CN111950558A - 高压油浸式变压器油液液位图像识别方法 - Google Patents

Abstract

一种高压油浸式变压器油液液位图像识别方法，涉及电力系统技术领域，所解决的是识别变压器油液位的技术问题。该方法先采集变压器油液位观察窗的监视图像，并在监视图像设定一个矩形的液位识别区域，并以液位标尺为界线在液位识别区域中划定两个标定区域，再对液位识别区域的图像实施多值灰度处理及灰度拟合计算后，得到两个标定区域的像素点灰度平均拟合值，再根据两个标定区域的像素点灰度平均拟合值计算出一个液位识别系数，再利用液位识别系数对液位识别区域的实时图像进行识别。本发明提供的方法，适用于配置有高压油浸式变压器的变电所。

Description

高压油浸式变压器油液液位图像识别方法

技术领域

本发明涉及电力系统的技术，特别是涉及一种高压油浸式变压器油液液位图像识别方法的技术。

背景技术

高压油浸式变压器是变电所最主要的一次设备，承担变电所电源的电压等级转变，其安全运行关系到变电所能否提供足够的供电能力，高压油浸式变压器在运行过程中，由于铜耗和铁耗存在，需要由变压器油进行热量交换，避免变压器温度过高，变压器油的液位可通过带有刻度的液位观察窗口查看，液位所在水平面为不同颜色的指示尺，从外可以观察到液位指示尺的高度，液位过高表明可能存在过负荷、三相不平衡、油路管道堵塞等情况，液位过低则表明可能存在漏油情况，准确掌握高压变压器液位状态就显得尤为重要。

在变电所辅助监控系统中，通常通过视频图像对变压器液位进行识别，以辅助判断变压器油是否足够在安全位置，这种对图像中的变压器液位进行识别能提高监控可靠性和事故分析水平。

大多数图像识别需要大量的训练样本，以满足非线性识别技术的多维度要求。这对刚刚投入使用的变电所或者改造的变电所，过长的训练时间和不足的样本图片将影响图像识别准确率，在故障发生时，难以实时发出警报。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种无需大量样本训练即可实现变压器油液位识别，并且识别准确度高的高压油浸式变压器油液液位图像识别方法。

为了解决上述技术问题，本发明所提供的一种高压油浸式变压器油液液位图像识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)利用摄像头拍摄变电所内油浸式变压器的变压器油液位观察窗，并在变压器油液位观察窗的监视图像中设定一个矩形的液位识别区域，并且液位识别区域的上边缘高于变压器油液位观察窗的上边缘，液位识别区域的下边缘低于变压器油液位观察窗的下边缘，液位识别区域的左边缘位于变压器油液位观察窗的左边缘右侧，液位识别区域的右边缘位于变压器油液位观察窗的右边缘左侧，并且液位识别区域与变压器油液位观察窗的重叠面积大于80％；

并在液位识别区域中划定两个标定区域，位于液位标尺下方的区域划定为标定区域A，位于液位标尺上方的区域划定为标定区域B，其中的标定区域A内填充满变压器油，标定区域B内无变压器油；

2)获取液位识别区域的图像，并对所获取的液位识别区域图像实施多值灰度处理，得到液位识别区域图像的灰度图；

图像的多值灰度处理公式为：

Ft_i＝Gr_i+2×Gg_i+Gb_i

Gr_i＝(r_i+g_i+b_i)/3

Gg_i＝fabs(g_i-g₀)/3

Gb_i＝fabs(b_i-b₀)/3

1≤i≤m

其中，Ft_i为图像中的第i个像素点的灰度值，r_i为图像中的第i个像素点的红色色值，g_i为图像中的第i个像素点的黄色色值，b_i为图像中的第i个像素点的蓝色色值，g₀为图像中的液位标尺的所有像素点的黄色平均色值，b₀为图像中的液位标尺的所有像素点的蓝色平均色值，fabs为求绝对值函数,m为图像中的像素点总数；

3)从液位识别区域图像的灰度图中截取两个标定区域的灰度图，并对所截取的两个标定区域灰度图分别实施灰度拟合计算，得到两个标定区域的像素点灰度平均拟合值SFg_A、SFg_B；

其中，SFg_A为标定区域A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B为标定区域B的像素点灰度平均拟合值；

标定区域灰度图的灰度拟合计算公式为：

如果Ft_i＝Ft_min，则令Fg_i＝0；

如果Ft_min＜Ft_i＜Ft_max，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_min)×80/(Ft_max-Ft_min)；

如果Ft_i＝Ft_max，则令Fg_i＝100；

其中，SFg为标定区域的像素点灰度平均拟合值，n为标定区域中的像素点总数，Fg_i为标定区域中的第i个像素点的Fg值，Ft_min为标定区域中的所有像素点的最小灰度值，Ft_max为标定区域中的所有像素点的最大灰度值；

