黃慰　葉強(qiáng)　楊超超　田亮　趙?！∷伪?/p>

【摘 要】為了解決變電站智能巡檢機(jī)器人不能對(duì)高壓斷路器開關(guān)分合狀態(tài)圖像實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)處理分析，影響變電站巡檢工作效率、效益和質(zhì)量以及電力企業(yè)安全運(yùn)營(yíng)的問題，提出了一種能識(shí)別斷路器開關(guān)分合狀態(tài)的識(shí)別算法。該算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，運(yùn)行速度快，能及時(shí)正確地進(jìn)行故障診斷、準(zhǔn)確性高。在綜合管控平臺(tái)下可以提升變電站智能巡檢機(jī)器人的巡檢工作效率和質(zhì)量。

【關(guān)鍵詞】變電站巡檢機(jī)器人;綜合管控平臺(tái);斷路器;分合狀態(tài);模版匹配

中圖分類號(hào)： TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 2095-2457（2019）28-0095-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.28.039

0 引言

變電站是各級(jí)電網(wǎng)的核心樞紐，對(duì)站內(nèi)設(shè)備例行檢查是保證電網(wǎng)安全運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)手段[1]。目前，我國(guó)電力變電站設(shè)備巡檢多采用人工巡檢方式[2]。即變電站工作人員進(jìn)入設(shè)備區(qū)，進(jìn)行設(shè)備巡視。但是人工巡檢主要靠的是作業(yè)人員的主觀的感官定性判斷分析，需要工作人員有豐富的工作經(jīng)驗(yàn)和較高的業(yè)務(wù)水平，并且這種模式勞動(dòng)強(qiáng)度大，檢測(cè)質(zhì)量分散，受惡劣天氣干擾大，很難做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)輸入管理信息系統(tǒng)，無(wú)法滿足現(xiàn)在高速發(fā)展的電力系統(tǒng)。

同時(shí)，變電站是個(gè)高危場(chǎng)所，在惡劣天氣下，設(shè)備的巡檢對(duì)工作人員來(lái)說存在較大的安全隱患[3]。隨著機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，將機(jī)器人技術(shù)與電力應(yīng)用相結(jié)合，基于機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)攜帶檢測(cè)設(shè)備代替人工進(jìn)行設(shè)備巡檢成為了可能。

高壓斷路器開關(guān)是發(fā)電廠、變電站及電力系統(tǒng)中最重要的控制和保護(hù)設(shè)備，對(duì)斷路器設(shè)備的操作直接關(guān)系到變電站乃至整個(gè)電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行。目前，國(guó)內(nèi)變電站開關(guān)設(shè)備安全管理，大多采用24小時(shí)人工值班巡查工作制度，一般為3至7人，值守質(zhì)量較低[4]，而且隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷增大，因開關(guān)拒動(dòng)或者誤動(dòng)的故障事件排查難度日益增大，而且大多數(shù)時(shí)候因開關(guān)故障所帶來(lái)的損失很大。而采用“無(wú)人值守”[5]的設(shè)計(jì)理念，可以加強(qiáng)變電站開關(guān)設(shè)備的安全監(jiān)管，改進(jìn)拓展監(jiān)視功能、提高監(jiān)管效能。

本文針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的變電站智能巡檢機(jī)器人不能對(duì)高壓斷路器開關(guān)分合狀態(tài)圖像實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)處理分析，影響變電站巡檢工作效率、效益和質(zhì)量以及電力企業(yè)安全運(yùn)營(yíng)的問題。提出了一種能識(shí)別斷路器開關(guān)分合狀態(tài)的識(shí)別算法。該算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，能及時(shí)正確地進(jìn)行故障診斷、準(zhǔn)確性高。在綜合管控平臺(tái)的配合下，提升了機(jī)器人的巡檢工作效率和質(zhì)量。

1 圖像去噪

圖像在形成、傳輸過程中，常因外界噪聲的干擾而導(dǎo)致質(zhì)量退化。質(zhì)量退化后，會(huì)嚴(yán)重影響后續(xù)的識(shí)別結(jié)果，降低了識(shí)別率。因此，噪聲檢測(cè)是比較關(guān)鍵的一步，它為圖像中像素點(diǎn)的正確分類提供基礎(chǔ)。目前，圖像噪聲檢測(cè)的方法較多，可以采取各種濾波方式對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。其中，中值濾波和高斯濾波是濾波去噪常用的兩種方法。

1.1 中值濾波

中值濾波是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值[6]。就是用一個(gè)奇數(shù)點(diǎn)的移動(dòng)窗口（中值窗），將窗口中心點(diǎn)的值用窗口內(nèi)各點(diǎn)按其數(shù)值大小排序后中間的那個(gè)數(shù)（即中值）代替.中值濾波是一種優(yōu)化的保持邊界與濾除高頻噪聲干擾的濾波方法，尤其對(duì)處理突變尖峰之類的脈沖噪聲非常有效。并且在濾除噪聲的同時(shí)圖像不會(huì)被模糊。二維中值濾波的窗口形狀和尺寸設(shè)計(jì)對(duì)濾波效果影響較大，不同的圖像內(nèi)容和應(yīng)用要求，往往采用不同形狀和尺寸以達(dá)到滿意的濾波效果。

1.2 高斯濾波

高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過程[7]。通俗的講，高斯濾波就是對(duì)整幅圖像進(jìn)行加權(quán)平均的過程，每一個(gè)像素點(diǎn)的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過加權(quán)平均后得到。高斯濾波的具體操作是：用一個(gè)模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個(gè)像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值。

