摘 要

分合式仪表状态识别系统主要是能够在实际应用中实现减少人力资源、高危环境运用等，实现自动化读取仪表的状态。

设计一个基于数字图像处理的分合式仪表状态识别系统，针对两种类型的分合式仪表：指针式分合仪表和圆盘式分合仪表，和对其图像的背景和目标区域的复杂性，设计不同算法，从采集的分合式仪表的图像中，确定仪表位置、提取和分割出仪表图像，最终能够识别仪表的“分”、“合”的两种状态，将结果显示与前端。首先对图像进行预处理，消除一些干扰信号，然后采用并不同通常的边缘检测的阈值分割方法从复杂的图像提取分割出仪表指针，指针式分合仪表使用计算指针斜率的正负来判断结果，圆盘式分合仪表则是通过比较仪表中红绿像素点的个数判断结果。最终系统的识别效果比较好，都能快速识别出“分”、“合”的两种状态。

关键词：数字图像处理、识别系统、阈值分割、斜率、红绿像素点数

Abstract

The integrated instrument state recognition system is mainly capable of reducing the use of human resources and high-risk environment in practical application, and automatically reading the status of the instrument

Design a disjunction instrument state recognition system based on digital image processing, aiming at two types of split-type instruments: pointer-type splitters and disc-type splitters, and the complexity of the background and target area of their images. Different algorithms, from the collected image of the instrument, locate, extract and segment out the instrument panel, and finally can recognize the two states of the “open” and “close” of the instrument and display the result and the front end. Firstly, the image is preprocessed to eliminate some interference signals, and then a universal threshold segmentation method with different general edge detection is used to extract the instrument from the complex image. The pointer type disjunction instrument uses the positive and negative values of the calculated pointer to judge the result. Disc-type disjunction instrument is to judge the result by comparing the number of red and green pixels in the instrument. The recognition effect of the final system is relatively good, and both states of “open” and “close” can be quickly identified.

     Key Words： Digital Image Processing, Recognition System, Global Threshold Segmentation, Slope, Red and Green Pixels

目 录

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的及意义 2

1.3国内外研究现状 2

1.4研究的内容和本文章节 3

1.4.1 研究的内容 3

1.4.2 本文章节 4

第二章 方案设计 5

2.1 方案提出 5

2.2 方案选择 6

第三章 相关图像处理技术 8

3.1 图像的采集 8

3.2 图像处理软件 9

3.3 图像预处理 9

3.3.1 计算机图像类型 10

3.3.2 图像灰度化 12

3.3.3 图像平滑处理 13

3.3.4 图像二值化 16

3.3.5 图像形态学处理 17

第四章 仪表盘提取和判断算法设计 19

4.1 仪表提取 19

4.1.1 指针式分合仪表提取 19

4.1.2 圆盘式分合仪表提取 21

4.1.3 阈值的确定 23

4.2 判断算法设计 24

4.2.1 指针式分合仪表判断算法 24

4.2.2 圆盘式分合仪表判断算法 24

第五章 系统软件设计和界面设计 26

5.1 系统软件设计 26

5.1.1 指针式分合仪表软件系统 26

5.1.2 圆盘式分合仪表软件系统 26

5.2 界面设计 26

第六章 总结与展望 28

6.1 总结 28

6.2 展望 29

参考文献 30

附录 A 32

附录 B 39

致谢 46

1. 绪论
   1. 研究背景

随着人类社会不断的进步，高新技术迅速的发展，仪表仪器和其测量控制技术普遍应用在各种行业，给仪表仪器测量技术行业的快速发展带来了机遇也给其技术的革新一个新的挑战，就是对仪表仪器的监测实现智能化，自动识别仪表仪器的状态及其各项测量的实时数据，并对数据进行存储和后续的处理。仪表仪器是信息技术产业的本源和重要组成部分，是信息技术的基础^[1]。在工业的各个流水线上人力劳动逐渐被智能的控制系统所取代，各种检测的仪器也逐渐变得智能化，仪表的发展程度体现了一个国家的科研技术发展程度。仪表仪器作为一种人类社会生产不可或缺的测量工具。仪表按照功能的不同可以分为温度仪表、压力仪表、流量仪表、电工仪器仪表、电子测量仪表、分析仪表、光学仪表等等。按照读数的方式的不同，通常分为数字式和指针式。而本次课题研究的是一种表示设备状态通和断状态的汉字式开关分合仪表，属于电工仪器仪表的一种。可以通过人的直接观测仪表上显示的“分”或“合”来监测设备的状态，常用于电力系统的高压断路器。