4)计算液位识别系数，计算公式为：

d＝(1-L)×SFgA/SFgB/L

L＝C/M

其中，d为液位识别系数，C为液位标尺在液位识别区域图像中的高度，M为液位满刻度在液位识别区域图像中的高度；

5)利用液位识别系数d对液位识别区域中的实时图像进行识别，识别方法为：

采集液位识别区域的实时图像，并采用步骤2)的多值灰度处理公式对所采集的实时图像实施多值灰度处理后得到实时图像灰度图；

再从实时图像灰度图中截取两个标定区域的灰度图，并采用步骤3)的灰度拟合计算公式对所截取的两个标定区域的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到实时图像的两个标定区域的像素点灰度平均拟合值SFg_A,t、SFg_B,t；其中的SFg_A,t为实时图像中的标定区域A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,t为实时图像中的标定区域B的像素点灰度平均拟合值；

再计算实时图像中的油液液位百分比值，计算公式为：

rt＝1/(1+d×SFg_B,t/SFg_A,t)×100％

其中，rt为实时图像中的油液液位百分比值。

本发明提供的高压油浸式变压器油液液位图像识别方法，先计算一张参考图像中的变压器油液位，并根据该参考图像计算出液位识别系数，再根据液位识别系数来识别后续实时图像中的变压器油液位，并且采用多值灰度算法及非线性拟合计算来提高平均值的拟合值，可以把变压器油液位灰度值加大识别差异值，无需大量样本训练即可实现变压器油液位识别，具有实现成本低，识别准确度高的特点。

具体实施方式

以下结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步详细描述，但本实施例并不用于限制本发明，凡是采用本发明的相似结构及其相似变化，均应列入本发明的保护范围，本发明中的顿号均表示和的关系，本发明中的英文字母区分大小写。

本发明实施例所提供的一种高压油浸式变压器油液液位图像识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)利用摄像头拍摄变电所内油浸式变压器的变压器油液位观察窗，并在变压器油液位观察窗的监视图像中设定一个矩形的液位识别区域，并且液位识别区域的上边缘高于变压器油液位观察窗的上边缘，液位识别区域的下边缘低于变压器油液位观察窗的下边缘，液位识别区域的左边缘位于变压器油液位观察窗的左边缘右侧，液位识别区域的右边缘位于变压器油液位观察窗的右边缘左侧，并且液位识别区域与变压器油液位观察窗的重叠面积大于80％；

并在液位识别区域中划定两个标定区域，位于液位标尺下方的区域划定为标定区域A，位于液位标尺上方的区域划定为标定区域B，其中的标定区域A内填充满变压器油，标定区域B内无变压器油；

2)获取液位识别区域的图像，并对所获取的液位识别区域图像实施多值灰度处理，得到液位识别区域图像的灰度图；

图像的多值灰度处理公式为：

Ft_i＝Gr_i+2×Gg_i+Gb_i

Gr_i＝(r_i+g_i+b_i)/3

Gg_i＝fabs(g_i-g₀)/3

Gb_i＝fabs(b_i-b₀)/3

1≤i≤m

其中，Ft_i为图像中的第i个像素点的灰度值，r_i为图像中的第i个像素点的红色色值，g_i为图像中的第i个像素点的黄色色值，b_i为图像中的第i个像素点的蓝色色值，g₀为图像中的液位标尺的所有像素点的黄色平均色值，b₀为图像中的液位标尺的所有像素点的蓝色平均色值，fabs为求绝对值函数,m为图像中的像素点总数；

3)从液位识别区域图像的灰度图中截取两个标定区域的灰度图，并对所截取的两个标定区域灰度图分别实施灰度拟合计算，得到两个标定区域的像素点灰度平均拟合值SFg_A、SFg_B；

其中，SFg_A为标定区域A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B为标定区域B的像素点灰度平均拟合值；

标定区域灰度图的灰度拟合计算公式为：

如果Ft_i＝Ft_min，则令Fg_i＝0；

如果Ft_min＜Ft_i＜Ft_max，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_min)×80/(Ft_max-Ft_min)；

如果Ft_i＝Ft_max，则令Fg_i＝100；

其中，SFg为标定区域的像素点灰度平均拟合值，n为标定区域中的像素点总数，Fg_i为标定区域中的第i个像素点的Fg值，Ft_min为标定区域中的所有像素点的最小灰度值，Ft_max为标定区域中的所有像素点的最大灰度值；

