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【摘 要】由于刀闸开关一般起隔离电路的作用，当处于断开位置时，其刀闸触头在视觉上有明显的断开点。因此，从视觉信息的角度出发，通过对刀闸图像进行识别，是直接检测刀闸触头实际位置的一种解决思路。下面将根据这一思路，就一种接地刀闸的分合状态进行刀闸图像识别的应用研究。
【关键词】机器视觉技术;刀闸状态;识别系统
1原理说明
刀闸开关是变电站最重要的电气设备之一，其操作的正确与否直接关系到电力系统运行的安全。传统的“五防”中有四项与刀闸操作有关。误操作对电力系统危害极大，轻则损坏设备，重则造成人身伤亡和大面积停电等重大事故。特别是涉及到多个变电站接地刀闸的误操作事故，例如，带接地刀闸合闸误操作事故简称带地刀合闸，一般发生在线路停电检修工作完毕后，一侧变电站未断开接地刀闸，另一侧变电站就合闸送电，或者是带电合接地刀闸误操作事故简称带电合地刀，一般发生在线路由运行到检修时，一侧变电站的断路器和隔离开关还在合闸供电状态时，另一侧变电站就合接地刀闸。
在可见断口刀闸的情况下，当处于断开位置时，刀闸触头在视觉上有明显的断开点，这一断开点可以通过识别技术方便的识别。在可见断口刀闸开合闸不到位时，由于电路处于接通状态，接触电阻明显增大并伴有强烈的电弧产生，会造成刀闸开关剧烈升温。这一点在刀闸的红外热像上有明显的表现，计算机自动识别刀闸不到位很方便。在对不可见断口刀闸的识别时，因为电路接通的热效应，会在刀闸表面形成一定的温度分布，与刀闸未接通时或接通不到位时，表面温度场的分布会完全不同，基于刀闸表面温度场的在线监测和分析，也可以自动识别刀闸的开合状态。
本项目通过变电站现有的视频监控系统，实时采集刀闸状态，当调度台进行刀闸远方遥控操作时，系统自动跟踪锁定到对应的刀闸，通过图像识别技术，自动识别刀闸是分位还是合位。
2研究内容
2.1刀闸图像的目标提取与分割
要进行刀闸图像的识别，必须了解待识别刀闸的特征。下图给出了某种刀闸结构模型图，由此分析刀闸图像的特点以及识别的难点。特征可以是灰度边缘特征、灰度区域特征、颜色特征、纹理特征，也可以是几何形状特征。由图所示的一种常见的接地刀闸结构图形，可以看出，刀闸主要是由一些具有几何形状的部件组成。因此，这里几何形状特征显得比较重要，但几何特征通常属于比较高层的特征，一般要通过进行低层的图像处理运算来获取。
2.2刀闸开关分合状态的识别
对于上图所示的刀闸开关，从直观上来说，刀闸开关分合状态的识别，其实就是判断刀闸的动触头和静触头是否接触，或者闸刀片边缘直线是否与底座边缘直线平行或近似平行。下面给出的前三种识别算法就是建立在这两个直观的概念上的。
3关键技术
3.1基于连通区域的识别算法
在空域性质中已经给出过连通成分和连通的概念。假设刀闸图像己分割为二值图，并且二值图像只包括刀闸静触头和动触头部分。当刀闸闭合时，动触头与静触头接触，在二值图像上的表现就是动触头部分像素与静触头部分像素连通，此时，二值图像中的连通成分个数为。当刀闸断开时，动触头与静触头分离，在二值图像上的表现就是动触头部分像素与静触头部分像素不连通，此时，二值图像中的连通成分个数为。因此，通过简单计算刀闸二值图像中连通成分的个数就可以识别出刀闸的分合状态。
3.2基于边界闭合的识别算法
假设已经通过边缘提取算法得到了刀闸目标的边界轮廓，如果刀闸目标中只包括动触头和静触头部分，那么在刀闸断开时目标图像中将有两条封闭边界分别对应动、静触头，而在刀闸闭合时则只有一条封闭边界动、静触头因接觸而连为一体。如果刀闸目标中除了动、静触头，还包括有闸刀片、瓷瓶、底座，由于这些部件都存在一定的接触关系，由图一的刀闸结构模型可知，在刀闸断开时，目标图像中只存在一条封闭边界，且封闭边界围成的区域里面不存在孔而在刀闸闭合时，检测到的外封闭边界所围成的区域里面还存在一条内封闭边界，即存在一个孔。因此，可以通过计算目标图像封闭边界的条数和检测是否存在孔来识别刀闸的分合状态。
3.3基于Hough变换检测直线的识别算法
通过检测闸刀片边缘直线是否与底座边缘直线平行或近似平行来识别刀闸分合状态。可以将判断两条直线是否平行改为计算两条直线之间的夹角，当两条直线的夹角小于某一个值时就可以判定刀闸己闭合，这样更符合实际情况。另外，为了图像识别的需要，还可以在闸刀片和底座上各画出一条明显的直线标志，使这两条直线在刀闸闭合时尽量平行，这样更有利于进行检测。
