CN203964982U

CN203964982U - 非接触式液位测量系统

Info

Publication number: CN203964982U
Application number: CN201320890119.1U
Authority: CN
Inventors: 徐勇; 万力; 张启运; 魏庆农
Original assignee: Hefei Gold Star M & E Technical Development Co Ltd
Current assignee: Hefei Gstar Intelligent Control Technical Co Ltd
Priority date: 2013-12-30
Filing date: 2013-12-30
Publication date: 2014-11-26
Anticipated expiration: 2023-12-30

Abstract

本实用新型涉及传感器和测量技术领域，特别涉及一种非接触式液位测量系统，包括设置在储液罐上边的探头，探头将采集到的模拟视频信息输出至处理模块，处理模块包括图像采集卡、工控机或计算机，所述的图像采集卡将模拟视频信息转换成数字图像信息，工控机或计算机对数字图像信息进行处理提取出液位边界函数并根据该函数得出液位高度。整个液位中，液位边界的变化最小，通过采集液位的图像信息，将边界液位分布通过方程进行模拟，当探头的位置固定后，直接就能通过液位边界函数得出液位高度，即使液位存在落差，也能准确测得结果；该系统适用范围广，能够实时进行测量，不受周围环境、温度等因素影响。

Description

非接触式液位测量系统

技术领域

本实用新型涉及传感器和测量技术领域，特别涉及一种非接触式液位测量系统。

背景技术

目前在工业、农业、医疗等行业的储罐液位自动化测量应用相当广泛，其测量原理和方法众多，按照与液体接触与否，分为接触式液位测量和非接触式测量两类。接触式的有浮子式液位计、压力式液位计等，接触式的液位计常因液体本身、环境等因素影响，其精度会逐渐降低，使用寿命也较短，从而使得维护成本较高。非接触式的有超声波式、雷达波式，它们通过测量发射脉冲波与接收反射波之间的时间差来计算液位深度，它们的缺点是不适合液面变化晃动较大的场合，否则反射回波将有可能接收不到，且安装精度一定要准确，否则所带来的测量偏差很大难以消除。此外，如果被测量液体是带腐蚀性或易爆的，其测量过程传感装置必须是防腐防爆的，这也导致了整个测量装置成本增加，制约了众多自动化领域的进程。

为解决这些问题，中国专利《一种液位测量边法及其装置》（申请号：200110023135.6；公开日期：2005年01月26日）公开了如下的技术边案：图像传感器摄得一个选定测量区域H1的图片，并将图片输出至计算机进行处理得到液位高度。这个方案存在如下不足：1、无法完成不稳定液面的测量；2、需额外设置测量标杆、有色浮标等物体与液体接触，没有达到真正意义上的非接触式测量；3、由于图像传感器布置方式所限，使得测量的落差较小。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种非接触式液位测量系统，能够准确测量液位信息，且适用于各种极端环境。

为实现以上目的，本实用新型采用的技术边案为：一种非接触式液位测量系统，包括设置在储液罐上边的探头，探头将采集到的模拟视频信息输出至处理模块，处理模块包括图像采集卡、工控机或计算机，所述的图像采集卡将模拟视频信息转换成数字图像信息，工控机或计算机对数字图像信息进行处理提取出液位边界函数并根据该函数得出液位高度。

与现有技术相比，本实用新型存在以下技术效果：整个液位中，液位边界的变化最小，通过采集液位的图像信息，将边界液位分布通过方程进行模拟，当探头的位置固定后，直接就能通过液位边界函数得出液位高度，即使液位存在落差，也能准确测得结果；整个系统中，仅探头布置在储液罐中，只需选用不同的探头，或者在探头外部做耐高温、耐腐蚀处理，就能满足各种环境下的液位监测，适用范围广；另外，通过该测量系统能够实时进行测量，不受周围环境、温度等因素影响。

附图说明

图1是本实用新型的原理框图；

图2是本实用新型处理过程的图像，其中图2a是原始图像，原图为彩色，图2b、2c、2d、2e、2f为步骤A、B、C、D、E处理后的图像，图2f中的对角线是为了说明步骤F1，实际的图像上没有该虚线；

