CN112630639B - 一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统及方法，通过图像压缩，分块发送，网络通信,数据校验等发送图像数据到上位机，保证了高压密闭的环境下数据传输的实时性和稳定性；利用图像数据分析获取到较高精度的啮合状态，主要包括相机初始位置标定和实时位置测量，其中实时测量通过椭圆定位，细化，矫正得到矫正后圆形轮廓，得到圆心和水平竖直端点共五个特征点，然后利用PNP算法进行相机和静触头位姿变换的求取，最终结合标定得到的相机和动触头位姿变换求取动静触头啮合状态。因此，本发明提出的方法可以实现较好的实时性、稳定性和较高精度，对高压开关柜手车触头的啮合状态测量具有较好的实用推广意义。

Description

一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统及方法

技术领域

本发明涉及一种电力设备检测技术领域，尤其涉及一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统及方法。

背景技术

高压开关柜手车是电力系统中极为重要的保护装置，它的啮合深度和对中度直接影响接触电阻的大小，深度过深或对中度倾斜过大会导致触头过热，引起安全事故，因此定期对触头啮合状态进行检测对保证开关柜稳定运行具有重要意义。目前的常规方法是在静触头涂抹凡士林测量划痕的方式进行深度估计，这种方式需要重复拆卸静触头测量深度信息，操作繁琐；同时测量划痕需要带电装拆作业，具有较大的安全风险。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统及方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

本发明一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统，包括基于图像压缩的图像获取模块、基于网络通信的数据传输模块和基于图像处理的数据分析模块，所述基于图像压缩的图像获取模块通过相机采集高压开关柜手车的FPC 接口的啮合位置图像信息，所述基于图像压缩的图像获取模块通过传输层协议与应用层协议与所述基于网络通信的数据传输模块连接，所述基于网络通信的数据传输模块通过应用层和传输协议层与所述基于图像处理的数据分析模块连接。

进一步，所述相机包括相机设备和光源设备，所述基于图像压缩的图像获取模块还包括充电接口和存储接口。

进一步，所述基于网络通信的数据传输模块包括消息数据和消息代理，所述消息数据包括相机编号、图像数据和服务方式，所述消息代理包括发布订阅、客户端管理和消息分发。

进一步，所述基于图像处理的数据分析模块包括实时测量和标定，所述标定包括相机标定和初始位置标定，所述实时测量通过获取标定的相机和动触头旋转矩阵进行实时测量，且所述实时测量和所述标定共同输出实时齿合状态信息。

本发明一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测方法，包括以下步骤：

S1：将所述的高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统安装到高压开关柜手车动触头内部；

S2：上位机开启热点进行多组设备配网，配网完成后开始进行相机安装位置的标定，利用一个底部贴有棋盘格的静触头进行标定，得到相机和静触头位姿变换，保存结果后推动手车进行啮合；

S3：在移动过程中上位机会实时显示啮合状态，如果不满足要求会进行报警提示，操作人员根据提示就可以调整推入深度和对中度，最终使得动静触头啮合状态满足要求。

进一步，所述的高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统在采集相机和动触头位姿变换的图像处理算法中，选取一个加工精度较高的轮廓作为模板，由于静触头加工精度低，采用识别静触头底部环形轮廓来计算位置信息，同时由于相机和静触头平面很难保证平行，所以识别轮廓为圆环透视变换后形成的椭圆环，得到椭圆环后需要进行细化得到椭圆轮廓，通过标定得到的旋转矩阵对椭圆进行逆透视变换得到平行状态下的圆形轮廓，最终通过此圆形轮廓结合标定结果计算啮合状态；

采用基于亮度均衡的图像阈值分割方法，先利用公式(1)获得图像的背景亮度，再利用公式(2)把图像分成m×n的子块计算得到子块亮度矩阵；

其中l(i,j)是图像中坐标为(i,j)的像素亮度值；

计算得到全图亮度均值和子块亮度均值的差值矩阵

然后用双三次线性插值方法得到全图亮度差值矩阵，将原始图像各像素亮度减去差值矩阵相对应位置的亮度得到亮度矫正后的图像，最后利用局部直方图阈值分割算法对图像进行二值化；

