CN114494681A - 接线端子智能比对方法、系统、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了接线端子智能比对方法、系统、计算机设备及存储介质，通过根据项目管理需求获取电力设备二次控制回路接线设计图纸，根据各个设计屏柜的接线设计图纸得到对应的二次接线设计排序数据并按照对应编号存储于数据库，响应于接线端子比对请求，接收并处理现场屏柜实际接线图片得到对应的二次接线实际排序数据后，根据其现场屏柜编号遍历数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据，并将二次接线实际排序数据与对应的待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的方法，实现接线端子的智能比对，有效解放人力，降低错误排查成本，提升项目电力设备施工效率，进而为电力设备的正常运行提供可靠保障。
Description
技术领域
本发明涉及接线端子技术领域，特别是涉及一种基于OCR文本识别的接线端子智能比对方法、系统、计算机设备及存储介质。
背景技术
接线端子是一段封在绝缘塑料里面的金属片，且两端设有可以插入导线的孔，通过螺丝紧固或松开方式实现导线间的连接或断开的电气连接的配件产品，为电力设备搭建提供便利。随着工业自动化程度和工业控制相应要求的逐步提高，适合大量导线互联的接线端子在电力行业得以广泛应用，那么，接线端子使用是否按照项目设计标准连接，就成为直接影响电力设备正常运作的关键因素，即确保实际电力设备所用接线端子的接线完全正确成为相关施工项目管理的必要工作。
现有对电力设备所用接线端子的接线错误进行排查的方式还停留在人工比对筛查阶段，如相关人员使用项目设计接线柜图纸与现场屏柜的接线进行一一比对，以排查施工接线错误。虽然通过人工排查可以确保电力设备所有接线端子的接线准确无误，但实际项目施工场景包括多个接线屏柜，每个接线屏柜上有很多接线端子，一一人工排查，无疑需要耗费很大的人力成本和时间成本。
因此，亟需提供一种能将实际接线端子的接线方式与项目设计标准进行自动化比对的接线端子智能比对方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种接线端子智能比对方法、系统、计算机设备及存储介质，通过采用OCR文本识别和图像识别相结合的方法分别对项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片进行接线排序数据的提取，再基于项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片对应的接线排序数据进行错误排查，实现对接线端子的自动化智能比对，有效解决现有接线端子比对方法费时费力的技术问题，解放人力，降低错误排查成本，提升项目电力设备施工效率，进而为电力设备的正常运行提供可靠保障。
为了实现上述目的，有必要针对上述技术问题，提供了一种接线端子智能比对方法、系统、计算机设备及存储介质。
第一方面，本发明实施例提供了一种接线端子智能比对方法，所述方法包括以下步骤：
根据项目管理需求，获取电力设备二次控制回路接线设计图纸；所述电力设备二次控制回路接线设计图纸包括多个设计屏柜的接线设计图纸；
根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据，并将所述二次接线设计排序数据按照各个设计屏柜的对应编号存储于数据库；所述二次接线设计排序数据包括设计屏柜编号、以及设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；
响应于接线端子比对请求，接收现场屏柜实际接线图片，并根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据；所述二次接线实际排序数据包括现场屏柜编号、以及现场屏柜内接线端子间的接线映射关系；
根据所述现场屏柜编号，遍历所述数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据；所述待对比二次接线设计排序数据的设计屏柜编号与所述现场屏柜编号相同；
将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果；所述核对结果包括接线无误和接线异常。
进一步地，所述将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的步骤之后还包括：
判断所述核对结果是否为接线无误；
若所述核对结果为接线无误，则直接对接线屏柜的二次接线设计排序数据、二次接线实际排序数据和现场屏柜实际接线图片进行结构化数据展示，反之，则对所述二次接线实际排序数据内的异常接线数据进行特殊颜色标注，并将接线屏柜的二次接线设计排序数据、现场屏柜实际接线图片、以及颜色标注后的二次接线实际排序数据进行结构化数据展示。
进一步地，所述根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据的步骤包括：
对各个设计屏柜的接线设计图纸依次进行灰度化、二值化、Hilditch细化和Sobel算子边缘检测，得到对应的待识别接线设计图像和所述设计屏柜编号；
对所述待识别接线设计图像进行轮廓提取，得到待提取接线设计图像；
