基于LoRa與機器視覺的SF6密度表讀數采集系統①

黃為民,熊衛華,房體強,姜 明

1(浙江理工大學 機械與自動控制學院,杭州 310018)

2(杭州電子科技大學 計算機學院,杭州 310018)

SF6 氣體具有穩定的化學性質和優秀的絕緣、滅弧性能,現經常被用作變電站高壓斷路器的滅弧介質[1],其運行壓力、溫度及密度狀態關系到變電站的正常運轉與人員設備的安全.SF6 氣體密度表是一種安置于變電站,用來測量該氣體密度狀態的儀表.隨著近年來智能電網的建設逐步推廣,遠程抄表已成為智能變電站中不可或缺的組成部分[2],傳統的指針式SF6氣體密度表已經不能滿足變電站自動化管理的需要,因此大量的科研工作者投入到智能化數字式SF6 密度表的研發當中[3].但由于這種數字式密度表的研發進度緩慢且重布儀表的成本過高,目前9 成以上的變電站依然在使用傳統的指針式密度表,需要人工進行讀數采集,效率低下,不利于變電站進行自動化管理[4,5].

為了解決傳統指針式SF6 密度表在智能變電站中難以應用的問題,在人工智能與物聯網大發展的背景下,本文提出了一種基于LoRa 無線通信技術與機器視覺的變電站SF6 氣體密度表讀數采集系統.

機器視覺可以代替人完成對儀表指針讀數的測量,且有著高精度、高效率、不會疲勞等優勢[6,7].變電站空間跨度大、設施復雜、危險度高,采用傳統的有線數據傳輸方案,布置難度高的同時還存在安全隱患.LoRa 無線擴頻通信技術相較于WiFi 和NB-IoT 技術,有著功耗低、傳輸距離遠、安全性高、組網靈活、后期運營成本低等優勢[8,9].本設計結合人工智能和物聯網領域的熱門技術,用機器視覺讀取指針式SF6 密度表的讀數,用LoRa 無線通信技術傳輸需要的數據,能夠以高效率、低功耗、低成本的方式實現對變電站SF6 密度表的遠程自動化管理,大大地降低了布置難度,且后期維護和擴展更加靈活.

1 系統總體設計

SF6 氣體密度表讀數采集系統的設計分為3 個部分組成,硬件電路的設計,LoRa 自組網協議的設計和表盤指針圖像識別算法的設計.整個采集系統的架構見圖1.

圖1 系統架構圖

硬件電路主要包括表計識別終端和集中器.表計識別終端是固定在變電站每個SF6 氣體密度表的表盤前的,主要負責對表盤圖像數據的采集、處理、運算和傳輸,同時協調LoRa 終端結點的數據傳輸.集中器是LoRa 網絡的網關,位于服務器附近,與服務器通過串口相連接.集中器主要負責接收由各個表計識別終端設備發送過來的數據,同時協調整個LoRa 自組網的數據通信,并且將匯總過來的數據通過串口發送給服務器.圖像識別算法由表計識別終端的主控芯片執行,主要負責對圖像傳感器采集到的圖像進行處理和計算得到正確的讀數.Lora 自組網協議是LoRa 網絡中各個結點與網關通信的基礎,主要設計的是MAC 層的媒體接入控制協議,確定各結點與集中器通信的信道復用方式.

2 硬件設計

SF6 氣體密度表讀數采集系統的硬件部分由表計識別終端和集中器兩大部分組成.表計識別終端包含有電源模塊、MCU 控制模塊、LoRa 無線射頻模塊和攝像頭模塊；集中器包括供電電路、MCU 控制模塊和LoRa 無線射頻模塊.SF6 氣體密度表讀數采集系統的硬件框圖如圖2所示.

圖2 系統硬件框圖

2.1 表計識別終端硬件設計

2.1.1 MCU 控制模塊

本終端系統的主控芯片采用意法半導體ST(STMicroelectronics)公司的一款32 位的高性能單片機STM-32F765VGT6,該芯片核心采用ARM Cortex-M7 架構,主頻達到了216 MHz,具有強大的邏輯與數字運算能力,片內集成了512 K bytes 的RAM 和1024 K bytes的Flash 存儲器.

