一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法，包括：获取隔离开关处于虚接状态时的开关柱斜率最小值H1和开关柱斜率最大值H2；采集开关柱与开关平台的工况图，采用边缘检测算法计算出工况图中开关柱的边缘；采用霍夫变换计算出经过边缘检测后工况图中的直线函数；计算出中心点G；计算出中心点G与原点所在的直线斜率K；判断隔离开关状态。本发明专利技术采用机器视觉技术，通过边缘检测算法、霍夫变换等技术手段，能够精确的计算出开关角度，从而准确的检测出隔离开关的实时状态，解决了现有检测方法因为开关角度的计算精度差，对于隔离开关的状态判断不够精准，难以准确识别隔离开关是否处于虚接状态，以及容易出现开关状态误判的问题。关状态误判的问题。关状态误判的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法


[0001]本专利技术涉及隔离开关检测技术，具体涉及一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法。

技术介绍

[0002]隔离开关是一种用于切断或连通电路的开关器件，主要有拉闸和合闸两种状态，但是在实际使用过程中，由于操作不到位，可能会出现开关虚接的状态。隔离开关虚接会导致虚接的地方过热，引起断路器跳闸，严重时会引起火灾事故。因此检测隔离开关的状态对于电路工作安全具有重大意义。
[0003]随着机器视觉技术的不断发展，机器视觉被广泛的应用于电力设备的监控中，能够有效节约人力资源，提高准确度。现有技术虽然能够通过机器视觉识别开关角度位置，从而实现对开关状态的判断，但在实际使用过程中，图像信息处理过程复杂，角度的识别的精度也不是特别高，容易出现由于识别误差，导致开关角度计算不够精准的问题，严重时可能会出现开关状态的误判。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法，其能够精确的计算出开关角度，准确的检测出隔离开关的实时状态，防止出现开关状态误判。
[0005]技术方案：为实现上述目的，本专利技术提供一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法，包括如下步骤：
[0006]S1：获取隔离开关处于虚接状态时的开关柱斜率最小值H1和开关柱斜率最大值H2；
[0007]S2：通过相机采集开关柱与开关平台的工况图，采用边缘检测算法计算出工况图中开关柱的边缘；
[0008]S3：采用霍夫变换计算出经过边缘检测后工况图中的直线函数；
[0009]S4：根据步骤S3获取的直线函数，计算出中心点G；
[0010]S5：计算出中心点G与原点所在的直线斜率K；
[0011]S6：根据斜率K、开关柱斜率最小值H1和开关柱斜率最大值H2来判断隔离开关状态。
[0012]进一步地，所述步骤S1中开关柱斜率最小值H1的计算方法为：
[0013]将开关柱旋转至开关虚接状态下倾斜角最小的位置，通过相机获取基准图1，对基准图1进行边缘检测、霍夫变换处理，计算出开关柱短边的中点位置，并通过开关柱短边中点计算出开关柱的斜率H1。
[0014]进一步地，所述步骤S1中开关柱斜率最大值H2的计算方法为：
[0015]将开关柱旋转至开关虚接状态下倾斜角最大的位置，通过相机获取基准图2，对基
准图2进行边缘检测、霍夫变换处理，计算出开关柱短边的中点位置，并通过开关柱短边中点计算出开关柱的斜率H2。
[0016]进一步地，所述步骤S2中采用边缘检测算法计算出工况图中开关柱的边缘的具体过程为：
[0017]A1：图像滤波，采用高斯滤波器来平滑噪声；
[0018]A2：利用Sobel算子计算梯度，其中dx表示水平方向，dy表示垂直方向；
[0019][0020]根据dx、dy求出图像梯度的幅值G与方向θ
[0021][0022]A3：非极大值抑制，根据幅值G与方向θ寻找像素点局部的最大值，将非极大值点所对应的灰度值设置为背景像素点，像素邻域区域满足梯度值的局部最优值判断为该像素的边缘，对其余非极大值的相关信息进行抑制；
[0023]这里需要说明的是，sobel得到的边缘是粗大明亮的结果，也就是边缘大部分是大于一个像素的宽度的，而本专利技术需要得到更加精细的边缘，因此非极大值抑制就是在局部中选择最大的梯度值，抑制其他较小的梯度值(变为0)。
[0024]比较当前点的梯度强度和正负梯度方向点的梯度强度，如果当前点的梯度强度和同方向的其他点的梯度强度相比较是最大，保留其值。否则抑制，即设为0。比如当前点的方向指向正上方90
°
方向，那它需要和垂直方向，它的正上方和正下方的像素比较。
[0025]A4：双阈值法抑制假边缘，连接真边缘，
[0026]如果某一像素位置的幅值超过高阈值，该像素被保留为边缘像素：
[0027]如果某一像素位置的幅值小于低阈值，该像素被排除；
[0028]如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间，该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留。
