于学均1 刘裕德1 腾永兴1 李野1 余义宙2 李强本2 巩蕾2
(1.国网天津市电力公司 天津 300000；2.郑州三晖电气股份有限公司 郑州 450016）
摘要：本文基于计算机视觉技术、图像对比技术、红外测距技术、智能自动控制化技术，对智能电能表外观一致性检测进行了研究，采用双六轴联动控制子系统实现智能电能表的六轴运动，不仅可以进行平面扫描，还可以实现侧面甚至多角度扫描，同时在光源系统RGB三基色谐调智能调节，基于分级模板匹配的PCB 检测算法和电子元器件寻找算法用于实现快速可靠的图像识别和匹配，在在测量尺寸方面选择精确红外测距技术，这样非常讯速的测量外观的长、宽、高，而且基准线数据提供给相机分析图像，测试数据上传计算机进行数据处理和综合管理。
关键词：智能电能表；检测；自动化；分拣；计量
0 引言
智能电能表在国内外得到了大力的推广和应用[1]，随着智能电能表的推广应用，智能电能表的质量问题日益受到关注，其质量和运行可靠性直接关系广大电力客户直接利益和供电企业的社会形象，受到了社会各方的普遍高度关注，对供电企业优质服务工作影响重大[2]。其中，外观质量问题主要体现在外观的尺寸、液晶屏的显示、面板文字效果，液晶屏质量决定整个电能运行情况、而尺寸决定产品能否正常安装与调试，面板印刷除说明书外其唯一显示说明标识。外观一致性是指要求招标样表和现场运行表的外观是否一致，其中包括液晶屏质量、电能表尺寸大小和电能表面板印刷和表尾空径大小。智能电能表外观的一致性是质量一致性的关键组成部分，当前外观一致性的主要检测方法是人工目测，使用尺子辅助检测被检表的外观是否与招标样品一致。随着生产技术的不断提高，外观朝着标准化、合理化、高精度的方向发展，加上智能电能表的需求大幅度增加， 相应提出了快速批量检测的要求。由于现有的人工检测方法存在诸多缺点，因此，对智能电能表主要元器件自动化检测就成为当今需要研究的重要课题，也是电力企业和电能表生产厂家共同关注的问题。
1 系统硬件结构设计
系统结合机器视觉和智能控制技术，利用图像处理技术进行分析，得到外观的形状及规格数据，进行模拟计算，然后将被检外观与国网标准信息进行比较，实现外观的一致性检测。硬件主要包括定位平台（机械传动部分和载物台）和图像采集部分，用来构造智能电能表水平移动及旋转环境，实现图像采集以及数据传输，设计构想采用双六轴控制联动系统实现图像采集单元的空间定位与扫描，以构造智能电能表水平移动及旋转环境，实现图像采集以及数据传输。
在本设计中，引入了双六轴联动控制子系统设计，双六轴联动控制子系统的目的是使摄像机不仅能够对智能电能表外观进行平面扫描，还能够进行侧面和多角度扫描。本部件是电能表外观字符智能识别系统硬件的关键部件。子系统在工控机的驱动下，按照设定的定位要求进行工作，移动与控制的精度直接关系到图像的采集及后期的处理。五轴联动控制子系统包括机械传动部分和载物台，通过6个步进电动机驱动，定位平台能够实现X、Y 及Z 轴方向移动和水平旋转、摆动，即能够实现五轴运动。其位移大小可由程序自行控制。整个定位平台由这六个轴依次从下而上叠加而成。机械传动部分用来实现X、 Y、Z 3个轴的移动位移和2个角度转动，X、Y、Z 移动位移分别是200 mm、100 mm、50 mm，精度是0.005mm；水平旋转角度达到0~360°，精度达到0.005°； 水平摆动角度为±45°，精度达到0.005°。
在本设计中，检测产品的外观型式（包括被检产品三维尺寸、端子孔三维形位尺寸及相关定位孔形位尺寸三维特征等）、内部结构设计、铭牌标志、孔径、尺寸、汉字识别、字符识别、条码、二维码、字高等。设计构想如图1所示。
2 基于OCR检测算法的软件设计