表計識別終端的主控芯片主要任務有兩個.一是負責對攝像頭采集并發送過來的圖像數據進行運算,得到SF6 表計的讀數,并將讀數數據通過SPI 總線發送給LoRa 模塊；二是負責執行LoRa 網絡終端結點的MAC 層通信協議,按照規定的協議進行LoRa 模塊的入網和數據的發送與接收.所以主控芯片不僅需要一定的控制能力,還需要足夠的數字信號處理與浮點運算的性能,所以這里選用STM32F765VGT6 這款高性能單片機完全可以滿足設備功能需求.

2.1.2 LoRa 無線射頻模塊

本終端系統的通訊模塊采用的是Semtech 公司開發的擴頻調制芯片SX1278,這款芯片采用Semtech 公司專利技術——LoRa 無線擴頻調制技術,得以實現遠距離、低功耗、可靠地傳輸數據.由于射頻電路需要專業的技術人員進行設計和調試,本系統采用的是LoRa射頻模塊.模塊工作在410～525 MHz 免費頻段下,通過SPI 總線與MCU 控制芯片進行通信.

2.1.3 攝像頭模塊

本終端系統的攝像頭模塊采用OmniVision 豪威科技公司推出的CMOS 圖像傳感器OV2640,該攝像頭拍攝的圖像分辨率用戶可調,最高可達200 萬像素,可以做到清晰地采集表盤的圖片.該攝像頭體積小、工作電壓低,適合嵌入式系統的應用.同時支持多種格式的數據輸出方式,其中包括支持輸出壓縮圖像格式的JPEG 圖像格式,降低了數據傳輸量.另外該攝像頭還支持各種基礎的圖像預處理設置,可以為后續的圖像算法開發提供便利.

2.1.4 電源模塊

本終端系統的電源模塊由鋰電池、鋰電池保護電路、鋰電池升壓電路和低壓差線性穩壓電路組成.由于本設備應用于變電站,環境復雜且難以提供穩定的供電來源,所以系統的能源由一節4200 mAh 的大容量鋰電池提供,配合XB8089 鋰電池保護芯片使用,防止過放導致的永久性損毀.由于單節鋰電池的電壓是4.2 V,LoRa 模塊和主控芯片的供電電壓是3.3 V,不能直接為芯片和模塊供電,所以需要用升壓芯片FP6267A將電壓升至5 V,再經過由低壓差線性穩壓芯片AMS1117組成的LDO 電路將電壓穩定到3.3 V 才能進行供電.

2.2 集中器硬件設計

2.2.1 MCU 控制模塊

集中器系統的主控芯片采用的是意法半導體ST公司的32 位低功耗單片機STM32F051K8U6,該芯片核心采用ARM Cortex-M0 架構,主頻最高可達48 MHz,片內集成了8 KB 的SRAM 和64 KB 的Flash 存儲器.作為集中器的主控制芯片,不需要進行復雜的運算,只需要執行LoRa 網絡網關的MAC 協議即可,接收LoRa終端發送來的數據并下達一些協議指令.主控芯片通過串口與服務器連接,將從終端收集的數據統一上傳至服務器.

2.2.2 LoRa 無線射頻模塊

集中器系統的LoRa 模塊依然采用SX1278 射頻通信模塊,模塊通過SPI 總線與MCU 控制芯片進行通信,并執行LoRa 網絡網關的MAC 層通信協議.

2.2.3 供電電路

集中器系統由于應用場所相對來說比較固定,所以輸入電壓直接由外部12 V 電源適配器輸入,經過DC-DC 芯片XL1509 降壓至5 V,之后再經過由低壓差線性穩壓芯片AMS1117 組成的LDO 電路將電壓穩定到3.3 V,為MCU 和LoRa 模塊提供穩定的輸入電壓.

3 軟件設計

3.1 LoRa 自組網通信協議的設計

網絡協議是網絡中各設備之間通信的基本準則,通信協議設計的好壞直接決定了設備間通訊的可靠性和準確性[10].本設計中的LoRa 自組網絡采用的是星型拓撲結構,因此不需要設計網絡層的路由算法,只需要設計MAC 層的媒體接入控制協議即可.協議采用Semtech 官方提供的基于STM32 標準固件庫的支持包進行開發.由于SX1278 的物理通道數量有限,因此信道共享方式采用TDM 時分復用技術來加以解決,集中器按照入網順序給各終端結點分配設備ID 序列號和時隙,終端設備只有在各自的時隙時間內才能向集中器上傳數據,這保證了通信的可靠性.系統的時鐘同步由集中器定期下達指令,從而避免由于誤差積累導致的系統時鐘混亂,影響系統的正常通信.