图3是本实用新型查找最长边界线的示意图。

具体实施方式

下面结合图1至图3，对本实用新型做进一步详细叙述。

参阅图1，一种非接触式液位测量系统，包括设置在储液罐上边的探头10，探头10将采集到的模拟视频信息输出至处理模块20，处理模块20包括图像采集卡21、工控机或计算机22，所述的图像采集卡21将模拟视频信息转换成数字图像信息，工控机或计算机22对数字图像信息进行处理提取出液位边界函数并根据该函数得出液位高度。如果检测环境具有高温高腐蚀性，可采用具有耐高温和耐腐蚀特性的材料保护摄像机，利用水冷或者气冷控制摄像机环境温度；如果检测的环境要求不高，则使用一般的摄像机即可。另外，为了保证图像的质量，可在储液罐内部加装高冷光照明灯，灯光的安装位置也很重要，其目的是让光源均匀的照射在被测目标上，减少后续图像处理的复杂度；对于某些不便使用光源的场合，可使用红外摄像机作为探头10。光源的选择和布置位置、探头的选择都需要根据现场情况来实际进行选择，这里就不再详细叙述。对于数字图像信息的处理，可使用工控机，也可以用计算机来实现，计算机主要通过其上运行的软件对图像进行处理；工控机是工业用计算机，它更适合现场环境不佳的场所。

本实用新型是通过提取液位边缘函数来判定液位的高低的，当探头10位置固定时，如果探头10位于储液罐的正上方，其获得的液位边缘函数应该是正圆形，且圆的直径跟液位的高低有着一一对应的关系；若探头10位于储液罐的斜上方，其获得的液位边缘函数为椭圆形，椭圆形的长轴、短轴、中心点与液位的高低有着一一对应的关系。我们通过对液位边缘函数进行处理，获得重要参数，就能根据探头10布置的位置计算出液位的高低。

参阅图2，液位边缘函数的获得有多种方式，这里提供一种较为优选的实施方式：所述的数字图像信息为BMP格式的图像，所述的工控机或计算机22每隔一段时间提取一张BMP图像作为原始图像按如下步骤进行处理：（A）原始图像进行灰度化处理得到灰度图像，其中原始图像如图2a所示，灰度图像如图2b所示；（B）灰度图像进行直方图变换提高灰度图像的对比度，直方图变换后的图像如图2c所示；（C）步骤B处理后的图像按照一定的阈值进行二值化处理，得到黑白图像，黑白图像如图2d所示；（D）黑白图像使用高通滤波器进行滤波，去除噪点，如图2e所示；（E）找出连续边界，记录最长边界线的各点坐标，其中最长的边界线如图2f中所示；（F）取最长边界线的各点坐标进行方程拟合找出最接近的椭圆方程，或者取最长边界线的部分点坐标进行方程拟合找出最接近的抛物线方程；（G）根据椭圆方程参数或抛物线方程参数确定液位高度。

灰度化处理方式多样，作为本实用新型的优选方案，所述的步骤A中，任何一个像素点原始的三基色值R、G、B与灰度化处理后的灰度值f满足如下的关系式，灰度值f＝0.299R＋0.587G＋0.114B。这里，根据生物学中所描述的人眼对不同颜色的敏感度不同，分别给红R、绿G、蓝B赋上不同的系数，然后算出他们的加权平均数得出灰度值f，这样得到的图像更便于后续的处理。

更进一步地，所述的步骤B中，按如下变换关系对图像中每个像素点的灰度值f进行变换得到新的灰度值g：若0≤f＜a，则g＝αf；若a≤f＜b，则g＝β(f－a)＋g_a；若b≤f≤255，则g＝γ(f－b)＋g_b；式中a、b、α、β、γ、g_a、g_b均为常数，它们有各自的作用。式中的a、b作用是确定三个不同灰度级的范围，局部集中修改原图像的灰度值；α、β、γ的作用是确定不同灰度级调整时映射的函数的斜率大小，反映了灰度线性分段变化的范围与程度。灰度线性分段原理简单，使用灵活，针对不同质量的图像可以自由确定函数映射关系、变换范围，通过调整斜率的值大于1或者小于1可以不同程度的拉伸或者压缩灰度的分布区间。