目前，还多方面都是运用智能式的数字仪表，现在已经成主流，因为数字式仪表灵敏度高，准确度高，显示清晰，过载能力强，便于携带，使用更简单^[2]。但是，模拟式的仪表也用其优点，容易使用，维护方便，不容易受到电磁的干扰，价格便宜，可靠性高，并具有防火、防水、防寒措施。所以电力行业中还在延用着一些模拟式仪表。 大多数仪表仪器还在延用着人工读取的方式。人工读取会存在多方面的缺点：

1. 在很多的仪表应用环境中都是很复杂的，有些地方工作人员都无法到达，因此不能进行人工取取。
2. 有些设备需要长时间进行监测，这样会使操作人员处于疲累状态，有可能使得读取的数据结果不可信。
3. 有时需要同时间对多台设备进行监测读取数据，一个操作人员是不可能完场的，这样就要增加劳动力，增加了生成的成本。
4. 在很多的场合具有一定的危险性，列如在电力系统往往存在高压危险等等。

因此，本次课题研究一种基于数字图像处理的智能读取系统来解决上述问题。

传统的分合式仪表的通断状态的监控方式是人工逐一排查，需要消耗大量的人力，在增加成本的同时，受到客观因素的影响，监控效果达不到预期效果，这迫使对仪表监测智能化要求更高。分合式仪表标识着一个系统控制的子系统的开关状态。如果在运作中采用人工排查的方式监测，从排查到反馈状态结果需要一段时间才能对系统进行调控；如果采用智能监控系统，监控系统会第一时间反馈将状态结果，快速进行系统的调控。这样的智能化监控系统，大大节约了时间和人力，解决效率低下的问题，而且可以长时间稳定工作，有较高的可靠性。

该分合式仪表智能读取系统，通常采用数字图像处理技术，通过工业照相机采集仪表的状态图像，通过相关的图像处理算法进行预处理，然后提取所需的仪表状态特征，通过相关算法判断分合状态显示在前端。

• 1. 研究目的及意义

传统的分合式仪表的通断状态的监控方式是人工逐一排查，需要消耗大量的人力，在增加成本的同时，受到客观因素的影响，监控效果达不到预期效果，这迫使对仪表监测智能化要求更高。分合式仪表标识着一个系统控制的子系统的开关状态。如果在运作中采用人工排查的方式监测，从排查到反馈状态结果需要一段时间才能对系统进行调控；如果采用自动化监控系统，监控系统会第一时间反馈仪表的状态与监控显示端，快速进行系统的调控。这样的智能化监控系统，大大节约了时间和人力，解决效率低下的问题，而且可以长时间稳定工作，有较高的可靠性。

本次研究设计的分合式仪表状态识别系统的目的就是要解决上述的问题，采用数字图像处理技术，通过工业照相机采集仪表的状态图像，通过相关的图像处理算法进行预处理，然后提取所需的仪表状态特征，通过相关算法判断分合状态显示在前端。

1.3国内外研究现状

随着信息技术产业的发展，数字图像处理在理论研究和应用中都取得了快速的发展，目前已跨入全面应用的新时代，形成一门综合性的学科^[3]。数字图像处理技术在航天和航空、生物医学工程、通信工程、工业和工程、军事公安、电视电影制作等方面得到广泛应用，在国家安全、经济发展、日常生活中发挥着不可估计的作用。

目前数字图像处理在仪表仪器领域取得了可观的研究成果。分合式仪表主要应用于电力系统的断路器的开关状态的显示，由于电力系统的电路设备数量多，如果采用人力去进行长时间的监测会消耗很多的人力和时间，还有增加监测成本。针对这些问题，国内外已经有许多的高校和研究机构都展开了仪表智能化读取数据的相关研究。在线监测和故障诊断系统少不了对设备分合状态的识别。

国外在仪表的智能化识别系统的研究比较早，研究的成果已经比较成熟，特别是在指针式和数字式的智能化数据读取。由于分合式仪表的应用领域相对比较窄，这方面的研究想对较少。但因为分合式仪表的显示比较简单，完全可以借鉴其他数字图像处理的识别系统。根据查看的文献所知，国外的F.Correa Alegria团队利用基于计算机视觉的图像处理技术通过相关算法算出仪表的读数^[4]。其团队首先采用摄像机采集测量目标的两张仪表指针处于不同位置的图像，然后通过对两张图片采用减影法进行相减运算，从而提取到仪表的指针，之后利用霍夫变换计算得到指针的偏转角度，最后进行识别和计算。而Robert sablating团队则对仪表图像的图像分割，然后采用模板匹配的方法^[4]。国外一些大型变电站采用了智能巡检机器人对断路器的各项状态进行实时监控，其中就用对分合仪表的状态识别。日本的三菱公司和东京电力公司在20世纪80年代联合开发500kV变电站巡检机器人^[5]，是基于路面轨迹行驶，采用红外热像仪和图像采集设备，实时采集变电站的实时信息。之后有加拿大魁北克水电站也研发出类似的巡航检测机器人，搭载了遥控系统。

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