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    重庆时时彩后一一码: 一种改进的变电站巡检机器人的多仪表读数识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310011025.7

    申请日:

    2013.01.12

    公开号:

    CN103927507A

    公开日:

    2014.07.16

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 著录事项变更IPC(主分类):G06K 9/00变更事项:发明人变更前:房桦 李红玉 李健 杨国庆 韩磊 付崇光 沈照建变更后:吕俊涛 房桦 李红玉 李健 杨国庆 韩磊 付崇光 沈照建|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20130112|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06K9/64; G06K9/60 主分类号: G06K9/00
    申请人: 山东鲁能智能技术有限公司
    发明人: 房桦; 李红玉; 李健; 杨国庆; 韩磊; 付崇光; 沈照建
    地址: 250101 山东省济南市高新区齐鲁软件园大厦B-205
    优先权:
    专利代理机构: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 张勇
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310011025.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.01.16|||2014.08.13|||2014.07.16

    法律状态类型:

    著录事项变更|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,首先针对各个不同种类的仪表设备图像,进行设备模板化处理,并在模板库中建立各仪表的min刻度和max刻度的位置信息。对于机器人实时采集的仪表设备图像,在后台服务中调取相应设备的模板图,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法,在输入图像中匹配提取仪表表盘区域子图像。而后对表盘子图像进行二值化、仪表指针骨干化处理,利用快速霍夫变换检测指针直线去除噪音干扰,定位指针精确位置和指向角度,完成指针读数。此算法经过国内某500kv智能变电站巡检机器人实地测试,各种仪表综合识别率超过99%,对仪表的读数具有高精度高鲁棒性,完全满足变电站现场应用的要求。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种改进的变电站巡检机器人的多仪表读数识别方法,其特征是,首先,需要把变电站每一个预置位的一个或多个仪表的图像都保存到仪表的模板库中,模板库中仪表图像的仪表位置和变电站中的仪表位置是一一对应的,在向巡检机器人下达执行任务时,要将在每个预置停车位的待识别仪表种类明确的指出,在巡检机器人行进至此预置停车位后,巡检机器人从仪表的模板库中调取指定仪表的模板图像,然后巡检机器人通过自带的CCD摄像机和红外热像机采集一个预置位的指针仪表的红外图像和可见光图像,如果拍摄所获得图像的仪表的个数与模板图像中仪表的个数不一致,需要重新拍摄,然后采用SIFT算法实现指针仪表定位;采用Hough变换算法实现已采集的指针仪表与仪表模板库的指针仪表进行匹配识别,最后通过无线网络发送给机器人基站,由机器人基站发送到变电站顺控平台,依此驱动顺控操作的执行。

    2.  如权利要求1所述一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,其特征是,所述仪表定位分为以下具体步骤,
    步骤(1-1),生成尺度空间;
    步骤(1-2),生成SIFT特征向量;
    步骤(1-3),匹配SIFT特征向量。

    3.  如权利要求1所述一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,其特征是,所述仪表读数识别分为以下具体步骤,
    步骤(2-1),仪表图像的预处理;
    步骤(2-2),利用快速Hough交换算法识别仪表指针。

    4.  如权利要求2所述一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,其特征是,所述步骤(1-1),生成尺度空间,包括以下具体步骤,
    步骤(1-1-1),生成尺度空间的图像:利用一组连续的高斯卷积核与原图像进行卷积生成尺度空间图像;
    步骤(1-1-2),生成DoG图像:将相邻尺度的尺度空间图像相减得到一组DoG图像;搜索局部极值点,确定备选的特征点。

