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复杂环境下的指针式仪表识别

复杂环境下的指针式仪表识别

引用

作者：赵健南京理工大学

学位级别：硕士

在我们的日常生活和工业生产中,指针式仪表扮演了非常重要的角色。相比数字式仪表它具有成本低和可靠性高等优点。指针式仪表的判读主要通过人工方式来完成,这种人工方式存在人力浪费和低效率的问题。针对人工读数的不足和数字图像处理... 详细信息

在我们的日常生活和工业生产中,指针式仪表扮演了非常重要的角色。相比数字式仪表它具有成本低和可靠性高等优点。指针式仪表的判读主要通过人工方式来完成,这种人工方式存在人力浪费和低效率的问题。针对人工读数的不足和数字图像处理技术的快速发展,许多指针式仪表的自动判读方法被相继提出。目前大多数指针式仪表的自动判读方法都是基于室内单仪表,实验对象和实验环境比较简单。本文针对现有方法的不足和局限性,提出室内多仪表和室外单仪表这两种复杂环境下的自动判读方法。针对室内多仪表,以工厂开关柜的四个方形指针式仪表为研究对象,设计开关柜仪表监控系统,该部分的主要内容和创新点如下:(1)鱼眼图像采集和校正。针对普通镜头视场角小,无法近距离监控多个仪表的问题,本文选用鱼眼镜头代替普通镜头。鱼眼镜头拍摄的图像包含严重的畸变,通常利用张正友标定法对畸变图像进行校正,针对张正友标定法只考虑径向畸变,忽略切向畸变的问题,本文将切向畸变也考虑在内,提高标定算法的合理性。(2)多个仪表定位。为了在多仪表图像中确定每个仪表的位置,本文利用Canny算子得到图像边缘,并根据图像边缘的轮廓特征筛选出仪表所在区域。针对Canny算子需要人为设定全局高低阈值,适应性和阈值效果较差的问题,本文提出局部灰度值统计法求阈值,避免人工麻烦,改善阈值效果。(3)图像匹配算法改进。在刻度数字识别过程中,针对光照问题容易造成MAD算法匹配出错的问题,本文提出基于FT显著性检测的MAD算法,使算法更加关注目标物体,从而削弱背景的影响。针对室外单仪表,以变电站的单个椭圆形指针式仪表为研究对象,设计变电站指针式仪表识别系统,该部分的主要内容和创新点如下:(1)光照处理。针对变电站中复杂光照对识别结果的影响,本文提出基于Sobel边缘检测的具有边缘保持特性的Retinex算法,并将改进后的Retinex算法与直方图均衡化结合,在调节光照的同时提高图像对比度。(2)运动模糊处理。变电站指针式仪表图像是由经常处于移动状态的巡检机器人拍摄的,部分图像可能产生运动模糊。本文利用图像的频谱和倒谱特性确定模糊方向和模糊尺度,并利用Lucy-Richardson算法复原图像。(3)雨滴处理。针对变电站中有雨天气下雨滴对识别结果的影响,本文在引导滤波的基础上结合各向异性扩散滤波进行去雨,该方法比单独使用引导滤波去雨效果更好。(4)指针检测。圆心约束的Hough变换能快速检测出指针,但前提是圆心位置必须精确,否则很可能导致结果出错。本文将圆心约束扩展为圆心区域点约束,提高指针检测的抗干扰性。(5)设计实现变电站指针式仪表识别系统。包括系统分析和总体设计、系统详细设计与实现和系统测试三大步骤。

关键词：指针式仪表复杂环境 Hough变换读数识别

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基于深度学习的指针式仪表读数识别研究

基于深度学习的指针式仪表读数识别研究

引用

作者：王紫涵长江大学

学位级别：硕士

在石油化工厂中,指针式仪表构造简单、维修方便、价格实惠,拥有不可取代的地位。传统模式下,通过人工巡检进行指针式仪表读数读取,长时间观察指针仪表盘读数会造成视觉疲劳,恶劣环境下容易引发安全问题,不利于自动化智能工厂的实现,巡... 详细信息