通过OCR文字识别，对所述待提取接线设计图像进行端子套管标号识别，得到各个设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；所述端子套管标号与所述接线端子一一对应。
进一步地，所述对所述待识别接线设计图像进行轮廓提取，得到待提取接线设计图像的步骤包括：
分别通过包围盒算法和霍夫变换，对所述待识别接线设计图像进行对应的接线端子轮廓提取和导线轮廓提取。
进一步地，所述根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据的步骤包括：
根据所述现场屏柜实际接线图片，得到待识别实际接线图像和所述现场屏柜编号；
对所述待识别实际接线图像进行AI物体识别，得到对应的待识别端子套管图像；
将所述待识别端子套管图像进行OCR文字识别，得到各个端子套管对应的接线序号标记；
根据各个端子套管对应的接线序号标记，得到所述现场屏柜内接线端子间的接线映射关系。
进一步地，所述根据所述现场屏柜实际接线图片，得到待识别实际接线图像的步骤包括：
检测所述现场屏柜实际接线图片中是否存在单张完整接线屏柜图像，若是，则将对应的完整现场屏柜实际接线图片作为所述待识别实际接线图像，反之，则根据所述现场屏柜实际接线图片，获取待拼接现场屏柜图像；
通过尺度不变特征变换算法，对所述待拼接现场屏柜图像进行特征点匹配融合，得到所述待识别实际接线图像。
进一步地，所述将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的步骤包括：
将所述二次接线实际排序数据中现场屏柜内接线端子间的接线映射关系分别与所述待对比二次接线设计排序数据中设计屏柜内接线端子间的接线映射关系进行一一比对，判断是否存在有差异的接线映射关系；
若存在有差异的接线映射关系，则判定核对结果为接线异常，并记录接线映射关系差异数据，以及根据所述接线映射关系差异数据，生成差异报告，反之，则判定核对结果为接线正常。
第二方面，本发明实施例提供了一种接线端子智能比对系统，所述系统包括：
图纸获取模块，用于获取电力设备二次控制回路接线设计图纸；所述电力设备二次控制回路接线设计图纸包括多个设计屏柜的接线设计图纸；
第一提取模块，用于根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据，并将所述二次接线设计排序数据按照各个设计屏柜的对应编号存储于数据库；所述二次接线设计排序数据包括设计屏柜编号、以及设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；
第二提取模块，用于响应于接线端子比对请求，接收现场屏柜实际接线图片，并根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据；所述二次接线实际排序数据包括现场屏柜编号、以及现场屏柜内接线端子间的接线映射关系；
遍历查找模块，用于根据所述现场屏柜编号，遍历所述数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据；所述待对比二次接线设计排序数据的设计屏柜编号与所述现场屏柜编号相同；
接线核对模块，用于将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果；所述核对结果包括接线无误和接线异常。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述本申请提供了一种接线端子智能比对方法、系统、计算机设备及存储介质，通过所述方法，实现了根据项目管理需求获取电力设备二次控制回路接线设计图纸，根据各个设计屏柜的接线设计图纸得到对应的二次接线设计排序数据并按照对应编号存储于数据库，响应于接线端子比对请求，接收并处理现场屏柜实际接线图片得到对应的二次接线实际排序数据后，根据其现场屏柜编号遍历数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据，并将二次接线实际排序数据与对应的待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的技术方案。与现有技术相比，该接线端子智能比对方法，通过采用OCR文本识别和图像识别相结合的方法分别对项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片进行接线排序数据的提取，再基于项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片对应的接线排序数据进行错误排查，实现对接线端子的自动化智能比对，有效解决现有接线端子比对方法费时费力的技术问题，解放人力，降低错误排查成本，提升项目电力设备施工效率的同时，提升端子接线核对的精准性，进而为电力设备的正常运行提供可靠保障。
附图说明
图1是本发明实施例中接线端子智能比对方法的应用场景示意图；
图2是本发明实施例中接线端子智能比对方法的流程示意图；
图3是本发明实施例中二次接线设计排序数据和二次接线实际排序数据的屏柜内接线端子间的接线映射关系示意图；
图4是本发明实施例中现场屏柜实际接线图片的示意图；
图5是本发明实施例中通过尺度不变特征变换算法，对待拼接现场屏柜图像进行特征点匹配融合拼接的流程示意图；
