專利名稱：基于圖像識別的照明設備故障檢測方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種照明設備故障檢測方法，具體是一種基于圖像識別的照明設備故障檢測方法。
背景技術：
在各類展覽館、博物館等大型公共場所，照明設備的故障檢測都是通過人為肉眼觀察來判斷的。館內管理員通過巡視整個場地的辦法，逐個觀察照明設備的工作情況，照明設備是否存在故障，完全由肉眼來判斷、識別，如果展館達到一定規(guī)模，由于現(xiàn)場場地過大， 則管理員巡視整個展館會所花費的時間也隨之增加。傳統(tǒng)的照明設備故障檢測是基于電信號的故障檢測。例如基于電流變化規(guī)律進行檢測的故障檢測設備、基于電壓值變化情況進行故障檢測的設備?；陔娦盘栠M行故障檢測的設備價格較高，而且這類設備本身也是電氣化設備，故障檢測設備自身出現(xiàn)問題時很難發(fā)現(xiàn)，更換檢測設備相對復雜。

發(fā)明內容
本發(fā)明目的是為解決以上問題，提出一種基于圖像識別的照明設備故障檢測方法，本發(fā)明使用攝像頭配合計算機軟件來完成對照明設備的故障監(jiān)視，有效減少了人力資源的開支，并提高了故障檢測與發(fā)現(xiàn)的效率，可在大型展館、公共場合照明以及不適宜實際觀察的場所使用。本發(fā)明的技術方案是一種基于圖像識別的照明設備故障檢測方法，包括以下步驟步驟一、對所要監(jiān)視的照明區(qū)域安裝攝像頭設備；
步驟二、在保證監(jiān)視區(qū)域內所有照明設備都正常時、將所有照明設備打開并處于照明狀態(tài)，用攝像頭拍攝一張基準圖片，并標定出該基準圖片上所有存在照明設備的點區(qū)域； 步驟三、通過軟件控制攝像頭對其所監(jiān)視區(qū)域進行定時取像，并保證取像時監(jiān)視區(qū)域內的所有照明設備全部打開；
步驟四、利用軟件對步驟三拍攝的圖片進行去色處理，將其轉化為灰度圖片；
步驟五、對去色后的灰度圖片進行二值化處理，得到一張只存在顏色值為RGB (0,0,0) 和顏色值為RGB (255，255，255)的待檢圖片；
步驟六、利用軟件將步驟四獲得的待檢圖片與基準圖片進行比較，若在基準圖片上一點區(qū)域被標定為存在照明設備，而在的待檢圖片中相應點區(qū)域的顏色值為RGB (0，0，0)，則判斷該點區(qū)域的照明設備存在故障，軟件發(fā)出報警信息，通知管理人員檢查該區(qū)域照明設備是否正常。在所述步驟二中，基準圖片上有照明設備存在的點區(qū)域的標定方法為
1)利用軟件對基準圖片進行去色處理，將其轉化為灰度圖片；
2)對去色后的灰度圖片進行二值化處理，得到一張只存在顏色值為RGB(0,0,0)和顏色值為RGB (255，255，255)的基準圖片；3)將基準圖片上顏色值為RGB (255，255，255)的點區(qū)域標定為有照明設備存在的點區(qū)域。本發(fā)明的優(yōu)點是計算機視覺技術的發(fā)展，使得本文提出的燈光故障檢測方法得到實現(xiàn)。本發(fā)明使用攝像頭配合計算機軟件來完成對照明設備的故障監(jiān)視，用攝像頭代替肉眼來監(jiān)視照明設備，可以有效的緩解照明設備故障檢測效率低及人員開支過大的問題， 并且可以通過攝像頭可全日制工作的特點，來實現(xiàn)全日制監(jiān)視、報警。相對傳統(tǒng)的照明設備檢測方法價格較高、施工復雜等特性，本發(fā)明利用簡單的常見設備，實現(xiàn)對大型場地的照明設備的監(jiān)視，有效減小了人力資源的開支，并提高了故障檢測與發(fā)現(xiàn)的效率。


下面結合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步描述
圖I為本發(fā)明實施例的流程圖2是本發(fā)明實施中的去色矩陣。
具體實施例方式實施例參照圖I所示，本實施例的基于圖像識別的照明設備故障檢測方法，包括以下步驟