在石油化工厂中,指针式仪表构造简单、维修方便、价格实惠,拥有不可取代的地位。传统模式下,通过人工巡检进行指针式仪表读数读取,长时间观察指针仪表盘读数会造成视觉疲劳,恶劣环境下容易引发安全问题,不利于自动化智能工厂的实现,巡检机器人可以大大提高巡检效率。据此问题,本文提出更高效且适合部署在巡检机器人上的指针式仪表读数识别算法。本文研究内容如下: (1)利用改进的YOLOv7-tiny网络检测仪表表盘区域。采用最新的YOLOv7-tiny网络进行表盘区域的检测,通过增加注意力机制和改进激活函数,进一步提高网络特征提取能力,并且在提高目标检测结果准确性的同时保证模型参数量基本不变,满足巡检机器人的实时响应要求。 (2)针对采集到的模糊图像,采用改进的生成式对抗网络Deblur GANv2进行图像去模糊操作,去除照片模糊抖动或表盘起雾等情况造成的影响;针对图像进一步预处理问题,提出中值滤波和双边滤波相结合的方法来去除图像中的噪声,提高去噪效果。最终得到清晰的表盘图像,有利于下一步工作的展开,为仪表读数的准确识别奠定基础。 (3)创建指针式仪表数据集。针对YOLOv7-tiny和Deblur GANv2的网络训练,本文构建两个基于石油化工厂现场的指针式仪表图像数据集,尽可能贴近实际现场情况,通过采用平移旋转、亮度变化调整、添加噪声等手段对数据集进行扩充,达到模拟复杂工况下各种状况的要求。 (4)针对提取圆心问题,提出基于DBSCAN算法的表盘圆心拟合方法,通过刻度线拟合直线的交点集合得到准确的仪表圆心位置,并通过对比实验选用更切合实际生产需求的角度法来读取仪表读数,在读数精度和计算速度间取得平衡。最后设计一套全自动分析的仪表读数系统,便于工作人员监管仪表读数。实验结果表明,自主建造的数据集具有真实现场情况全覆盖性与高质量性,改进的YOLOv7-tiny具有高准确率与高实时响应速度,改进的Deblur GANv2具有良好的去模糊效果,同时设计的自动读数系统界面简洁明了、操作方便。经过一系列的实验与分析,最终得出结论:本文研究出一套识别精度高、计算量少的指针式仪表读数识别方法,解决了石油化工厂巡检机器人的指针式仪表读数识别准确度不高、识别速度慢的问题,同时本文的指针式仪表读数识别算法也适用于其他场景,为指针式仪表读数识别算法的设计提供参考。

关键词：指针式仪表深度学习 YOLOv7-tiny DeblurGANv2

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基于计算机视觉的指针式仪表示值自动判读方法研究

基于计算机视觉的指针式仪表示值自动判读方法研究

引用

作者：孙晓朋华北电力大学

学位级别：硕士

指针式仪表结构简单、价格便宜、抗电磁干扰能力强,因而被广泛应用于工业现场。目前,指针式仪表多采用人工读数方式,但该方法易受读表人观察角度、读表环境等因素影响,导致读数精度偏低。因此,研究准确的指针式仪表自动读数方法具有重... 详细信息

指针式仪表结构简单、价格便宜、抗电磁干扰能力强,因而被广泛应用于工业现场。目前,指针式仪表多采用人工读数方式,但该方法易受读表人观察角度、读表环境等因素影响,导致读数精度偏低。因此,研究准确的指针式仪表自动读数方法具有重要意义。随着人工智能技术的快速发展,使得利用计算机视觉技术自动识别指针式仪表读数示值成为潜在的解决方案。本论文以指针式压力表为研究对象,研究了基于计算机视觉的指针式仪表示值自动判读方法。主要研究内容如下:(1)针对传统的指针表读数研究中大多基于预先获取的高质量图像(仪表目标位于图像中央且仪表表盘与相机平面平行)的问题,分别引入Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)和Mask R-CNN目标检测算法自动检测当前视野下指针表目标包围框的位置,简化了读数前设备安装与标定过程。(2)针对人工或巡检机器人由于拍摄角度的偏差导致获取的指针表图像存在倾斜、旋转等问题,综合利用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、RANSAC(Random Sample Consensus)算法和透视变换得到无倾斜、无旋转的图像,克服了指针表倾斜或旋转对自动读数精度的影响。(3)针对利用Hough变换系列算法检测刻度及指针时存在检测不稳定、精度低的问题,提出了一种圆形刻度搜索算法。该方法首先通过指针表量程上限值和量程下限值所对应的数字区域中心位置找到刻度所在的搜索范围;然后以圆心坐标为圆心,任意数字中心位置到圆心的距离为半径画圆,通过逐渐扩大搜索半径范围,搜索到所有与刻度线相交的点,有效地提高了刻度检测的稳定性与检测精度。(4)在指针表示值获取方法中:(1)为了提高指针表自动读数方法的准确度,使用渐进式的读数方法。首先识别指针表的大刻度获得粗读数,然后在指针两个相邻大刻度之间使用角度法获得细读数。(2)为了克服传统角度法和距离法的不足,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的指针表读数方法。首先通过圆形刻度搜索算法找到距离指针最近的两个小刻度位置;然后利用CNN在指针相邻的两个小刻度间进行读数。实验结果表明,本文方法读数最大误差均低于0.7%。

