CN116681699B - 一种变电站油样智能存储方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种变电站油样智能存储方法和装置，变电站油样智能存储方法包括：图像检测装置获取油样容器的第一待测图像数据；通过朴素贝叶斯算法对油样容器的第一待测图像数据第一目标图像数据进行比较，确定油样容器的当前放置角度；将油样容器的标签正对图像检测装置，图像检测装置获取当前油样容器的多个视角的第二待测图像数据；通过朴素贝叶斯算法对油样容器的第二待测图像数据与第二目标图像数据进行比较，得到多种第二标准容器的多个第二概率，根据第二概率确定油样容器匹配的第二标准容器，确定油样容器中变压器油的种类。本发明解决了现有技术中对变压器油的种类的识别会由于标签存在导致识别不准确，以及识别所需样本过多的问题。

Description

一种变电站油样智能存储方法和装置

技术领域

本发明涉及样品识别技术领域，具体而言，涉及一种变电站油样智能存储方法和装置。

背景技术

智能化变电站的安全可靠运行是实现整个智能电网稳定运行主要条件之一，而智能化电力变压器又是智能化变电站的重要组成部分，因此及时可靠地对智能化电力变压器潜在的故障进行诊断，对于保障智能电网运行具有十分重要的意义。

目前，根据变压器油的色谱，可以对变压器进行故障诊断分析，而在变压器油的图像检测过程中，会受到油样容器上的标签影响，导致图像分析出错，而将标签等信息也纳入图像检测的样本中，会导致所需的标准样本量大幅增加。

发明内容

本发明解决的问题是现有技术中对变压器油的种类的识别会受到标签遮挡导致识别不准确，以及识别所需样本过多。

为解决上述问题，本发明提供一种变电站油样智能存储方法，用于储存油样容器，所述油样容器表面设有标签，内部设有变压器油；所述变电站油样智能存储方法包括：步骤S1：将所述油样容器设置于输送通道并向所述输送通道的第一检测位输送，同时通过图像检测装置获取所述油样容器的至少一个视角的第一待测图像数据；步骤S2：通过朴素贝叶斯算法计算所述油样容器的所述第一待测图像数据与第一标准容器的所有预设视角的第一目标图像数据进行比较，得到第一概率，根据所述第一概率确定所述油样容器的当前放置角度；步骤S3：所述油样容器到达所述第一检测位，根据所述油样容器的当前放置角度旋转所述油样容器，将所述油样容器的标签正对所述图像检测装置，所述图像检测装置获取当前所述油样容器的多个视角的第二待测图像数据；步骤S4：通过朴素贝叶斯算法计算所述油样容器的所述第二待测图像数据与多种第二标准容器中所有视角相同的第二目标图像数据进行比较，得到多种所述第二标准容器的多个第二概率，根据所述第二概率确定所述油样容器匹配的所述第二标准容器，确定所述油样容器中变压器油的种类；步骤S5：根据所述油样容器中变压器油的种类将待分类的所述油样容器输送至对应的储存位；其中，所述第一标准容器为具有标签的任意一个标准容器；多种所述第二标准容器包括多种油样对应的具有标签的指定容器。

采用该技术方案后所达到的技术效果：待测的油样容器可以以任意朝向设置在输送通道上，不影响油样容器的识别和收纳，因此更加方便，智能化程度更高；具体而言，根据油样容器的放置角度不同，获取到的第一待测图像数据可以是没有标签的图像、标签位于中间的图像、标签位于左侧或右侧的图像等，由于只需得到第一待测图像数据中油样容器的角度，因此第一标准容器预设视角的第一目标图像数据只需是容纳有任意一种液体的容器，并且附带有相同大小的标签，对比第一概率时也只需对比标签位置这一个变量，因此有效缩小第一目标图像数据的样本数量，之后检测变压器油种类时，由于已将待测油样容器的标签朝向图像检测装置，第二标准容器的第二目标图像数据只需是标签正对所述图像检测装置情况下不同油样的图像，因此也有效缩小第二目标图像数据的样本数量，经过两轮检测，累积选取的样本数量相比单次同时比较所有油样在所有转动角度下的图像，样本大幅减小，检测效率更高；并且，由于第二目标图像数据只需是标签正对所述图像检测装置情况下不同油样的图像，因此预先进行的图像准备工作也更少，需要增加预设样本时也更加方便；最后，油样容器已经对正方向，并且确定变压器油的种类之后，也便于机械手等运送的结构识别油样容器，将油样容器准确整齐地放入储存位。