3.4基于多特征的模式匹配和模式分类的识别方法
突出刀闸图像中的某一种特征来进行识别的。如果综合这多个特征，还可增加其他一些特征参数，例如，矩、字符串描述符和前已提到的形状数等等一些几何特征描述参数，特别是像目标边界的角点、拐点等描述参数，将这些特征参数形戒模式矢量，利用模式识别的各种技术来进行模式匹配和分类，这将大大增强其识别的可靠性和抗噪声性。另外，前面的方法都是对静态图像的特征进行分析识别的，还可以利用遥视系统拍摄下来的刀闸操作运动图像的特征来进行识别，这样就更接近于人的识别过程。显然，以这种方式建立起来的系统基本上是一个通用的系统，不仅可以识别某种特定的刀闸状态，而且还可以适应目标和环境发生一定变化的情况，当然其实现的难度相当大。
4系统抗干扰和实时性分析
在识别流程的各个阶段，自动识别系统均会受到各种干扰。成像过程中的“退化”指由于成像系统这种因素的影响，使得图像质量降低。在成像系统中，引起图像退化的原因很多，例如，成像系统的散焦，成像系统和设备的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。
综合以上的研究内容，可以形成一个闸分合状态识别检测系统。按照图所示的流程图形成的软件模块来达到识别的目的，并且根据识别要求和镜头安放位置等实际情况，来确定是否需要在系统中配置深度图获取装置。
结束语
通过本项目的实施，利用计算机视觉技术，实现自动识别现场刀闸的位置，当调度台进行刀闸远方遥控操作时，系统自动跟踪锁定到对应的刀闸，通过图像识别技术，自动识别刀闸是分位还是合位，从而快速确认刀闸位置，缩短遥控操作时间。
改进前：当刀闸遥控操作时，需要运行值班员现场检查确认刀闸位置，然后电话汇报值班调度员，此模式耗费大量人力物力，且效率低。
改进后：当刀闸遥控操作时，系统会自动识别刀闸位置，并通过弧光、水平位置等体征信息判断刀闸是否动作到位，是否有异常，将识别信息自动发送到调度台，效率高，可靠性高。
参考文献：
[1]王金塔，罗世荣，白梦龙，陈太，胡刚风.机器视觉智能识别技术在10kV配电站房的浅层应用[J].科技创新与应用，2019（18）：150-151.
[2]成建宏.机器视觉在输电线路巡检机器人中的应用综述[J].自动化技术与应用，2019，38（04）：83-87.
（作者单位：广西电网有限责任公司贺州供电局）
【关键词】机器视觉技术;刀闸状态;识别系统
1原理说明
刀闸开关是变电站最重要的电气设备之一，其操作的正确与否直接关系到电力系统运行的安全。传统的“五防”中有四项与刀闸操作有关。误操作对电力系统危害极大，轻则损坏设备，重则造成人身伤亡和大面积停电等重大事故。特别是涉及到多个变电站接地刀闸的误操作事故，例如，带接地刀闸合闸误操作事故简称带地刀合闸，一般发生在线路停电检修工作完毕后，一侧变电站未断开接地刀闸，另一侧变电站就合闸送电，或者是带电合接地刀闸误操作事故简称带电合地刀，一般发生在线路由运行到检修时，一侧变电站的断路器和隔离开关还在合闸供电状态时，另一侧变电站就合接地刀闸。
在可见断口刀闸的情况下，当处于断开位置时，刀闸触头在视觉上有明显的断开点，这一断开点可以通过识别技术方便的识别。在可见断口刀闸开合闸不到位时，由于电路处于接通状态，接触电阻明显增大并伴有强烈的电弧产生，会造成刀闸开关剧烈升温。这一点在刀闸的红外热像上有明显的表现，计算机自动识别刀闸不到位很方便。在对不可见断口刀闸的识别时，因为电路接通的热效应，会在刀闸表面形成一定的温度分布，与刀闸未接通时或接通不到位时，表面温度场的分布会完全不同，基于刀闸表面温度场的在线监测和分析，也可以自动识别刀闸的开合状态。
本项目通过变电站现有的视频监控系统，实时采集刀闸状态，当调度台进行刀闸远方遥控操作时，系统自动跟踪锁定到对应的刀闸，通过图像识别技术，自动识别刀闸是分位还是合位。
2研究内容
2.1刀闸图像的目标提取与分割
要进行刀闸图像的识别，必须了解待识别刀闸的特征。下图给出了某种刀闸结构模型图，由此分析刀闸图像的特点以及识别的难点。特征可以是灰度边缘特征、灰度区域特征、颜色特征、纹理特征，也可以是几何形状特征。由图所示的一种常见的接地刀闸结构图形，可以看出，刀闸主要是由一些具有几何形状的部件组成。因此，这里几何形状特征显得比较重要，但几何特征通常属于比较高层的特征，一般要通过进行低层的图像处理运算来获取。
