基于機(jī)器視覺的輸電線路桿塔編號識別方法研究

吳婕萍 趙文昊 于文萍 何柯辰

摘要：為實(shí)現(xiàn)對輸電線路桿塔編號的識別，本文采用基于機(jī)器視覺的字符識別方法，先對編號圖像預(yù)處理，隨后對編號定位，提取出單個字符，最后利用BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對提取的字符進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，識別精度為80.6%，可以滿足特定條件下的巡檢任務(wù)，為后續(xù)輸電桿塔檢測工作的開展提供有效參考。

Abstract： This paper adopts the character recognition method which is based on machine vision to identify the transmission line tower's serial number. First， it preprocesses the numbered image， then locates the number， extracts single characters， and finally identify these characters by using BP（Back Propagation） neural net. Experimental results show that the identification accuracy is 80.6%， which can fulfill inspection tasks in certain conditions and provide valid references for the implement of subsequent tasks to transmission line tower's detection.

關(guān)鍵詞：字符識別;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);圖像定位;字符分割

Key words： character recognition;BP neural network;image location;character segmentation

中圖分類號：TM75? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）23-0229-02

0? 引言

輸電桿塔有著傳輸電能的作用，是電力系統(tǒng)的重要組成部分，當(dāng)遭受極端惡劣天氣與環(huán)境時，輸電桿塔容易發(fā)生斷線、短路，會直接波及到整個電力網(wǎng)絡(luò)。因此定期對輸電桿塔及其配套設(shè)施進(jìn)行檢查，對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的意義。

在對輸電桿塔進(jìn)行巡檢的過程中，輸電桿塔的編號發(fā)揮著重要的作用，利用編號信息可以集中管理輸電桿塔及其配套設(shè)施狀態(tài)情況，同時也可在巡檢中提供輸電桿塔的位置信息。因此把輸電桿塔編號與巡檢任務(wù)結(jié)合起來，是一種重要的巡檢手段，可以提高巡檢效率，且可以配合無人機(jī)對輸電桿塔實(shí)現(xiàn)自動巡檢，在巡檢過程中發(fā)現(xiàn)故障時，可以通過對輸電桿塔編號的識別實(shí)現(xiàn)對故障區(qū)域的精確定位。

目前，利用輸電桿塔的編號進(jìn)行巡檢已有較多技術(shù)出現(xiàn)，人工巡檢是目前的主要巡檢方式，但巡檢效率很低;基于RFID字符識別技術(shù)與基于二維碼字符識別技術(shù)工作效率高，但對設(shè)施要求較高，成本高且時間周期長;而基于機(jī)器視覺的字符識別技術(shù)識別精度高、計(jì)算速度快、工作效率高、檢測手段符合人類感知且不需要對現(xiàn)有設(shè)施進(jìn)行大幅度改造。

綜上，為實(shí)現(xiàn)輸電線路桿塔編號的識別，本文采用基于機(jī)器視覺的字符識別技術(shù)，對輸電桿塔編號區(qū)域自動定位，提取出單個字符并自動識別字符內(nèi)容，最后應(yīng)用BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對字符進(jìn)行識別。

1? 輸電桿塔編號字符提取

利用機(jī)器視覺對編號字符進(jìn)行識別的技術(shù)路線如圖1所示，首先采用一種去除背景冗余信息的圖像預(yù)處理算法，然后對輸電桿塔區(qū)域進(jìn)行精確定位并且提取出來，把提取出來的編號區(qū)域內(nèi)的字符分割為單個字符，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對字符進(jìn)行識別。

1.1 圖像預(yù)處理

計(jì)算機(jī)直接對原圖（如圖2（a）所示）進(jìn)行處理耗時長，因此需要重新調(diào)整圖像尺寸并轉(zhuǎn)化為灰度圖像，用以提高效率。為了使視覺效果更好，便于后續(xù)算法的處理，可以利用直方圖均衡化把局部分布擴(kuò)展，增加其表示范圍，優(yōu)化圖像的對比度[1]。