目前关于OCR 的识别算法，概括起来主要分两大类：参考图像法和非参考图像法。参考图像法是给定一个标准元字库的图像，在被检测图像中寻找该目标图像区域。该方法由于具有实现容易、识别率较高等特点而被广泛使用。其缺点是算法复杂，不适合在检测效率要求很高的系统中应用。为此，提出一种快速图像模板匹配算法，以实现外观一致性的快速检测。算法的基本原理是将标准库的字库图形作为模板，在被检测图像中安插区域搜索模板图像，从而对所检测的文字进行分个检测，也可根据需求进行重点区域检测。先进行图像文字识别， 然后进行图像精确匹配， 根据标准模板字库与被测图像的相似程度就可以判断该区域是否存在类型一致的文字识别， 并可进一步判断该区域的元器件是否存在，并输出生产文字信息。在本设计中，其检测流程如图2 所示。步骤为：
（1）将标准的智能电能表放置后放入载物台上，并用定位部件让其保持水平并固定。启动驱动轴将智能电能表下体模板 移到摄像机正下方采集图像， 利用算法软件对采集到的图像进行处理，得到外观尺寸数据和外观形状。
（2）将智能电能表下体模板按一定角度水平旋转并改变其仰角及俯角至设定角度。
图1 硬件机构设计示意图
（3）用摄像机采集侧面图像，用算法软件对得到的图像进行处理，获取智能电能表面板信息，进行OCR字符识别，对汉字进行学习增加电子字典功能，对汉字进行识别，根据图像分析出，文字大小、形状。
通过以上方法建立标准的智能电能表外观样本库，将待测过智能电能表放入检测平台，按上述方法通过摄像机采集图像，得到待测电能表外观的特征信息，再和样本库中的相同规格的外观形式进行比较，以确定待测外观的一致性是否合格。通过管理软件将检测结果形成标准数据，并上传数据库，可生成报表。
图2 软件设计流程示意图
3、试验与分析
通过试验，本方法适用于识别国网智能单相、三相电能表、用电信息采集终端及计量互感器。本方法能够实现表计的外观检测、关键元器件核查、卡座位置检测、端尾孔径测量、出厂封印情况核查、封印孔径及深度检测、螺丝完备情况核查、铭牌信息完整核查、条码质量等级检测、RFID卡信息完整情况核查、条码粘贴位置核查、液晶屏信息完整及清晰度核查、上电液晶屏显示响应时间及持续亮屏时间检测。通过试验能够自动识别铭牌信息：包含厂家、型号、容量、量程、出厂日期等。本方法还能自动读取表计二维码、RFID卡信息。可同时检测产品的5个表面的型式特征、采用非接触方式采集产品的型式特征，实现快速、精确检测。可实现智能电能表深凹陷端子孔形位三维尺寸检测，并进行自动超差判别。可实现下图智能电能表封印安装凹陷孔形位三维尺寸检测，并进行自动超差判别。可实现产品安装螺丝紧固测试，自动判断无螺丝、多拧螺丝、螺丝缺陷、形变测试、PCB板故障自动检测定位分析等多种功能，还能够将拆回电能表检测结果共享到拆回电能表回收处理系统数据库。功能齐全，适用的检测类型较多。
4 结束语
本系统已经投入到实际应用，经过实践证明本设计的智能电能表外观一致性检测的方法满足多种表计的检测应用，这一检测方法已成功应用于国网天津市电力公司电力科学研究院电能计量中心表计型式一致性检测项目中，该方法适用的检测项目较全，兼容性强，取得了较好的效果。
参考文献：
[1]朱中文,周韶园.智能电能表的概念、标准化和检测方法初探[J].电测与仪表,2011,48(6):48-53
[2] 王彩云.加强对用电采集系统中智能电表质量管控方法探索[J]. 《科技与企业》, 2013(9):127-127
论文作者:于学均1,刘裕德1,腾永兴1,李野1,余义宙2,李
论文发表刊物:《电力设备》2016年第12期
论文发表时间:2016/8/26
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