椭圆环定位：亮度矫正后通过开运算，闭运算等形态学处理并通过质心矩，面积等轮廓特征过滤不合适的椭圆轮廓，经过阈值分割和形态学处理及过滤后可以较为准确地定位到椭圆轮廓；

椭圆环细化：通过在二值化后的图像的基础上保留图像的连接点，端点和孤立点等重要的图像节点，得到细化后的图像；

椭圆矫正：通过标定得到的旋转矩阵对图像进行逆透视变换得到矫正后的圆形轮廓，为了得到矫正矩阵，需要知道世界坐标和像素坐标之间的变换关系，计算方法如公式3所示：

其中

为内参矩阵，由相机标定得到，

为外参矩阵，由相机安装位置标定得到，

为像素坐标，

为物体的世界坐标，通过对标定得到的旋转矩阵R求逆后对原始图像进行逆透视变换即可得到矫正后的圆形轮廓；

把得到的圆形轮廓的圆心和水平竖直方向端点共五个点作为需要匹配的特征点，初始圆形轮廓在世界坐标系下的坐标作为模板特征点，利用PNP 计算得到相机和静触头之间的啮合状态。

本发明的有益效果在于：

本发明是一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统及方法，与现有技术相比，本发明通过图像压缩，分块发送，网络通信,数据校验等发送图像数据到上位机，保证了高压密闭的环境下数据传输的实时性和稳定性；利用图像数据分析获取到较高精度的啮合状态，主要包括相机初始位置标定和实时位置测量，其中实时测量通过椭圆定位，细化，矫正得到矫正后圆形轮廓，得到圆心和水平竖直端点共五个特征点，然后利用PNP(Perspective N Point)算法进行相机和静触头位姿变换的求取，最终结合标定得到的相机和动触头位姿变换求取动静触头啮合状态。因此，本发明提出的方法可以实现较好的实时性、稳定性和较高精度，对高压开关柜断器触头的啮合状态测量具有较好的实用推广意义。

附图说明

图1是本发明的系统结构示意图；

图2是本发明实时测量和相机安装位置标定原理图；

图3是本发明的相对位置测量算法原理图；

图4是本发明的阈值分割算法原理图；

图5是本发明的椭圆定位示意图；

图6是本发明的图像特征点示意图；

图7是本发明的细化算法原理图；

图8是本发明的椭圆细化示意图；

图9是本发明的椭圆矫正示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明：

系统设计如图1所示。其中图像获取模块主要实现图像压缩和分块发送数据，保证图像传输质量和帧率；网络通信通过消息队列实现图像数据的分发和管理；数据分析模块通过实时测量和标定得到最终的啮合状态。标定部分得到相机与动触头位姿变换；实时测量部分通过标定得到的旋转矩阵进行椭圆矫正，然后利用PNP算法进得到相机和静触头的平移矩阵；啮合状态计算部分结合前两部分的结果计算动静触头平移矩阵。

啮合状态检测流程：

根据系统设计图完成的啮合状态检测装置如图2所示。在进行啮合状态检测时需要把设备安装到静触头内部，然后上位机开启热点进行多组设备配网，配网完成后开始进行相机安装位置的标定，利用一个底部贴有棋盘格的静触头进行标定，得到相机和动触头位姿变换，保存结果后推动手车进行啮合，在移动过程中上位机会实时显示啮合状态，如果不满足要求会进行报警提示，操作人员根据提示就可以调整推入深度和对中度，最终使得动静触头啮合状态满足要求。

基于图像处理的位置测量：

图像处理算法原理：

为了得到较高精度的啮合状态，需要选取一个加工精度较高的轮廓作为模板，由于静触头加工精度低，同时由于相机和静触头平面很难保证平行，所以识别静触头底部轮廓为圆环透视变换后形成的椭圆环，得到椭圆后需要进行细化得到椭圆轮廓，通过标定得到的旋转矩阵对椭圆进行逆透视变换得到平行状态下的圆形轮廓，最终通过此圆形轮廓结合标定结果计算啮合状态。算法原理如图3所示；