    5.  如权利要求2所述一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,其特征是,所述步骤(1-2),生成SIFT特征向量,包括以下具体步骤,
    步骤(1-2-1),通过尺度空间极值的检测,初步确定关键点位置和所在尺度;
    步骤(1-2-2),通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度,同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点;
    步骤(1-2-3),利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数,使算子具备旋转不变性;
    步骤(1-2-4),在以关键点为中心的2n×2n的窗口内,分成2n-1个2n-1×2n-1的小块,在2n-1×2n-1的小块上计算8个方向的梯度方向直方图,其中2n≤图像长度并且2n≤图像宽度,n为大于0的正整数;
    绘制每个梯度方向的累加值,即形成一个种子点;对每个关键点使用若干个种子点来描述,这样对于一个关键点最终形成SIFT特征向量;此时SIFT特征向量已经去除了尺度变化、旋转几何变形因素的影响,再继续将特征向量的长度归一化,则进一步去除光照变化的影响。

    6.  如权利要求2所述一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,其特征是,步骤(1-3),匹配SIFT特征向量,包括以下具体步骤:
    步骤(1-3-1),计算两幅图像的特征点的匹配关系:生成图像的SIFT特征向量后,采用两幅图像中关键点特征向量的欧氏距离作为相似性判定度量,取源图像中的某个关键点,并找出其与待匹配图像中欧氏距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近的距离小于某个比例阈值,则接受这一对匹配点;
    步骤(1-3-2),计算投影变换矩阵,在巡检机器人采集的仪表设备图像中依照模板图像准确的定位仪表位置:得到两幅图像的特征点的匹配关系后,两幅图像存在这样的一个变换过程:
    xy1=Hxy1---(3)]]>
    H为投影变换矩阵,[x',y',1]T,[x,y,1]T分别为某组特征匹配点在源图像和待匹配图像上的像点坐标;由已知点的坐标,求得H矩阵,根据模板图像中的设备位置,实现待检测图像中的仪表的准确定位;x'、y'为源图像上特征点象素的x、y的坐标,x、y为待匹配图像上的与x'、y'相对应的坐标,即x'、y'在待匹配图中的位置;
    步骤(1-3-3),利用特征点对的分布状态去除个别特征点在配准过程中存在的错误,根据公式(3)将特征点在模板图像中的坐标位置映射到机器人采集图像中,从而得到仅保留仪表设备区域的子图像。

    7.  如权利要求3所述一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,其特征是,步 骤(2-1),仪表图像的预处理;主要包括以下工作步骤:
    步骤(2-1-1),图像灰度化:采用平均值法将彩色图像转换成灰度图像;
    步骤(2-1-2),图像二值化:采用自适应阈值算法对得到的灰度图像进行二值化,去除背景噪音而保留仪表指针的区域;
    步骤(2-1-3),图像细化:采用数学形态学中的击中击不中变换来细化二值化后的图像寻找图像中的骨架。

    8.  如权利要求3所述一种改进的变电站巡检机器人的仪表读数识别方法,其特征是,步骤(2-2),利用快速Hough交换算法识别仪表指针;主要包括以下工作步骤:
    步骤(2-2-1),通过限定角度来缩小Hough变换范围,减少需要计算的像素点:
    首先,根据模板库的仪表图像定制一个指针角度的偏转范围(θmin,θmax),即仪表刻度的最小值与最大值,而后标定出模板图像的指针位置θTemp;在机器人输入的采集图像中,把角度约束在30度以内的范围θTemp±15°进行Hough变换,如果没有检测到直线,则再在此范围外检测,这样就减少了Hough变换不必要的计算量;
    步骤(2-2-2),利用快速Hough交换算法检测:
    (1)定义一个二维数组H[ρ][θ]作为累加器;ρ的范围为图像矩阵对角线的距离,θ最初定义仪表图像库中对应设备的最小刻度和最大角度范围(θmin,θmax);
    (2)把θ值局限在θTemp±15°范围内利用Hough变换检测指针,如果H[ρ][θ]的最大值大于长度阈值T,说明检测到了指针,如果小于阈值T,说明没有检测到指针,则再把θ限制在(θmin,θmax)内检测;
    (3)在完成指针检测之后,根据指针直线所在的θ值与(θmin,θmax)的比例进行仪表的读数。

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    一种 改进 变电站 巡检 机器人 仪表 读数 识别 方法
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