[发明专利]一种变电站智能巡检机器人的电流互感器油位检测方法在审

专利信息
申请号: 201511002514.1 申请日: 2015-12-28
公开(公告)号: CN105608703A 公开(公告)日: 2016-05-25
发明(设计)人: 章海兵;陶熠昆;庞文尧;王培建;黄鸿 申请(专利权)人: 浙江国自机器人技术有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 310053 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 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。
搜索关键词: 一种 变电站 智能 巡检 机器人 电流 互感器 检测 方法
【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(xlt,ylt)和右下角位置(xrd,yrd);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:Il、Il‑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Il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:<mrow><mi>s</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>n</mi></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mfrac><mrow><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mrow><mo>&prime;</mo><mi>T</mi></mrow></msubsup><msub><mi>e</mi><mrow><mi>q</mi><mo>+</mo><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup></mrow></msub></mrow><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>|</mo><mo>|</mo><mo>|</mo><mo>|</mo><msub><mi>e</mi><mrow><mi>q</mi><mo>+</mo><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup></mrow></msub><mo>|</mo><mo>|</mo></mrow></mfrac><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>n</mi></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mfrac><mrow><msubsup><mi>t</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><msub><mi>v</mi><mrow><mi>r</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>r</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>,</mo><mi>c</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>c</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup></mrow></msub><mo>+</mo><msubsup><mi>u</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><msub><mi>w</mi><mrow><mi>r</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>r</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>,</mo><mi>c</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>c</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup></mrow></msub></mrow><mrow><msqrt><mrow><msubsup><mi>t</mi><mi>i</mi><mrow><mo>&prime;</mo><mn>2</mn></mrow></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>u</mi><mi>i</mi><mrow><mo>&prime;</mo><mn>2</mn></mrow></msubsup></mrow></msqrt><msqrt><mrow><msub><msup><mi>v</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mi>r</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>r</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>,</mo><mi>c</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>c</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup></mrow></msub><mo>+</mo><msub><msup><mi>w</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mi>r</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>r</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>,</mo><mi>c</mi><mo>+</mo><msubsup><mi>c</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup></mrow></msub></mrow></msqrt></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>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Il‑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。
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