作为本实用新型的优选方案，为了后续的液位边界更容易识别，这里取一个合适的阈值g_x对图像进行二值化处理，所述的步骤C中，将0≤g≤g_x的像素点填充为黑色并标记为1，g_x＜g≤255的像素点填充为白色并标记为0，所述的g_x为二值化处理的阈值。处理后的图像中，每个像素点要么是黑色，要么是白色，数据处理量小了很多。

为了能够识别出液位的边缘信息，这里提供一种较为优选的实施方式，通过该步骤进行液位边缘提取，计算量小很多，进一步提高本系统的实时性。所述的步骤E中，包括如下步骤：

（E1）建立废弃点集合，首先将图像中颜色为黑色的点坐标存储至废弃点集合中；若某个点周围相邻的8个点中有6个或7个黑色点，那么将该点存储至废弃点集合中；建立路径点集合用于存储闭合边界线中各点坐标，路径点集合开始为空；

（E2）按从下到上、从左到右的顺序依次判断每个像素点，若该点坐标不属于废弃点集合，也不属于路径点集合，则新建一条边界线L，将该点作为边界线L的起始点，同时将该点坐标存储到边界线L集合中，同时记边界线L的长度X_N＝1；所有点判断完毕后，进入步骤E10；

（E3）依次判断步骤E2中的起始点的右下边、右边、右上边、上边、左上边、左边、左下边的点，若七个点均属于废弃点集合或路径点集合，则将起始点存储至废弃点集合中，同时边界线L集合清空，重复步骤E2从起始点的下一个点继续判断；否则将新的点作为边界线L的第二点坐标存储至边界线L集合中，并记录第二点位于起始点的方向，以第二点为搜寻点，进入步骤E4；

（E4）依次判定搜寻点周围相邻点，

若搜寻点的前一点位于搜寻点的左边，则按左下边、下边、右下边、右边、右上边、上边、左上边的顺序依次进行搜寻；

若搜寻点的前一点位于搜寻点的左下边，则按下边、右下边、右边、右上边、上边、左上边、左边的顺序依次进行搜寻；

若搜寻点的前一点位于搜寻点的下边，则按右下边、右边、右上边、上边、左上边、左边、左下边的顺序依次进行搜寻；

若搜寻点的前一点位于搜寻点的右下边，则按右边、右上边、上边、左上边、左边、左下边、下边的顺序依次进行搜寻；

若搜寻点的前一点位于搜寻点的右边，则按右上边、上边、左上边、左边、左下边、下边、右下边的顺序依次进行搜寻；

若搜寻点的前一点位于搜寻点的右上边，则按上边、左上边、左边、左下边、下边、右下边、右边的顺序依次进行搜寻；

若搜寻点的前一点位于搜寻点的上边，则按左上边、左边、左下边、下边、右下边、右边、右上边的顺序依次进行搜寻；

若搜寻点的前一点位于搜寻点的左上边，则按左边、左下边、下边、右下边、右边、右上边、上边的顺序依次进行搜寻；

（E5）若七个点均属于废弃点集合或路径点集合，则将该搜寻点视为边界线L的断点，将该搜寻点坐标从边界线L集合中移除，并将该搜寻点坐标存储至废弃点集合中，进入步骤E6；否则，进入步骤E7；

（E6）若搜寻点的前一个点是边界线L的起始点，那么舍弃边界线L，重复步骤E2从起始点的下一个点继续判断；否则，对搜寻点的前一个点周围未判定的点按步骤E4继续判定；

（E7）判断新的点是否属于边界线L集合中，若是，则进入步骤E8；若不是，将新的点作存储到边界线L集合中，边界线L的长度X_N加1，记录新的点与搜寻点的位置关系，将新的点作为搜寻点重复步骤E4、步骤E5；

（E8）判定新的点是否是边界线L的起始点，若是，则边界线L搜寻结束，得到一条新的边界线；若不是，此时边界线L的点集合为{P₀,P₁,…，P_M-1,P_M,P_M+1,P_M+2,…,P_M+N}，新的点为P_M，则将{P_M,P_M+1,…,P_M+N}作为一条新的边界线，同时将点P_M,P_M+1,…,P_M+N的坐标从边界线L中移除，将边界线L的长度X_N减去移除的坐标点数，然后对点P_M-1周围未判定的点按步骤E4继续判定；

