【摘要】：在一個變電站中,存在著大量的儀表,這些儀表用來顯示設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行情況。由于數(shù)字儀表抗電磁干擾能力差,而變電站自身就是一個強(qiáng)大的電磁干擾源,因此在復(fù)雜的電磁環(huán)境下,變電站中仍存在著指針式儀表,指針式儀表讀數(shù)識別的精確性直接影響著變電站的安全運(yùn)行。目前指針式儀表大多由人手工抄表,手工操作讀數(shù)精度低、人員勞動強(qiáng)度大并且容易受到外界因素的影響,這些影響因素會給變電站的安全運(yùn)行帶來隱患。針對以上問題,為了避免人工判讀帶來的誤差、提高變電站指針式儀表讀數(shù)的準(zhǔn)確性和實(shí)現(xiàn)變電站的自動化發(fā)展,本文對變電站指針式儀表讀數(shù)識別進(jìn)行研究。本文在研究中涉及圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像分割、指針特征提取及角度識別、示值判讀、MATLAB實(shí)驗(yàn)仿真等多方面技術(shù)。首先利用攝像頭對指針式儀表進(jìn)行拍攝,然后通過數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備將拍攝到的儀表圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī),在計(jì)算機(jī)中,首先利用數(shù)字圖像處理技術(shù)在MATLAB軟件中對采集到的指針式儀表圖像進(jìn)行預(yù)處理,在預(yù)處理過程中,通過對噪聲存在的情況與去噪算法性能進(jìn)行分析,提出中值濾波與小波變換相結(jié)合的混合濾波法在變電站指針式儀表識別過程中的應(yīng)用,實(shí)驗(yàn)證明這種混合濾波法較單一的濾波法對變電站指針式儀表識別過程中存在的噪聲具有更好的去噪效果。對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行儀表指針特征識別,提出基于遺傳算法的圖像分割方法在變電站指針式儀表識別過程中的應(yīng)用。該方法通過遺傳算法確定最優(yōu)閾值,然后采用閾值分割法將圖像的目標(biāo)(指針)與背景(表盤)分離。利用hough變換法提取儀表指針?biāo)谥本�、通過對回轉(zhuǎn)中心、指針指尖方向及偏轉(zhuǎn)角度的確定,運(yùn)用改進(jìn)的角度法對儀表進(jìn)行示值判讀、最后對變電站指針式儀表讀數(shù)識別系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)及分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)算法簡單、識別速度快、識別精度優(yōu)于人工讀數(shù),因此具有一定的應(yīng)用前景。
【圖文】：

效率和準(zhǔn)確性。彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像有多種不同的算法，數(shù)字圖灰度化處理的方法主要包括以下三種[36]：最大值法：輸出灰度圖像像素點(diǎn)的值大小取對應(yīng)位置點(diǎn) R、G、B 顏色值。即 g=max(R,G,B)，用這種方法處理后的圖像亮度一般較高。平均值法：輸出灰度圖像中的像素值為 R、G、B 三個值之和的平均值B）/3，使用這種方法處理后的圖像一般比較柔和。加權(quán)平均值法：根據(jù)不同顏色的特點(diǎn)將不同的權(quán)重值分配給 RGB 圖像灰度圖像像素值等于三個通道圖像的加權(quán)和平均值。即：g=(WRR+WG、WG、WB分別是 R、G、B 的權(quán)值。本文使用加權(quán)平均法來灰度化圖表達(dá)式為：Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114，式中的系數(shù)代表經(jīng)驗(yàn)值行灰度化處理時，先將彩色圖像轉(zhuǎn)變成 8 位位圖，然后對 8 位位圖用灰度化處理。經(jīng)過灰度化后，它可以減少存儲空間和加快處理速度。ATLAB 軟件圖像處理工具箱中提供了可直接用于對彩色圖像進(jìn)行灰gb2gray()，該函數(shù)的原理就是加權(quán)平均值法。以變電站指針式電壓表指針式儀表圖像進(jìn)行灰度變換，其實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果如圖 3.1、圖 3.2 所示

變換到空間域可得：hf(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) ，得到：g(x,y)=ehf(x,y)=ehi(x,y)ehr(x,y)后的圖像，同態(tài)濾波的流程如圖 3.5 ，增強(qiáng)后的圖像是由分別對應(yīng)于入射照強(qiáng)度的一致性，入射分量是變化緩這部分。反射分量是變化迅速的高頻的信息，因此，應(yīng)該增加這部分[38]流程的分析，，對灰度化處理后的指針效果如圖 3.6 所示：FFT H(u,v ) IFFF(u,v)圖 3.5 同態(tài)濾波流程圖
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2697076