CN106506953A - 基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，包括：采集变电站设备的清晰图像并作为模板数据进行存储；变电站巡检机器人执行巡检任务时，运动到预置位，相机采集关心设备的巡检图像；采用特征匹配算法，对模板图像和现场采集的巡检图像进行配准，找到巡检图像中关心设备区域；计算巡检图像和模板图像中设备区域的清晰度值，两者的比值和设定阈值进行比较，如果比值小于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域不够清晰，如果比值大于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域足够清晰；本发明对设备所在的图像区域采用指定区域聚焦伺服的功能，可以保证相机聚焦位置在设备上，采集设备清晰的图像，保证设备读数或状态识别的准确性。

Description

基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法

技术领域

本发明涉及变电站巡检机器人设备图像采集领域，具体涉及基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法。

背景技术

如果对变电站设备工作状态准确识别，巡检机器人需要在巡检过程中采集设备清晰的图像。在变电站现场，相机采用自动聚焦模式拍摄设备图像，可能聚焦不到目标设备上，导致图像中设备区域模糊；采用自动曝光模式，由于光照变化、背光、阴影等原因，设备所在图像区域可能过亮或过暗，图像中设备细节信息呈现不佳，影响设备状态识别。

目前的相关专利中，中国第201010555348.9用改进的DCT变换评价图像清晰度，但是对整幅图像或者选取图像的中心区域，或者是选取中心区域再加上四个对角上的矩形区域进行评价，最终不一定聚焦到要拍摄的设备上。中国第200910304878.3对照片分割成的各个部分分别设定相应的曝光量，并在相应的曝光量下进行曝光处理，然后将进行过曝光处理的各个部分组合形成新的照片。因此可以对整幅图像的不同部分都可以实现准确曝光。但是多次曝光再合成会导致拍照时间过长，降低工作效率。

目前变电站巡检机器人在设备图像采集时，主要存在以下几方面问题：

1.变电站巡检机器人所携带的监控相机在拍摄运行设备的图像时采用自动聚焦，聚焦点不一定在变电站设备上，可能造成图像中设备区域模糊。

2.如采用预设聚焦步进值的方式时，机器人每到一个特定的位置就采用固定的聚焦值，由于机器人运动有位置误差，每次的停靠点不一定完全一致，并且相机在长时间连续供电运行时，聚焦值误差累积增加，所以会出现虚焦的情况。

3.如采用相机多档位聚焦及曝光模式时，需要对图像区域进行分割，然后各区域分别曝光再合成，由于相机只有一套成像系统，会导致拍照时间过长，造成机器人的巡检效率降低。

发明内容

为解决现有技术存在的不足，本发明公开了基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，本发明的目的是：为了解决变电站巡检机器人对变电站设备采集图像清晰度的问题。本发明能根据实时巡检图像中设备所在区域的清晰度调节相机聚焦和曝光参数，清晰采集变电站设备图像。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，包括以下步骤：

采集变电站设备的清晰图像并作为模板数据进行存储，配置关心设备区域；

变电站巡检机器人执行巡检任务时，运动到预置位，相机采集关心设备的巡检图像；

采用特征匹配算法，对模板图像和现场采集的巡检图像进行配准，找到巡检图像中关心设备区域；

用图像清晰度评价函数计算巡检图像和模板图像中设备区域的清晰度值，两者的比值和设定阈值进行比较，如果比值小于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域不够清晰，如果比值大于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域足够清晰；

当认为巡检图像中关心设备区域不够清晰时，启动相机指定区域聚焦伺服和曝光伺服的功能，聚焦和曝光的指定区域是图像中关心设备所在的区域，聚焦控制与曝光参数调节完成后，再次采集设备图像，直至采集的图像的清晰度值大于阈值。

