基于视觉信息的压板开合状态识别应用研究

基于视觉信息的压板开合状态识别应用研究

张浩1吴迪1周新启2张振2石旭刚3王骜3

（1国网湖北省电力公司电力调度控制中心武汉市430000；

2国网湖北省电力公司宜昌供电公司宜昌市443000；

3武汉市豪迈电力自动化技术有限责任公司武汉市430000）

摘要：我国城市化发展步伐加快，对于城市供电系统也越加依赖，变电站的供电机制在现代化建设中起着重要组成部分，变电站的安全性能也将越来越受到大家关注。为此，我们研究了一种基于视觉信息的压板开合状态识别设计方案。基于视觉信息的开关状态识别系统的基础数据是实时的屏柜中压板矩阵闭合状态信息。只有正确识别出压板矩阵的开合状态，才能保证变电站的正常运行。

关键词：视觉信息；变电站；压板矩阵；开合状态

ApplicationResearchofpresspanelopeningandclosingstaterecognitionbasedonvisualinformation

ZHANGHAO1WUDI2ZHOUXINQI3ZHANGZHEN4SHIXUGANG5WANGAO6

（1.StateGridHubeielectricpowercompanyPowerdispatchingcenter，Wuhan，China；2.StateGridHubeielectricpowercompanyYichangpowersupplycompany，Yichang，China；3.WuhanheroicElectricPowerAutomationCo.，Ltd.，Wuhan，China）

ABSTRACT：TheacceleratedpaceofurbanizationdevelopmentinChinaisalsomoreandmoredependentontheurbanpowersupplysystem.Thepowersupplymechanismofsubstationsplaysanimportantpartinthemodernizationconstruction，andthesafetyperformanceofsubstationswillalsoreceivemoreandmoreattention.Tothisend，wehavestudiedadesignschemeforidentifyingtheopenandclosingstateofthepressplatebasedonvisualinformation.Thebasicdataoftheswitchstaterecognitionsystembasedonvisualinformationisthereal-timeinformationoftheclosedstateofthepanelmatrixinthepanel.Onlybycorrectlyidentifyingtheopenandclosingstateofthepressureplatematrixcanthenormaloperationofthesubstationbeguaranteed.

KEYWORDS：Visualinformation；Transformersubstation；Platematrix；Openandclosestate.

0引言

图像识别技术主要依靠的是机器视觉功能来进行人眼替代，将图像信息按照人肉眼成像技术显示在计算机中进行处理，通过一系列的算法处理，将图像中的有效信息提取出来，经过一些分析处理，可视化展现现场模拟状态[1]。

我们利用计算机视觉，从其产生成为二维码图像识别和分析的工具，作为人类视觉的模拟，视觉信息成为它的处理对象。视觉信息包括诸如形状、位置、颜色、纹理等图像特征，计算机视觉对这些图像特征进行处理的主要任务就是特征提取，所提取的特征点具有不变性。基于视觉信息的压板开合状态识别系统是利用计算机视觉提取图像中的圆或者线，从而得到圆的圆心位置或者线的位置的信息，用获取的信息与压板正常开合时的状态信息作对比，从而判断压板的当前状态[2]。

1数字图像处理

1.1图像颜色模型

根据人眼结构，自然界中的所有颜色都可以由红绿蓝（R、G、B）三原色组合而成，也就是通常所指的RGB模型。实际应用中，有时会用到其他一些颜色模型等。

1）RGB和CMY颜色模型

CMY（Cyan、Magenta、Yellow）颜色模型是一种常用的表示颜色的方式[3]。计算机屏幕的显示通常用RGB颜色模型，它通过颜色的相加来产生其他颜色，这种破那个做法通常称为加色合成法。而在印刷工业上则通常用CMY颜色模型，它是通过颜色相减来产生其他颜色的，所以通常这种方法为减色合成法。如图1-1颜色模型图：

2）彩色图像的灰度化

对于图像处理来说，一般我们进行图像处理的是格式为BMP格式的图像，因此，我们需要将彩色图像灰度化，转换成BMP真彩色位图文件格式。首先在对压板开关进行颜色特征提取完毕后（仅对线路压板进行相关数据采集，颜色模型采用了CMY模型），后期将所得到的图像进行处理，需要对图像进行灰度化处理。

