CN112487901A - 一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法及监测系统 - Google Patents

一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法及监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法及监测系统，属于智能识别技术领域。所述监测方法包括获取压力表图像、对获取的图像进行预处理、从预处理后图像中识别出刻度盘的真实圆心、利用刻度盘的真实圆心对预处理后图像进行校正处理、从校正处理后的图像中识别出指针位置、根据指针位置计算出指针角度、根据指针角度计算出压力值；所述监测系统包括采集模块、传输模块、处理模块、存储模块和交互模块。所述监测方法能够实现对压力值的准确识别，所述监测系统能够实现对压力值的自动监控，当压力值低于或高于预设值时，能够及时向工作人员发出报警信息；本发明可以降低运维人员工作量，在保证监测效果的同时实现精细化运维。

Description

一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法及监测系统
技术领域
本发明属于智能识别技术领域，具体涉及一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法及监测系统。
背景技术
目前电力系统中在运行的变压器大多是油浸式变压器，《火力发电厂与变电站设计防火规范》(GB 50229-2019)中规定：“单台容量为125MV·A及以上的油浸变压器、200Mvar及以上的油浸电抗器应设置水喷雾灭火系统或其他固定式灭火装置”，排油注氮灭火装置就是固定设置在油浸变压器旁的一种灭火装置。
油浸式变压器在遇到绝缘故障时，极易产生电弧放电、局部高温，促使变压器油分解，产生大量瓦斯气体，导致变压器内部压力骤增。随着油温的升高，变压器爆炸和燃烧的危险急剧增加。传统的水喷淋、水喷雾和泡沫等灭火系统无法处理油浸式变压器内部危险情况，而排油注氮灭火装置能够在收到紧急信号后，自动启动排油系统，先排油泄压，随后立即注入氮气灭火，避免油浸式变压器发生爆炸，避免造成更大损失。
随着排油注氮灭火装置的大量使用，对运维人员提出了新的要求。目前的运维现场规程对排油注氮灭火装置的维护要求较为简单，该装置功能校验周期为一年(随年检进行)。但同时应当注意到，由于该装置的排油管路直接与油浸式变压器本体相连，一旦该装置内部出现异常而没有及时排除，很可能造成装置误动开启排油阀，进而影响变压器的正常运行，因此需要加强排油注氮灭火装置的日常运维管理。
排油注氮灭火装置日常运维工作主要是每周一次的氮气瓶压力巡视，进行这项巡视需要打开排油注氮灭火装置的设备箱箱门，人工查验压力读数及装置状态。这样操作不仅步骤繁琐，受恶劣天气影响大，并且不具有连续性，存在较长的检查空窗期。因此急需一种可以辅助运维人员对排油注氮灭火装置运行状态进行实时监测的方法。
如公告号为CN201533958U的实用新型专利提出一种智能型排油注氮式变压器灭火装置，所述灭火装置的氮气瓶上设有氮气压力传感器，所述氮气压力传感器可实时显示氮气瓶内氮气的压力参数，并可上传到中央处理器和触摸屏，所述中央处理器具有RS-485通信接口，可接入变电站综合自动化系统，可以实现对氮气压力的实时监控。
又如公告号为CN208519296U的实用新型专利提出一种带远程监控功能的瓶阀及排油注氮灭火装置，所述瓶阀包括与压力表连接的瓶阀本体，瓶阀本体上设置有充装口、监测口及介质出口，所述瓶阀本体上还设置有压力开关，所述压力开关在线监测瓶组压力。该发明所述排油注氮灭火装置利用带远程监控功能的瓶阀实现对气瓶压力的实时在线监控。