图6是本发明实施例中接线端子智能比对方法的另一流程示意图；
图7是本发明实施例中根据核对结果进行结构化数据展示的示意图；
图8是本发明实施例中接线端子智能比对系统的结构示意图；
图9是本发明实施例中接线端子智能比对系统的另一结构示意图；
图10是本发明实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和有益效果更加清楚明白，下面结合附图及实施例，对本发明作进一步详细说明，显然，以下所描述的实施例是本发明实施例的一部分，仅用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的接线端子智能比对方法可以应用于如图1所示的终端或服务器上。其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。服务器可以基于获取的项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片，采用本发明提供的接线端子智能比对方法通过采用OCR文本识别和图像识别相结合的方法分别对项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片进行接线排序数据进行提取和比对，自动生成核对结果传送至终端，以供终端使用者接收使用。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种接线端子智能比对方法，所述方法包括以下步骤：
S11、根据项目管理需求，获取电力设备二次控制回路接线设计图纸；所述电力设备二次控制回路接线设计图纸包括多个设计屏柜的接线设计图纸；其中，项目管理需求可理解为实际每个电力设备施工项目需求，如实际每个变电站工程项目中需要管理的接线屏柜数目及各个接线屏柜的接线方式等需求，根据既定的项目管理需求，获取对应施工项目需要设计的电力设备二次控制回路接线设计图纸用于后续接线比对。由于每个施工项目中都可能存在多个接线屏柜，对应每个接线屏柜都应该有专属的接线设计图纸，该接线设计图纸的格式为预先通过由相关工程师设计完成的CAD格式或PDF格式的设计图纸，具体的获取方式不作限制；需要说明的是，设计屏柜可理解为设计图纸中的接线屏柜，其与实际现场接线屏柜一一对应，本申请为了便于技术方案的描述，将其与实际现场接线屏柜作出相应的区分描述。
S12、根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据，并将所述二次接线设计排序数据按照各个设计屏柜的对应编号存储于数据库；所述二次接线设计排序数据包括设计屏柜编号、以及设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；其中，设计屏柜的接线设计图纸通过上述步骤得到后，需要进行相应的预处理操作，再通过轮廓提取和Tesseract-OCR文字识别技术对二次接线设计排序数据进行有效提取，具体地，所述根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据的步骤包括：
对各个设计屏柜的接线设计图纸依次进行灰度化、二值化、Hilditch细化和Sobel算子边缘检测，得到对应的待识别接线设计图像和所述设计屏柜编号；其中，设计屏柜编号可通过设计图纸上对应编号或者获取过程中的预先指定等方式得到，此处不作具体限制；
对所述待识别接线设计图像进行轮廓提取，得到待提取接线设计图像；其中，轮廓提取包括接线端子轮廓提取和导线轮廓提取两部分，其可以分别通过不同的轮廓提取算法得到，具体地，所述对所述待识别接线设计图像进行轮廓提取，得到待提取接线设计图像的步骤包括：分别通过包围盒算法和霍夫变换，对所述待识别接线设计图像进行对应的接线端子轮廓提取和导线轮廓提取；
通过OCR文字识别，对所述待提取接线设计图像进行端子套管标号识别，得到各个设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；所述端子套管标号与所述接线端子一一对应。其中，端子套管标号通过使用Tesseract-OCR文字识别技术得到后，根据上述识别的连接接线端子的导线轮廓，得到如图3所示的设计屏柜内接线端子间的接线映射关系，如，端子套管标号A-01-C与端子套管标号B-01-D对应连接，端子套管标号A-02-C与端子套管标号B-02-D对应连接等，并将每个设计屏柜(接线屏柜)对应的接线映射关系表按照对应的设计屏柜编号存储于数据库中，以便后续进行现场屏柜实际接线比对时，查找使用；需要说明的是，为保证后续智能比对的准确性，在得到各个设计屏柜内接线端子间的接线映射关系后，还可以通过其他识别方法对得到的接线映射关系进行准确性检查，以确保对设计图纸信息的识别无误，并支持对接线映射关系进行二次编辑调整；
