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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 213 毫秒
1.
针对目前变电站二次保护压板仍多由人工进行位置读取和核对操作,存在误操作风险且制约着智能化水平提升的问题,提出了一种基于图像处理与形态特征分析的智能变电站保护压板状态识别方法。该方法首先对移动终端采集到的屏柜图像进行图像处理,将其转化为包含有效压板区域和背景干扰区域的二值图,进而采用8连通的方式进行连通区域提取并对所有区域进行形态特征分析,再依据形态特征从中提取出有效压板区域,最后依据有效压板区域方向角确定压板投退状态,同时结合各区域的重心确定屏柜上的有效压板顺序,进而得到表征屏柜压板投退状态的标识序列。不同场景和分辨率下的保护压板状态识别实例结果表明,所提方法具有较好的适用性。  相似文献   

2.
针对当前变电站压板状态识别存在未充分考虑复杂光照因素以及在图像分割过程中未考虑连通域粘连的问题,提出了一种基于HSI(色调-饱和度-亮度)颜色特征和图像处理技术的压板状态识别方法。首先对采集的压板图像进行畸变矫正预处理;接着利用HSI颜色特征提取技术对图像进行分割处理;然后对连通域进行形态特征分析,利用连通域的边界信息去除标识牌,并利用极限腐蚀算法实现粘连连通域的分离;最后基于简单最小外接矩形边界特征与面积最小外接矩形的偏转角度特征融合识别压板状态。通过与传统RGB(三原色)颜色分割方法、单一长宽比识别方法进行对比试验,结果表明该方法在识别率上有较大提升,具有一定的工程应用价值。  相似文献   

3.
提出结合车牌的背景差和像素分类实现彩色车牌定位算法。首先采用背景差法,即原图与背景图像相减,去除大量疑似车牌颜色特征的背景区域,缩小定位范围;然后统计车牌颜色RGB值,利用像素分类对车牌进行水平和垂直精确定位,确定车牌区域。实验表明,该方法定位准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的车牌定位,明显克服了用车牌单一特征分析时难以解决的车牌区域变大的问题。  相似文献   

4.
通过巡检机器人进行变电站二次设备的监测是提升电力设备自动化、智能化管理的重要方式,有利于保障电力工程设备的安全运行。本研究开发了一种用于变电站二次设备自动化巡检的Mecanum轮式机器人,具备自主导航定位与作业辨识的能力,可极大提升设备巡检效率及保护压板状态识别准确性。通过Mecanum轮的驱动方式实现巡检机器人在狭窄作业环境下的灵活运动与姿态调整,多轨道升降平台实现对350-1800 mm高度范围内的二次设备及压板的图像采集与状态辨识。机器人采用基于激光雷达的SLAM导航方法进行自主定位导航,并结合基于视觉的路径提取与跟踪算法进行姿态位置修正,实现在待测点位置的精确定位。同时,提出了基于颜色辨识的图像排列与状态辨识方法,针对二次设备保护压板连通状态进行识别和判断。实验结果表明,研制的变电站二次设备巡检机器人可以实现自主导航与位置精确定位,在路径跟踪过程中最大偏角和偏距分别为±3°和±8 mm。结合机器视觉与颜色辨识的压板辨识方法可以准确识别压板状态,识别准确率大于95.80%,有助于提升机器人自动化的电力巡检作业水平。  相似文献   

5.
针对目前人工校核保护压板效率低、图像识别易受光照条件影响的问题,提出了一种基于聚类和D-S证据理论的变电站保护压板状态校核方法。首先对压板图像进行聚类分割,按行检查压板图像像素量和边界点,重新分割异常压板。根据压板在投、退状态下的形态特征,构造压板状态指标作为证据,分析了光照、透视变形因素对压板识别的影响。最后,将多个状态指标依据证据理论进行融合,减少个体指标的不确定性影响。结果表明,所提方法在光照条件不良情况下仍能正确识别压板状态,性能优于单一判据及多判据表决方法。  相似文献   