关键词：指针式仪表目标检测倾斜校正圆形刻度搜索卷积神经网络

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基于深度学习的指针式仪表自动读数研究

基于深度学习的指针式仪表自动读数研究

引用

作者：徐文良河北工程大学

学位级别：硕士

在工业数字化与智能化的背景下,指针式仪表以其结构简单、抗干扰能力强和成本低等特点,在各种复杂场景下发挥着不可替代的作用。然而,目前的仪表读数方法仍主要采用传统的人工抄表方式,这种方法容易受到人为主观性、效率低以及环境复杂... 详细信息

在工业数字化与智能化的背景下,指针式仪表以其结构简单、抗干扰能力强和成本低等特点,在各种复杂场景下发挥着不可替代的作用。然而,目前的仪表读数方法仍主要采用传统的人工抄表方式,这种方法容易受到人为主观性、效率低以及环境复杂等因素的限制,这就迫切需要提高抄表的准确性和自动化程度以应对这些问题。本文聚焦于基于深度学习的指针式仪表自动读数技术,旨在解决工业场景中指针式仪表人工读数现有的各种问题。主要研究内容如下: (1)针对复杂背景下的仪表表盘定位问题,设计了基于YOLOv4-tiny改进的指针式仪表表盘定位算法。该算法在原模型的基础上融合了Ghost Net网络结构和CBAM注意力机制,在保持较高的检测精度的同时,显著地减少了模型的权重体积,此外,还引入了改进的RFB模块并优化了特征融合结构,加强了模型对特征的利用率,提高了模型对中小型目标的检测能力。实验结果表明,改进后的模型在所建立的测试集上的平均精度达到97.82%,相比原YOLOv4-tiny提升了5.21%,证明了改进算法的有效性。 (2)针对复杂环境中的仪表图像给出合适的图像预处理方法。针对仪表图像内存在的噪声问题,采用高斯滤波处理图像,提高图像的清晰度;针对仪表图像内存在的光照不均问题,采用CLAHE与MSRCR两种图像增强方法对图像进行处理,提高图像的可读性,降低了后续仪表读数的误差。 (3)针对仪表示数读取问题,设计了一种通过提取表盘信息对仪表进行读数的方法。首先,为了读取刻度示数,设计了一种基于YOLOv7-tiny改进的刻度数字识别算法,该算法通过引入Si LU激活函数和小目标检测层,加强了对小目标刻度数字的识别能力;其次,利用数学方法获得刻度示数,并通过将刻度数字所在位置拟合的椭圆透视变换为圆的方法消除表盘形变;之后,利用Deep Lab V3+模型对指针和刻度线进行分割,通过对指针轮廓使用细化方法和最小二乘法完成指针骨架直线的拟合;最后,通过分析角度法和距离法的优点提出了一种结合指针和刻度线相对位置的指针式仪表读数方法。 (4)基于Py Qt5设计了一款用于指针式仪表自动读数的可视化软件,不仅能够实时地读取现实环境中仪表的示数,还能够清晰直观地展示仪表读数过程的各个阶段。

关键词：指针式仪表 YOLO算法深度学习语义分割图像处理

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基于深度学习的变电站指针式仪表数据自动识读技术研究

基于深度学习的变电站指针式仪表数据自动识读技术研究

引用

作者：姜立锋天津理工大学

学位级别：硕士

在工业数字化、智能化不断深入普及的今天,指针式仪表因其结构简单、性能可靠、价格低廉等多方面的优点,仍然是监视变电站运行状态的重要工具。目前,指针式仪表大多由人工抄表,受主观因素的影响,随着单次巡检时间的增加,人工抄表的精度... 详细信息

