电能表射频电磁场抗扰度自动检测系统

丁 琦 ，蔡晋辉 ，李 明 ，陈春宇

（1.中国计量大学 计量测试工程学院，杭州 310018；2.浙江省计量科学研究院，杭州 310000；3.浙江三花制冷集团，绍兴 312000）

近些年来，国家电网公司加速发展，智能电表的运用也越加广泛，其组成部分包括计量芯片、通讯芯片、微处理器、晶振电路、开关电源等。由于生活中存在着较多射频电磁场的干扰，如果电能表芯片的布局不合理，开关电源质量不合格，晶振稳定性差，都会影响智能电表与电磁场的兼容性[1]，从而影响电能表的正常工作和准确计量。因此，根据国家GB/T17626.3—2016《电磁兼容试验和射频电磁场辐射抗扰度试验》的要求，对电能表进行射频电磁场辐射抗扰度试验十分必要。

目前，如何正确、有效、快速地对电能表进行射频电磁场抗扰度试验性能检测，成为研究热点之一。文献[2]应用电波暗室产生射频电磁场，对电能表进行试验并开发自动测试软件，通过计算机控制电磁场场强变化，但是电波暗室的建造成本和难度都很高，故不宜推广。文献[3]运用GTEM横电磁波传输室进行电能表射频电磁场的试验，但是在电能表空载时，需要人工记录液晶屏上的数据，工作效率低且容易出错。对此，文中提出采用GTEM室代替传统的电波暗室，进行电能表射频电磁场抗扰度试验的方法，运用网络摄像机、图像处理技术和BP神经网络对试验过程中电能表液晶屏上的数字进行实时识别和记录，以解决试验过程中由于人工观察记录数据所带来的问题。

1 自动测试系统平台构成

电能表射频电磁场辐射抗扰度试验自动测试系统的组成，如图1所示。

图1 自动测试系统组成Fig.1 Automatic detection system composition

（1）信号发生器

信号发生器配有标准的GPIB智能仪表接口卡，可执行脱机、联机操作，即手动、自动操作。联机操作时可接收计算机发出的命令，并执行相应的频率、相位及输出电压操作。该系统选用IFR公司的2023标准信号发生器，输出频率为9 kHz～2.05 GHz。

（2）功率放大器

功率放大器用于完成信号的放大处理，并将其送到GTEM室。采用美国AR公司的10 W 1000C型功率放大器。

（3）GTEM 室

根据同轴及非对称矩形传输线原理设计GTEM室，综合了电波暗室装置、开阔场地测量、屏蔽室与半屏蔽室等的优点，具有良好的高低频特性，以极高的性价比进行辐射敏感度及辐射发射试验。GTEM室接收功率放大器的输出信号，形成所需的电磁场，场强可由场强探头测出。为避免内部电磁波的反射及产生高阶模式的谐波，将其设计成尖劈形，尖劈底部为长方形，内部可以放置电能表进行试验[4]。其结构如图2所示。

图2 GTEM室结构Fig.2 GTEM cell structure

（4）测试探头

测试探头用于检测GTEM室内的电磁场场强，并将此三维场强信号的电平值（模拟信号），通过专用插头与电缆传送到场强测量仪进行分析。

（5）场强测量仪

场强测量仪用于接收测试探头输入的模拟信号，对信号加工处理，在液晶屏上显示GTEM腔体中探头位置处的动态场强值。它可以通过GPIB接口与计算机相连，将其场强的数据值送计算机进行处理。

（6）网络摄像头

网络摄像头用于采集电能表液晶屏上的图像信息，通过RJ45网口与计算机相连。计算机可以通过局域网接收网络摄像头采集到的实时流数据。该系统采用大华DH-PTZ81230F型摄像头。

信号发生器、场强测量仪的GPIB接口，通过电缆级连的方式汇入GIPB接口板的GIPB接口上，系统在不同的GIPB地址区分这几种仪器。

GIPB是一种并行的与仪器相接的小型标准接口系统，总线用24芯的标准接口插座，其中有16条信号线、8条地址线。在16条信号线中，有8条数据线、5条管理线、3条信号交互线或称挂钩线。GIPB标准将总线接口功能分为10种，分别定义了其工作方式和定时关系，以三线挂钩的方式工作，可以很方便地控制仪器的工作状态和从仪器读取数据[4]。