1)椭圆环定位：

开关柜的黑暗密闭环境以及静触头的金属材质导致曝光很不均匀，需要适应性较强的图像阈值分割方法来对源图像进行二值化。现有的方法比如全局阈值分割法由于没有考虑局部亮度很难全部分割成功，如果图片亮度极值过大很容易造成大面积失真。局部阈值分割法由于没有考虑到整体平均亮度很难取得满意的效果。为了避免上述算法的局限性，本文采用基于亮度均衡的图像阈值分割技术，先利用公式1获得图像的背景亮度，再利用公式2 把图像分成m×n的子块计算得到子块亮度矩阵。

其中l(i,j)是图像中坐标为(i,j)的像素亮度值；

计算得到全图亮度均值和子块亮度均值的差值矩阵

然后用双三次线性插值方法得到全图亮度差值矩阵，将原始图像各像素亮度减去差值矩阵相对应位置的亮度得到亮度矫正后的图像，最后利用局部直方图阈值分割算法对图像进行二值化。算法原理如图4所示；

亮度矫正后通过开运算，闭运算等形态学处理并通过质心矩，面积等轮廓特征过滤不合适的椭圆轮廓，图像变换如图5所示。

由上图可以发现经过阈值分割和形态学处理及过滤后可以较为准确地定位到椭圆轮廓。

2)椭圆环细化：

由于机械加工问题，所以识别出的往往是有一定宽度的椭圆环，需要进行椭圆环细化来获取更加精确的轮廓。通过在二值化后的图像(背景色为0)的基础上保留图像的连接点，端点和孤立点等重要的图像节点，得到细化后的图像，图像特征点示意图如图6所示；细化算法原理图如图7所示。

其中B(P1)＝P2+P3+P4+P5+P6+P7+P8+P9,

A(P1)为p2->p9的排列顺序中，0到1的变化次数。椭圆环细化的图像变换如图8所示，可以看出本文使用的椭圆环细化算法可以较为精确地细化椭圆，没有毛刺断开等缺陷出现。

3)椭圆矫正：

由于相机平面和静触头平面倾斜角度较大时需要进行椭圆矫正，本文通过标定得到的旋转矩阵对图像进行逆透视变换得到矫正后的圆形轮廓，为了得到矫正矩阵，需要知道世界坐标和像素坐标之间的变换关系，计算方法如公式3所示：

其中

为内参矩阵，由相机标定得到，

为外参矩阵，由相机安装位置标定得到，

为像素坐标，

为物体的世界坐标，通过对标定得到的旋转矩阵R求逆后对原始图像进行逆透视变换即可得到矫正后的圆形轮廓。

把得到的圆形轮廓的圆心和水平竖直方向端点共五个点作为需要匹配的特征点，初始圆形轮廓在世界坐标系下的坐标作为模板特征点，利用PNP 计算得到相机和静触头之间的啮合状态。

椭圆矫正图像处理变化示意图如图9所示；

得到相机和静触头之间的位姿变换后，结合标定得到的相机和动触头之间的位姿变换得到实际的动静触头的啮合状态。实验验证：

为了验证以上算法的实验效果，在按照图2搭建检测系统的基础上，进行了开关柜10kV带电检测实验，并利用人工检测凡士林划痕作为实际啮合深度进行对比，结果如表1所示。

表1啮合深度实验结果

平均深度误差和平均结果更新频率如表2所示：

表2平均误差结果

由于开关柜的信号屏蔽和距离原因，信号传输速度会明显下降，每秒更新一次结果基本满足使用要求。

由于对中度无法进行验证实验所以通过棋盘格对对中度进行校验，把相机安装标定时的对中度偏差作为标准，改变啮合深度测试对中度偏差结果如表3所示：

表3对中度实验结果

结论：

高压开关柜手车动静触头型号多样，高压、封闭、强磁环境导致测量困难，现有测量方法精度不高，本文结合实际检测工况，设计了基于图形处理的高压开关柜手车触头啮合状态检测系统，通过实验表明：提出的经过无线图传，相机初始位置标定，椭圆轮廓识别、定位、矫正，特征点提取等得到的啮合状态具有很好的精度，啮合深度误差为0.1mm，对中度误差为0.3mm，同时系统拆装方便，可以带电检测，有较好的实时性和稳定性。该检测系统对高压开关柜手车触头啮合状态测量具有很好的实用推广价值。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (4)