（E9）每得到一条新的边界线，将位于该边界线之内的所有点存储至废弃点集合中；同时将该新的边界线长度X与常数检测判定值X_L相比较，若X＜X_L，将新的边界线舍弃，新的边界线中所有点存储至废弃点集合中，若X≥X_L，将新的边界线保存；

（E10）比较存储的所有边界线的长度，输出最长边界线中各点坐标。

为了便于说明该步骤，这里通过图3来进行详细说明，图3中一个小矩形代表一个像素点，空白的像素点表示白色，填充斜线的像素点位黑色。为了便于叙述，下面对于任何点，都称呼为点Xy，其中，X为该点所在的列数，y为该点所在的行数。

首先按照步骤E1，将符合条件的点存储至废弃点集合中，其中点Cd、点Dd、点Dh、点Eh也存储至废弃点集合中，从图中我们也可以明显的肯出，这些点属于噪点，所有的废弃点判定完毕后进入步骤E2。点Ei是第一个既不属于废弃点集合、也不属于路径点集合中的点，它作为起始点存到边界线L的集合中，然后，进入步骤E3。

首先判断点Ei右下边的点Fh，点Fh是废弃点，继续判断点Ei右边的点Fi，点Fi也是废弃点，继续判断点Fj，点Fj满足要求，作为第二点存储到边界线L的集合中，此时，不再继续判断点Ei上方的点Ej，而是将以点Fj为搜寻点，搜寻下一个点；

由于从点Ei位于第二点Fj的左下方，所以以点Fj进行搜寻时，先判断点Fj下方的点Fi，点Fi是废弃点，继续判断点Gi，点Gi也是废弃点，继续判断点Gj，点Gj满足要求，作为第三点存储到边界线L的集合中，重复这个步骤；

按照这个步骤搜寻点的集合为：{点Ei，点Fj，点Gj，点Hi，点Ij，点Ik，点Jl，点Kl，点Ll，点Ml，点Nl，点Ok，点Oj，点Oi，点Oh，点Og，点Of，点Ne，点Od，点Pd，点Qc，点Rc，点Sd，点Te，点Tf，点Sg，点Sh，点Ri，点Rj，点Qj，点Pj}，当继续搜索时，下一个点是点Ok，已经存在在上述集合中，此时就要按照步骤E8中的方式进行处理，将集合{点Ok，点Oj，点Oi，点Oh，点Og，点Of，点Ne，点Od，点Pd，点Qc，点Rc，点Sd，点Te，点Tf，点Sg，点Sh，点Ri，点Rj，点Qj，点Pj}作为一条新的边界线存储起来，这里记做第一边界线L1，其长度为X1，其中各点都存储至路径点集合中，同时，第一边界线L1包围住的所有点都被存储至废弃点中。

边界线L的搜寻未结束，返回到点Nl处继续搜寻，点Nl在第一次搜寻时，从点Ok处跳出搜寻，但现在点Ok属于路径点集合中，因此将继续判断点Ol，点Ol是废弃点，继续判断点Om，点Om符合要求，继续以点Om进行搜寻，依此类推，可得到集合{点Ei，点Fj，点Gj，点Hi，点Ij，点Ik，点Jl，点Kl，点Ll，点Ml，点Nl，点Om，点Pm，……，点Fl，点Fk}，当继续搜索时，下一个点是点Fj，存在于边界线L的集合中，按照步骤E8做同样处理。得到第二边界线L2，其集合为{点Fj，点Gj，点Hi，点Ij，点Ik，点Jl，点Kl，点Ll，点Ml，点Nl，点Om，点Pm，……，点Fl，点Fk}，其长度为X2，其中各点都存储至路径点集合中，同时，第二边界线L2包围住的所有点都被存储至废弃点中。