S13、响应于接线端子比对请求，接收现场屏柜实际接线图片，并根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据；所述二次接线实际排序数据包括现场屏柜编号、以及现场屏柜内接线端子间的接线映射关系；其中，现场屏柜实际接线图片如图4所示为用户在施工现场对各个接线柜的实际情况拍摄得到的图片，且在实际采集过程中，考虑到影响识别率的诸多因素，如：光线、角度、分辨率和色彩等，在必要时可增加补光设备，使用统一采集装置按照预设最佳拍摄角度对现场屏柜实际接线图片进行采集；为了便于现场屏柜实际接线图片的上传使用，可预先为每个接线屏柜生成一个对应的二维码，并贴于现场屏柜柜体外侧，在用户完成对所需现场屏柜实际接线图片采集后，可直接通过使用微信扫码功能扫描对应现场屏柜的二维码，实现将对应的现场屏柜实际接线图片快速上传并请求进行对应的智能比对，并通过AI物体识别和OCR文字识别技术实现各个二次接线实际排序数据的提取。具体地，所述根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据的步骤包括：
根据所述现场屏柜实际接线图片，得到待识别实际接线图像和所述现场屏柜编号；其中，现场屏柜编号可通过现场屏柜实际接线图片上传时指定，或扫描现场屏柜二维码时自动生成，此处不作具体限制；待识别实际接线图像应理解包括对应现场屏柜完整信息的图像，其可以为现场屏柜实际接线图片中的某个单张完整接线屏柜图像，也可以是由多张接线屏柜图像拼接得到的图像，即在使用现场屏柜实际接线图片进行数据提取前，需要采用下述步骤处理得到可直接进行数据提取使用待识别实际接线图像；具体地，所述根据所述现场屏柜实际接线图片，得到待识别实际接线图像的步骤包括：
检测所述现场屏柜实际接线图片中是否存在单张完整接线屏柜图像，若是，则将对应的完整现场屏柜实际接线图片作为所述待识别实际接线图像，反之，则根据所述现场屏柜实际接线图片，获取待拼接现场屏柜图像；其中，待拼接现场屏柜图像可理解为从现场屏柜实际接线图片筛选的一组分别包括现场屏柜的部分信息，组合可得到现场屏柜的完整信息的图像；
通过尺度不变特征变换算法，对所述待拼接现场屏柜图像进行特征点匹配融合，得到所述待识别实际接线图像；其中，尺度不变特征变换(scale-invariant featuretransform,SIFT)算法是一种对图像进行特征点提取后，采用改进的高维索引树(k-dimensional tree,KD-tree)算法对特征点基于准欧氏距离进行双向配准，再采用RANSAC等算法进行特征匹配，加权平均融合算法对匹配图像进行拼接融合的方法，其通过如图5所示的处理流程能够显著降低图像间的错误配准率，保证了拼接得到的待识别实际接线图像的有效性，进而保证后续基于该待识别实际接线图像提取数据的精准性；此外，为了进一步提高后续数据分析的数据和准确率，本实施例还可以对得到的待识别实际接线图像进行预设重点区域识别(线芯套管编码区、线芯排列区)，以及进行相应的图片裁剪或放大缩小等操作后，再采用下述步骤进行数据识别分析；
对所述待识别实际接线图像进行AI物体识别，得到对应的待识别端子套管图像；其中，AI物体识别可采用现有的深度学习分类模型实现，如卷积神经网络模型等，具体深度学习分类模型此处不作具体限制；
将所述待识别端子套管图像进行OCR文字识别，得到各个端子套管对应的接线序号标记；
根据各个端子套管对应的接线序号标记，得到所述现场屏柜内接线端子间的接线映射关系；其中，现场屏柜内接线端子间的接线映射关系与前述设计屏柜内接线端子间的接线映射关系的数据结构相同，得到可直接使用，也可以存储在数据库中，使用时调取；
S14、根据所述现场屏柜编号，遍历所述数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据；所述待对比二次接线设计排序数据的设计屏柜编号与所述现场屏柜编号相同；
S15、将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果；所述核对结果包括接线无误和接线异常；其中，二次接线实际排序数据与待对比二次接线设计排序数据进行比对的目的，就是为了查找差异项，对接线错误进行自动识别。具体地，所述将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的步骤包括：
将所述二次接线实际排序数据中现场屏柜内接线端子间的接线映射关系分别与所述待对比二次接线设计排序数据中设计屏柜内接线端子间的接线映射关系进行一一比对，判断是否存在有差异的接线映射关系；
若存在有差异的接线映射关系，则判定核对结果为接线异常，并记录接线映射关系差异数据，以及根据所述接线映射关系差异数据，生成差异报告，反之，则判定核对结果为接线正常；其中，差异报告可以通过回传给预设指定用户或直接进行自动化展示，以及时提示接线错误，提供端子比对效率，便于施工人员及时排查错误，进而提高项目施工进度。
本申请实施例中通过采用OCR文本识别和图像识别技术相结合的方法分别对项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片进行接线排序数据的提取，再将项目接线设计图纸对应的二次接线设计排序数据作为现场屏柜实际接线图片对应二次接线实际排序数据的比对标准，对二次接线实际排序数据中的错误进行自动化一一排查，实现对接线端子的自动化智能比对，有效解决现有接线端子比对方法费时费力的技术问题，解放人力，降低错误排查成本，提升项目电力设备施工效率的同时，提升端子接线核对的精准性，进而为电力设备的正常运行提供可靠保障。
此外，为了进一步提高上述核对结果的使用效率，及同步提升用户体验，如图6所示，本实施例在通过上述步骤S11-S15得到核对结果后，还采用下述步骤S16根据核对结果的不同进行直观的结构化数据展示；具体地，所述将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的步骤S15之后还包括：