在工业数字化、智能化不断深入普及的今天,指针式仪表因其结构简单、性能可靠、价格低廉等多方面的优点,仍然是监视变电站运行状态的重要工具。目前,指针式仪表大多由人工抄表,受主观因素的影响,随着单次巡检时间的增加,人工抄表的精度和效率都会不同程度的降低,给变电站的安全运行带来隐患,因此,采用深度学习算法,研究指针式仪表读数自动识别技术,具有十分重要的现实意义。针对现有指针式仪表读数识别技术受现场环境影响大、准确性和实时性差等问题,本文研究一种基于深度学习的变电站指针式仪表数据的自动识读技术,主要研究内容如下:(1)研究一种基于YOLOv3网络改进的目标检测网络结构,据此提出一种基于深度学习的目标检测算法,以解决变电站复杂背景环境下指针式仪表数据的自动检测和提取问题。(2)针对图像采集设备采集到的仪表图像存在的噪声干扰、光照不均等妨碍仪表读数识别的问题,采用高斯滤波、Gamma校正、Retinex图像增强等算法处理图像,提高图像可读性;针对因拍摄角度造成的仪表图像倾斜问题,在改进的YOLOv3网络结构的基础上,采用改进后的Mobile Net v3替代Dark Net 53寻找关键点,将其作为透视变换的特征点并进行图像校正,消除表盘形变对数据识读的干扰。(3)针对表盘上含有的丰富信息,提出一种基于区域分割的表盘信息提取算法。该算法通过图像区域分割减少数据量、计算量,降低算法复杂度,通过对分割后的图像进行连通区域分析、表盘信息轮廓提取,结合图像校正时采集的关键点信息,完成指针中心线的拟合及仪表量程量纲信息的提取。(4)本文在角度法的基础上,借鉴距离法读数的思想,研究一种指针式仪表读数新的计算方法,该方法无需判断指针指向,且解决了传统方法仅适用于均匀刻度仪表而不适用于非均匀刻度仪表的问题。(5)设计包括仪表目标的实时检测、仪表示数的读取以及历史数据记录、展示等三个模块的可视化软件,通过可视化的用户管理界面,为管理人员提供直观精准的指针式仪表识读数据。

关键词：指针式仪表 YOLOv3 图像处理区域分割角度法软件

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工业指针式仪表读数识别算法研究

工业指针式仪表读数识别算法研究

引用

作者：李腾辉太原科技大学

学位级别：硕士

工业指针式仪表以其可靠性高、维修成本低等优势被广泛应用于工业生产制造中,并且大多数采用人工进行读数,这样不仅会造成生产效率低,还会由于人的疲劳程度等因素对读数带来误差。虽然国内外学者已经对指针式仪表读数识别有了很大的研究... 详细信息

工业指针式仪表以其可靠性高、维修成本低等优势被广泛应用于工业生产制造中,并且大多数采用人工进行读数,这样不仅会造成生产效率低,还会由于人的疲劳程度等因素对读数带来误差。虽然国内外学者已经对指针式仪表读数识别有了很大的研究,但是由于指针式仪表易受光照等外界因素的影响,目前还存在许多问题与挑战。本文研究了一种工业指针式仪表读数识别算法,具体研究内容如下:(1)针对指针式仪表安装环境复杂导致采集到的图片中仪表存在倾斜的问题,研究了一种改进的指针式仪表图像倾斜矫正的方法。首先将尺度不变特征变换方法确定的特征点位置作为候选特征点,然后依据每个候选特征点圆形邻域上像素值的变化对候选特征点进行筛选,最后保留符合条件的作为特征点并利用其对仪表图片进行倾斜矫正。结果表明,改进后的倾斜矫正方法检测的特征点有效率提高了4.14%,并且利用本章方法均可将仪表表盘矫正为正视状态。(2)针对指针式仪表中表盘信息丰富导致刻度线和指针区域难以提取的问题,研究了一种基于Mask R-CNN的改进的指针式仪表读数区域分割方法。首先以Mask R-CNN分割指针的指针区域为基础,在原图上将指针针尖处的边缘点作为中心点构建矩形,然后采用轮廓跟踪算法对矩形内的指针区域进行检测,最后将两部分指针区域进行合并得到最终的指针分割结果。结果表明,改进后的分割方法在分割精度上提升了0.81%,达到了99.32%。(3)针对指针式仪表读数识别精度不高的问题,研究了一种读数识别与计算的方法。首先采用极坐标变换对刻度线区域进行调整,然后利用投影完成刻度线的定位;接着对指针的二值掩码提取其轮廓的中心线,并且根据指针的旋转中心、轮廓质心和指针中心线两端点的距离关系判断指针的指向;最后结合表盘整体刻度线及对应刻度值,根据指针和指针相邻的两条刻度线之间的距离关系计算出指针对应的读数。结果表明,采用此方法计算的读数误差可以达到分度值的1/4。