2.2刀闸开关分合状态的识别
对于上图所示的刀闸开关，从直观上来说，刀闸开关分合状态的识别，其实就是判断刀闸的动触头和静触头是否接触，或者闸刀片边缘直线是否与底座边缘直线平行或近似平行。下面给出的前三种识别算法就是建立在这两个直观的概念上的。
3关键技术
3.1基于连通区域的识别算法
在空域性质中已经给出过连通成分和连通的概念。假设刀闸图像己分割为二值图，并且二值图像只包括刀闸静触头和动触头部分。当刀闸闭合时，动触头与静触头接触，在二值图像上的表现就是动触头部分像素与静触头部分像素连通，此时，二值图像中的连通成分个数为。当刀闸断开时，动触头与静触头分离，在二值图像上的表现就是动触头部分像素与静触头部分像素不连通，此时，二值图像中的连通成分个数为。因此，通过简单计算刀闸二值图像中连通成分的个数就可以识别出刀闸的分合状态。
3.2基于边界闭合的识别算法
假设已经通过边缘提取算法得到了刀闸目标的边界轮廓，如果刀闸目标中只包括动触头和静触头部分，那么在刀闸断开时目标图像中将有两条封闭边界分别对应动、静触头，而在刀闸闭合时则只有一条封闭边界动、静触头因接觸而连为一体。如果刀闸目标中除了动、静触头，还包括有闸刀片、瓷瓶、底座，由于这些部件都存在一定的接触关系，由图一的刀闸结构模型可知，在刀闸断开时，目标图像中只存在一条封闭边界，且封闭边界围成的区域里面不存在孔而在刀闸闭合时，检测到的外封闭边界所围成的区域里面还存在一条内封闭边界，即存在一个孔。因此，可以通过计算目标图像封闭边界的条数和检测是否存在孔来识别刀闸的分合状态。
3.3基于Hough变换检测直线的识别算法
通过检测闸刀片边缘直线是否与底座边缘直线平行或近似平行来识别刀闸分合状态。可以将判断两条直线是否平行改为计算两条直线之间的夹角，当两条直线的夹角小于某一个值时就可以判定刀闸己闭合，这样更符合实际情况。另外，为了图像识别的需要，还可以在闸刀片和底座上各画出一条明显的直线标志，使这两条直线在刀闸闭合时尽量平行，这样更有利于进行检测。
3.4基于多特征的模式匹配和模式分类的识别方法
突出刀闸图像中的某一种特征来进行识别的。如果综合这多个特征，还可增加其他一些特征参数，例如，矩、字符串描述符和前已提到的形状数等等一些几何特征描述参数，特别是像目标边界的角点、拐点等描述参数，将这些特征参数形戒模式矢量，利用模式识别的各种技术来进行模式匹配和分类，这将大大增强其识别的可靠性和抗噪声性。另外，前面的方法都是对静态图像的特征进行分析识别的，还可以利用遥视系统拍摄下来的刀闸操作运动图像的特征来进行识别，这样就更接近于人的识别过程。显然，以这种方式建立起来的系统基本上是一个通用的系统，不仅可以识别某种特定的刀闸状态，而且还可以适应目标和环境发生一定变化的情况，当然其实现的难度相当大。
4系统抗干扰和实时性分析
在识别流程的各个阶段，自动识别系统均会受到各种干扰。成像过程中的“退化”指由于成像系统这种因素的影响，使得图像质量降低。在成像系统中，引起图像退化的原因很多，例如，成像系统的散焦，成像系统和设备的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。
综合以上的研究内容，可以形成一个闸分合状态识别检测系统。按照图所示的流程图形成的软件模块来达到识别的目的，并且根据识别要求和镜头安放位置等实际情况，来确定是否需要在系统中配置深度图获取装置。
结束语
通过本项目的实施，利用计算机视觉技术，实现自动识别现场刀闸的位置，当调度台进行刀闸远方遥控操作时，系统自动跟踪锁定到对应的刀闸，通过图像识别技术，自动识别刀闸是分位还是合位，从而快速确认刀闸位置，缩短遥控操作时间。
改进前：当刀闸遥控操作时，需要运行值班员现场检查确认刀闸位置，然后电话汇报值班调度员，此模式耗费大量人力物力，且效率低。
改进后：当刀闸遥控操作时，系统会自动识别刀闸位置，并通过弧光、水平位置等体征信息判断刀闸是否动作到位，是否有异常，将识别信息自动发送到调度台，效率高，可靠性高。
参考文献：
[1]王金塔，罗世荣，白梦龙，陈太，胡刚风.机器视觉智能识别技术在10kV配电站房的浅层应用[J].科技创新与应用，2019（18）：150-151.
[2]成建宏.机器视觉在输电线路巡检机器人中的应用综述[J].自动化技术与应用，2019，38（04）：83-87.
（作者单位：广西电网有限责任公司贺州供电局）