步驟一、對所要監(jiān)視的照明區(qū)域安裝攝像頭設備。應注意攝像頭設備安裝完成后，不要再對其進行轉動或者移動位置，隨意的轉動攝像頭角度或者移動位置，可能造成監(jiān)視區(qū)域內不能正確識別照明設備故障的情況。步驟二、在保證監(jiān)視區(qū)域內所有照明設備都正常時(即無故障)、將所有照明設備打開并處于照明狀態(tài)，用攝像頭拍攝一張基準圖片，并標定出該基準圖片上所有存在照明設備的點區(qū)域；
本實施例中對照明設備點區(qū)域的標定方法如下
1)利用軟件對基準圖片進行去色處理，將其轉化為灰度圖片；
2)對去色后的灰度圖片進行二值化處理，得到一張只存在顏色值為RGB(0,0,0)和顏色值為RGB (255，255，255)的基準圖片；
3)將基準圖片上顏色值為RGB(255，255，255)的點區(qū)域標定為有照明設備存在的點區(qū)域。步驟三、通過軟件控制攝像頭對其所監(jiān)視區(qū)域進行定時取像，并保證攝像頭取像時監(jiān)視區(qū)域內的所有照明設備全部打開(這里所說的“將所有照明設備全部打開”，僅指將所有照明設備的開關開啟，并不保證所有照明設備均處于正常照明狀態(tài))。相鄰兩次取像的間隔時間需根據現(xiàn)場實際情況而定。步驟四、利用軟件對步驟三中攝像頭拍攝的圖片進行去色處理，將其轉化為灰度圖片；
圖像的去色操作根據矩陣的乘法規(guī)則，讓圖像數據可以在很快的計算時間內完成圖片的去色，這里使用了一個5X5的去色矩陣(如圖2)來完成對圖片的去色操作，通過對所取得的圖像進行與去色矩陣相乘，結果就是去色后的灰度圖。步驟五、利用軟件對去色后的灰度圖片進行二值化處理，得到一張只存在顏色值為RGB (0，0，0)和顏色值為RGB (255，255，255)的待檢圖片，其中顏色值為RGB (255， 255，255)的點區(qū)域是有照明設備存在的區(qū)域，顏色值為RGB (0,0,0)的點區(qū)域一般是沒有照明設備存在的區(qū)域(所謂“一般是”，是指因為某些區(qū)域的照明設備可能存在故障，對于這些照明設備發(fā)生故障的區(qū)域，在待檢照片上的顏色值也為RGB (0，0，0)，下文對此有更具體的說明)。步驟六、利用軟件將步驟四獲得的待檢圖片與基準圖片進行比較。因為基準圖片是在所有照明設備都處于正常狀態(tài)下(無故障)拍攝的，所以所有存在照明設備的點區(qū)域都能在該基準圖片上標定出來。在正常情況下(即沒有照明設備出現(xiàn)故障時)，如果某一點區(qū)域有照明設備存在，那么在待檢圖片該點區(qū)域的顏色值為RGB(255， 255,255);但是，若在基準圖片上某一點區(qū)域被標定為存在照明設備，而在的待檢圖片中相應點區(qū)域的顏色值卻為RGB (0,0,0),—即該點區(qū)域本身有照明設備存在，而在步驟四獲得的待檢圖片中相應點區(qū)域的顏色值卻為RGB(0，0，0)，則判斷該點區(qū)域的照明設備存在故障，軟件發(fā)出報警信息，通知管理人員檢查該區(qū)域照明設備是否正常。經過管理人員實地檢查后，如果發(fā)現(xiàn)該區(qū)域照明設備確實存在異常，則需要人為檢修。如果該區(qū)域并沒有照明設備存在異常，說明軟件誤報，這時應查明誤報原因，大部分誤報情況是由攝像頭轉動或者移動位置造成，還有一部分誤報是照明設備所發(fā)出的光線強度下降造成。對于第一種誤報情況，應該加固攝像頭位置，讓其不能隨意移動；對于第二種誤報情況，可以通過調整二值化操作閾值來解決，以降低誤報情況的發(fā)生。為了讓人們能夠更直觀地了解本發(fā)明的內容并據以實施，申請人現(xiàn)將其運用本發(fā)明的方法所做的一次具體實驗公開如下
a)實驗環(huán)境
本次實驗使用VS2010編寫程序，配合一臺普通攝像頭來監(jiān)視指定區(qū)域內的照明設備是否存在故障。指定的照明設備為室內日光燈。b)實驗內容