关键词：指针式仪表读数识别倾斜矫正 Mask R-CNN 尺度不变特征变换

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基于深度学习的指针式仪表图像的实例分割研究设计

基于深度学习的指针式仪表图像的实例分割研究设计

引用

作者：陈阳西安电子科技大学

学位级别：硕士

工业作为立国之本、强国之基。随着科学技术的稳步前进促使工业自动化逐步实现,在提高了生产力的同时,也使人力资源得到了高效利用。工业仪表作为机械运作的性能检测设备,已在各个领域普遍应用。监测工业仪表数据是保障机械安全、正规... 详细信息

工业作为立国之本、强国之基。随着科学技术的稳步前进促使工业自动化逐步实现,在提高了生产力的同时,也使人力资源得到了高效利用。工业仪表作为机械运作的性能检测设备,已在各个领域普遍应用。监测工业仪表数据是保障机械安全、正规运作的必要环节。然而,大量企业及大小型工厂中均采用人为检测记录数据。这对企业来说,不仅带来高额的人力成本、造成生产效率较低,并且有时会在特殊环境下可能为人员带来意外安全隐患。因此在当下看来,采用计算机技术,实现多类型仪表的自动读数,可以及时发现设备异常和数据监测,实现设备信息化管理,完美解决现有的人力检测的壁垒,具有广泛的应用前景和重要的商业价值。由于工业仪表的多种类型、应用环境复杂的原因,使得现有的仪表自动读数算法存在准确度较低、应用范围较小的问题,难以广泛应用于工业中。本文提出具有更高掩膜预测精度的基于Mask R-CNN改进的实例分割模型,提出针对仪表图像实例分割任务设计Res Net-62+Atrous Covd+Two-way FPN主干网络结构,并基于此提出了指针式仪表自动读数算法。本文的主要研究内容如下:(1)提出了一种准确度更高的基于Mask R-CNN改进的实例分割方法。针对Mask R-CNN模型在物体分割边界不模糊、过于光滑的问题进行深入研究,提出了两阶段掩膜预测的改进方法,添加边界预测分支产生物体边界掩码预测结果得到物体的轮廓结构,再与第一阶段掩膜结果,作为掩膜优化网络模块的输入进行融合学习。实例分割的推理结果本身是对物体的轮廓进行分割,本论文提出的方法可以使轮廓预测结果与掩膜预测结果进行相互学习,通过实验证明本文提出的方法与Mask R-CNN相比具有更好的预测性能。(2)针对仪表图像实例分割任务中小目标物体分割准确度低的问题,提出了基于空洞卷积与双向多尺度融合特征提取网络:Res Net-62+Atrous Covd+Two-way FPN。可在任意一个由主干网络与头部网络构成的实例分割模型中通用。首先,在卷积池化操作中并行叠加不同空洞率的卷积网络,达到减少了池化操作带来的信息损失。其次,双向多尺度的特征融合处理,增强各阶段特征表达能力。提升了不同实例分割模型对仪表图像实例分割任务的准确度。(3)提出基于改进的Mask R-CNN的指针式仪表读数方法,对现有的指针式仪表自动读数算法适用范围小、准确度低的问题进行改进。实验表明,提出的指针式仪表自动读数方法可对多种类型的不同刻度数范围弧度的指针式仪表进行准确读数,读数的平均相对误差值在2.15%。

关键词：深度学习卷积神经网络实例分割自动读数指针式仪表

来源：评论

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基于机器视觉的指针式仪表读数识别算法研究

基于机器视觉的指针式仪表读数识别算法研究

引用

作者：赵焱福州大学

学位级别：硕士

指针式仪表具备结构简单和成本低的特点,且指针摆动能形象的表示出数据变化,被广泛应用于工厂仪器、交通工具中。随着自动化水平的提高,通过机器视觉的手段对指针式仪表进行读数识别将会是必然趋势。因此,研究如何提高指针式仪表读数识... 详细信息

