專利名稱：一種基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法
技術領域：
本發明涉及一種基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法，屬于變電站自動化控制領域。
背景技術：
刀閘設備是變電站中非常重要的設備，對刀閘設備的操作直接關系到變電站乃至整個電網的穩定運行。在變電站倒閘操作中由于刀閘二次回路限位開關異常或刀閘一次部分機械構件存在松動或者卡澀，會造成刀間分合不可靠故障，由此可能引起惡性事故的發生，必影響工農業的生產和人們的正常生活，給國民經濟帶來損失。
為有效防止刀閘分合不可靠引發的人身和重大設備事故，國內外許多機構都對此進行了深入的研究，主要的研究成果包括
1、國家知識產權局于2010年01月20日公告的專利號200910065685. 7，名稱為“一種刀閘分合到位檢測裝置”的專利中公開了一種刀閘分合到位檢測裝置，該裝置具有刀閘動作輔助接點，刀閘動作輔助接點與操作保護裝置連接，聚光反射體設在刀閘的動觸頭上，光發射接收裝置設置在刀間底座安全平臺上，一組光發射接收裝置發射并接收到刀閘在合閘到位時由聚光反射體反射回的光束，另一組光發射接收裝置發射并接收到刀閘在分閘到位時由聚光反射體反射回的光束，由光發射接收裝置的對比判斷電路的輸出端與刀閘輔助接點連接，判斷出刀閘是否分合到位。
2、國家知識產權局于2011年5月18日公告的專利號201110216378. 1，名稱為“基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法”的專利中提供一種基于SIFT特征的電力刀閘狀態識別方法，代替人來實現刀閘分合狀態的自動識別。
上述研究都取得了一定程度上的有益效果，但仍存在如下問題
1、“一種刀閘分合到位檢測裝置”通過改變刀閘的物理構造來實現刀閘分合到位的判斷，需要對刀閘設備進行改造，工作量大，且成本較高，且改造過程中需要對線路停電， 給生產和生活帶來不便。
2、“基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法”通過對紅外圖像的分析來達到刀閘分合狀態的自動識別，但無法實現對刀閘分合到位可靠性的自動判別。發明內容
針對現有技術的不足，本發明的目的是提供一種基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法，本發明基于移動機器人，通過分析移動機器人采集到的可見光或紅外圖像， 利用圖像模式識別技術實現刀閘分合到位可靠性的自動識別，本發明采用無損檢測技術， 無需對刀閘設備進行改造，系統簡單、靈活、且投資較小，能滿足變電站刀閘操作需求。
為實現上述目的，本發明采用如下技術方案
一種基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法，
1)建立模板信息
獲取刀閘設備圖像，并在其中用紅色矩形框人工標定的圖像中刀閘設備區域，其中矩形框的長軸方向P，即與圖像底邊緣之間的角度，作為刀閘合位可靠時的刀閘臂的方向，以此作為該刀閘合閘到位的模板信息；
2)實時圖像信息分析處理
利用移動機器人采集的實時圖像和模板圖像進行SURF特征點提取和匹配，從而從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來；
3)通過將實時采集到的圖像中刀閘臂方向Q和刀閘合閘到位模板規定的刀閘臂角度信息P經行對比，
刀_是否可靠合_到位=丨5 \P-Q\^T
其中T取值為5度，實現刀閘分合到位可靠性的判別。
所述步驟2)中，實時圖像信息分析處理步驟
a)分別生成實時圖像和模板圖像的SURF特征向量并進行圖像配準；采用兩幅圖像中關鍵點特征向量間的歐氏距離作為相似性判定度量，確定實時圖像和模板圖像中一系列的對應匹配點；
b)由實時圖像和模板圖像間的特征點的匹配關系，計算兩幅圖像之間的投影變換矩陣，實現實時圖像中刀閘設備的準確定位，最終從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來；
c)利用Hough變換技術實現對刀閘設備圖像中刀閘臂方向的自動識別，從而得到刀閘臂的方向角度Q，即與圖像底邊緣之間的角度。
所述步驟a)中，進行配準時，對每個關鍵點使用4X4共16個種子點來描述，計算 8個方向的梯度方向直方圖，即最終形成1 維的SURF特征向量。