进一步的，变电站巡检机器人运动到预置位后，相机采用自动聚焦和自动曝光模式采集关心设备的巡检图像。

进一步的，当认为巡检图像中关心设备区域足够清晰时，将采集的设备图像传至后台服务器，识别设备读数或状态。

进一步的，所述图像清晰度评价函数常用算法有4邻域Laplace算子、8邻域Laplace算子、改进型Laplace算子、SMD算子和EAV算子。

进一步的，指针式温度计巡检图像和模板图像的图像清晰度评价函数采用的8邻域拉普拉斯算子。

进一步的，8邻域拉普拉斯算子下整幅图像清晰度值为

其中，M和N表示图像的总行数和总列数，x和y表示当前像素点的行数和列数，I_xy表示第x行和第y列的像素点的Laplace代数和。

进一步的，所述阈值的确定方法是：采集设备不同程度的虚焦图像，虚焦到不能识别的图像作为临界图像，以临界图像和模板图像的清晰度值的比值作为阈值。

本发明的有益效果：

本发明基于电力巡检机器人平台，由机器人代替人工检查，能够安全及时地完成变电站巡检工作；对设备所在的图像区域采用指定区域聚焦伺服的功能，可以保证相机聚焦位置在设备上，采集设备清晰的图像，保证设备读数或状态识别的准确性；对设备所在的图像区域采用指定区域曝光伺服的功能，可以保证图像中设备区域亮度适中，避免因为光照变化、背光、阴影等原因造成的设备图像亮度不合适，导致识别结果不准；使用特征匹配算法(比如SURF算法)对模板图像和巡检图像进行配准，可以找到设备所在的区域。因此如果巡检图像和模板图像的亮度不一样或者聚焦位置不一样，可以有效地对两幅图像配准；使用图像清晰度评价函数对图像中设备区域进行清晰度评价，判断当前图像中设备是否清晰，以决定是否启动区域聚焦和区域曝光的功能，避免在自动聚焦和自动曝光模式下已经采集到清晰图像的情况下重复采集，降低巡检效率。指定区域聚焦伺服和曝光伺服的效果图如图6(a)-图6(b)和图7(a)-图7(b)所示。

附图说明

图1本发明的流程图；

图2(a)指针式温度计清晰的图像

图2(b)指针式温度计模糊图像；

图3图像清晰度评价函数比较；

图4凸透镜成像模型；

图5单反相机成像示意图；

图6(a)聚焦位置差异造成仪表无法识别的仪表图像；

图6(b)经聚焦伺服修正后仪表区域清晰的仪表图像；

图7(a)相机自动曝光设置仪表区域过暗无法识别的图像；

图7(b)经曝光伺服修正后仪表区域清晰的图像。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明进行详细说明：

图1是本发明的方案流程图，基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，具体步骤如下：

步骤1，控制机器人的相机在合适的聚焦位置和曝光值下采集设备的清晰图像，作为模板数据存储在机器人后台系统中，配置关心设备区域。

步骤2，机器人在变电站执行巡检任务时，运动到预置位，相机采用自动聚焦和自动曝光模式采集关心设备的巡检图像。

步骤3，对模板图像和现场采集的巡检图像进行特征点匹配，找到两幅图像中对应点的坐标变换关系，根据模板图像中关心设备所在的区域，找到巡检图像中关心设备所在的区域。

步骤4，用图像清晰度评价函数计算巡检图像和模板图像中设备区域的清晰度值，两者的比值和设定阈值(0到1之间)进行比较。如果比值小于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域不够清晰，转到步骤5，如果比值大于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域足够清晰，转到步骤6。

步骤5，启动相机指定区域聚焦伺服和曝光伺服的功能，聚焦和曝光的指定区域是图像中关心设备所在的区域，聚焦控制与曝光参数调节完成后，再次采集设备图像。

步骤6，将采集的设备图像传至后台，识别设备读数或状态。

其中，步骤4所述图像清晰度评价函数常用算法有4邻域Laplace算子、8邻域Laplace算子、改进型Laplace算子、SMD算子和EAV算子等。以指针式温度计的清晰图像和模糊图像为例，比较不同的图像清晰度评价函数。指针式温度计的清晰图像和模糊图像如图2(a)-图2(b)所示。采用不同的清晰度评价函数，计算两幅图像的清晰度值，如图3所示，从左至右所采用的算法依次是4邻域Laplase算子、8邻域Laplase算子、改进型Laplase算子、SMD算子、EAV算子，每种算法中，左侧柱高代表的是模糊图像的清晰度函数值，右侧柱高代表的是清晰图像的清晰度函数值。

此处采用的是8邻域拉普拉斯算子，因为清晰图像和模糊图像的函数值差别最大。

8邻域Laplace算子如下：

单像素点Laplace代数和

其中g(x,y)为图像中位于第x行和第y列的像素点。

整幅图像清晰度值为

其中，M和N表示图像的总行数和总列数，x和y表示当前像素点的行数和列数，I_xy表示第x行和第y列的像素点的Laplace代数和。

步骤4中所述阈值的确定方法，是采集设备不同程度的虚焦图像，虚焦到不能识别的图像作为临界图像，以临界图像和模板图像的清晰度值的比值作为阈值。

为了更好的介绍本申请中的图像采集方法，下面介绍相机聚焦原理：将相机镜头近似为凸透镜，如图4所示。

其中f为焦距，u为物距，v为像距。若三者的值满足成像公式(4)，

即可使得目标成像清晰。聚焦就是对距离相机距离为u的目标，调节相机的像距v，使得f、u、v满足成像公式，达到聚焦的目的。区域聚焦中调节像距v的方法是对图像中选中的区域进行清晰度评价，控制镜头快速准确地找到评价函数曲线的极点，使得选中目标的成像最清晰。

