运维之道基于图像识别的保护压板状态识别技术研究与应用

Posted 2021-04-07 中国电力设备管理协会

特邀《电力设备管理》杂志推文

【摘  要】 ：提出一种基于图像识别的保护压板状态识别技术，可作为代替工作人员现场巡检的工作方式，减少了保护压板定检的工作量，实现保护压板巡检的智能化，极大提高了输配电线的运行效率。

【关键词】：图像识别；保护压板；状态识别

引 言

随着社会用电量的不断增加，电力系统的结构日渐复杂，为满足电力系统的安全稳定运行，智能变电站的建设数量在逐渐增加。

为确保智能变电站高稳定、安全运行，提高二次设备运行和维护水平，变电站的设备屏柜结构日趋复杂，保护压板数量逐渐增加。但保护压板容易受到人为操作、环境污染等因素的影响，造成误退、误投等情况发生，因此，110kV及以上的变电站要求至少一个月巡检一次保护压板运行状态。

然而，人工巡检时容易因为视觉疲劳、记忆混淆等诸多原因导致漏检、误检的现象发生，特别是保护压板误操作只有在电力事故发生后才能够发现并恢复，严重影响输配电线路的安全和稳定。

本文引入图像识别法对计算机图像系统进行处理、分析和理解，随时远程监控保护压板的运行状态，可以避免人工巡检时的误操作问题，为智能变电站的运行提供技术支持。

1  系统的设计

本系统将电子探测技术和智能控制技术相结合，运用红外反射式光电传感器获取保护压板图像，然后经过图像预处理、颜色识别、图像分割、形态提取等步骤获取保护压板的运行状态,接着根据系统预期设定的算法对比保护压板的状态。如果发现保护压板运行异常，触发单片机，蜂鸣器发出报警提示，LED指示灯变亮，以短信形式通知工作人员处理异常情况。

2  图像识别技术的实现

图像识别技术主要包括图像预处理、颜色识别、图像分割、形态提取等步骤，接下来将着重介绍基于图像识别技术的保护压板状态识别的实现过程。

2.1 图像预处理

要准确识别保护压板的状态，关键在于提取保护压板的图像。但由于保护压板所在的位置不同，受到拍摄角度、光线强弱、障碍物等各种因素的影响，造成保护压板照片的光照不一致等问题，提取图像十分困难。而图像预处理是利用保护屏边框来完成图片的校正和提取，通过灰度化、几何变换、图像增强等方式来预处理图像，提高图像识别能力。

灰度化。一般常用红色（Red)、绿色（Green）、蓝色（Blue)（简称RGB模型）来表示颜色，但是，当要提取图片中某一颜色时，运用RGB模型就很难实现。因此本文拟采用加权平均法，将RGB模型中三种颜色以不同的权值进行加权平均，然后利用人眼对绿色的敏感度最高、蓝色敏感度最低的方法，从而获取到比较合理的灰度图像。

几何变换。对于仪器设置、系统误差等原因造成电图像系统误差，可通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等方法对采集到的图像进行处理，为了让输出的像素映射到输入图像的非整数坐标上，常见的几何变换方式有最近邻插值、双线性插值和双三次插值。

图像增强。图像采集回来以后，部分有用图像可能会失真，为改善图像的视觉效果，或者有目的强调部分或整体图像的特性，扩大图片特征，让呈现的图像信息满足实际需要，就需要采用图像增强技术将图像进行处理，本文用到的图像增强方式有频率域法和空间域法。

2.2 颜色识别

由于光照等因素的影响，采集回来的保护压板图像特点不一，考虑到颜色恒常性等特点，光照强度变化对颜色表征会产生较大的影响，因而，图像识别技术的难点就是解决颜色辨识的问题。颜色识别会受到光照、场景反射性能、成像系统的传感器性能等诸多因素的影响，有学者提出了色域映射理论、普锐化理论、神经网络模型等解决颜色识别问题，但这些方法的算法十分复杂，不大适用于本系统。