但如果需要在现有排油注氮灭火装置上实现上述专利提到的氮气压力实时监测功能，则需要对现有氮气瓶进行拆装改造，改造的成本高，并且改造后会影响氮气瓶的完整性，增加设备故障几率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法及监测系统。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法，包括：获取压力表图像；对获取的图像进行预处理；从预处理后图像中识别出刻度盘的真实圆心；利用刻度盘的真实圆心对预处理后图像进行校正处理；从校正处理后的图像中识别出指针位置；根据指针位置计算出指针角度；根据指针角度计算出压力值。
进一步的，对获取图像进行预处理的方法包括：对图像进行归一化处理。
进一步的，从预处理后图像中识别出刻度盘的真实圆心的方法包括：从图像中识别出刻度盘中的刻度线；对刻度线进行直线拟合；从拟合直线的交点处识别出刻度盘的真实圆心。
进一步的，对预处理后图像进行校正处理的方法包括：从图像中识别出刻度盘所在的椭圆；利用刻度盘真实圆心和椭圆位置获取待透视变换的四个角点；根据四个角点的坐标对图像进行透视变换处理，将刻度盘变换为圆形，并且纠正刻度盘倾斜。
一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测系统，用于执行所述监测方法，包括：采集模块、传输模块、处理模块、存储模块和交互模块；所述采集模块包括摄像机，所述摄像机用于获取压力表的实时图像；所述传输模块用于将所述摄像机获取图像传输至所述处理模块；所述处理模块用于分析处理所述摄像机获取的图像，并识别出压力值；所述存储模块用于存储压力表图像和识别出的压力值；所述交互模块用于实现处理模块和工作终端之间的数据交互。
进一步的，所述传输模块采用4G网络进行数据传输。
进一步的，所述摄像机为针孔摄像机。
进一步的，所述采集模块还包括补光灯。
进一步的，所述工作终端包括电脑和手机。
目前排油注氮灭火装置现场运维时，需要运维人员定期查看记录氮气瓶的压力，但人工查看时有较长的时间间隔，无法做到实时监控。现有技术对排油注氮灭火装置氮气压力的实时监控，多采用在氮气瓶上增加压力传感器或改造气阀的方式，但对于现场已安装的排油注氮灭火装置，需要关停设备并对氮气瓶进行改造，并且氮气瓶要求承受的压力达15Mpa，对其进行改造后必然会影响其承压能力，造成安全隐患，因此这些方法可操作性不强。
本发明人根据运维需要、现有设备情况和现有技术情况，决定研究出一种不需要对现有设备进行改动，仍能实现实时监控的方法。本发明人参考现有视频监控的技术方案，拟在氮气瓶所在设备箱内安装摄像机，使摄像机对准氮气瓶的压力表，并将监控图像传输至变电站的控制中心，运维人员在控制中心即可实时查看指针的读数。
但在实施过程中，发现以下问题：常规摄像机焦距太大，拍摄的刻度盘不清晰，读数无法识别；设备箱内空间太小，常规摄像机安装不便；设备箱内光线很暗，需采取补光措施，但压力表表面为玻璃，如果直接使用摄像机上自带的红外补光灯，压力表玻璃会反射光线，拍摄的刻度盘上有白色光斑，影响指针读数的识别。
针对上述问题，本发明人采用体积小巧的针孔摄像机，并在压力表侧面单独设置补光灯，防止玻璃反光影响拍摄效果。采取上述措施后，运维人员可以在控制中心实时查看氮气瓶指针的压力读数，但这种方式完全依靠人工参与，自动化效率较低。所以本发明人对从压力表图像中自动识别指针读数的方法进行研究。
如图1所示为排油注氮灭火装置的压力表，所述压力表为电接点压力表，压力表中同轴设置有三个指针，最左侧指针是设置的压力下限，最右侧指针是设置的压力上限，中间的指针指示是实际压力数值。当实际压力超过上限或低于下限时，就能触发对应的电信号。在对压力表进行识别时，需要识别出三个指针的读数，用于判断当前压力数值，以及设置的压力上限及下限是否正确。