S16、判断所述核对结果是否为接线无误，若是，则直接对接线屏柜的二次接线设计排序数据、二次接线实际排序数据和现场屏柜实际接线图片进行结构化数据展示，反之，则对所述二次接线实际排序数据内的异常接线数据进行特殊颜色标注，并将接线屏柜的二次接线设计排序数据、现场屏柜实际接线图片、以及颜色标注后的二次接线实际排序数据进行结构化数据展示；其中，结构化数据展示如图7所示，主要分为三个部分：接线设计图纸对应的设计屏柜内接线端子间的接线映射关系、现场屏柜实际接线图片对应的现场屏柜内接线端子间的接线映射关系(包含接线有误时的相应错误提示信息)、以及现场屏柜实际接线图片，极大地方便了用户及时、直观地了解比对核对结果，并根据核对结果对现场屏柜错误进行及时有效的更正。
需要说明的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种接线端子智能比对系统，所述系统包括：
图纸获取模块1，用于获取电力设备二次控制回路接线设计图纸；所述电力设备二次控制回路接线设计图纸包括多个设计屏柜的接线设计图纸；
第一提取模块2，用于根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据，并将所述二次接线设计排序数据按照各个设计屏柜的对应编号存储于数据库；所述二次接线设计排序数据包括设计屏柜编号、以及设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；
第二提取模块3，用于响应于接线端子比对请求，接收现场屏柜实际接线图片，并根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据；所述二次接线实际排序数据包括现场屏柜编号、以及现场屏柜内接线端子间的接线映射关系；
遍历查找模块4，用于根据所述现场屏柜编号，遍历所述数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据；所述待对比二次接线设计排序数据的设计屏柜编号与所述现场屏柜编号相同；
接线核对模块5，用于将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果；所述核对结果包括接线无误和接线异常。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种接线端子智能比对系统，所述系统还包括：
结果展示模块6，用于判断所述核对结果是否为接线无误，若是，则直接对接线屏柜的二次接线设计排序数据、二次接线实际排序数据和现场屏柜实际接线图片进行结构化数据展示，反之，则对所述二次接线实际排序数据内的异常接线数据进行特殊颜色标注，并将接线屏柜的二次接线设计排序数据、现场屏柜实际接线图片、以及颜色标注后的二次接线实际排序数据进行结构化数据展示。
需要说明的是，关于接线端子智能比对系统的具体限定可以参见上文中对于接线端子智能比对方法的限定，在此不再赘述。上述接线端子智能比对系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
图10示出一个实施例中计算机设备的内部结构图，该计算机设备具体可以是终端或服务器。如图10所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示器和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述接线端子智能比对方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域普通技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算电力设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
综上，本发明实施例提供的一种接线端子智能比对方法、系统、计算机设备及存储介质，其接线端子智能比对方法实现了根据项目管理需求获取电力设备二次控制回路接线设计图纸，根据各个设计屏柜的接线设计图纸得到对应的二次接线设计排序数据并按照对应编号存储于数据库，响应于接线端子比对请求，接收并处理现场屏柜实际接线图片得到对应的二次接线实际排序数据后，根据其现场屏柜编号遍历数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据，并将二次接线实际排序数据与对应的待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的技术方案。该接线端子智能比对方法，采用OCR文本识别和图像识别相结合的方式分别对项目接线设计图纸和现场屏柜实际接线图片进行接线排序数据的提取，再基于提取到的接线排序数据的一一比对进行接线错误排查，实现对接线端子的自动化智能比对，解放人力，降低错误排查成本，提升项目电力设备施工效率的同时，提升端子接线核对的精准性，进而为电力设备的正常运行提供可靠保障。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例直接相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。需要说明的是，上述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种接线端子智能比对方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据项目管理需求，获取电力设备二次控制回路接线设计图纸；所述电力设备二次控制回路接线设计图纸包括多个设计屏柜的接线设计图纸；