[0029]高阈值和低阈值是根据经验设定的，且如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉，这一步还是去除一部分梯度较小的点，使得边缘更加精细。
[0030]进一步地，所述步骤S3具体包括如下过程：
[0031]B1：以开关平台所在方向为X轴，以转轴为原点建立直角坐标系；
[0032]B2：建立一个二维累加数组A(a,b)A(a,b),第一维的范围是图像坐标空间中直线斜率的可能范围，第二维的范围是图像坐标空间中直线截矩的可能范围；
[0033]B3：将A(a,b)A(a,b)初始化为0，然后提取图像坐标空间的每一个前景点(xi,yi)(xi,yi),将参数空间中每一个aa的离散值代入式子b＝
‑
xia+yi中，从而计算出对应的bb值；
[0034]B4：每计算出一对(a,b)(a,b),都将对应的数组元素A(a,b)A(a,b)加1，即A(a,b)
＝A(a,b)+1，A(a,b)＝A(a,b)+1；
[0035]B5：所有的计算结束之后，在参数计算表决结果中找到A(a,b)A(a,b)的最大峰值，所对应的a0、b0a0、b0就是源图像中共线点数目最多(共A(a,b)A(a,b)个共线点)的直线方程的参数；
[0036]B6：根据霍夫变换计算，得到三条边的所在的直线函数，分别如下：
[0037]长边所在直线L1：y＝k1x+a，
[0038]长边所在直线L2：y＝k2x+b，
[0039]短边所在直线L3：y＝k3x+c。
[0040]其中，k1、k2、k3分别为直线L1、直线L2、直线L3的斜率。
[0041]进一步地，所述步骤S4具体包括如下过程：
[0042]C1：计算出两条长边函数与短边函数的两个交点E、F：
[0043]直线L1与直线L3的交点E(x1,y1),
[0044][0045][0046]直线L2与直线L3的交点F(x2,y2),
[0047][0048][0049]C2：计算出交点E与交点F之间的中点G(x3,y3),
[0050][0051][0052]进一步地，所述步骤S5中中心点G与原点所在的直线斜率K的计算公式为：
[0053][0054]进一步地，所述步骤S6中隔离开关状态的判断方法具体为：若K＜H1，则开关处于合闸状态；若H1≤K≤H2，则开关处于虚接状态；若H2＜K，则开关处于拉闸状态。
[0055]基于上述内容，本专利技术方案的创新点主要在于以下两点：
[0056]1、在于点的选取，因为以开关柱转点为原点进行角度识别过程中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取隔离开关处于虚接状态时的开关柱斜率最小值H1和开关柱斜率最大值H2；S2：采集开关柱与开关平台的工况图，采用边缘检测算法计算出工况图中开关柱的边缘；S3：采用霍夫变换计算出经过边缘检测后工况图中的直线函数；S4：根据步骤S3获取的直线函数，计算出中心点G；S5：计算出中心点G与原点所在的直线斜率K；S6：根据斜率K、开关柱斜率最小值H1和开关柱斜率最大值H2来判断隔离开关状态。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法，其特征在于，所述步骤S1中开关柱斜率最小值H1的计算方法为：将开关柱旋转至开关虚接状态下倾斜角最小的位置，通过相机获取基准图1，对基准图1进行边缘检测、霍夫变换处理，计算出开关柱短边的中点位置，并通过开关柱短边中点计算出开关柱的斜率H1。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法，其特征在于，所述步骤S1中开关柱斜率最大值H2的计算方法为：将开关柱旋转至开关虚接状态下倾斜角最大的位置，通过相机获取基准图2，对基准图2进行边缘检测、霍夫变换处理，计算出开关柱短边的中点位置，并通过开关柱短边中点计算出开关柱的斜率H2。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法，其特征在于，所述步骤S2中采用边缘检测算法计算出工况图中开关柱的边缘的具体过程为：A1：对工况图像进行滤波，采用高斯滤波器来平滑噪声；A2：利用Sobel算子计算梯度，其中dx表示水平方向，dy表示垂直方向；根据dx、dy求出图像梯度的幅值G与方向θA3：进行非极大值抑制，根据幅值G与方向θ寻找像素点局部的最大值，将非极大值点所对应的灰度值设置为背景像素点，像素邻域区域满足梯度值的局部最优值判断为该像素的边缘，对其余非极大值的相关信息进行抑制；A4：双阈值法抑制假边缘，连接真边缘，如果某一像素位置的幅值超过高阈值，该像素被保留为边缘像素：如果某一像素位置的幅值小于低阈值，该像素被排除；如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间，该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵恒，刘伟，陶加贵，戴建卓，宋思齐，张思聪，陈昱彤，杨卫星，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：