1.一种高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统，其特征在于：包括基于图像压缩的图像获取模块、基于网络通信的数据传输模块和基于图像处理的数据分析模块，所述基于图像压缩的图像获取模块通过相机采集高压开关柜手车的FPC接口的啮合位置图像信息，所述基于图像压缩的图像获取模块通过传输层协议与应用层协议与所述基于网络通信的数据传输模块连接，所述基于网络通信的数据传输模块通过应用层和传输协议层与所述基于图像处理的数据分析模块连接；

所述高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统的检测方法包括以下步骤：

S1：将所述的高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统安装到高压开关柜手车动触头内部；

S2：上位机开启热点进行多组设备配网，配网完成后开始进行相机安装位置的标定，利用一个底部贴有棋盘格的静触头进行标定，得到相机和静触头位姿变换，保存结果后推动开关柜进行啮合；

S3：在移动过程中上位机会实时显示啮合状态，如果不满足要求会进行报警提示，操作人员根据提示就可以调整推入深度和对中度，最终使得动静触头啮合状态满足要求；

所述的高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统在采集相机和动触头位姿变换的图像处理算法中，选取一个加工精度较高的轮廓作为模板，由于静触头加工精度低，采用识别静触头底部环形轮廓来计算位置信息，同时由于相机和静触头平面很难保证平行，所以识别轮廓为圆环透视变换后形成的椭圆环，得到椭圆环后需要进行细化得到椭圆轮廓，通过标定得到的旋转矩阵对椭圆进行逆透视变换得到平行状态下的圆形轮廓，最终通过此圆形轮廓结合标定结果计算啮合状态；

采用基于亮度均衡的图像阈值分割方法，先利用公式(1)获得图像的背景亮度，再利用公式(2)把图像分成m×n的子块计算得到子块亮度矩阵；

其中l(i,j)是图像中坐标为(i,j)的像素亮度值；

计算得到全图亮度均值和子块亮度均值的差值矩阵

然后用双三次线性插值方法得到全图亮度差值矩阵，将原始图像各像素亮度减去差值矩阵相对应位置的亮度得到亮度矫正后的图像，最后利用局部直方图阈值分割算法对图像进行二值化；

椭圆环定位：亮度矫正后通过开运算、闭运算形态学处理并通过质心矩、面积轮廓特征过滤不合适的椭圆轮廓，经过阈值分割和形态学处理及过滤后可以较为准确地定位到椭圆轮廓；

椭圆环细化：通过在二值化后的图像的基础上保留图像的连接点、端点和孤立点重要的图像节点，得到细化后的图像；

椭圆矫正：通过标定得到的旋转矩阵对图像进行逆透视变换得到矫正后的圆形轮廓，为了得到矫正矩阵，需要知道世界坐标和像素坐标之间的变换关系，计算方法如公式( 3)所示：

其中

为内参矩阵，由相机标定得到，

为外参矩阵，由相机安装位置标定得到，

为像素坐标，

为物体的世界坐标，通过对标定得到的旋转矩阵R求逆后对原始图像进行逆透视变换即可得到矫正后的圆形轮廓；

把得到的圆形轮廓的圆心和水平竖直方向端点共五个点作为需要匹配的特征点，初始圆形轮廓在世界坐标系下的坐标作为模板特征点，利用PNP计算得到相机和静触头之间的啮合状态。

2.根据权利要求1所述的高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统，其特征在于：所述相机包括相机设备和光源设备，所述基于图像压缩的图像获取模块还包括充电接口和存储接口。

3.根据权利要求1所述的高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统，其特征在于：所述基于网络通信的数据传输模块包括消息数据和消息代理，所述消息数据包括相机编号、图像数据和服务方式，所述消息代理包括发布订阅、客户端管理和消息分发。

4.根据权利要求1所述的高压开关柜手车触头啮合状态在线检测系统，其特征在于：所述基于图像处理的数据分析模块包括实时测量和标定，所述标定包括相机标定和初始位置标定，所述实时测量通过获取标定的相机和动触头旋转矩阵进行实时测量，且所述实时测量和所述标定共同输出实时啮 合状态信息。

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