指针式仪表具备结构简单和成本低的特点,且指针摆动能形象的表示出数据变化,被广泛应用于工厂仪器、交通工具中。随着自动化水平的提高,通过机器视觉的手段对指针式仪表进行读数识别将会是必然趋势。因此,研究如何提高指针式仪表读数识别算法的准确性、鲁棒性以及适用性,具有十分重要的理论和实际意义。本文针对现有算法对表盘区域定位效果不佳,诸多参数需根据使用时的场景人为选定,指针在图像上的投影偏离实际位置造成读数误差等问题,设计了一个包含表盘区域定位、表盘预处理、指针提取及直线检测、指针针尖重定位和读数计算的完整的指针式仪表读数识别算法。本文主要研究内容如下:（1）研究了表盘和起止刻度定位的方法,提出一种基于表盘和起止刻度定位的仪表读数识别算法。首先,针对在复杂环境下表盘区域定位效率低、鲁棒性差的问题,自主构建指针式仪表数据集,改进了YOLOv3模型使其在对表盘区域和数字区域准确定位的同时准确判断其所属类别。然后,通过计算比较数字位置与主刻度线重心之间的位置关系,对任意姿态的仪表图像中起止刻度位置的实现准确定位,避免读数时对人工标定的固定刻度位置的依赖。最后,根据起止刻度和指针针尖位置的关系,计算仪表读数。（2）研究了表盘图像预处理和指针提取及直线检测的方法,获取读数需要的针尖位置。首先,在表盘区域对图像进行灰度化、去噪、增强处理,突出仪表指针和刻度特征信息。接着,根据仪表分类结果自适应的设定指针检测相关参数,采用阈值分割实现对指针区域的提取。最后,通过Canny边缘检测、角度与参数约束优化的Hough变换实现对指针直线的稳定检测,从而确定指针针尖位置。（3）研究了通过指针针尖重定位完成仪表读数校正的方法。为解决投影成像造成指针式仪表读数的误差问题,提出一种基于双目立体视觉的指针式仪表读数校正算法。首先使用标定的双目相机采集指针式仪表图像,通过立体校正使左右图像在水平方向对齐;然后,在左右图像的数字区域提取SIFT特征点并完成匹配;最后,根据三对匹配点的三维信息构建表盘平面,将针尖点在平面上重定位。通过搭建双目视觉系统进行算法测试。实验结果表明,算法对表盘定位及分类的正检率达到97.5%,在此基础上提取指针针尖并完成针尖重定位,由于投影成像引起的读数误差降低了60%以上,实现了指针式仪表读数的准确识别。

关键词：机器视觉指针式仪表读数识别表盘定位读数校正

来源：评论

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变电站场景下指针式仪表图像变形校正方法研究

变电站场景下指针式仪表图像变形校正方法研究

引用

作者：单文轩内蒙古工业大学

学位级别：硕士

随着智能电网的推广和人工智能技术的不断发展,大量的巡检机器人被应用于变电站仪表巡检任务中。由于仪表安装环境复杂,在采集图像时巡检机器人搭载的摄像机的光轴与仪表表盘平面难以保证垂直关系,导致仪表图像发生变形;其次,仪表指针... 详细信息