根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据，并将所述二次接线设计排序数据按照各个设计屏柜的对应编号存储于数据库；所述二次接线设计排序数据包括设计屏柜编号、以及设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；
响应于接线端子比对请求，接收现场屏柜实际接线图片，并根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据；所述二次接线实际排序数据包括现场屏柜编号、以及现场屏柜内接线端子间的接线映射关系；
根据所述现场屏柜编号，遍历所述数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据；所述待对比二次接线设计排序数据的设计屏柜编号与所述现场屏柜编号相同；
将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果；所述核对结果包括接线无误和接线异常。
2.如权利要求1所述的接线端子智能比对方法，其特征在于，所述将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的步骤之后还包括：
判断所述核对结果是否为接线无误；
若所述核对结果为接线无误，则直接对接线屏柜的二次接线设计排序数据、二次接线实际排序数据和现场屏柜实际接线图片进行结构化数据展示，反之，则对所述二次接线实际排序数据内的异常接线数据进行特殊颜色标注，并将接线屏柜的二次接线设计排序数据、现场屏柜实际接线图片、以及颜色标注后的二次接线实际排序数据进行结构化数据展示。
3.如权利要求1所述的接线端子智能比对方法，其特征在于，所述根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据的步骤包括：
对各个设计屏柜的接线设计图纸依次进行灰度化、二值化、Hilditch细化和Sobel算子边缘检测，得到对应的待识别接线设计图像和所述设计屏柜编号；
对所述待识别接线设计图像进行轮廓提取，得到待提取接线设计图像；
通过OCR文字识别，对所述待提取接线设计图像进行端子套管标号识别，得到各个设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；所述端子套管标号与所述接线端子一一对应。
4.如权利要求3所述的接线端子智能比对方法，其特征在于，所述对所述待识别接线设计图像进行轮廓提取，得到待提取接线设计图像的步骤包括：
分别通过包围盒算法和霍夫变换，对所述待识别接线设计图像进行对应的接线端子轮廓提取和导线轮廓提取。
5.如权利要求1所述的接线端子智能比对方法，其特征在于，所述根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据的步骤包括：
根据所述现场屏柜实际接线图片，得到待识别实际接线图像和所述现场屏柜编号；
对所述待识别实际接线图像进行AI物体识别，得到对应的待识别端子套管图像；
将所述待识别端子套管图像进行OCR文字识别，得到各个端子套管对应的接线序号标记；
根据各个端子套管对应的接线序号标记，得到所述现场屏柜内接线端子间的接线映射关系。
6.如权利要求5所述的接线端子智能比对方法，其特征在于，所述根据所述现场屏柜实际接线图片，得到待识别实际接线图像的步骤包括：
检测所述现场屏柜实际接线图片中是否存在单张完整接线屏柜图像，若是，则将对应的完整现场屏柜实际接线图片作为所述待识别实际接线图像，反之，则根据所述现场屏柜实际接线图片，获取待拼接现场屏柜图像；
通过尺度不变特征变换算法，对所述待拼接现场屏柜图像进行特征点匹配融合，得到所述待识别实际接线图像。
7.如权利要求1所述的接线端子智能比对方法，其特征在于，所述将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果的步骤包括：
将所述二次接线实际排序数据中现场屏柜内接线端子间的接线映射关系分别与所述待对比二次接线设计排序数据中设计屏柜内接线端子间的接线映射关系进行一一比对，判断是否存在有差异的接线映射关系；
若存在有差异的接线映射关系，则判定核对结果为接线异常，并记录接线映射关系差异数据，以及根据所述接线映射关系差异数据，生成差异报告，反之，则判定核对结果为接线正常
8.一种接线端子智能比对系统，其特征在于，所述系统包括：
图纸获取模块，用于获取电力设备二次控制回路接线设计图纸；所述电力设备二次控制回路接线设计图纸包括多个设计屏柜的接线设计图纸；
第一提取模块，用于根据各个设计屏柜的接线设计图纸，得到对应的二次接线设计排序数据，并将所述二次接线设计排序数据按照各个设计屏柜的对应编号存储于数据库；所述二次接线设计排序数据包括设计屏柜编号、以及设计屏柜内接线端子间的接线映射关系；