边界线L的搜寻为结束，返回到点Ei处继续搜寻，由于Ei周围相邻的点要么属于废弃点集合，要么属于路径点集合，将按照步骤E5，点Ei被视为断点，点Ei被存储至废弃点集合中，同时进入步骤E6，由于点Ei就是起始点，所以边界线L放弃，重复步骤E2，继续判断点Ej。从图3中可知，后续的点要么存储在废弃点集合中，要么存储在路径点集合中，直到判定完最后一个点Vv，边界搜寻结束。

需要指出的是，上面对新的边界线长度的判断没有写进去，是因为这里只有第一边界线、第二边界线，假设他们的长度都大于检测判定值X_L。此时，进入步骤E10，比较第一、二边界线的长度，明显第一边界线长度小于第二边界线长度，存储第二边界线各点坐标，进入步骤F。这里之所以设置检测判定值X_L，是因为有些新的边界线长度较小，明显不是本实用新型所要找的边界，可按照步骤E9进行舍弃。

作为本实用新型的优选方案，所述的探头10位于储液罐斜上边布置，所述的步骤F中，包括如下步骤：（F1）图像的两条对角线将图像分为四个区域；（F2）取离探头最远的区域中最长边界线的各点坐标，并根据这些坐标找出最接近这个区域中最长边界线的抛物线方程。离探头10最远的区域即图2f中左边的三角形区域，这样做的好处一方面是减小计算量，另一方面，将探头10斜向布置，其获得的图像中，离探头10最远区域的图像非常清晰，提高判定结果的准确性，可以从图2f中看出，其左边的边界线明显不规则。由于整个边界线类似一个椭圆状，因此，其离探头10最远区域中的曲线段可以拟合成一个抛物线方程。

这里需要说明的是，将探头布置在储液罐上中位置处，将液位边界函数使用圆的方程来模拟也是可以的，但是其精确度和计算量均会受到影响，本实施例中优选使用抛物线方程，使用圆或者椭圆来模拟液位边界函数也是可行的。

更进一步地，所述的抛物线的一般方程为：((x-h)sinθ+(y-k)cosθ)²=2p((x-h)cosθ+(y-k)sinθ)，其中，θ是抛物线按逆时针旋转的角度，（h,k）是抛物线的顶点坐标，p是抛物线的焦距；所述步骤G中抛物线方程的参数即（h,k,p,θ）。通过最长边界线的各点坐标求解参数（h,k,p,θ）可以通过霍夫变换来进行计算。其详细步骤如下：

在参数空间中创建一个4-D累加数组:hough_space(h,k,p,θ)，当h，k，θ在图像上按一定顺序移动时，我们就能计算出每一个抛物线对应焦距p,并对hough_space(h,k,p,θ)累加如下式所示：

ough_space(h,k,p,θ)＝ough_space(h,k,p,θ)+1；

完成遍历计算以后，根据累加后霍夫空间值的结果，选择累加器hough_space中最大值便确定抛物线的顶点坐标（h₀，k₀）、旋转角度θ₀和焦距p₀。

更进一步地，由于有些现场环境较为恶劣，这里采用光纤33进行信息的传输：所述的探头10与图像采集卡21间设置有光端机30，光端机30包括光发射机31、光接收机32，光发射机31的输入端与探头10的输出端相连，光接收机32的输出端与图像采集卡21的输入端相连，光发射机31与光接收机32间通过光纤33进行数据传输。

Claims

1.一种非接触式液位测量系统，其特征在于：包括设置在储液罐上边的探头（10），探头（10）将采集到的模拟视频信息输出至处理模块（20），处理模块（20）包括图像采集卡（21）、工控机（22），所述的图像采集卡（21）将模拟视频信息转换成数字图像信息，工控机（22）对数字图像信息进行处理提取出液位边界函数并根据该函数得出液位高度。

2.如权利要求1所述的非接触式液位测量系统，其特征在于：所述的探头（10）位于储液罐斜上边布置。

3.如权利要求1或2任一项所述的非接触式液位测量系统，其特征在于：所述的探头（10）与图像采集卡（21）间设置有光端机（30），光端机（30）包括光发射机（31）、光接收机（32），光发射机（31）的输入端与探头（10）的输出端相连，光接收机（32）的输出端与图像采集卡（21）的输入端相连，光发射机（31）与光接收机（32）间通过光纤（33）进行数据传输。