本發明基于移動機器人，通過分析移動機器人采集到的可見光或紅外圖像，利用圖像模式識別技術實現刀閘分合到位可靠性的自動識別。
1.模板信息的生成步驟
人工采集刀閘設備合閘到位和分閘到位時的可見光或紅外圖像，標定出圖像中刀閘設備的所在區域和刀閘臂的角度信息，以此作為刀閘合閘到位和分閘到位的模板；
2.實時圖像信息分析處理步驟
對移動機器人實時采集到的可將光和紅外圖像進行分析，其具體過程如下
利用特征點匹配技術實現圖像中刀閘設備區域的精確定位，從而從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來。
利用圖像直線檢測技術實現對刀閘設備圖像中刀閘臂方向的自動識別，從而得到刀閘臂的方向角度。
3.刀閘分合到位可靠性的判別步驟
通過實時采集到的圖像中刀閘臂方向Al (與圖像底邊緣之間的角度)和刀閘分閘到位或刀閘合閘到位模板規定的刀閘臂角度信息A (與圖像底邊緣之間的角度)經行對比， 實現刀閘分合到位可靠性的判別。刀閘分合到位可靠性判別規則如下，其中T為在刀閘分合到位時，刀閘臂角度與模板角度差值的最大值
刀_是否可靠合_到位=丨5 \P-Q\^T
所述移動機器人集成可見光、紅外傳感器，實現基于磁信號和RFID技術的自主導航和準確定位，具備自主充電、無線傳輸功能，并安裝有雨刷、輔助光源等輔助設備。其主要有以下部分構成安裝有驅動器、電源和控制計算機的機器人本體，與機器人本體相連的磁傳感器和RFID傳感器，安裝在機器人本體上方的云臺，安裝在云臺上方的可將光攝像機、 紅外攝像機、雨刷和輔助光源。
所述特征點匹配技術是利用圖像模式識別算法，分別在模板和實時圖像中提取其中存在的一些穩定的、不隨外界環境變化而變化的特征點，遍歷這些特征點，找到模板圖像和實時圖像中相互匹配的特征點對，通過這些特征點對的信息，求取模板圖像和實時圖像之間的映射關系，利用模板信息中標定的刀閘區域的位置信息，進而實現實時圖像中刀閘的準確定位。本發明采用SURF算法來實現設備的準確定位，其算法出自于David G. Lowe于 2004 年在〈〈International Journal of Computer Vision〉〉上發表的"Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints，，。
所述圖像直線檢測技術是在提取出刀閘區域圖像的基礎上，利用圖像處理技術提取圖像中刀閘臂區域，并用一條直線來代替刀閘臂，以此直線的方向作為刀閘臂的方向， 為刀閘分合到位可靠性的判別提供依據。本發明采用Hough變換算法來實現算法刀閘臂方向的提取，其算法出自 L. Pires，P. De Smet, I. Bruyland 于 2000 年在《hternational Conference on Image Processing))發表白勺"Line extraction with the use of an automatic gradient threshold technique and the Hough Transform，，。
本發明的有益效果包括
1、本發明基于圖像模式識別技術實現刀閘分合到位可靠性識別，可以代替運行人員實現刀閘分合到位可靠性的識別，大大減輕運行人員的勞動強度，縮短操作時間，消除現場人員的主觀因素的影響；
2、本發明基于圖像模式識別技術，不需要對刀閘設備進行改造，工作量小，系統成本小，具有較高的實用性；
圖1為刀閘合閘可靠模板圖像；
圖2為移動機器人采集的實時圖像；
圖3為圖像信息分析處理后刀閘區域圖像；
圖4為一種基于圖像模式識別的刀閘分合到位可靠性識別方法流程方框圖5為一種基于圖像模式識別的刀閘分合到位可靠性識別方法流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖與實施例對本發明做進一步說明。
本發明基于移動機器人，通過分析移動機器人采集到的可見光或紅外圖像，利用圖像模式識別技術實現刀閘分合到位可靠性的自動識別。為進一步揭示本發明的技術方案，茲結合一具體刀閘設備說明本發明的實施方式，如圖4、圖5所示。
1.模板信息的生成步驟
圖1為一具體刀閘設備圖像，其中紅色矩形為人工標定的圖像中刀閘設備區域， 其中矩形框的長軸方向P(與圖像底邊緣之間的角度)作為刀閘合位可靠時的刀閘臂的方向，以此作為該刀閘合閘到位的模板信息。
2.實時圖像信息分析處理步驟
2. 1對移動機器人采集的實時圖像(圖2)和模板圖像進行SURF特征點提取和匹配，從而從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來如圖3所示，主要有兩個步驟