首先打開攝像頭取像，標定所有照明設備的位置，本次實驗標定出六個日光燈設備，標定完成后，程序會提示本次標定點區(qū)域的個數以及位置。標定完成后，需要存檔的預定數據已經完成存檔操作。這時即可開始監(jiān)控。監(jiān)控過程中，如果有燈光不高或者亮度變化過大，程序會提示該區(qū)域燈泡存在問題。程序內計算步驟是先進行去色操作轉化為灰度圖；然后再進行二值化操作轉化為只存在RGB值為(255，255，255)和(O, O, O)的點區(qū)域，。圖片轉化為灰度圖后，圖片中的所有像素點已經不存在顏色信息，只有灰度信息值。在程序把圖像轉化為二值化圖像前進行灰度轉換，是為了提高故障檢測的正確率，如果不經過灰度轉換，直接把原始取得的圖像轉化為二值化圖像，在轉換完成后的圖片上，會增加噪聲數據的出現(xiàn)概率。為了解決這個問題，我們提出了中間轉化步驟先轉化為灰度圖像，再由灰度圖像轉化為二值化圖像。在二值化操作轉化后的待檢圖片內，照明設備所有位置很清楚的顯示在圖片上， 其他不存在照明設備的區(qū)域都為黑色(準確的說，是不存在照明光源的區(qū)域)。這樣就可以使用軟件對比預定的存檔圖片(基準圖片)與處理后的實時圖片(待檢圖片)作對比，根據區(qū)域的對比結果，就可以得到照明設備的故障信息，從而根據得到的故障信息進行報警。
c )實驗結果
如果其中一個燈不亮了，系統(tǒng)會提示對應的位置設備出現(xiàn)故障。這樣就可以完成對指定區(qū)域指定照明設備的監(jiān)視，當設備出現(xiàn)問題后，可以及時反饋。
權利要求
1.一種基于圖像識別的照明設備故障檢測方法，其特征在于該方法包括以下步驟 步驟一、對所要監(jiān)視的照明區(qū)域安裝攝像頭設備；步驟二、在保證監(jiān)視區(qū)域內所有照明設備都正常時、將所有照明設備打開并處于照明狀態(tài)，用攝像頭拍攝一張基準圖片，并標定出該基準圖片上所有存在照明設備的點區(qū)域； 步驟三、通過軟件控制攝像頭對其所監(jiān)視區(qū)域進行定時取像，并保證取像時監(jiān)視區(qū)域內的所有照明設備全部打開；步驟四、利用軟件對步驟三拍攝的圖片進行去色處理，將其轉化為灰度圖片；步驟五、對去色后的灰度圖片進行二值化處理，得到一張只存在顏色值為RGB (0,0,0) 和顏色值為RGB (255，255，255)的待檢圖片；步驟六、利用軟件將步驟四獲得的待檢圖片與基準圖片進行比較，若在基準圖片上一點區(qū)域被標定為存在照明設備，而在的待檢圖片中相應點區(qū)域的顏色值為RGB (0，0，0)，則判斷該點區(qū)域的照明設備存在故障，軟件發(fā)出報警信息，通知管理人員檢查該區(qū)域照明設備是否正常。
2.根據權利要求I所述的基于圖像識別的照明設備故障檢測方法，其特征在于在所述步驟二中，基準圖片上有照明設備存在的點區(qū)域的標定方法為1)利用軟件對基準圖片進行去色處理，將其轉化為灰度圖片；2)對去色后的灰度圖片進行二值化處理，得到一張只存在顏色值為RGB(0,0,0)和顏色值為RGB (255，255，255)的基準圖片；3)將基準圖片上顏色值為RGB(255，255，255)的點區(qū)域標定為有照明設備存在的點區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的照明設備故障檢測方法，該方法主要包括安裝攝像頭、標定照明設備位置、攝像頭實時取像、去色處理、二值化處理、以及對比待檢圖片和基準圖片的步驟，本發(fā)明使用攝像頭配合計算機軟件來完成對照明設備的故障監(jiān)視，有效減少了人力資源的開支，并提高了故障檢測與發(fā)現(xiàn)的效率，可在大型展館、公共場合照明以及不適宜實際觀察的場所使用。
文檔編號H05B37/03GK102609696SQ20121007549
公開日2012年7月25日 申請日期2012年3月21日 優(yōu)先權日2012年3月21日
發(fā)明者姜文斌, 張士賓, 李志 , 楊春寧 申請人:蘇州展科光電科技有限公司