现有技术中已经出现了一些解决方法，如公布号为CN111539329A、CN111160256A等发明专利均提出了一些对变电站指针式仪表自动识别的方法，但这些专利主要是针对直线型表针，而排油注氮灭火装置的三根指针均为不规则的形状，仅针尖部位为直线型，加上压力表上干扰元素较多，采用上述专利的方法无法实现对指针及读数的自动识别。
并且当摄像机无法正对刻度盘时，由于透视投影变换的原因，此时圆形刻度盘在拍摄的图像中显示为椭圆形，为保证读数识别的准确性，需要对图像进行校正处理，将图像中椭圆形刻度盘变换为圆形。
如公布号为CN111104862A的发明专利提出一种同轴特殊指针仪表的指针识别方法，该专利实施例以电接点压力表为例进行实施。但该专利未考虑刻度盘图像为椭圆形的情况，在实施时识别出的读数具有误差。
并且由于透视投影变换的原因，在图像中椭圆形刻度盘的椭圆圆心并不是刻度盘的真实圆心位置，并不能直接用该椭圆的圆心代替刻度盘的真实圆心。如公布号为CN111488874A、CN111091121A等发明专利均提出了对图像中椭圆形表盘利用透视变换的方式校正为圆形，但这些专利在透视变换过程中，均未考虑表盘真实圆心误差的问题，校正后表盘的真实圆心会出现偏移，在这种情况下进行读数识别会出现误差。
本发明的有益效果如下：
本发明提出一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法，可实现对所述压力表图像的实时获取，并能从所获取的图像中自动识别出压力读数，从而实现对压力值的自动监控；所述监测方法利用归一化的方法对图像进行预处理，可以减轻阴影和光照变化造成的影响，可以提高后续的识别效果；所述监测方法利用刻度盘的真实圆心对刻度盘进行校正，使校正后的刻度盘圆心位于正确位置，避免因圆心偏移造成后续读数识别时出现误差；所述监测方法利用神经网络与深度学习的方式实现对指针的识别，即使在光线变化后也能准确识别出指针。
本发明所述监测系统采用针孔摄像机采集压力表图像，针孔摄像机体积很小，可以方便的安装到排油注氮灭火装置的设备箱内；所述监测系统在压力表侧面设置补光灯，使摄像机可以在黑暗环境下获取压力表图像；所述监测系统利用4G网络传输监测图像，在安装时不需要布设传输线缆，安装方便；所述监测系统能够拍摄并存储压力表图像，能够自动从图像中识别出压力值并进行存储；所述监测系统能够自动对压力值进行监控，当压力值低于或高于预设的限值时，能够及时向工作人员发出报警信息；工作人员通过电脑或手机能够查看实时的压力表图像、历史压力表图像或历史压力数据。
本发明能够实现对排油注氮灭火装置压力数值的实时监控，避免像人工运维一样无法及时发现压力数据异常；采用本发明能够及时发现压力异常情况，从而能够及时采取处理措施，避免在出现火灾后排油注氮灭火装置无法正常工作而避免造成巨大的损失；本发明可以降低现场人员工作量，在保证监测效果的同时实现精细化运维。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
图1：排油注氮灭火装置压力表的结构示意图。
图2：本发明实施例1的监测方法的流程图。
图3：本发明实施例1中步骤S12的效果示意图。
图4：本发明实施例1中步骤S13的效果示意图。
图5：本发明实施例1中步骤S14的效果示意图。
图6：本发明实施例1步骤S302的示意图。
图7：本发明实施例2的流程框图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例和附图进一步清楚阐述本发明的内容，但本发明的保护内容不仅仅局限于下面的实施例。在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。
实施例1：
本实施例1的目的是提供一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法。