a)分別生成實時圖像和模板圖像的SURF特征向量并進行圖像配準。建議對每個關鍵點使用4X4共16個種子點來描述，計算8個方向的梯度方向直方圖，即最終形成1 維的SURF特征向量，采用兩幅圖像中關鍵點特征向量間的歐氏距離作為相似性判定度量， 確定實時圖像和模板圖像中一系列的對應匹配點。
b)由實時圖像(圖2)和模板圖像間的特征點的匹配關系，計算兩幅圖像之間的投影變換矩陣，實現實時圖像中刀閘設備的準確定位，最終從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來。
2. 2利用Hough變換技術實現對刀閘設備圖像中刀閘臂方向的自動識別，從而得到刀閘臂的方向角度Q(與圖像底邊緣之間的角度)。一般Hough變換的參數碎線段連接的最大間隔值為10，最小線段長度為30。
3.刀閘分合到位可靠性的判別步驟
通過實時采集到的圖像中刀閘臂方向Q和刀閘合閘到位模板規定的刀閘臂角度信息P經行對比(其中T取值為5度)，實現刀閘分合到位可靠性的判別。
刀_是否可靠合_到位=丨5 \P-Q\^T
通過本實施例說明本發明可以代替運行人員實現刀閘分合到位可靠性的識別， 大大減輕運行人員的勞動強度，縮短操作時間，消除現場人員的主觀因素的影響；本發明利用圖像模式識別技術，不需要對刀閘設備進行改造，工作量小，系統成本小，具有較高的實用性。
權利要求
1.一種基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法，其特征是，1)建立模板信息獲取刀閘設備圖像，并在其中用紅色矩形框人工標定的圖像中刀閘設備區域，其中矩形框的長軸方向P，即與圖像底邊緣之間的角度，作為刀閘合位可靠時的刀閘臂的方向，以此作為該刀閘合閘到位的模板信息；2)實時圖像信息分析處理利用移動機器人采集的實時圖像和模板圖像進行SURF特征點提取和匹配，從而從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來；3)通過將實時采集到的圖像中刀閘臂方向Q和刀閘合閘到位模板規定的刀閘臂角度信息P經行對比，刀_是否可靠合_到位=丨5 \P-Q\^T其中T取值為5度，實現刀閘分合到位可靠性的判別。
2.如權利要求1所述的基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法，其特征是，所述步驟2)中，實時圖像信息分析處理步驟a)分別生成實時圖像和模板圖像的SURF特征向量并進行圖像配準；采用兩幅圖像中關鍵點特征向量間的歐氏距離作為相似性判定度量，確定實時圖像和模板圖像中一系列的對應匹配點；b)由實時圖像和模板圖像間的特征點的匹配關系，計算兩幅圖像之間的投影變換矩陣，實現實時圖像中刀閘設備的準確定位，最終從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來；c)利用Hough變換技術實現對刀閘設備圖像中刀閘臂方向的自動識別，從而得到刀閘臂的方向角度Q，即與圖像底邊緣之間的角度。
3.如權利要求2所述的基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法，其特征是，所述步驟a)中，進行配準時，對每個關鍵點使用4X4共16個種子點來描述，計算8個方向的梯度方向直方圖，即最終形成1 維的SURF特征向量。
全文摘要
本發明公開了一種基于圖像模式識別的刀閘分合可靠性識別方法，1)建立模板信息獲取刀閘設備圖像，并在其中用紅色矩形框人工標定的圖像中刀閘設備區域，其中矩形框的長軸方向P，即與圖像底邊緣之間的角度，作為刀閘合位可靠時的刀閘臂的方向，以此作為該刀閘合閘到位的模板信息；2)實時圖像信息分析處理利用移動機器人采集的實時圖像和模板圖像進行SURF特征點提取和匹配，從而從復雜的背景信息中將刀閘設備剝離出來；3)通過將實時采集到的圖像中刀閘臂方向Q和刀閘合閘到位模板規定的刀閘臂角度信息P經行對比，其中T取值為5度，實現刀閘分合到位可靠性的判別。本發明系統簡單、靈活、且投資較小，能滿足變電站刀閘操作需求。
文檔編號G06K9/64GK102509100SQ20111032998
公開日2012年6月20日 申請日期2011年10月26日 優先權日2011年10月26日
發明者孫勇, 李麗, 李健, 王萬國, 王振利, 王濱海 申請人:山東電力研究院