3.1.1 LoRa 終端結點軟件設計

終端設備采用多點接入載波監聽、隨機入網的方式加入LoRa 網絡.LoRa 終端結點上電時,通過設置芯片寄存器使其工作于RX 模式,監聽信道上的信號,并且每一個結點都會產生一個隨機延時.當延時結束時,若信道上無信號傳輸,則LoRa 模塊切換至TX 模式,向集中器發送入網請求數據幀,隨后切換回RX 模式,接收集中器返回的入網成功數據幀；若有信號在傳輸,則再產生一個隨機延時,當延時結束后再監聽有無信號傳輸,以此循環往復,直至所有結點全部收到入網成功數據幀,代表入網完成.隨后各結點對入網成功數據幀進行解析,得到設備ID 序列號和結點時隙,各終端結點便按照各自的ID 序列號和時隙進行數據包的上傳.終端結點的工作流程如圖3所示.

圖3 終端結點流程圖

3.1.2 LoRa 集中器軟件設計

LoRa 集中器上電時,設置芯片寄存器使其工作在RX 模式下,時刻監聽結點發送過來的入網請求數據幀,若接收到入網請求,則切換到TX 發送模式,發送入網成功數據幀,按照收到數據幀的順序給各結點發放ID序列號,并設置各結點的時隙.待所有結點入網成功后,集中器便開始監聽數據包,若收到數據包,便進行數據解析,得到表盤指針的讀數,通過串口發送給服務器.集中器的工作流程如圖4所示.

圖4 集中器流程圖

3.2 密度表指針讀數圖像算法的設計

本設計的圖像識別算法,用于表計終端識別SF6表盤指針讀數.首先通過模板匹配算法精準定位到要識別的表盤區域,排除掉無關信息,為了提高準確率,使用模板匹配法時采用了兩次匹配的方法.模板匹配是在一幅圖像中尋找一個特定目標的方法,基本思想是遍歷圖像中的每一個可能的位置,比較各處與已知模板是否相似,相似度最高的則認為是尋找的目標.描述相似有多種方法,本設計中描述“相似”采用了相關系數匹配法,其計算公式如下：

其中,T表示模板圖像,I表示待匹配圖像,w、h為模板圖像的寬和高,R為匹配程度.模板匹配的結果如圖5所示.

圖5 模板匹配效果

在識別到目標表盤區域后,采用K-means 聚類算法進行圖像的二值化,生成二值圖像,這樣做一方面可以突出指針這項關鍵的要素,另一方面可以減少圖像的信息量,降低芯片的運算成本,從而可以降低芯片功耗保持設備較長時間的續航.K-means 算法流程如下,首先從n個數據對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；根據每個聚類對象的均值(中心對象),計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據最小距離重新對相應對象進行劃分；重新計算每個有變化的聚類的均值(中心對象)；重復前面兩步直到每個聚類不再發生變化,則二值化完成.K-means 二值化的結果如圖6所示.

由于SF6 儀表二值化以后中心鏤空部分存在黑色小圓干擾指針讀數,通過預處理將中間小圓著色成白色,僅依賴指針在表盤上的圖像進行擬合.擬合采用旋轉直線法,將圖像中心定為圓心旋轉直線,將直線與背景黑色指針重疊像素個數作為擬合判別依據,得到指針所在的直線,結果如圖7所示.

圖6 K-means 二值化結果

我們可以設立一個參考系算出直線的函數表達式y=f(x,b),其中b為直線的斜率,根據其斜率b可以得到指針所在直線與x軸正方向的夾角θ=arctanb,同時根據表盤刻度值與角度θ的關系,我們可以通過計算推導出一個指針讀數關于角度θ的函數,根據這個函數,將得到的角度θ帶入便可以算出表盤指針的讀數.

4 效果展示與結論

系統設備安裝完成,所有程序調試正常后,服務器端便可以收到數據,效果如圖8所示.

基于LoRa 技術與機器視覺的SF6 氣體密度表讀數采集系統實現了對變電站SF6 氣體密度表讀數的識別與計算,并且及時地通過無線通訊網絡上傳數據,為變電站高壓絕緣氣體SF6 的自動化監測管理提供了一套全新的思路與解決方案.通過實際應用和測試,本系統的測試結果達到了理想的期望值,可以滿足變電站氣體安全監測實際應用的需要,這對于變電站自動化管理這一方面具有非常重要的現實意義和參考價值.

圖8 服務器端效果圖