一种变电站智能巡检机器人的电流互感器油位检测方法

摘要

本发明公开了一种变电站智能巡检机器人的电流互感器油位检测方法，主要涉及机器视觉领域，包括建模和油位检测等步骤，具体包括表计定位建模、表计区域选取、参数设置、调整、保存定位模型信息、表计读数识别建模、设置油位区域、设置上下限、添加卡尺、设置指针边缘模式、宽度参数、滤波参数等步骤。本发明能够有效避免由于油位计区域中的同色干扰导致检查错误，而且具有较强的鲁棒性，检测正确率高，使得人工干预少、大大减少了工作人员的劳动强度。

主权项

一种变电站智能巡检机器人的电流互感器油位检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建模：包括以下步骤：S1‑1表计定位建模：包括以下步骤：S1‑1‑1：表计区域选取：通过人工判断表计范围，抠取整个表计；S1‑1‑2：参数设置、调整：设置最小、最大对比度，旋转、尺度变化及各项参数；设置好可进行测试，根据测试结果调整参数，使得其适应各种光线条件；S1‑1‑3：保存定位模型信息：保存上述各个参数值；S1‑2表计读数识别建模：包括以下步骤：S1‑2‑1：设置油位区域：用矩形框框出油位区域，记录矩形框左上角位置(x_lt,y_lt)和右下角位置(x_rd,y_rd)；S1‑2‑2：设置上下限：从下往上拉一条直线，直线下端为油位计下限端，直线上端为油位计上限端；S1‑2‑3：添加卡尺：卡尺由多个平行四边形组成，在一条直线上排列，能够改变长宽、设置卡尺个数；S1‑2‑4：设置指针边缘模式、宽度参数：根据实际情况设置背景到指针、指针到背景处边缘的变化情况；并利用卡尺测量边缘对宽度；S2：油位检测：包括以下步骤：S2‑1表计定位算法：包括以下步骤：S2‑1‑1：滤波参数：导入建模时保存的最小、最大对比度值，旋转、尺度值及各项参数；S2‑1‑2：图像金字塔算法：根据导入的滤波参数，将模板和待定位图像分别执行图像匹配算法，分别得到分辨率连续减半的图像序列，并且在高分辨率图像中2*2的区域中的像素结合为下一层低分辨率图像中的一个像素；模板的图像金字塔从上到下依次为：I_l、I_l‑1...I₂、I₁；待定位图像的图像金字塔从上到下依次为：I′_l、I′_l‑1...I′₂、I′₁；S2‑1‑3：计算模板梯度特征：采用边缘检测算法获取模板I_l的边缘特征，包含每个离散点梯度、幅值信息；S2‑1‑4：模板匹配：将S2‑1‑3中的特征在待识别图像I′_l中从左到右，从上到下遍历进行特征相似度计算：$s=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\frac{d_i^{\prime T}{e}_{q+p^{\prime }}}{\left|\right|d_i^{\prime }\left|\right|\left|\right|e_{q+p^{\prime }}\left|\right|}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\frac{t_i^{\prime }{v}_{r+r_i^{\prime },c+c_i^{\prime }}+u_i^{\prime }{w}_{r+r_i^{\prime },c+c_i^{\prime }}}{\sqrt{t_i^{\prime 2}+u_i^{\prime 2}}\sqrt{{v^2}_{r+r_i^{\prime },c+c_i^{\prime }}+{w^2}_{r+r_i^{\prime },c+c_i^{\prime }}}}---\left(1\right)$将方向向量进行归一化，相似度可以不受任意光照、遮挡和混乱的影响；S2‑1‑5：得到匹配结果：由Step4得到模板在遍历时在待定位图上每个位置的相似度得分，将得分最高位置记为目标位置(x，y)；S2‑1‑6：确定目标位置：将该位置映射至I′_l‑1，再用模板I_l‑1在(x，y)附近区域内执行Step3至Step5，直到执行到图像的最底层，即I′₁，I′₁和待定位图像一致，既得表计的位置。