4)计算液位识别系数，计算公式为：

d＝(1-L)×SFgA/SFgB/L

L＝C/M

其中，d为液位识别系数，C为液位标尺在液位识别区域图像中的高度，M为液位满刻度在液位识别区域图像中的高度；

5)利用液位识别系数d对液位识别区域中的实时图像进行识别，识别方法为：

采集液位识别区域的实时图像，并采用步骤2)的多值灰度处理公式对所采集的实时图像实施多值灰度处理后得到实时图像灰度图；

再从实时图像灰度图中截取两个标定区域的灰度图，并采用步骤3)的灰度拟合计算公式对所截取的两个标定区域的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到实时图像的两个标定区域的像素点灰度平均拟合值SFg_A,t、SFg_B,t；其中的SFg_A,t为实时图像中的标定区域A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,t为实时图像中的标定区域B的像素点灰度平均拟合值；

再计算实时图像中的油液液位百分比值，计算公式为：

rt＝1/(1+d×SFg_B,t/SFg_A,t)×100％

其中，rt为实时图像中的油液液位百分比值。

Claims (1)

1.一种高压油浸式变压器油液液位图像识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)利用摄像头拍摄变电所内油浸式变压器的变压器油液位观察窗，并在变压器油液位观察窗的监视图像中设定一个矩形的液位识别区域，并且液位识别区域的上边缘高于变压器油液位观察窗的上边缘，液位识别区域的下边缘低于变压器油液位观察窗的下边缘，液位识别区域的左边缘位于变压器油液位观察窗的左边缘右侧，液位识别区域的右边缘位于变压器油液位观察窗的右边缘左侧，并且液位识别区域与变压器油液位观察窗的重叠面积大于80％；

并在液位识别区域中划定两个标定区域，位于液位标尺下方的区域划定为标定区域A，位于液位标尺上方的区域划定为标定区域B，其中的标定区域A内填充满变压器油，标定区域B内无变压器油；

2)获取液位识别区域的图像，并对所获取的液位识别区域图像实施多值灰度处理，得到液位识别区域图像的灰度图；

图像的多值灰度处理公式为：

Ft_i＝Gr_i+2×Gg_i+Gb_i

Gr_i＝(r_i+g_i+b_i)/3

Gg_i＝fabs(g_i-g₀)/3

Gb_i＝fabs(b_i-b₀)/3

1≤i≤m

其中，Ft_i为图像中的第i个像素点的灰度值，r_i为图像中的第i个像素点的红色色值，g_i为图像中的第i个像素点的黄色色值，b_i为图像中的第i个像素点的蓝色色值，g₀为图像中的液位标尺的所有像素点的黄色平均色值，b₀为图像中的液位标尺的所有像素点的蓝色平均色值，fabs为求绝对值函数,m为图像中的像素点总数；

3)从液位识别区域图像的灰度图中截取两个标定区域的灰度图，并对所截取的两个标定区域灰度图分别实施灰度拟合计算，得到两个标定区域的像素点灰度平均拟合值SFg_A、SFg_B；

其中，SFg_A为标定区域A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B为标定区域B的像素点灰度平均拟合值；

标定区域灰度图的灰度拟合计算公式为：

如果Ft_i＝Ft_min，则令Fg_i＝0；

如果Ft_min＜Ft_i＜Ft_max，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_min)×80/(Ft_max-Ft_min)；

如果Ft_i＝Ft_max，则令Fg_i＝100；

其中，SFg为标定区域的像素点灰度平均拟合值，n为标定区域中的像素点总数，Fg_i为标定区域中的第i个像素点的Fg值，Ft_min为标定区域中的所有像素点的最小灰度值，Ft_max为标定区域中的所有像素点的最大灰度值；

4)计算液位识别系数，计算公式为：

d＝(1-L)×SFgA/SFgB/L

L＝C/M

其中，d为液位识别系数，C为液位标尺在液位识别区域图像中的高度，M为液位满刻度在液位识别区域图像中的高度；

5)利用液位识别系数d对液位识别区域中的实时图像进行识别，识别方法为：

采集液位识别区域的实时图像，并采用步骤2)的多值灰度处理公式对所采集的实时图像实施多值灰度处理后得到实时图像灰度图；

再从实时图像灰度图中截取两个标定区域的灰度图，并采用步骤3)的灰度拟合计算公式对所截取的两个标定区域的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到实时图像的两个标定区域的像素点灰度平均拟合值SFg_A,t、SFg_B,t；其中的SFg_A,t为实时图像中的标定区域A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,t为实时图像中的标定区域B的像素点灰度平均拟合值；

再计算实时图像中的油液液位百分比值，计算公式为：

rt＝1/(1+d×SFg_B,t/SFg_A,t)×100％

其中，rt为实时图像中的油液液位百分比值。