6.
目前变电站保护压板巡检仍主要采用人工进行,耗时费力且容易出错,制约着变电站二次设备智能化的发展.为此,提出一种基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别方法.通过移动端设备采集屏柜压板图像后,首先对压板区域进行透视变换,消除拍摄角度产生的畸变影响.然后采用多策略分割融合方法获取有效压板区域,即在HSV空间...  相似文献   

7.
针对目前人工校核保护压板效率低、图像识别易受光照条件影响的问题,提出了一种基于聚类和D-S证据理论的变电站保护压板状态校核方法。首先对压板图像进行聚类分割,按行检查压板图像像素量和边界点,重新分割异常压板。根据压板在投、退状态下的形态特征,构造压板状态指标作为证据,分析了光照、透视变形因素对压板识别的影响。最后,将多个状态指标依据证据理论进行融合,减少个体指标的不确定性影响。结果表明,所提方法在光照条件不良情况下仍能正确识别压板状态,性能优于单一判据及多判据表决方法。  相似文献   

8.
随着电网规模的扩张以及二次技术的发展,二次屏柜的压板数量急剧上升。二次压板一旦出现保护误动或拒动,将严重威胁到电网、设备与人身安全。设计了一种基于改进图像检索算法的继电保护压板状态识别系统对压板退投状态进行识别。首先,对压板图像利用背景差分法及光流法进行前景提取;然后,采用图片增强处理、边缘检测等一系列技术识别开关的投退状态;最后,再将获得的开关状态与系统数据库对比,生成可视化报表,由此判断出压板状态是否正确。提出的方法能够快速识别压板状态正确与否,具有较高识别率,极大缩减了二次操作后核查及日常巡视的时间。  相似文献   

9.
随着信息技术和智能化技术在电力系统的应用拓展,采用智能巡检机器人对变电站一、二次设备运行状态进行巡视逐步成为智能运检的趋势.提出了一种基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法.基于OTSU阈值分割优化方法快速检测图像中的高光干扰;引入改进RANSAC算法完成多视角的图像特征匹配和求取最佳透视变换矩阵,利用辅助图像透视变换至主图像修复其中的高光区域;在图像修复的基础上通过对压板边缘检测的倾角来判断其运行状态.实验结果表明,所提抗干扰方法有助于更好地识别图像中压板的运行状态,辨识准确率可达93%.  相似文献   

10.
针对常规继电保护硬压板状态核对和管理方法中存在的不足,提出基于在人脸识别领域有良好效果的、以加权投票为机制的AdaBoost算法对压板图像进行核对。在获取大量的压板图像后,对图像样本进行AdaBoost训练,进而得到分类器,对建立的样本中所有图像正确分类。将该分类器和算法嵌入在线检测软件中可对任意图像进行检测。最后得到压板的投退状态和位置信息后输出识别结果。该方法在蒙西电网某220 kV变电站继电保护硬压板图像核对过程中体现出很好的灵活性和较高的准确率。  相似文献   

11.
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。  相似文献   

12.
针对发热量小、温度变化范围窄的电压致热型设备故障红外图像难以识辨的难题,提出一种基于双重背景分离及自适应网格划分的电压致热型设备红外图像运行状态分析方法。以电流互感器套管红外图像为例,首先提出红外图像双重背景分离及部件区域提取算法,即基于RGB和HSV颜色空间特点,转换红外图像颜色空间,分离出第一层背景区域。接着将Ostu算法与Hough变换相结合,提出基于Hough变换的Ostu改进算法,实现背景的第二重分离,得到部件区域。之后,导入红外图像温度,运用自适应网格方法划分部件区域,获得每一网格平均温度,提取温度特征向量,比较待分析图像与正常图像获取温差值,以此判断设备运行状态。最后,通过案例分析验证算法的有效性。同时,对避雷器本体、电压互感器电容单元、断路器支柱等电压致热型设备进行分析,说明算法具有良好的扩展性。  相似文献   

