基于图像识别的避雷器监测表计智能抄报系统设计

徐卫中，赵　锴，谢　涌，郑树青，戴建军，沈小军

（1.华东桐柏抽水蓄能发电有限责任公司，浙江 台州 317200；2.同济大学电气工程系，上海 200092）

基于图像识别的避雷器监测表计智能抄报系统设计

徐卫中1，赵锴2，谢涌2，郑树青1，戴建军1，沈小军2

（1.华东桐柏抽水蓄能发电有限责任公司，浙江 台州 317200；2.同济大学电气工程系，上海 200092）

针对现有变电站内避雷器监测表计的人工抄表存在的种种弊端，研制了基于图像识别的避雷器监测表计智能抄报系统。提出智能抄报系统总体设计方案，包括功能需求分析、系统架构设计和软硬件开发。研究并优化针对表计图像中数字与指针自动读数的智能识别算法，取得良好测试效果。

氧化锌避雷器；监测表计；图像识别；智能抄报

1　引言

氧化锌避雷器（MOA）是变电运行、防止雷击事故的重要保护装置，而避雷器自身的好坏，也涉及到变电所的运行安全。避雷器监测表是一种能够监测避雷器泄漏电流和动作次数的仪表，是避雷器运行状态监测采取的主要技术手段。当前，避雷器监测表采用人工现场抄报方式。运行经验表明，人工抄报方式虽对保障避雷器的安全运行发挥了重大的作用，但随着电网规模的不断扩大和无人值守变电站的出现，人工抄报方式的不足日益突出：首先，现场避雷器监测表计数量随着设备数量的增加而逐渐增多，人工抄表方式极大增加电力工作人员的工作量；其次，人工抄报中记录的数据只是孤立的表计读数，缺乏对照物，追溯性差，表盘读数也可能受人员主观因素影响而出现误读、漏读、误记等问题；再次，避雷器故障发生初期，监测表计泄漏电流变化幅度不明显，到故障较为严重时，泄漏电流读数会在较短时间内明显增加，必须在最短时间内将性能变劣的避雷器退出运行以避免事故发生，人工抄报的巡视间隔周期相对较长，往往无法及时有效地发现避雷器故障。

本文将基于图像识别技术开展新型避雷器监测表计智能抄报系统设计，以增加数据识别和记录的客观性，降低运行人员的劳动强度，提升数据巡视密度，精确掌握表计的数据变化，实现自动预警功能，提高电站运行实时监测水平，降低现场人员的劳动强度，解放劳动力。

2　智能抄报系统架构与功能描述

设计的避雷器监测表计智能抄报系统采用分布式分层结构，主要由图像采集终端、数据通信模块和后台监控中心3部分组成。

（1）图像采集终端

图像采集终端主要负责表计图像的采集与上传。该终端分布式安装在各避雷器表计上方，采用锂电池供电，当未收到采集命令时或完成图像采集任务后进入低功耗待机状态。图像采集终端获取的图像数据质量高低直接影响智能抄报系统的正确率和系统造价，因此，图像传感器的选型至关重要。本系统拟采用OV公司生产的OV7670图像传感器，该图像传感器感光阵列为640×480，达到30万像素，完全满足后台监测主机对图像进行处理与识别的要求，另外，该传感器灵敏度高，适合在低照度环境下应用，支持LED以及氙光闪光灯，与终端采集装置中感光元件配合，在照度不足的环境下可自动对被采集目标进行补光，保证了采集图像数据的质量。为了减少现场布线，图像采集终端采用无线通信方式实现采集数据的上传。

（2）数据通信模块

数据通信模块主要功能是将图像采集终端设备获取的图像数据整理、合并后，上传至后台监测中心计算机。由于图像采集终端分布式的安装在各个电力设备的避雷器监测表计处，因此终端之间的空间距离较大，若采用传统有线传输方式则需要在现场布设大量通信线缆，既费时费力，施工过程也可能影响电力现场原有布局，造成安全隐患。ZigBee无线通信技术具有低功耗、低成本、高可靠、网络容量大、安全保密等一系列特征，其在电力现场应用的安全性已得到认证。本智能抄报系统拟采用ZigBee无线通信方式与图像采集终端进行数据交换，对于部分特殊场合也可将无线通信与有线通信结合起来应用，组成图像采集终端网络。中继器则设置于终端设备与数据合并单元之间，起到路由功能，图像数据经由中继器转发后达到数据合并单元。数据合并单元通过485现场总线与后台监控中心通信。

（3）后台监控中心

后台监控中心主要负责终端采集的图像数据的接收和处理，利用自身模型或云端模型对图像进行对比识别，实现氧化锌避雷器监测表计读数的智能化抄表、统计、追溯、预警等一体化功能。

