Sistema de lectura numérica de medidores de energía eléctrica para la prueba de dosificación de la Compañía Energética de Occidente

Abstract

En este proyecto se propone una solución a un problema real de la Compañía Energética de Occidente S.A.S. E.S.P. (CEOC), que necesita un método automático para apoyar la prueba de dosificación realizada en las verificaciones en sitio de los contadores de energía eléctrica, mientras incorpora los contadores inteligentes a su red de electricidad. Se hace uso de la visión de máquina para desarrollar un sistema que realice el pre procesamiento de las imágenes del medidor y del reconocimiento óptico de caracteres (ROC) para determinar los dígitos de los odómetros. El sistema desarrollado es una aplicación móvil para teléfonos inteligentes (Smartphone) con sistema operativo Android que permite hacer el escalamiento de tecnología, lo cual constituye un avance tecnológico de interés en el ámbito empresarial. La aplicación tiene la opción de obtener automáticamente las lecturas necesarias para la prueba de dosificación, así como arrojar los resultados de error y validación del equipo. Además de esto cuenta con una base de datos que permite guardar y mostrar el historial de pruebas realizadas. Las fotografías tomadas para realizar las lecturas del contador, quedan guardadas en el teléfono, esto con el fin de llevar un soporte digital de cada prueba. La codificación de esta aplicación móvil se llevó a cabo en un entorno de desarrollo integrado conocido como “Android Studio 2.1.3.0” para la codificación y el desarrollo de la interfaz como tal, “OpenCV” para el procesamiento digital de las imágenes y “Tesseract” para el reconocimiento óptico de caracteres. Finalmente se obtuvo el apk “SLNM”, cuyo nombre son las iniciales de “Sistema de Lectura Numérico para Medidores, que guarda una estrecha relación con la principal funcionalidad de la aplicación y del trabajo de grado. Con esta aplicación se consigue reducir tiempos operativos y eliminar los errores humanos que son indicadores claves para evaluar la eficiencia de las brigadas y por consiguiente la de toda la compañía, además de hacer un aporte en el escalamiento de la tecnología que impacta a nivel económico a la empresa.

This project proposes a solution to a real problem of the Compañía Energética de Occidente S.A.S. E.S.P. (CEOC), you need an automated method to support dosing test conducted on-site verification of electrical energy meters, while incorporating smart electricity grid to its accountants.

Using machine vision to develop a system that performs the image processing pre meter and optical character recognition (OCR) to determine digits odometers done. The developed system is a mobile application for smartphones Android operating system that allows scaling technology, which is a technological breakthrough of interest in the business.

The application has the option to automatically obtain the necessary readings for the test dosage and throwing error results and validation of equipment. Besides this has a database that can store and display the history of tests. Photographs taken for meter readings, are stored in the phone, this in order to bring a digital support each test.

The coding of this mobile application was carried out in an integrated development environment known as "Android Studio 2.1.3.0" for coding and interface development as such, "OpenCV" for digital image processing and "Tesseract "for optical character recognition.

Finally the SLNM apk, whose name stands for "System Numerical meter reading, which is closely related to the core functionality of the application and degree work was obtained.

With this application it is possible to reduce operating time and eliminate human errors that are key indicators to assess the efficiency of the brigades and therefore the entire company, in addition to making a contribution in scaling technology impacting economic level the company.