13.
分析某型Bayer阵列彩色宽幅面阵航空相机的成像过程,结合Bayer阵列成像原理,提出相机成像均匀性的各个影响因素。采用实验室内辐射标定的方法获得相机暗电流噪声及像元响应度的测量数据,响应度测量结果表明,在工作谱段范围内,当输出值未达到饱和时,相机各色彩通道像元的响应度曲线接近线性变化,但像面边缘区域的像元响应度较中心区域明显降低。以响应度最高的红色通道为基准,获得等能量输入时各色彩通道的归一化色彩平衡系数,结合各像元响应特性,提出基于辐射亮度反演和等能量色彩平衡系数的非均匀性校正方法,并对相机航空成像图像进行了非均匀性校正,均值、方差及梯度等统计结果表明,校正后图像各个区域各个色彩通道的灰度均值差异明显减小,尤其是红色通道,其左下区域标准方差比由0.201 5降低到0.076 1,说明图像整体亮度更均衡,色调更均匀,校正后图像各个色彩通道的平均梯度较原始图像有所提高,说明校正后图像细节信息更加丰富。  相似文献   

14.
针对输电线图像背景复杂多变和单一图像处理方法难以有效处理各种背景类型输电线图像的问题,提出一种基于颜色空间变量的输电线图像分类及特征提取方法。首先根据输电线图像各颜色空间的变量值与图像特征之间的关系对图像进行分类。然后根据不同类别图像特征选用适合的滤波方法通过两次滤波结合去噪,并采用自适应直方图分段均衡化增强图像对比度。通过对Otsu算法得出的阈值进行线性变换确定canny边缘检测参数,提取输电线路边缘。最后根据输电线形状特征和概率霍夫直线变换与形态学运算提出一种边缘优化方法,较好地去除非输电线边缘。结果表明:该方法可以有效处理各种背景类型图像,为输电线路图像智能化处理提供了一种新的思路和方法。  相似文献   

15.
In this paper, a new method for detecting text regions in natural scene images is presented. The proposed algorithm is based on the segmentation of objects in a scene, followed by the identification of text objects by a support vector machine (SVM). First, to segment objects in the scene, the input image is separated into chromatic and achromatic regions according to the distribution of red, green and blue (RGB) elements, and different clustering algorithms are applied. Second, each object is transformed into the wavelet domain for multi-resolution analysis, and moment features of the wavelet coefficients are used in the SVM for the classification of text objects. The proposed approach provides robustness to non-uniform illumination by using different clustering algorithms according to the characteristics of the colour components in the segmentation. Also, moment features, used for classification, are invariant to the size, direction, shape and other properties of texts. Experimental results demonstrate the effectiveness of this approach.  相似文献   

16.
本文薄浆是柔性印刷电路板(FPC)导电涂层的一种缺陷,为避免其对电路性能产生不良影响而造成经济损失,将薄浆 位置检测出来进行修补或直接剔除板材均是合理的处理方式。 然而由于薄浆缺陷尺寸不定、光照不均致使图像灰度分布不均 匀、走线区域与背景纵横交错等问题,使得走线上薄浆的检测具有一定难度。 针对该问题,在对薄浆纹理及 FPC 走线形态特征 进行详细分析的基础上,提出了一种基于自适应方向模板(ADT)和灰度差分法的检测方案。 首先,使用定义的 ADT 模板按照 骨架跟踪流程对预处理所得图像的走线区域进行遍历,分别搜索相对于该 ADT 模板尺寸而定义的大、小尺度薄浆纹理的端部 和全部候选像素,从而将预处理图像分割成若干小区域;然后,根据各小区域的能量倾向值与预设阈值的数值关系对其中的边 缘噪声区域加以排除;最后,采用灰度差分法对上述两个步骤处理所得结果中的非缺陷区域进行再次筛查,从中提取出大尺度 薄浆纹理的中间区域,至此实现全部薄浆纹理的检测。 在自建图库 SUT-F2 上进行了测试,结果显示本文方法对薄浆缺陷检测 的等误率仅为 3. 92%,相对于其他典型纹理特征提取和薄浆检测方法其等误率至少降低了 5. 28%,表明了本文方法的高效性, 具有实际应用价值。  相似文献   

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