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图像识别技术在智能电表计量误差检测中的应用

作者:jnscsh   时间:2022-04-15 08:43:39   浏览次数:

摘要:为了降低智能电表计量误差,降低窃电行为的发生,本文通过对图像识别技术进行深入研究,结合 Android 开发检测程序,提出以脉冲灯为识别对象进行检测计量误差的手持设备。 在图像增强方面,首先通过灰度变换,降低图像处理的运算,利用图像形态学滤波的方式进行滤波,通过对脉冲灯闪烁时的亮度、颜色和形状等特征的检测,实现脉冲灯亮灭的识别,并以此开发检测程序。

关键词:图像识别技术;智能电表计量误差

1 智能电表简介

智能电表是智能电系统地终端,除了具备普通电表的电量计量功能外,还具有数据处理、实时监测、自动控制、信息交互等功能。智能电表一般由测量单元、数据处理单元、通信单元等组成,其工作原理是电表集成电路通过对实施采样的电流和电压信息进行处理并转换成与电能形成正比的脉冲输出,系统单片机控制把脉冲处理为电量在显示屏上显示。在通关根据生产实际要求,它支持双向计电、阶梯式定价、分时段定价和峰谷式定价等多种方案。考虑到电表计量误差对电力营销有一定影响,所以在计量电表時,务必要做好误差抑制,尽量减小,甚至消除电表计量误差,确保电表计量的精确性。若计量误差过大,会给用电用户和电力企业造成经济损失。因此在电表计量中,一定要保证计量的准确性,减少计量误差。

2 测量的误差来源分析

2.1 信号参数采样电路引起误差

信号参数采样电路引起的误差主要为电流采样误差和电压采样误差。电流无法直接测量,需要将较大电流转变为等效的小信号交流电压,直接接入式电子式电能表一般采用锰铜分流片。锰铜分流器较之普通电流互感器具有更好的线性和更小的温度系数。电压也无法直接测量,上百伏的被测电压需经过分压器或电流互感器转变为等效的小电压信号,才可送入乘法器。电子式电能表内使用的分压器一般为电阻网络或电压互感器。电压采样采用电阻分压,考虑到电阻的功耗和耐压,一般采用多个相同工艺和精度的贴片电阻串联。由于分压关系,电阻的温度变化使得取样电压关系式的分子和分母相互抵消。因此,要采用低成本、精度尽可能大的电阻。

2.2 计量芯片及计量电路引起误差

计量电路采样输入的交流电流和交流电压模拟信号,是在计量芯片内与基准源参考电压比较实现A/D转换的,因此基准源的变化对计量准确度的影响极大。基准源参考电压需要足够稳定。

2.3 额外因素引起误差

在实际工作中,电能表的使用受各种因素影响,不可避免地在电能计量中产生误差,电能表工作的电压、电流情况,所处的电磁环境和温度差异都会使电能表产生误差。雷击可能对通讯模块以及线路造成一定损伤,进而损坏智能电表以及终端;由于电表箱的封闭性,当夏天外界气温较高、环境较为潮湿,其箱内所处环境较为潮湿,其箱内所处环境湿热致使集中器散热不良,进而引发故障。

2.4 潜动性能影响轻载误差

运行电流在标定电流5%-10%以下时即为轻载。对电能表来说,其潜动与启动是两个相互矛盾的性能,当强调灵敏度的同时,必将考虑其抗干扰性能,两项折中,最后会损失一定的准确度,所以误差是无法避免的。大多数计量芯片都包括一个空载阈值的特性,它具有防潜动功能。计量芯片一般其潜动阈值是可调的,通过设置芯片的潜动与启动阈值寄存器来实现。

3. 图像识别技术理论

3.1 图像灰度变换

通过手机摄像头拍摄的电表脉冲灯图像为彩色图像,像素点由红、绿和蓝 3 种颜色组成。颜色分量分别为 255 个等级,当全部为 255 等级时为白色,颜色等级全部为 0 时,像素点为黑色,彩色图像每一个像素点的颜色可达 1600 万多种,数据量太大,不适合数据处理,灰度变化通过将像素点的颜色由 3 种变为一种,在保留像素点的特征前提下,降低了颜色分类,使得更利于数据运算,灰度变换目前常用的为平均灰度法、最大值灰度法及加权灰度法,本文采用加权灰度法对图像进行灰度变换。通过对电能表的脉冲灯进行拍照, 然后通过这3 种灰度变换方法进行灰度变换,使用加权灰度法处理的图像效果最好,文中图像的灰度变换就采用加权灰度法进行变换。

3.2 图像二值化

图像经过灰度变换之后, 图像的数据量虽然少了,但是想要把对象有效的提取出来还是非常困难,为了进一步减少数据的运算量,将图像进行二值化处理,二值化处理又称为图像分割,即通过实现设定一个阈值,将低于该阈值的所有像素点置零,将大于等于该阈值的像素点置 1 ,本文采用全局阈值二值化的方法,设二值化之前的图像为,设定阈值为threshold 。

3.3 图像滤波

图像的滤波方法有很多种, 效果比较好的为形态学滤波,在进行形态学滤波之前,需要对图像进行膨胀和腐蚀。

3.4 图像目标检测

再对图像进行一系列运算处理后, 根据脉冲灯的形状特征对其进行目标检测, 一组完整的脉冲灯由亮至灭,再有灭至亮,选取两张图像进行灰度变换之后进行二值化等一些列运算,然后取交集,将于特征对象无关的信息过滤掉, 之后进行形态学滤波得出特征对象,

4. 减少误差的方法探究

4.1 改进设备质量

为了达到智能电表的设计要求,保证计量的准确性和尽可能地降低误差,必须对采样信号质量和计量电路提出更高的要求。优化计量设计电路,合理选择元器件,设计过程要求电路板上元器件之间的相互干扰尽量要小,注重考虑设计过程对控制一致性的误差。对于电流、电压采样电路,当使用锰铜电阻或电阻网络进行采样式,所使用的电阻就必须是高精度、温度系数低、稳定性高的电阻。对于电能表的核心计量芯片,行骗的选型对电能表的性能至关重要。

4.2 优化校验电表方式

一般采用0.02%级的标准功率校工厂生产中使用的0.05%级电能表校验仪,以免电能校验仪受到台差的影响。此外,还应进一步加强对测量不确定度的研究,探究电能表在设计和生产中产生误差的原因,并采用有针对性的改进措施。采用软件交表,提高交表、附表内空误差,在工业控制上缩小初交误差范围。

4.3 及时处理电表故障

技术人员要熟悉设备的组装结构及其工作原理,熟练掌设备相关维修技能。针对智能电表,如果发生故障,应尽早排查故障,查找故障原因,并更换受损部件。如果智能电表数据异常,通常需要更换电表,如果数据丢失,技术人员则应对集中器f11数据项终端集中抄表数据状态实施召测,对比主站下发资料与集中器中智能电表资料是否一致。

5. 结论

文中以图像识别技术为基础, 通过加权灰度转换, 将彩色图像转化为灰度图像, 降低图像的数据量,之后通过二值化对图像进行阈值分割,提取目标图像,最后通过形态学滤波,过滤图像中的噪声,结合 Android 开发测量程序, 将图像识别技术应用到智能电表的计量误差检测中,提高了检测的效率。

参考文献:

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