第二提取模块，用于响应于接线端子比对请求，接收现场屏柜实际接线图片，并根据所述现场屏柜实际接线图片，得到对应的二次接线实际排序数据；所述二次接线实际排序数据包括现场屏柜编号、以及现场屏柜内接线端子间的接线映射关系；
遍历查找模块，用于根据所述现场屏柜编号，遍历所述数据库中的二次接线设计排序数据，查找得到待对比二次接线设计排序数据；所述待对比二次接线设计排序数据的设计屏柜编号与所述现场屏柜编号相同；
接线核对模块，用于将所述二次接线实际排序数据与对应的所述待对比二次接线设计排序数据进行比对，得到核对结果；所述核对结果包括接线无误和接线异常。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一所述方法的步骤。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115963433A (zh) * | 2023-03-13 | 2023-04-14 | 深圳市科陆精密仪器有限公司 | 电能表接线稽查方法、装置、设备及存储介质 |
| CN118172579A (zh) * | 2024-05-13 | 2024-06-11 | 苏州荣视软件技术有限公司 | 基于机器视觉的电气柜装配检测方法、系统及介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108320287A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-07-24 | 国网江苏省电力公司电力科学研究院 | 一种变电站二次系统设备屏柜接线自动检查系统及方法 |
| CN111563509A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于tesseract的变电站端子排识别方法及系统 |
| CN112633343A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-04-09 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种电力设备端子排接线校核方法及装置 |
| CN112927194A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-08 | 武汉光谷信息技术股份有限公司 | 设计图纸与实物的自动核对方法及系统 |
-
2022
- 2022-01-24 CN CN202210083480.7A patent/CN114494681A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108320287A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-07-24 | 国网江苏省电力公司电力科学研究院 | 一种变电站二次系统设备屏柜接线自动检查系统及方法 |
| CN111563509A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于tesseract的变电站端子排识别方法及系统 |
| CN112633343A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-04-09 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种电力设备端子排接线校核方法及装置 |
| CN112927194A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-08 | 武汉光谷信息技术股份有限公司 | 设计图纸与实物的自动核对方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 周健等: "变电站二次系统设备屏柜线套标签智能识别系统", 《机械与电子》 * |
| 段军，等.著: "《城市地下综合管廊PPP项目运作与建设管理实务》", 30 June 2020, 西南交通大学出版社 * |
| 王磊等: "基于联合训练方法的变电站屏柜接线故障诊断技术", 《供用电》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115963433A (zh) * | 2023-03-13 | 2023-04-14 | 深圳市科陆精密仪器有限公司 | 电能表接线稽查方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115963433B (zh) * | 2023-03-13 | 2023-08-08 | 深圳市科陆精密仪器有限公司 | 电能表接线稽查方法、装置、设备及存储介质 |
| CN118172579A (zh) * | 2024-05-13 | 2024-06-11 | 苏州荣视软件技术有限公司 | 基于机器视觉的电气柜装配检测方法、系统及介质 |
| CN118172579B (zh) * | 2024-05-13 | 2024-08-20 | 苏州荣视软件技术有限公司 | 基于机器视觉的电气柜装配检测方法、系统及介质 |
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