本实施例主要是利用Python及cv2库(OpenCV)完成对图片的处理，因OpenCV支持C++、C、C#、Python、Java、Ruby等各种接口，因此也可以采用其他编程语言实现。
本实施例采用OpenCV中坐标系，零点坐标为图像的左上角，X轴为图像的上边线，方向从左向右，Y轴为图像的左边线，方向从上向下。
如图2所示，本实施例提供的监测方法包括：
1、步骤S11，获取压力表图像。
前端摄像机会实时或定时获取氮气瓶压力表的图像并传输至服务器，服务器内处理程序可获取压力表图像。
2、步骤S12，对步骤S11获取的图像进行预处理。
对图像进行归一化处理，归一化处理可减轻阴影和光照变化造成的影响。归一化处理后效果如图3所示。
3、步骤S13，从步骤S12预处理后图像中识别出刻度盘的真实圆心。
获取刻度盘的真实圆心的方法包括：
①、步骤S301，从步骤S12预处理后的图像中识别出刻度盘中的刻度线。
首先利用Canny函数对图像进行边缘检测，在进行边缘检测时，设置约束条件，去除小尺寸的斑点和线段。边缘检测后效果如图4(a)所示。
利用findContours函数进行轮廓查找，并对轮廓查找结果进行二次筛选，筛选出刻度线轮廓图像。轮廓查找效果如图4(b)、图4(c)所示。
②、步骤S302，对刻度线进行直线拟合。
利用fitLine函数对刻度线进行直线拟合，所拟合的直线即为各刻度线所在的直线。直线拟合效果如图4(d)所示。
③、步骤S303，从拟合直线的交点处识别出刻度盘的真实圆心。
对所有拟合直线的交点进行统计，统计出分布最多的点，该点即为刻度盘的真实圆心。本实施例中该圆心用字母M表示，同时获取M点坐标为[Xm,Ym]。
4、步骤S14，利用步骤S13获取的刻度盘真实圆心对步骤S12预处理后图像进行校正处理。
因摄像机拍摄角度问题，获取图像中的压力表是倾斜的，刻度盘显示为椭圆形，为了便于后续的处理并提高识别的准确度，需要对图像进行校正处理。校正处理用于将刻度盘变换为圆形，并对刻度盘进行纠斜处理。
对图像进行校正处理的方法包括：
①、步骤S401，从图像中识别出刻度盘所在的椭圆。
首先利用Canny函数进行边缘检测，在进行边缘检测时，设置约束条件，去除小尺寸的斑点和线段。边缘检测后效果如图5(a)所示。
对于如图1所示的压力表，因刻度盘中含有一条与所述刻度盘同心设置的圆弧，该圆弧在图像中为一条椭圆弧线，因此，可采用fitEllipse函数对边缘检测图像中该椭圆弧线进行椭圆拟合。椭圆拟合效果如图5(b)所示，图中虚线即为拟合的椭圆。
在拟合出椭圆后，对该椭圆进行同圆心放大，放大比例根据实际情况确定，使放大后的椭圆能够包围所述刻度盘。对所述椭圆放大处理后，确定放大后椭圆的长轴和短轴。椭圆放大后效果如图5(c)所示，图中虚线即为放大后的椭圆。该椭圆的圆心用字母N表示，同时获取圆心N点的坐标[Xn,Yn]。
②、步骤S302，利用刻度盘真实圆心和椭圆位置获取待透视变换的四个角点，并计算出所述四个角点的坐标。
如图6所示，根据投影变换的原理，从步骤S204中获取的刻度盘真实圆心M位于从步骤S401获取椭圆的短轴上，此时从刻度盘真实圆心M处生成一条与所述椭圆的长轴平行的直线，该直线与所述椭圆共有两个交点，分别用字母A、B表示，同时分别用字母C、D表示椭圆短轴与椭圆的两个交点。从A、C、B、D这四点处，均生成一条与所述椭圆相切的直线，所生成的四条直线围成一个不规则的四边形(呈等腰梯形)。所述四边形的四个顶点即为待透视变换的四个角点，这四个角点分别用字母E、F、G、H表示，其中E、C、F三点位于同一直线上，E、A、H三点位于同一直线上。
C点坐标[Xc，Yc]和D点坐标[Xd，Yd]在椭圆放大处理后可直接获取。
首先用如下公式计算出A、B两点的坐标：
Figure BDA0002788770590000071
Figure BDA0002788770590000072
公式中Lmn表示M、N两点之间距离，Lam表示A、M两点之间距离，r1表示椭圆的长半轴长度，r2表示椭圆的短半轴长度。公式(2)计算出的A点坐标为[Xa，Ya]，B点坐标为[Xb，Yb]。
