[发明专利]一种基于机器视觉技术的隔离开关状态检测方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明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。

背景技术

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。

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。

发明内容

发明目的：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。

技术方案：为实现上述目的，本发明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：

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：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；

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。

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：

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。

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：

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。

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：

A1：图像滤波，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θ