本发明专利技术公开了一种基于变电站巡检机器人的断路器状态模板匹配识别方法。它利用变电站巡检机器人自动采集断路器的图像，并利用模板匹配方法对其状态进行识别，其具体步骤如下：首先使用模板匹配的方法，分别提取“分”、“合”字符所在区域为模板，对后续拍摄的图像进行匹配。接着对分、合模板及匹配窗口分别使用最大类间方差(OTSU法)进行图像分割，得到包含目标和背景的二值图像；然后，基于模板与匹配窗口的目标的差异度，综合判断设备最终的状态。通过实验表明，该算法处理速度快，可靠性高，对于给出的分合结论，没有误判，能够满足现场巡视实时性，高可靠度要求。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种变电站断路器的状态识别方法，尤其涉及一种。
技术介绍
变电站高压断路器担负着控制高压线路的断开/连接，以及保护隔离开关的双重任务，是变电站最重要的开关设备，也是变电站内日常巡检任务必须巡视的设备。设备的状态通过状态显示箱以“分”、“合”字符标识。变电站高压断路器主要巡视方式及存在的问题1、人工巡视。人工巡视存在以下几点缺陷劳动强度大、工作效率低；巡视/核查不到位；与现有管理信息系统对接周期长等。这些缺点，严重影响变电站的自动化运行。2、在线监测。目前的断路器在线监测模式存在下述问题.计算机应用研究，2006，11 :1-3]，采样信号较少、数据不足；对运动过程缺乏记录；分析精度不高，诊断结论缺乏说服力等缺点。3、变电站巡检机器人巡视。国家知识产权局2010年4月28号公布的专利号CN201442^4U，名称为“变电站智能巡检机器人”，国家知识产权局2011年6月1号公布的申请号201010508300. 2，名称为“变电站设备智能巡检机器人系统”的专利中都提出了变电站智能机器人巡检的技术方案，但都还不具备变电站断路器状态自动识别方法，只能依靠视频图像进行人工判断，效率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为解决上述问题，提供了一种，它运算速度快，图像识别率高，可满足现场的实时巡视要求。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案本专利技术利用变电站巡检机器人自动采集断路器的图像，并利用模板匹配方法对其状态进行识别，其具体步骤如下1)分别建立断路器的分闸、合闸状态下的分、合模板；2)利用成像设备获取待检测图像；3)分别计算待检测图像与分、合模板的最佳匹配窗口 ；4)对分、合模板及匹配窗口分别使用自适应的二值化方法进行图像分割，得到包含目标和背景的二值图像；5)统计目标差异度D(x，y)；权利要求1.一种，它利用变电站巡检机器人自动采集断路器的图像，并利用模板匹配方法对其状态进行识别，其具体步骤如下1)建立断路器的分离、合闸状态下的分、合模板；2)利用成像设备获取待检测图像；3)分别计算待检测图像与分、合模板的最佳匹配窗口；4)对分、合模板及匹配窗口分别使用自适应的二值化方法进行图像分割，得到包含目标和背景的二值图像；5)统计目标差异度D(x，y)；2.如权利要求1所述的，其特征是，所述步骤1)中，分、合模板的建立方法为使用一般光照条件下断路器分、合状态图像的字符区域作为模板，提取字符的最小外接矩形区域为模板区域。3.如权利要求1所述的，其特征是，所述步骤幻中，分别使用分、合模板这两幅模板图像与待检测图像利用归一化互相关系数NCCC进行匹配，并搜索匹配度最大的位置，作为分、合模板的最佳匹配窗口。4.如权利要求1所述的，其特征是，所述步骤4)中，自适应的二值化的方法为最大类间方差OTSU法。5.如权利要求1所述的，其特征是，所述步骤6)中，D(x, y)的阈值取0.3，该阈值的选择需要大于模板图像中目标区域占模板总面积的比例，当分、合模板的D(x，y)均大于0.3时，则认为两个匹配关系都是错误的，判断为图像质量太差。全文摘要本专利技术公开了一种。它利用变电站巡检机器人自动采集断路器的图像，并利用模板匹配方法对其状态进行识别，其具体步骤如下首先使用模板匹配的方法，分别提取“分”、“合”字符所在区域为模板，对后续拍摄的图像进行匹配。接着对分、合模板及匹配窗口分别使用最大类间方差(OTSU法)进行图像分割，得到包含目标和背景的二值图像；然后，基于模板与匹配窗口的目标的差异度，综合判断设备最终的状态。通过实验表明，该算法处理速度快，可靠性高，对于给出的分合结论，没有误判，能够满足现场巡视实时性，高可靠度要求。文档编号G06K9/64GK102314615SQ20111021639公开日2012年1月11日 申请日期2011年7月30日 优先权日2011年7月30日专利技术者李丽, 李健, 王万国, 王振利, 王滨海 申请人:山东电力研究院本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种基于变电站巡检机器人的断路器状态模板匹配识别方法，它利用变电站巡检机器人自动采集断路器的图像，并利用模板匹配方法对其状态进行识别，其具体步骤如下：１）建立断路器的分离、合闸状态下的分、合模板；２）利用成像设备获取待检测图像；３）分别计算待检测图像与分、合模板的最佳匹配窗口；４）对分、合模板及匹配窗口分别使用自适应的二值化方法进行图像分割，得到包含目标和背景的二值图像；５）统计目标差异度Ｄ（ｘ，ｙ）；（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）Ｄ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｗ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ＣｅｎｔｅｒＤｏｔ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｈ（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ｐｒｉｍｅ；（／ｍｏ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ｐｒｉｍｅ；（／ｍｏ）?（／ｍｓｕｐ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ＢＴ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ｐｒｉｍｅ；（／ｍｏ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ｐｒｉｍｅ；（／ｍｏ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＣｉｒｃｌｅＰｌｕｓ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）ＢＩ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＋（／ｍｏ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ｐｒｉｍｅ；（／ｍｏ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＋（／ｍｏ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ｐｒｉｍｅ；（／ｍｏ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）其中，ＢＴ，ＢＩ分别为模板图像和匹配窗口图像二值化后的图像，ＢＴ（ｘ′，ｙ′）、ＢＩ（ｘ＋ｘ′，ｙ＋ｙ′）取值均为０或１，ｘ′、ｙ′为模板图像的像素坐标，有０≤ｘ′＜ｗ，０≤ｙ′＜ｈ，ｗ，ｈ分别为模板图像的宽度和高度，ｘ，ｙ为匹配窗口在待识别图像中的位置；通过对两幅二值图像取异或，即ＢＴ（ｘ′，ｙ′）与ＢＩ（ｘ＋ｘ′，ｙ＋ｙ′）相等时，异或结果为０，两者不等时，异或结果为１，对异或结果进行累加，统计信息不一致的像素点个数占据模板面积的比例值；６）根据计算的两模板与各自匹配窗口的目标差异度，判断：如果两个模板的差异度Ｄ均大于阈值，认为图像中没有目标或目标太模糊无法识别；若否，判断合闸的匹配度是否大于分闸的匹配度；若否，则转入步骤７）；若是，则判断合闸与分闸的差异度大小，如果合闸的差异度小于分闸的差异度，则判断为合闸装态；如果合闸的差异度大于分闸的差异度，则判断为分闸状态；７）如果合闸的差异度大于分闸的差异度，则判断为分闸状态；如果小于，则判断为合闸状态。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王滨海，李丽，王万国，李健，王振利，
申请(专利权)人：山东电力研究院，
类型：发明
国别省市：88
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。