3　表计读数图像识别方法

现场调研及资料收集分析结果表明：当前氧化锌避雷器监测表一般采用数码式和指针式相结合的表盘，其中数码式表盘主要显示的是避雷器动作次数，指针式表盘主要显示的是接地线电流的数值大小。因此，在对氧化锌避雷器监测表进行图像识别时，我们需要针对表征动作次数的数字式表盘和表征接地电流值的指针式表盘分别进行分析和处理。

3.1动作次数的识别方法

对于字符图像的识别算法一般有模板匹配法、统计特征匹配法和神经网络识别法3种。理论分析结果表明，避雷器动作次数的数码式表盘，读数由0～9十个固定的阿拉伯数字组成，对象模板需求量较小，因此，研究者采用模板匹配的识别算法实现动作次数表计的智能读数。

模板匹配法的基本思想是，将归一化的字符二值图像与模板库中的字符二值图像逐个进行匹配，采用相似度的方法计算目标字符与每个模板字符的匹配程度，取相似最高的作为识别结果。匹配相似度函数定义为：

式中，fij（m，n）为待识别字符图像中像素点（i，j）的灰度值，这里是二值图像，所以取值为0或1；tij（m，n）为模板字符图像中像素点（i，j）的灰度值，同样，这里是二值图像，所以取值为0或1；M和N为模板字符点阵横向和纵向包含的像素个数。

数码式表盘中，有不少是安装着滚轴式的数字显示装置，所显示的数字是会根据数值的小数值大小而逐渐旋转，这样就会出现部分数字显示为完整的字符，而部分数字显示为两个“半字”，即处在两个整数值之间的位置上，这样的情况我们分别称之为“整字”和“断字”。对于整字来说，其显示出的图像和标准的字体是一致的，根据模板匹配法，可以直接进行处理识别；而对于断字，由于断点位置的不确定，故不能直接采用模板匹配法，需将断字分割成两个数字的部分，再进行模板匹配。

综上所述，本系统中避雷器监测表计中动作次数的智能识别流程如下页图2所示，包括模板字符库、归一化处理、计算间隔大小、间隔值与设定值比较、判断整字或断字、导入模版、划分字符上下段、相关性运算、寻找最大值对应位置、加权处理、确定最大值、比较中心位置、读出示数等步骤。

3.2接地电流值的识别算法

氧化锌避雷器接地电流表具有以下特征：1）需精确读数表盘均匀分布在一段固定的圆弧上；2）指针运动分布在一个固定的圆弧范围内，指针读数的大小与指针的偏转角线性相关；3）电流表指针可以等效为一条直线。

目前，指针式图像的处理与识别技术比较常用的识别方法是基于霍夫（Hough）变换的仪表指针角度识别算法。霍夫变换是一种利用图像的全局特性直接检测目标的轮廓，将图像的边缘像素连接起来的算法。在预先知道区域形状的情况下，利用霍夫变换可以方便地将不连续的边缘像素点连接起来，从而得到边界曲线。霍夫变换的基本思想是利用点、线的对偶性进行操作。图像变换前在图像空间，变换后在参数空间。在图像空间X-Y中，原有的通过点（x，y）的直线一定满足方程：

式中，k为斜率，b为截距，如果将x，y看成参数，那么该直线就可以表示成：

即在K-B空间中过点（k，b）的一条直线。于是，图像空间X-Y中过点（x1，y1），（x2，y2）的直线上的每一点都对应参数空间K-B中的一条直线，而在对应的K-B空间中，这些直线都相交于一点（k12，b12），而点（k12，b12）恰好就是X-Y空间中过点（x1，y1），（x2，y2）的直线的参数。由此可知，图像空间中同一条直线上的点对应在参数空间中是相交的直线，在参数空间中相交于同一点的所有直线，在图像空间都有共线的点与之对应，这就是点、线的对偶性。根据这个特性，当给定图像空间中边缘时，通过霍夫变换确定连接这些点的直线方程。霍夫变换把图像空间中的直线检测问题，转化为参数空间里点的检测问题。本系统氧化锌避雷器接地电流值图像识别的基本流程如图3所示。

4　结论

本文设计了一套基于图像识别的避雷器监测表计智能抄报系统，实现对避雷器监测表计的动作次数和接地电流的智能抄报。该系统终端以分布式安装，采用无线通信与有线相结合方式实现采集图像的上传，操作人员可通过后台软件监测避雷器表计读数，代替传统的人工抄报方法，节约大量人力物力，适应变电站无人值守的需求。

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徐卫中（1968-），男，高级工程师，从事抽水蓄能电厂生产管理和技术管理工作。

TV736

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1672-5387（2015）11-0001-03

10.13599/j.cnki.11-5130.2015.11.001

2015-07-31