灰度图是只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像我们平时看到亮度由暗到明的黑白照片，变化是连续的。因此，要表示灰度图，就需要将亮度值进行量化。通常划分成0到256个级别，0为最暗（全黑），255表示最亮（全白）。

1.2图像处理技术

1）图像的增强

在图像的生产、传输和变换过程中，由于多种因素的影响，总会造成图像的降质。图像增强的目的是采用一系列技术去改善图像的效果或降图像转换成一种更加适合人或机器进行分析处理的形式。图像增强处理有两类方法：控件域法和频率域法，前者是在图像上进行数据运算，后者是在图像的变换域上进行修改的。

2）灰度级修正

灰度修正是对图像在空间域进行增强的简单而效果明显的方法，根据图像降不同的原因以及对图像特征的不同要求而采用不同的修正方法。在现代的工业应用中有很多设备压板采用的是方形压板、圆形压板等。其中最典型、最常用的压板就是方形压板[4]。方形压板可以很方便于用户的使用和维护。

压板结构简单，主要分为“投”、“退”两种状态，类似压板重合和分开两种状态，我们对于该种图像处理算法可以依照压板图像识别思路来应对。对于现在应用越来越广泛的多刻度，以往的方法是先和单刻度线压板表一样，将其从彩色图像转换成灰度图像，之后再利用像素点扫描排序的方法来区分开标中的几条刻度线，使算法十分变得繁琐。并且在将表盘图像单纯地转换成灰度图像之后，表盘中与刻度线无关的一些亮点和字符等将会对后续的刻度线的识别产生较大的干扰。

因此，本文将借鉴图像颜色特征比较明显的多刻度线压板表盘作为辅助研究目标，对于拥有不同颜色的方形压板作为作为研究重点，主要论述了如何利用颜色提取及图像分割的方法对彩色压板状态的图像识别进行分析处理，本文主要是采用宜昌猇亭变电站压板数据为例，来详细阐述这种多种颜色压板的图像识别算法。

通过对猇亭变电站的分析，我们常常非常直观地把这种常用方形压板由颜色的不同分为黄色、绿色、红色三个部分[5]。对应不同颜色的干扰，区分出其底色银白色的干扰，从而对图像进行分割处理。

2多色压板矩阵图像识别自动检测

多色压板矩阵图像识别的自动检测主要包括对压板矩阵图像的采集，压板矩阵图像的粗分割，压板矩阵图像的中心的粗定位[6]，分割角度相关坐标的计算，压板中心的准确定位以及显示六大部分内容。

2.1刻度区域的粗分割

为了对压板矩阵中的各个压板位置进行自动识别，采用图像处理的方法线进行粗分割

（1）对采集好的RGB图像先进行图像类型的转换，变成一幅灰度图像；

（2）将灰度图像进行阈值分割，因为灰度图像的像素取值范围是0-255，因此取中间的阈值128对图像进行粗分割。

（3）粗分割后的图像可以通过函数指令regionprops，进行下一步的粗分割，利用现有的压板刻度仪表盘的特征，可以利用压板刻度线的区域特征——离心率ecc对图像中的连通域进行处理，筛除多余的部分。

对压板式仪表进行粗分割的主要流程包括将RGB图像转换成灰度图像，对该灰度图像进行阈值分割，利用压板刻度仪表图像的常用区域特征进一步对图像进行预处理。主要流程图如图2-1所示：

2.2标尺圆心的粗定位

标尺圆心的粗定位方法：

第一步：利用regonprops函数命令对粗分割后的图像中的连通域求压板刻度线的重心坐标E和偏离X轴的角度F；

第二步：求各个压板刻度线所在的直线方程

其中（x_l，y_l）为各个压板刻度线的重心坐标：θ是各个压板刻度线偏离x轴的角度；

第三步：将粗分割处理后的图像分成很多个大小相同的正方形网格。

将直线经过的网格用计数矩阵记录经过的次数，最终经过次数做多的网格也即是圆心的粗略位置。这种对圆心粗定位的方法类似于Hough变换法检测直线。当圆心定位后，再利用函数检测此圆心的直线，从而删除多余的像素[7]。

同心粗定位的流程图为图2-2：

2.3确定刻度线像素点投影坐标

经过利用向心刻度线及Hough变换法结合后，对压板刻度表圆心进行了粗定位，原图像进过图像处理方法的粗分割，现在的图像只存在所需要的刻度线以及轮廓，为了能够准确的识别各个压板的位置。首先要确定刻度线上像素点的投影坐标。

