论文总字数：21392字

摘 要

指针式仪表的总体结构看上去比较简单，有着较为成熟的技术，并且价格相对来说也便宜，对工作环境的要求并不严格，因此广泛应用于电力系统的各个环节。随着智能变电站的推广普及，存在于变电站较恶劣环境的指针仪表机械量变数字量的问题亟待解决，变电站巡检机器人的出现就是为了替代人工在现场进行巡检读数，降低人工劳动的重复性和偶然性，实现智能无人或者少人变电站。

本文首先介绍了仪器仪表机器人的设计方案，阐述了以OV7725摄像头、STM32核心板和ILI9341液晶显示屏为主体的方案整体架构，介绍了主要硬件的选取原则与主要参数，选择了适宜的开发环境。

然后详细地介绍了指针式仪表读数识别的处理过程，先采集需要识别的图像，通过FIFO芯片传入处理器，再对图像进行预处理，这中间包含将格式为RGB的图像转变成格式为YUV的图像操作、灰度化操作、降噪滤波操作、二值化操作和膨胀腐蚀细化操作等，紧接着检测图像边缘，对边缘图像做强化处理以便于检出，用Hough变换法识别出直线指针，最终判别出相应读数。

根于图像处理原理，先在MATLAB软件平台上进行了算法仿真验证，得到相应的处理结果。基于STM32开发板平台，完成了以Sobel算子的边缘检测和Hough变换检测直线为核心内容的目标算法，实现了对设备读数的识别，并针对结果进行了分析。结果表明，本文所设计的方法基本可以实现功能。

关键词：指针式仪表；巡检机器人；数字图像处理；Hough变换

Abstract

Pointer instrument whose structure is relatively simple, technology is relatively mature, price is relatively cheap, requirement of the working environment is not strict, is widely used in various aspects of the power system. With the popularization of smart substation, there are problems that for example pointer instrument in bad environment is hard to change mechanical quantity to digital amount to be solved. The appearance of the substation inspection robot is to replace the manual inspection, to reduce the repetition and fortuity of the manual labor, and realize the intelligent unmanned substation.

In this paper, firstly it introduces the design of instrument robot. Then the overall architecture based on ov7725 camera, STM32 core board and ili9341 liquid crystal display is expounded. The main hardware selection principles and the main parameters are introduced and suitable software development environment is also selected.

The processing process of the pointer meter reading recognition is introduced in detail. Firstly, it requires to acquire the image. The First-In First-Out chip is used to transmit real-time data to processor. Preprocess of the image contains changes from RGB format to YUV format, gray operation, noise filtering operation, two value operation and corrosion expansion thinning operation etc. After detecting the edge of the image, it needs to strengthen the edge in order for detection. It uses Hough transform method to identify the straight line pointer, and finally determines the pointer reading.

According to the principle of image processing, the algorithm is simulated and verified on the MATLAB software platform, and the corresponding results are obtained. Based on STM32 development board platform, it completes the target algorithm with Sobel operator edge detection and Hough transformation as the core content. It achieves the recognition of dial readings. The results show that the method designed in this paper can achieve the expected functions on the whole.

Key words: Pointer instrument; Inspection robot; digital image processing; Hough Transformation

目录

摘要 I

Abstract II

目录 III

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究成果综述 2

1.3 本文组织结构 4

第二章 仪器仪表机器人设计方案 5

2.1 仪表指针识别系统结构 5

2.2 摄像头 5

2.3 STM32主芯片 7

2.4液晶显示屏 8

2.5 开发环境 8

2.6 本章小结 8

第三章 指针式仪表读数识别 9

3.1数字图像处理概述 9

3.1.1 数字图像处理主要方法 9

3.1.2 数字图像处理主要内容 10

3.2 仪表图像采集 10

3.3 图像预处理 10

3.3.1 灰度化处理 11

3.3.2 降噪滤波 11

3.3.3 二值化 12

3.3.4 膨胀与腐蚀 13

3.4 指针读数识别 14

3.4.1 边缘检测 14

3.4.2 Hough变换 15

3.4.3 读数判别 16

3.5 本章小结 16

第四章 实验结果与分析 18

4.1 算法仿真 18

4.1.1 图像采集 18

4.1.2 预处理 18

4.1.3 边缘检测 19

4.1.4 指针识别 19

4.1.5 读数 20

4.2 硬件开发平台 21

4.2.1 实物系统测试结果 22

4.2.2 结果分析 22

4.3 本章小结 23

总结与展望 24

致谢 25

参考文献 26

绪论

1.1 研究背景及意义

变电站是一个电力系统的枢纽环节，在电能传输和电压稳定中发挥着重要的作用，当中的仪器设备如果发生异常状况将会对整个电网的稳定运行带来巨大的障碍。现存普通变电站的面积较大，仪器仪表设备较多，每日需要完成2-3次例行巡检，在极端天气下还需要进行特殊巡检，在人工巡检的情况下这样的工作量较大，人工的劳动强度大，在变电站配备多名长期值守的巡检人员的成本过高。在多数仪表正常运行时，人工仅重复读取数值的工作，对人力是一种闲置。普通变电站的仪表大多还是机械式指针仪表，由表盘指针显示，人工读取的精度低、可靠性差，对人的主观判断依赖性较强。而在变电站现行设备下，对测量设备进行升级，用数字式智能仪表取代目前尚不能完全实现。虽然说在技术上可以实现巡检读数，但成本方面造成了巨大障碍，同时，在一些特殊行业和环境恶劣场合，数字式仪表无法使用。随着智能化变电站中巡检机器人的开发和应用，仪表数据的记录工作已向着自动化方向发展，但依旧需要人工实现图像检查和确认，虽在一定程度上解放了人力，但距离智能自动化变电站还有很大的距离。

现在提供了一种新的可能，即使用具有图像识别和数值读取功能的机器人代替人工进行巡检，精度更高，并且不会出现疲劳等偶然因素。机器人巡检首先要解决路径问题，最初在巡检路径上多是单向巡检，现行的多为双向巡检，在自主巡检的基础上可以人工遥控巡检特定仪器仪表，以实现在日常巡检的同时，在极端天气或存在安全隐患运行人员不便人工检查时机器人代替人工巡检。目前有磁轨迹导航、GPS导航、激光导航和图像导航等主流的巡检技术，以磁轨迹导航使用较多，也有一定的GPS导航。但磁轨迹导航的成本较高，变电站中使用GPS导航精度不高，进一步适合变电站的导航路线优化需要继续。变电站的仪器设备多安装在露天环境，巡检机器人在获取图像时受环境干扰较大。普通识别算法是将表盘形状结构特征与数据库中已有模板进行匹配，确定表盘基本位置以及信息，但这并不适合变电站仪器仪表的采集图像。因为变电站仪器结构比较多变，机器人采集的图像背景繁杂，除包括仪表区域外，还会有许多不相关设备区域，这其中很有可能会存在圆形部件，对识别产生影响，极易出现检测的错误。所以需要优化数据提取技术，能够更加准确地从机器人采集的图像中提取出有用区域并进行建模简化，实现模拟量向数字量的转变。在处理技术中，针对边缘检测和图像分割部分，需要针对不同的情况利用相适应的方法，在保证理想效果的基础上尽可能提升处理速度。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：21392字