计算机通过GIPB卡控制信号源产生一定类型、频率和幅值的信号，信号源产生的信号通过功率放大器放大，通过同轴电缆馈入GTEM小室，在GTEM室能建立电磁场。GTEM小室内的场强由场探头变为电信号，通过场强测量仪测量它的大小，场强测量仪通过GIPB接口将场强数据输入计算机内。测量的场强值和标准规定的数值进行比较，通过信号源调整它的大小直至达到标准规定的数值。

2 电能表数字识别系统原理

2.1 电能表液晶屏数字识别流程

电能表数字自动识别流程如图3所示，整个系统流程包括图像的获取、流媒体的格式转换、数字识别。其中，流媒体的格式转换是为了实现系统的实时性，先将原始的码流通过回调函数输出为YUV色度图像，然后转换为可供后续处理的RGB图像格式，并放入计算机缓存空间，再运用数字识别算法，对电能表液晶屏上的数字进行实时读取[5]。

图3 系统流程Fig.3 System flow chart

2.2 图像预处理

由于被检电能表的类型不同，采用自动分割的方式获得电能表的显示区域，尚不能完全实现自动分割。为了实现更强的兼容性，该程序使用人工选取的方式对需要进行数字识别的区域分割出来。

首先，划分采集到的视频图像，用鼠标选取被识别区域（即电能表液晶屏中需要被识别的数字），并保存该区域的坐标，以便实时获得该区域图像信息。数字区域的定位结果如图4（a）所示。

得到数字区域后，再对图像进行高斯滤波，以去除图像中的噪声。为了方便后续的图像处理，使得后续处理更加快速，再对图像进行二值化处理，结果如图4（b）所示。

通过高斯滤波和二值化处理，虽然可以去除或减轻部分噪声，但不能完全滤除。在此，采用二值形态学的基本运算，以去除这些图像中残留的噪声。先对图像进行闭合运算，可以滤除字符中的黑色噪声，再运用1×7的矩形结构元素对其进行膨胀运算，由此填补图像中的空洞，得到的图像如图4（c）所示。

图4 图像的预处理Fig.4 Image preprocessing

2.3 数字区域的分割

数字分割采用检测连通域的方法进行分割，运用opencv中的findContours函数检测图像中的所有连通域，检测出的连通域会以一系列的点来描述，获取最外层的轮廓。然后，遍历所有检测到的轮廓，用BoundingRect函数获得每1个轮廓的最小外接矩形，结果如图5所示。

图5 数字分割结果Fig.5 Digital segmentation result

因为寻找轮廓算法，得到的并不是根据数字位置排列好的有序轮廓，分割出来的数字是乱序的。因此，需要对数字的排列位置进行重新排序：在提取轮廓时，按照数字X坐标的大小对提取出的轮廓进行有序的命名和存储，以便后续数字识别。

2.4 基于BP神经网络的数字识别

BP神经网络又称为误差反向传递神经网络，由信息的正向传播和误差的反向传播2个过程组成。其体系结构如图6所示，分为输入层、隐藏层还有输出层[6]。

图6 BP神经网络体系结构Fig.6 BP neural network architecture

图中，输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给隐藏层；隐藏层是内部信息处理层，负责信息的变换，根据信息变换的需求，中间层可以设计为单隐藏层或者多隐藏层结构；最后1个隐藏层将信息传递到输出层，就完成了一次信息的正向传播，由输出层向外界输出信息处理结果。

如果实际输出与期望的输出不相符，则进入误差的反向传播阶段：误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层的权值，向隐层、输入层逐层反传，经过不断地正向传播和反向调整，使得输出的结果与期望的结果尽可能得接近。当输出层的误差减小到可以接受的程度，训练结束。