（1）利用matlab中的函数find确定出每个压板所形成的刻度线中的像素的坐标（y_p，x_p）；

（2）求出像素投影直线的方程：

对无标尺线压板刻度线求解像素点的投影坐标的流程图可以用图2-3来简单概括。

2.4标尺圆参数的截断最小二乘拟合

为了进一步准确定位圆心的位置，采用截断最小二乘拟合的方法[8]。

假设现在的圆心为（x0，y0），半径为DD中的点到圆心（x0，y0）距离RR的平均值R0；

（1）建立矩阵

p_curr=[x_curr，y_curr，R_curr]；

此时的x_curr=x0，y_curr=y0，R_curr=R0；

（2）建立矩阵n*3的矩阵J

第一列为（x_curr-x（n））/RR（n）（n=1，2，3…）；

第二列为（y_curr-y（n））/RR（n）（n=1，2，3…）；

第三列为-1；

其中的（x（n），y（n））为DD中的相应坐标，RR（n）为DD到递推圆心的距离；

（3）建立误差矩阵d_r=RR-R_curr；

最后利用递推公式

求出此时圆与直线的交点坐标，即为最终压板刻度线的坐标位置^[10]。

3图像识别检测状况

根据上述的图像识别算法可以对现场图像进行采集后分析，然后根据识别结果可以得出如下结论。我们在猇亭变电站中需要识别的压板中，一般压板图像可以如图3-1所示：

4总结展望

图像处理技术的应用爱不断地进步着，随着科学的发展与进步，在诸多领域都有涉及，如今在电气行业中的应用也不容小觑。它使得工业产品的各个方面造型进一步完善，图像处理技术在检测方面的测量领域的方面应用，也将进一步促使非接触性测量技术、机械系统的动态检测和无损检测技术和控制技术的飞速发展。在此之外，随着直接摄取空间像素的灰度及“深度”的三维摄像机的出现和“三维机器视觉”技术成果的不断成熟，具有环境理解力的智能型机器人将诞生。目前所使用的机器人搭载着高清摄像头，装载着图像识别技术，使得在变电站无人监控检测的环境中能够代替人的肉眼，作出人脑一样的工作。为后续变电站的管理简单化、清晰化、智能化提供了良好的理论基础与实践基础。

参考文献：

[1]赵箐，基于图像处理的压板式仪表识别的设计[D].西安电子科技大学，2011

[2]孙琳，王永东.压板式仪表自动检定系统图像识别技术[J].现代电子技术，2011，34（8）：101-104

[3]李沛玲，基于数字图像处理技术的压板式仪表自动检定系统的研究[D].西安电子科技大学，2006.

[4]罗大成，王仕成，压板式仪表识别系统的设计[J].激光与红外，2007，37（4）：377-380

[5]丁婵，温宗周，刘丹．压板式仪表自动识别装置的设计[J]．西安工程大学学报，2011，25（1）：79-83．

[6]黄飞，吴敏渊，曹开田．基于HIS空间的彩色图像风[J]．小型微计算机系统，2004，（3）：471-479．

[7]王东文，刘明远，史昊．基于计算机视觉技术的压板式仪表自动检定方法。仪器仪表学报，22，（，3）．

[8]霍宏，沈长妹，李樱．一种快速识别飞机仪表参数的算法．吉林工业大学学报，1998（1）．

[9]严义，包健．一种实用视觉识别的仪表自动检定系统．仪表技术与传感器，2002，（2）．

[10]马丽红，张宇，邓健平．基于形态闭滤波二值标记和纹理特征合并的分水岭算法[J]．中国图像图形学报，2003，8（1）：77-84．

作者简介：

张浩男，1977年生，工学硕士，高级工程师，从事电力系统继电保护运行分析工作。

吴迪男，1978年生，工学硕士，高级工程师，从事电力系统继电保护运行分析工作。

周新启男，1976年生，工学学士，高级工程师，从事继电保护工作。

张振男，1980年生，工学学士，高级工程师，从事继电保护工作。

石旭刚男，1982年生，工学硕士，高级工程师，从事电力保护工作。

王骜男，1990年生，工学硕士，初级工程师，从事电力保护工作。