高斯濾波器脈沖響應(yīng)函數(shù)為：

從圖中可以看出，雖然中值濾波提高了圖像的對(duì)比度，但是它破壞了圖像的輪廓，尤其是字符區(qū)域。而高斯濾波保持的輪廓性比較完整，完整的輪廓在對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的特征比對(duì)時(shí)會(huì)表現(xiàn)出更好的優(yōu)勢(shì)，因此本文選擇高斯濾波進(jìn)行去噪。

2 架構(gòu)設(shè)計(jì)及其工作原理

基于模板匹配的能識(shí)別斷路器開關(guān)分合狀態(tài)的變電站智能巡檢機(jī)器人，包括機(jī)器人本體、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。機(jī)器人本體上安裝有云臺(tái)，云臺(tái)上搭建與變電站斷路器開關(guān)相對(duì)應(yīng)的圖像采集器，圖像采集器與解碼器相連，解碼器與數(shù)據(jù)初級(jí)處理器相連，而數(shù)據(jù)初級(jí)處理器通過數(shù)據(jù)線與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)相連，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)通過無(wú)線方式與綜合管控平臺(tái)相連。

其中，圖像采集器為可見光攝像頭，數(shù)據(jù)初級(jí)處理器為數(shù)據(jù)處理芯片，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)為工控機(jī)，或單片機(jī)，或PLC。

對(duì)設(shè)備進(jìn)行智能巡檢工作時(shí)，通過可見光攝像頭采集變電站斷路器開關(guān)設(shè)備“分”狀態(tài)與“合”狀態(tài)的標(biāo)志字可見光圖像，標(biāo)定出圖像中開關(guān)設(shè)備顯示“分”或“合”字體的區(qū)域，并用圖像處理的方法生成開關(guān)分離狀態(tài)和開關(guān)合并狀態(tài)的模板，將此模板存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)處理芯片。當(dāng)機(jī)器人接收到下達(dá)的巡檢任務(wù)后，機(jī)器人按照預(yù)先規(guī)劃的線路，由行進(jìn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)及導(dǎo)航系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人向變電站設(shè)備行進(jìn)。到達(dá)預(yù)定位置后、在預(yù)置位停駐，機(jī)器人對(duì)斷路器開關(guān)設(shè)備實(shí)時(shí)采集可見光圖像，并將圖像通過解碼器解碼保存在數(shù)據(jù)處理芯片中。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人實(shí)時(shí)采集到的可見光圖像進(jìn)行分析，首先實(shí)現(xiàn)圖像中斷路器設(shè)備區(qū)域的精確定位，然后與分合狀態(tài)標(biāo)志字圖像模板分別進(jìn)行匹配，以相似度高的模板作為匹配結(jié)果，從而識(shí)別出標(biāo)志字為“分”或是“合”。

3 算法設(shè)計(jì)及其分析

正如以上所述，巡檢得到的待檢測(cè)斷路器開關(guān)圖像和模板圖像進(jìn)行匹配，將相似度高的模板結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果輸出，圖3為變電站智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)。

算法步驟如下：

Step1：模板圖像庫(kù)建立;

Step2：巡檢圖像采集;

Step3：圖像濾波去噪;

Step4：圖像匹配;

Step5：相似度計(jì)算;

Step6：相似度分析;

Step7：輸出識(shí)別結(jié)果。

算法處理過程圖如下：

4 結(jié)論

本文能夠有效的在巡檢過程中實(shí)時(shí)采集圖像并實(shí)時(shí)識(shí)別高壓斷路器的開關(guān)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人巡檢工作的及時(shí)性、有效性和可靠性，進(jìn)一步促進(jìn)了電力巡檢機(jī)器人的智能化。并且，本文算法能代替運(yùn)行人員實(shí)現(xiàn)斷路器分合狀態(tài)的識(shí)別，減輕運(yùn)行人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，縮短操作時(shí)間，消除現(xiàn)場(chǎng)人員的主觀因素的影響。保障了工作人員在高危環(huán)境下的人身安全，滿足國(guó)家電網(wǎng)的現(xiàn)場(chǎng)需求。

【參考文獻(xiàn)】

[1]楊旭東，黃玉柱，李繼剛，等.變電站巡檢機(jī)器人研究現(xiàn)狀綜述[J].山東電力技術(shù)，2015，24（204）：30-34.

[2]宋曉明.變電站智能巡檢機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙理工大學(xué)，2013，2-9.

[3]石易，袁新讓，史超，等.變電站智能巡檢機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究[J].電力系統(tǒng)裝備，2019，11：153-154.

[4]孫澤宇，李蒙，楊濤.礦區(qū)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)防雷機(jī)制分析與設(shè)計(jì)[J].煤礦安全，2011（8）：98-91.

[5]王麗敏，關(guān)延偉，劉新宇.基于圖像處理的無(wú)人值守變電站目標(biāo)自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)[J].華北水利水電學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，31（1）：67-69.

[6]梁利利.基于小波變換與中值濾波的爐膛火焰圖像去噪方法研究[J].工業(yè)加熱，2019，48（2）：21-24.

[7]李健，丁小奇，陳光，等.基于改進(jìn)高斯濾波算法的葉片圖像去噪方法[J].南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2019，50（6）：1385-1391.