随着智能电网的推广和人工智能技术的不断发展,大量的巡检机器人被应用于变电站仪表巡检任务中。由于仪表安装环境复杂,在采集图像时巡检机器人搭载的摄像机的光轴与仪表表盘平面难以保证垂直关系,导致仪表图像发生变形;其次,仪表指针与表盘一般不共面、存在高度差,非正视角拍摄会导致指针在表盘平面产生投影误差。上述情况直接影响仪表智能视觉读数识别精度,而现有技术在校正精度、可操作性、鲁棒性方面存在较多局限。本文以变电站场景下圆形指针式仪表为研究对象,深入研究仪表定位与类别检测、仪表图像变形校正、指针投影误差校正、智能读数识别相关方法与算法,主要研究工作包括: (1)提出一种基于改进YOLOv7的变电站指针式仪表检测方法,以同时实现仪表定位与类别检测。使用轻量级网络Faster Net代替原主干网络减小网络重量,引入Bi Former注意力模块和新聚类方法降低小目标漏检率;调整网络损失函数,使训练过程能够快速收敛。结果表明,本文方法能准确检测仪表位置与类别信息;相比其它未改进算法,在准确性和实时性方面优势明显。 (2)提出一种基于仪表示值结构先验特征的圆形指针式仪表图像变形校正方法。选择表盘长刻度线外端点作为特征点,利用Mobile Net V3-UNet网络建立特征点检测模型;基于特征点先验信息构建标准仪表图像中对应特征点坐标;使用最小二乘法计算透视变换矩阵,进而实现变形校正。结果表明,本文方法能够同时实现变形与旋转校正;比较与椭圆拟合法,本文方法精度高、鲁棒性好。 (3)提出一种基于重投影的指针投影误差校正方法。通过单应性矩阵分解得到相机内外参数,在世界坐标系下构建指针方程和表盘平面方程;利用Deeplab V3+网络结合霍夫直线检测指针尖与指针回转中心两点坐标,最后将垂直投影代替原投影映射回仪表图像实现指针投影误差校正。结果表明,指针投影误差校正后指针回转中心与表盘轮廓圆心完全重合。 (4)设计一种基于增强角度法的仪表智能读数识别算法,对比查表法,本文方法识别误差更小,普适性更好。实验结果证实,经过指针投影误差与仪表变形校正后的读数识别结果与真实读数值相近,识别精度极大改善,验证了本文方法的有效性。本文工作对于对提高变电站场景下指针式仪表智能读数识别精度具有重要意义,为其它类型仪表图像校正及读数识别提供有益参考。

关键词：变电站仪表指针式仪表仪表变形校正指针投影误差卷积神经网络智能读数

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基于深度学习的变电站指针式仪表智能读数算法研究

基于深度学习的变电站指针式仪表智能读数算法研究

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作者：裴丹华北电力大学

学位级别：硕士

变电站作为现代社会电力供应的核心枢纽,在其内部分布着大量的仪器仪表,为了保障变电站能够安全稳定地运行,需要随时监测这些仪器仪表的读数,以便及时发现异常情况并处理。由于变电站中大多数传统的指针式仪表缺少通信接口,需要以人工... 详细信息

变电站作为现代社会电力供应的核心枢纽,在其内部分布着大量的仪器仪表,为了保障变电站能够安全稳定地运行,需要随时监测这些仪器仪表的读数,以便及时发现异常情况并处理。由于变电站中大多数传统的指针式仪表缺少通信接口,需要以人工方式读取仪表示数,而人工读数存在效率低、成本高、工作环境危险等问题,因此迫切需要研究一种变电站指针式仪表的智能读数算法。指针式仪表读数过程包括表盘区域检测、低质量表盘图像增强以及基于特征信息进行读数识别等三个阶段,本文针对指针式仪表读数过程中存在的问题,将深度学习与数字图像处理技术相结合,提出了一种变电站指针式仪表智能读数算法。针对传统图形检测算法在检测表盘区域时易受复杂背景干扰、鲁棒性较低等问题,提出利用基于深度学习的YOLOv3目标检测算法进行表盘区域定位任务。通过分析表盘区域在图像中的分布特点对YOLOv3的多尺度特征检测结构进行改进,使其能够准确检测出图像中不同尺度的仪表目标,并在此基础上进一步引入ATSS算法改进训练策略并使用focal loss改进负样本置信度损失以进一步提升检测精度。针对无法从受到暗光影响的表盘区域中准确提取表盘特征信息等问题,提出利用基于深度学习的图像增强算法对暗光表盘图像进行恢复,由于深度学习多由数据驱动且目前尚未出现针对指针式仪表的图像增强任务的成对数据集,提出利用基于无监督学习的Ex CNet算法进行暗光仪表图像的增强任务。为了保留并增强表盘内部刻度和指针等细节信息丰富的区域,引入引导滤波对图像进行分解,在分解后得到的细节分量图像中引入CLAHE算法和BM3D算法进行增强与噪声抑制,从而得到细节信息更加明显的增强的表盘图像。针对角度法读数难以有效计算指针旋转角度等问题,提出利用旋转卡壳算法获得指针区域最小外接矩形,基于矩形质心与指针质心的位置关系确定指针尖端方向,结合拟合直线斜率确定指针旋转角度,进而计算仪表读数。实验结果表明本文提出的指针式仪表智能读数算法的绝对误差小于0.4,引用误差小于2%,能够满足变电站中指针式仪表读数的精度要求。

关键词：指针式仪表目标检测图像增强 YOLOv3算法 ExCNet算法图像处理技术

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