随后通过如下公式计算E、F、G、H这四个角点的坐标：
Figure BDA0002788770590000073
Figure BDA0002788770590000074
公式中Lce表示C、E两点之间距离，公式(3)计算出E点坐标为[Xe，Ye]、F点坐标为[Xf，Yf]；公式中Ldh表示D、H两点之间距离，公式(4)计算出G点坐标为[Xg，Yg]、H点坐标为[Xh，Yh]。
③、步骤S403，根据四个角点的坐标对图像进行透视变换处理，将刻度盘变换为圆形，并且纠正刻度盘倾斜。
在获取所述四个角点的坐标后，可利用getPerspectiveTransform函数对步骤S12预处理后的图像进行透视变换，将所述四个角点所围绕区域变换为正方形。
透视变换时将自动纠正刻度盘倾斜。透视变换后效果如图5(d)所示。
透视变换后的正方形图像的中心点即为刻度盘的圆心，同时获取该点坐标为[X0,Y0]，方便后续步骤处理。
5、步骤S15，从步骤S14校正后的图像中识别出指针位置。
本实施例采用深度学习的方式，将步骤S14校正后的图像输入至预先训练的识别模型，识别出指针在所述图像中的位置。
所述识别模型的训练方法如下：
①、步骤S501，准备压力表图像集。
收集从前端摄像机获取的不同时段的压力表图像，并对获取的图像进行步骤S12的预处理和步骤S14的校正处理。
图像处理后，对图像进行特征点标记，标记出指针位置。
②、步骤S502，构建神经网络模型。
本实施例以Python及TensorFlow来构建一个卷积神经网络。所述卷积神经网络由两个卷积层、两个池化层、两个全连接层和一个softmax层组成。
③、步骤S503，训练出识别模型。
向神经网络模型中输入收集到的压力表图像集，计算预测特征点和标记的特征点之间的误差，通过误差的反向传播，不断更新所述神经网络的参数直至收敛，得到训练完备的识别模型。
6、步骤S16，根据步骤S15获取的指针位置计算出指针角度。
本实施例预设一条射线作为角度计算的基准轴，所述基准轴的起点为刻度盘的圆心(即图像的中心)，方向垂直向下。这样设置的基准轴不从刻度线中穿过，方便随后计算。
本实施例所述指针角度，均为指针沿逆时针与所述基准轴的夹角，在计算时单位为°(度)。
步骤S15中所识别出的指针共有三个，以其中任一指针为例，从该指针的像素点中选择出距离刻度盘圆心最远的一点(或选择最远几点的中心点)，确定该点坐标为[X1,Y1]。
本步骤相关公式如下：
Figure BDA0002788770590000081
公式中R表示指针角度，atan为针对角度(单位为°)的反正切函数；以同样方法可计算出另外两根指针的指针角度。
7、步骤S17，根据步骤S16获取的指针角度计算出压力值。
可提前从压力表刻度盘中确定均匀分布的刻度线，均匀分布刻度线中最小刻度线的示数用Pmin表示，最大刻度示数线的用Pmax表示。如图1所示的压力表，Pmin为1Mpa，Pmax为25Mpa。
因所述最小刻度线、所述最大刻度线在刻度盘中位置固定，因此，可提前测量确定最小刻度线沿逆时针与所述基准轴的夹角Rmin，测量确定最大刻度线沿逆时针与所述基准轴的夹角Rmax，Rmin与Rmax均为固定值。
本步骤相关公式如下：
Figure BDA0002788770590000091
公式中R为步骤S16所计算出的指针角度，P表示计算出的压力值。
本步骤执行完毕，即可计算出压力值P。
实施例2：
本实施例2的目的是提供一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测系统，所述监测系统用于执行所述监测方法，为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
如图7所示，所述状态监测系统包括采集模块、传输模块、处理模块、存储模块和交互模块。