本文试图以颜色匹配的图像分割为基础，将模型中获得的图像扫描匹配结果应用于图像分割。首先，输入典型颜色模型，选取一定的目标颜色模型进行聚类学习，形成目标颜色模型数据库；然后，根据运行经营，将标准的RGB模型坐标标定的标准颜色群加入到模型数据库中；最后，扫描所录入的颜色信息，与模型库颜色对比，将与模型库一致的区域做好标记。

2.3 图像分割

由于拍摄现场场地、灯光等诸多因素的限制，并不能确保每次获取的图片信息相同，因而传统的图像对比和背景分离等图像分割方案已经无法适应本系统的研究。由于保护压板开关的位置并非固定，因而无法通过预设位置参数来提取保护压板的图像，尽管现阶段常用的提取保护压板位置参数的方法是基于边缘检测原理，但该方法容易受到标签、安装参数等诸多因素的影响。本文通过颜色匹配与辨识定位压板在图像中的位置进行排列和分离，尽量减少非相关区域给图像分割带来的干扰，以获取较高的图像信息。

2.4 形态提取

将图像分割完毕的保护压板图像通过背景分割后，分别进行二值法、降噪处理，然后运用最小外接矩形特征提取法和基于形态特征提取法进行形态的提取。

最小外接矩形特征提取法。利用开闭算法来提取图像中光斑区域的边缘，该边缘就是保护压板轮廓。利用最小外接矩形特征提取形态需要经过两个步骤：一是根据像素点数组来确定图形的形心；二是以形心为中心，围绕形心旋转图像，记录图像的长和宽，获得图像的矩形面积并根据面积来确定最小外接矩形的位置。

基于形态特征提取法。通过获取图像信息，对比图像形态的差异来识别保护压板的图像。具体来说，在完成图像识别、图像分割等相关步骤后，对每个区域单独进行判别，以获取图像中矩形的个数以及矩形的排列方式。基于形态特征提取法的步骤如下：首先，获取二值图中Y坐标的最大坐标值和最小坐标值，计算得出的坐标值平均值为保护压板的起始位置；其次，运用矩形划分出不同颜色的区域。每个矩形区域所提取到的颜色形成一个特征矩形，有多少颜色就提取到多少特征矩形；最后，统计提取完成后图像所包含的矩形个数以及矩形的长和宽。如果矩形个数超过1，或者矩形的长与宽的比值超过阈值，表明该保护压板的处于正常工作状态；如果矩形的个数为1且长与宽的比值小于阈值，表明保护压板处于异常工作状态，就会触发蜂鸣器发出报警，指示灯闪烁，提示工作人员该保护压板处于异常状态。

3 结语

本文介绍了基于图像识别的保护压板状态识别技术，着重介绍了图像识别所包含的图像预处理、颜色识别、图像分割、形态提取等步骤的实现方法。该技术能够实现远程监控保护压板的图像采集和状态辨识，能够清楚获取保护压板的状态。在获取运行状态后，通过对比历史运行数据，就可以了解保护压板是否处于异常状态。因此，本研究不仅能够实现保护压板巡检的智能化，还能够实现与智能变电站运维系统的融合，极大提高了输配电线的运行效率。

参考文献

[1]赖宝鹏,沈靖龙,韩成辉.基于图像识别的保护压板投退状态APP设计[J].山东工业技术,2018(18):114+93.

[2]王志坚,苏雁飞,李景新.变电站压板智能检测技术及其应用[J].电工技术,2012(12):17-19.

[3]邓应松,段秦刚,宋小松.基于图像识别的保护压板投退状态辨识方法[J].陕西电力,2015,（10）:49-53+67.

（此专文摘自《电力设备管理》杂志文库，专文主创：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司  阮浩洁  王春亚  王 辉  刘晓东）

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