基于AI技术的隔离开关状态在线监测技术研究. .pdfVIP

基于AI技术的隔离开关状态在线监测技术研究.

摘要：当前AI技术已经全面渗透到各个行业领域，发挥了巨大作用，基于AI技

术背景下的隔离开关运行状态在线监测技术可应用于变电站机器视觉在线隔离开

关中，专门围绕电器设备巡检过程运作发挥重要功能作用，采用专门的图像分割

与直线提取技术来实现隔离开关运行状态的有效检测。其操作过程简单易行，可

对开关区域进行精确定位，具有较高的识别准确率。本文中探讨了基于机器视觉

AI技术的隔离开关运行状态在线监测技术特点与总体方案设计内容。

关键词：机器视觉AI技术；隔离开关状态在线监测技术；方案设计

基于机器视觉AI技术的隔离开关运行状态在线监测系统功能丰富、技术优势明显，

在实现隔离开关有效断开、闭合的过程中也基于AI技术实现了自动识别功能，保

证完成隔离开关状态的在线监测过程。

1机器视觉AI技术隔离开关的对象特征分析

对机器视觉AI技术中的隔离开关进行分析，它式变电站中分布数量分布较多的重

要开关设备，一般均分布在变电站户外环境中。通常情况下，隔离开关图像是具

备以下对象特征的。

首先，针对同一个隔离开关目标，在不同距离、角度背景下所采集的隔离开关图

像必然会存在明显区别。

其次，隔离开关图像中的开关区域周围会包含许多非目标物。

第三，图像中隔离开关目标是存在明确的外形轮廓的，不同非目标物的外形轮廓

也不尽相同。如果三相刀闸运行状态始终保持一致，或者同时处于闭合或断开状

态，这两种情况比较常见，而开关未完全闭合的异常状态却并不常见。所以可尝

试通过对单向刀闸运行状态的识别分析来有效检测三相倒闸运行状态，可采用的

检测识别的方法就包括了粗识别以及精确识别。

2机器视觉AI技术隔离开关的状态在线监测技术系统的方案设计与应用

机器视觉AI技术隔离开关的状态在线监测技术系统内容复杂、技术类型丰富，针

对它的系统设计总方案内容主要包括了系统结构、图像采集平台、系统硬件方案、

运行状态识别方案等等，下文将逐一展开介绍分析。

2.1系统结构设计与应用

整个机器视觉AI技术隔离开关的状态在线监测技术系统中的系统结构复杂，大体

来说包含了硬件与软件两大部分，这里主要研究了变电站室外环境下的隔离开关

部分，它的图像采集功能主要依赖于站内巡检机器人平台。巡检机器人本身采用

到了AI人工智能，它其中包含了运动控制系统、视觉检测系统、信息通信系统等

等功能内容相对复杂的系统模块，所主要事实的就是机器人视觉检测工作，利用

其中的软件部分展开图像处理计算。而它的硬件部分则主要搭载了车载CCD摄像

头以及嵌入式处理器，整体系统结构设计复杂。所以它在功能应用方面也相当到

位，主要利用机器人所搭载的CCD摄像机进行拍摄，利用嵌入式处理器计算处理

图像，最后获得检测结果并输出显示[1]。

2.2图像采集平台设计与应用

在变电站所有的电器设备中都采用了自动巡检技术，通过机器视觉AI技术隔离开

关隔离开关图像，分析图像中的可见光图像与不可见光图像。它的巡检机器人视

觉平台能够水平仰卧旋转角度±180、°±45，运°动速度达到0~60°/s，且拥有0.2°

的定位精度。

2.3系统硬件平台设计与应用

在变电站中，基于实验室环境下对硬件的监测算法进行模拟，实现其应有功能，

基于嵌入式处理器、外围电路与配套图像解码器组建系统硬件设备。其中嵌入式

处理器中就包含了ARM、单片机、DSP等等。利用平台较强的数据处理能力，在

外围集成完整视频与网络通信设备接口，主要可用来展开数字图像处理、机器视

觉领域数据处理等等，所以要选择AI技术隔离开关，在线监测、计算图像处理过

程，通过VisualStudio编程平台验证计算处理结果，再借助计算机视觉库体现功

能内容，移植DSP运行过程，保证运行结果被有效传送到后台计算机系统中的人

机交互界面上并显示出来。

2.4运行状态识别方案设计与应用

在机器视觉AI技术隔离开关中，隔离开关运行状态主要用于识别图像采集与

图像处理算法。在图像采集中围绕隔离开关的图像A/D进行转换，而图像处理算

法中则涵盖了隔离开关图像预处理功能，再配合特征提取、运行状态识别算法等

等实现图像预处理过程，它会对图像的亮度、对比度、图像增强等等内容进行调

整分析。利用特征提取内容对提取图像中的浅层次灰度、边缘轮廓、深层次尺度

等等不变特征内容进行分分析，给出方向梯度直方图。在这里，主要采用到的运

行状态识别算法就包括了粗识别算法与精确识别算法两种，结合隔离开关对象的

基本特征描述其单相隔离开关内容，以下给出具体的运行状