与巡检机器人的发展及推广使用[周立辉，张永生，孙勇，等。智能变电站巡检机器人研制及应用[J]。电力系统自动化，2011，35（19）：85–88]，仪表数据的记录工作已经向自动化操作方向改进，但仍需运行人员参与核实确认机器人采集的仪表状态图像。这种模式虽然减轻了运行人员的劳动强度、缩短了操作时间，但对现场人员的主观判断依赖较大，受现场人员知识、经验等条件约束，容易出现误判，影响变电站无人值守等集约化运行管理模式的推进。因此，研发一种适用于巡检机器人的快速、准确、稳定可靠的指针式仪表的自动识别系统具有非常重要的意义。

变电站的仪表多数安置在室外，所以巡检机器人采集的仪表图像通常受到环境的影响，诸如昼夜及天气阴晴引起的光照强度的变化，雨雪雾天造成的仪表表盘的模糊，以及变电站中多样的设备造成采集的仪表图像中呈现复杂的背景，种种这些不利的条件，都会直接影响到仪表状态识别的结果。

依照现有的指针仪表指针自动读数的识别算法，首先利用仪表表盘的形状特征，通过模板匹配或椭圆拟合确定仪表表盘在图像中的基本位置及区域范围。在[蔡文超，于骞，王宏，等。基于快速Hough变换的圆形仪表的检测与读取[C]。中国人工智能学会第10届全国学术年会。2003，617–622]中提到通过边缘检测的对比研究，提出一种梯度算子与形态学运算相结合的边缘提取方法，利用快速Hough变换提取圆或椭圆的仪表表盘，虽然其算法具备一定实时性和鲁棒性，但并不适用于巡检机器人采集到的变电站仪表图像。这是由于在变电站设备结构复杂，在机器人采集到的图像中，背景紊乱，并不仅仅包含仪表区域，还同时囊括了其它设备，之中不乏包含近似圆形的部件，在使用椭圆检测的算法时，极易出现错误的检测结果。在[戴亚文，王三武，王晓良。基于灰度信息的多特征模板匹配法[J]。电测与仪表。2004，4（41）:56–58]中提到通过仪表表盘的模板图像在输入图像中匹配相似区域，从而提取出仪表表盘，这一算法的优点是比Hough变换节省计算时间，并且利用表盘内部的固有特征可以提高匹配的准确性。但这一算法也不适合用于变电站巡检机器人，因为变电站中分布着多种仪表设备，每种仪表都具有独特的外形，而为了提高机器人的工作效率，在每一次巡检任务中，在规划的行进路线上机器人将会拍摄途经的所有仪表设备，在仪表识别的过程中如果用单一的模板图像并不适用于多样的仪表图像。