所述采集模块包括摄像机，所述摄像机安装在排油注氮灭火装置的设备箱内，对准排油注氮灭火装置的压力表，用于获取压力表的实时图像。因为所述设备箱内空间较小，所述摄像机可采用针孔摄像机，并在所述压力表旁安装补光灯。
所述传输模块用于将所述摄像机获取的图像传输至所述处理模块。为了安装方便，避免布设传输线缆，可采用4G网络进行数据传输。
所述处理模块用于分析处理所述摄像机获取的图像，执行所述监测方法，从图像中识别出压力值。所述处理模块可根据预定义的压力限值进行判断，当压力数据低于或高于压力限值时，所述处理模块会发出报警信息，同时还会生成报告，将近期异常数据进行标记，提示压力表的下降周期、下降时间和下降数据等信息。
所述存储模块用于存储压力表图像和从该图像中识别出的压力值，所述存储模块可采用存储服务器进行数据存储。
所述交互模块用于实现所述处理模块和工作终端之间的数据交互。所述工作终端包括电脑和手机，工作人员可通过安装在所述工作终端上的客户端程序，查看压力表实时图像，也可查看压力表历史图像和历史压力数值。当处理模块发出报警信息后，交互模块可以实时推送报警信息到客户端程序上，向工作人员发出报警信息。交互模块也可通过短信、电话等形式自动将报警信息通知到工作人员。
所述处理模块和所述交互模块均安装在服务器或电脑中。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法，其特征在于：所述监测方法包括：
获取压力表图像；
对获取的图像进行预处理；
从预处理后图像中识别出刻度盘的真实圆心；
利用刻度盘的真实圆心对预处理后图像进行校正处理；
从校正处理后的图像中识别出指针位置；
根据指针位置计算出指针角度；
根据指针角度计算出压力值。
2.根据权利要求1所述的排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法，其特征在于：对获取图像进行预处理的方法包括：对图像进行归一化处理。
3.根据权利要求1所述的排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法，其特征在于：从预处理后图像中识别出刻度盘的真实圆心的方法包括：
从图像中识别出刻度盘中的刻度线；
对刻度线进行直线拟合；
从拟合直线的交点处识别出刻度盘的真实圆心。
4.根据权利要求1所述的排油注氮灭火装置压力表运行状态监测方法，其特征在于：对预处理后图像进行校正处理的方法包括：
从图像中识别出刻度盘所在的椭圆；
利用刻度盘真实圆心和椭圆位置获取待透视变换的四个角点；
根据四个角点的坐标对图像进行透视变换处理，将刻度盘变换为圆形，并且纠正刻度盘倾斜。
5.一种排油注氮灭火装置压力表运行状态监测系统，所述监测系统用于执行权利要求1-4中任一项所述监测方法，其特征在于：所述监测系统包括采集模块、传输模块、处理模块、存储模块和交互模块；所述采集模块包括摄像机，所述摄像机用于获取压力表的实时图像；所述传输模块用于将所述摄像机获取图像传输至所述处理模块；所述处理模块用于分析处理所述摄像机获取的图像，并识别出压力值；所述存储模块用于存储压力表图像和识别出的压力值；所述交互模块用于实现处理模块和工作终端之间的数据交互。
6.根据权利要求5所述的排油注氮灭火装置压力表运行状态监测系统，其特征在于：所述传输模块采用4G网络进行数据传输。
7.根据权利要求5所述的排油注氮灭火装置压力表运行状态监测系统，其特征在于：所述摄像机为针孔摄像机。
8.根据权利要求5所述的排油注氮灭火装置压力表运行状态监测系统，其特征在于：所述采集模块还包括补光灯。
9.根据权利要求5所述的排油注氮灭火装置压力表运行状态监测系统，其特征在于：所述工作终端包括电脑和手机。
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