【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障检测及人工智能，尤其涉及一种基于轮廓特征的凸轮故障检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、近年来，计算机视觉技术和数码摄影快速地发展和大量的应用，通过利用无人机巡检、智能机器人携带高清相机、红外温度成像仪等简洁高效的手段对电力设备进行检测被大量的采用。这些大量的媒体数据流可以有效地提高电力系统生产和管理的智能化水平。
2、高压断路器运行状态与电网可靠性直接相关。操动机构的安全稳定是保证高压断路器开关可靠运行的核心要素。现阶段，在电力设备的识别与分析领域，对断路器操动机构凸轮的故障识别较少涉及，而现存的凸轮故障识别技术对凸轮故障的识别较粗糙，无法准确、有效地进行故障识别。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于轮廓特征的凸轮故障检测方法、装置、设备及介质，可以解决现有技术中对断路器操动机构凸轮的故障识别准确性无法保证的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种基于操动机构凸轮轮廓特征的故障识别检测方法，该方法包括：
3、对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行边缘轮廓提取及角点轮廓检测分段，得到轮廓特征分段；
4、将待识别的目标操动机构凸轮的轮廓特征分段与正常状态目标凸轮的轮廓特征分段进行相似性比对；
5、根据相似比对结果，对待识别的目标操动机构凸轮进行故障识别。
6、为实现上述目的，本专利技术第二方面提供一种基于操动机构凸轮轮廓特征的故障识别检测
7、轮廓提取模块，用于对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行边缘轮廓提取及角点轮廓检测分段，得到轮廓特征分段；
8、相似比对模块，用于将待识别的目标操动机构凸轮的轮廓特征分段与正常状态目标凸轮的轮廓特征分段进行相似性比对；
9、故障判断模块，用于根据相似比对结果，对待识别的目标操动机构凸轮进行故障识别。
10、为实现上述目的，本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：
11、对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行边缘轮廓提取及角点轮廓检测分段，得到轮廓特征分段；
12、将待识别的目标操动机构凸轮的轮廓特征分段与正常状态目标凸轮的轮廓特征分段进行相似性比对；
13、根据相似比对结果，对待识别的目标操动机构凸轮进行故障识别。
14、为实现上述目的，本专利技术第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：
15、对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行边缘轮廓提取及角点轮廓检测分段，得到轮廓特征分段；
16、将待识别的目标操动机构凸轮的轮廓特征分段与正常状态目标凸轮的轮廓特征分段进行相似性比对；
17、根据相似比对结果，对待识别的目标操动机构凸轮进行故障识别。
18、采用本专利技术实施例，具有如下有益效果：
19、本专利技术通过操动机构凸轮图像识别算法自动识别凸轮待诊断的轮廓特征，并与正常凸轮的轮廓特征进行比对，实现了利用图像识别技术对凸轮表面质量丢失和磨损故障、触点盐雾腐蚀污染故障、凸轮周围轮廓裂纹等故障的精准、有效地检测，且适用于各种凸轮的故障检测，适用性广泛，故障识别率高。
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1.一种基于操动机构凸轮轮廓特征的故障识别检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行边缘轮廓提取及角点轮廓检测分段，得到轮廓特征分段，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用全局轮廓提取，对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行全局轮廓提取和角点轮廓检测分段，得到不同的全局角点轮廓特征分段，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述曲率通过以下公式1计算得到：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别的目标操动机构凸轮的轮廓特征分段与正常状态目标凸轮的轮廓特征分段进行相似性比对，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在进行相似性比对之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下公式2，根据所述曲率，将所述操动机构凸轮闭环轮廓的每一个有限元线段分为规则特征点和无特征点：
8.一种基于操动机构凸轮轮廓特征的故障
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于操动机构凸轮轮廓特征的故障识别检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行边缘轮廓提取及角点轮廓检测分段，得到轮廓特征分段，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用全局轮廓提取，对待识别的目标操动机构凸轮对应的操动机构凸轮图像进行全局轮廓提取和角点轮廓检测分段，得到不同的全局角点轮廓特征分段，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述曲率通过以下公式1计算得到：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别的目标操动机构凸轮的轮廓特征分段与正常状态目标凸轮的轮廓特征分段进行相似性比对，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨明昆，和晓辉，杨坤，周仿荣，彭兆裕，邱鹏锋，马御棠，何顺，谭向宇，邹德旭，代维菊，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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