2.4.1 BP神经网络的设计

BP神经网络的具体实现需要确定输入输出神经元数、隐藏层数、隐藏层中神经元数。

1）输入层神经元数。输入层神经元的数根据待识别的数字网格像素决定。该系统对数字都进行了归一化处理为25×45的像素，故取其输入层数为1125个。

2）输出层神经元数。该系统要识别的是0—9这10个数字，采用8421码对其进行分类，即对于输出“0”，用输出向量（0.0.0.0）表示；对于输出“1”，用输出向量（0.0.0.1）表示；依此类推，对于输出“9”，用输出向量（1.0.0.1）表示，由此可以确定输出层的神经元数为4个。

3）隐藏层数。隐藏层的层数越多，神经网络的训练速度就越慢。根据kolmogorov定理，在合理的神经结构和恰当的权值条件下，1个3层BP神经网络就可以对任意非线性函数进行逼近，基于此文中采用1个3层隐藏层的BP神经网络。

4）隐藏层神经元数。隐藏层神经元数根据神经网络收敛性好坏来决定。在总结了大量网络结构的基础上，得出经验公式

式中：m为输入层神经元数，个；n为输出层神经元数，个；a为1～10之间的调节常数。依据此公式，选取隐藏层的神经元数为36个。

2.4.2 BP神经网络的训练

文中使用OPENCV的layerSizes函数，设置了含有3个隐藏层的网络结构：输入层、3层隐藏层、输出层。其中，输入层有1125个神经元，隐藏层有36个神经元，输出层有4个。学习函数使用sigmoid函数，允许的输出误差为0.02～0.2。训练结束后，可将学习过程中得到的信息存储在连接权中，进行数字识别时直接调用这些连接权值，从而缩短识别周期并准确识别每一个数字。

3 系统软件

电能表射频电磁场抗扰度自动检测软件，主要驱动程序开发模块、库管理模块、测试模块、数字图像处理识别模块、数据管理模块组成。其软件界面如图7所示。

图7 软件界面Fig.7 Software interface

驱动程序开发模块负责底层与硬件的通信，程序通过GPIB卡向仪器发送命令，实现仪器控制、状态查询和数据读取，处于其上层的是仪器的程控命令。不同GPIB卡的驱动程序不同，不同仪器的控制命令也不同，如果将某种GPIB驱动和某一仪器的控制命令直接写入程序，则在更改GPIB卡和仪器时必须修改主程序，而不具有通用性。因此，在GPIB卡和仪器程序程控命令上，利用驱动开发测试模块屏蔽掉硬件的差别，以动态链接库的形式为测试模块提供标准和统一接口的仪器驱动程序。

测试模块为可执行的程序，通过仪器驱动程序实现仪器的控制、数据采集。通过此模块设置试验需要的射频电磁场场强和频率范围。

数字图像处理识别模块完成对试验过程中电能表液晶屏上的数字识别，并保存试验过程中的液晶屏数值。

数据管理模块可以将测试结果按照用户要求以Microsoft word格式输出，用户既可以在计算机上浏览以前的报告，也可以选择打印测试结果。

4 结语

自动检测系统将计算机视觉技术引入到检测过程中，改变了传统的电能表射频电磁场抗扰度试验方法，不仅极大地减轻了试验过程中的工作量，还提高了试验数据的准确性，且该系统具有开发成本低，配置灵活，维护升级容易等诸多优点。

参考文献：

[1]丁涛，何志强，刘忠，等.智能电表射频场感应的传导骚扰抗挠度试验研究[J].电测与仪表，2013，50（5）：52-55.

[2]赵波，陈道升，李博，等.电能表辐射抗扰度自动检测系统软件设计[C]//江苏省计量测试学术论文集（2011）.南京：江苏省计量测试学会，2011.

[3]宋光清，郑毅，慕晓，等.多功能电能表射频电磁场辐射抗扰性试验[J].电测与仪表，2005，42（4）：43-44，16.

[4]罗光坤，张令弥，王彤.基于GPIB接口的仪器与计算机之间的通讯[J].仪器仪表学报，2006，27（6）：634-637.

[5]李明，朱中文，李春章，等.电能表射频电磁场辐射抗扰度试验技术研究[J].电测与仪表，2010，47（2）：48-51.

[6]薛智勇，娄雪芳.基于BP神经网络的手写数字识别[J].仪器仪表与分析监测，2009，25（2）：23-25，30.