相机曝光原理：相机成像示意图以单反相机为例如图5所示。

光线通过镜头到达反光板，当拍摄照片时，反光板会往上弹起，感光器件前面的快门帘便同时打开，通过镜头的光线便投影到感光器件上成像，然后反光板便恢复原状。相机采集清晰图像需要设置合适的曝光值，使得图像亮度合适。曝光值由光圈大小、快门速度、感光度来决定。光圈用来控制进入机身内的光量，光圈越大，进光量越多，图像画面越亮；反之，图像画面越暗。快门速度决定了反光板弹起和快门帘打开的时间，快门速度越快，光线通过时间越短，图像画面越暗；反之，图像画面越亮。感光度表示感光器件对光线的敏感程度，感光度越高，所得到的画面就越亮；感光度越低，所得到的画面就越暗。

采用自动曝光模式是以取景器内的整幅图像的亮度为曝光依据，调节相机的相关参数使得整幅图像的曝光值合适。区域曝光则是以指定区域的亮度为曝光依据，调节相机的相关参数，使得指定图像区域的亮度合适。

本发明实现了变电站巡检机器人在变电站现场采集设备清晰图像的方法，技术关键点是模板图像和巡检图像在聚焦点和亮度不同时的配准，找到图像中设备所在的区域；对图像中设备区域进行清晰度评价，以决定是否启动指定区域聚焦伺服和曝光伺服的功能；调用指定区域聚焦伺服和曝光伺服的功能，修正聚焦、曝光参数，采集清晰的变电站设备图像；聚焦伺服和曝光伺服启动阈值的确定，使得只有当图像中设备区域模糊或者亮度不合适以至于不能准确识别设备读数时，才启动指定区域聚焦伺服和曝光伺服的功能。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (7)

1.基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，其特征是，包括以下步骤：

采集变电站设备的清晰图像并作为模板数据进行存储，配置关心设备区域；

变电站巡检机器人执行巡检任务时，运动到预置位，相机采集关心设备的巡检图像；

采用特征匹配算法，对模板图像和现场采集的巡检图像进行配准，找到巡检图像中关心设备区域；

用图像清晰度评价函数计算巡检图像和模板图像中设备区域的清晰度值，两者的比值和设定阈值进行比较，如果比值小于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域不够清晰，如果比值大于阈值，则认为巡检图像中关心设备区域足够清晰；

当认为巡检图像中关心设备区域不够清晰时，启动相机指定区域聚焦伺服和曝光伺服的功能，聚焦和曝光的指定区域是图像中关心设备所在的区域，聚焦控制与曝光参数调节完成后，再次采集设备图像，直至采集的图像的清晰度值大于阈值。

2.如权利要求1所述的基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，其特征是，变电站巡检机器人运动到预置位后，相机采用自动聚焦和自动曝光模式采集关心设备的巡检图像。

3.如权利要求1所述的基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，其特征是，当认为巡检图像中关心设备区域足够清晰时，将采集的设备图像传至后台服务器，识别设备读数或状态。

4.如权利要求1所述的基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，其特征是，所述图像清晰度评价函数常用算法有4邻域Laplace算子、8邻域Laplace算子、改进型Laplace算子、SMD算子和EAV算子。

5.如权利要求4所述的基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，其特征是，指针式温度计巡检图像和模板图像的图像清晰度评价函数采用的8邻域拉普拉斯算子。

6.如权利要求5所述的基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，其特征是，8邻域拉普拉斯算子下整幅图像清晰度值为

$F=\frac{\underset{x=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|I_{xy}\right|}{M\×N}$

其中，M和N表示图像的总行数和总列数，x和y表示当前像素点的行数和列数，I_xy表示第x行和第y列的像素点的Laplace代数和。

7.如权利要求1所述的基于指定区域聚焦和曝光伺服的变电站设备图像采集方法，其特征是，所述阈值的确定方法是：采集设备不同程度的虚焦图像，虚焦到不能识别的图像作为临界图像，以临界图像和模板图像的清晰度值的比值作为阈值。