1.2 編號定位與字符提取

經(jīng)過了圖像預(yù)處理后便需提取編號區(qū)域，提取過程如圖2所示，首先是濾波處理與邊緣檢測[2]（如圖2（b）所示），在編號的邊緣位置，灰度值會出現(xiàn)突變，邊緣檢測就是計(jì)算編號灰度變化率最突出的區(qū)域[3]。由于噪聲和邊緣的灰度都會發(fā)生突變，噪聲易被誤檢為邊緣，在檢測邊緣前需要對圖像進(jìn)行濾波去除噪聲信息。

邊緣檢測后圖像還存在著冗余的背景信息，需要進(jìn)一步的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。這里采用腐蝕（如圖2（c）所示）縮小圖像邊界，利用閉運(yùn)算（如圖2（d）所示）和開運(yùn)算（如圖2（e）所示）消除冗余信息，對編號區(qū)域的文字部分進(jìn)行強(qiáng)調(diào)突出，方便后續(xù)對其提取。

為了將三行文字分別提取出來，采用一種基于灰度統(tǒng)計(jì)值的投影法，首先把圖像在行方向上進(jìn)行投影，統(tǒng)計(jì)每一行的像素點(diǎn)，則文字的上下邊界在像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)圖的波谷位置，同理分別對這三塊文字部分區(qū)域進(jìn)行列方向上的處理。通過行方向像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)和列方向像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，最終能將文字部分精確的提取出來，得到編號區(qū)域的圖像。

1.3 單個字符提取

由于已經(jīng)分離出字符的上下邊界，因此只需確定每個字符的左右邊界便可以提取出單個字符。這里通過列方向像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)提取單個字符，并且把單個字符進(jìn)一步的處理，包括去除上下邊界和歸一化處理，一是為了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)庫的字符規(guī)格，二是為了消除字符中多余的噪聲，為后續(xù)的字符識別做準(zhǔn)備。

2? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編號字符識別

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人的大腦中某些機(jī)能，抽象出來建立的一種模型，其優(yōu)點(diǎn)在于可以學(xué)習(xí)和自適應(yīng)一些不確定的系統(tǒng)[4]，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到輸電桿塔編號識別的系統(tǒng)中是可行的。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對編號字符進(jìn)行識別，首先需要搭建并設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，實(shí)驗(yàn)中調(diào)試BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置為：誤差目標(biāo)值0.0000001，終止迭代次數(shù)5000，學(xué)習(xí)速率0.003。目前學(xué)術(shù)界并沒有一個統(tǒng)一的確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目的辦法。本文根據(jù)文獻(xiàn)[5]的算法確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)，如公式（1）：

其中輸入層神經(jīng)元數(shù)m=800，輸出層神經(jīng)元數(shù)n=5，可以計(jì)算出隱藏層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)為282。最后利用處理的數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練建模，并對測試組進(jìn)行識別，識別結(jié)果如圖3所示。

3? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與對比

將6幅圖片對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后，對10幅測試組圖像進(jìn)行字符識別，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。造成字符識別失敗的原因是圖像背景過于復(fù)雜，且字符存在殘缺、污損、偏移等，同時訓(xùn)練組太少導(dǎo)致誤差也較大。

4? 結(jié)論

本文針對輸電線路桿塔編號的識別，提出一種基于機(jī)器視覺的字符識別方法，采用尺寸調(diào)整、邊緣檢測、直方圖均衡化等預(yù)處理操作，對編號區(qū)域進(jìn)行定位，然后按行分割為3塊字符區(qū)域，分別提取出單個字符，對字符歸一化處理后再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對字符進(jìn)行識別，實(shí)驗(yàn)最終的準(zhǔn)確率為80.6%。由于圖像背景復(fù)雜、字符不完整和訓(xùn)練組太少等原因，仍會出現(xiàn)誤判現(xiàn)象。

參考文獻(xiàn)：

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[3]楊璐雅，黃新波，張燁，等.基于邊緣檢測的瓷質(zhì)絕緣子裂縫特征檢測方法[J].廣東電力，2018，31（07）：106-111.

[4]張坤艷，鐘宜亞，苗松池，等.一種基于全局閾值二值化方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車牌字符識別系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)， 2010，32（02）：88-90.

[5]高大啟.有教師的線性基本函數(shù)前向三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，1998（01）：80-86.