进一步的，所述图像检测装置的朝向，至少包括与所述输送通道的运动方向相同的方向。

采用该技术方案后所达到的技术效果：油样容器向第一检测位进行输送的过程中，图像检测装置即可获取油样容器朝向输送通道的运动方向的图像，二者同步进行，若在此期间图像检测装置获取的第一待测图像数据无法得到标签的边缘位置，则通过旋转机构调节任意角度，直到能够显示标签边缘位置的图像出现，重复获取第一待测图像数据以及转动油样容器的步骤均可以与移动油样容器的步骤同时进行，因此可以节省时间；并且，后续对比第二目标图像数据时也需要正对图像检测装置，因此只需设置一个图像检测装置即可，节省图像检测装置的数量。

进一步的，所述步骤S1中，通过图像检测装置获取油样容器的至少一个视角的第一待测图像数据，具体包括：通过所述图像检测装置获取沿所述油样容器周向的n1个待测图像数据，选择多个所述待测图像数据中显示有标签边缘部分的所述待测图像数据，作为所述第一待测图像数据。

采用该技术方案后所达到的技术效果：根据显示有标签边缘部分的所述待测图像数据，可以得到标签边缘的位置与图像中心的距离，结合油样容器形状，在标签边缘位置确定的情况下，油样容器的当前放置角度也是确定的；而油样容器周向的待测图像数据中，存在无法显示标签边缘的情况，该待测图像数据无法确定油样容器的当前放置角度，因此获取多个视角的待测图像数据并排除无法显示标签边缘的情况，可以提高图像检测的准确率。

进一步的，所述步骤S2，具体包括：预先将所述第一标准容器周向等分为n2个视角，获取n2个视角对应的n2个所述第一目标图像数据，依次判断所述第一待测图像数据属于每个所述第一目标图像数据的所述第一概率，得到所述第一概率最大的所述第一目标图像数据，获取所述第一概率最大的所述第一目标图像数据与标签位于正中心的所述第一目标图像数据之间的偏转角度，确定所述油样容器的当前放置角度。

采用该技术方案后所达到的技术效果：将第一标准容器周向的视角进行等分，能够更准确地匹配到最接近第一待测图像数据的第一目标图像数据，而根据最接近的第一待测图像数据，可以直接得到其与标签位于正中心的第一目标图像数据之间的角度，该角度等同于油样容器的第一待测图像数据的视角与油样容器在标签位于正中心时的视角之间的夹角，从而得到油样容器的当前放置角度。

进一步的，所述依次判断所述第一待测图像数据属于每个所述第一目标图像数据的所述第一概率，具体包括：将n2个所述第一目标图像数据作为第一训练图像集进行训练，生成第一贝叶斯模型；将所述第一待测图像数据带入所述第一贝叶斯模型进行测试，求出每个所述第一待测图像数据在灰度直方图、SIFT特征和/或SURF特征下属于每个所述第一目标图像数据的第一概率。

采用该技术方案后所达到的技术效果：对第一待测图像数据属于每个第一目标图像数据的第一概率进行判断，可以得到该第一待测图像数据最接近的第一目标图像数据，确定放置角度；而依次对油样容器的多个不同视角的第一待测图像数据进行上述处理，从不同视角出发来计算油样容器的放置角度，可以进一步提高放置角度计算的准确率；各个第一待测图像数据的训练是独立的，对独立的数据分别采用朴素贝叶斯算法进行计算，可以达到较高的准确率。

进一步的，所述步骤S3中，所述图像检测装置获取当前所述油样容器的多个视角的第二待测图像数据，具体包括：将当前所述油样容器周向等分为n3个视角，获取n3个视角对应的n3个所述第二待测图像数据；其中，n3个所述第二待测图像数据中包括标签方向与所述输送通道运动方向相同的所述第二待测图像数据。

采用该技术方案后所达到的技术效果：以标签方向与输送通道运动方向相同的第二待测图像数据为基准，对油样容器周向进行等分后，可以得到n3个角度确定的第二待测图像数据；在确定油样容器角度的基础上，无需将每个第二待测图像数据都与第二标准容器所有视角的第二目标图像数据进行对比，因此有效减少样本数量；检测n3个第二待测图像数据相比只检测任一确定角度下的第二待测图像数据可以进一步提高准确性。

进一步的，所述步骤S4，具体包括：预先将每个所述第二标准容器周向等分为n3个视角，获取n3个视角对应的n3个所述第二目标图像数据，依次判断所述油样容器的n3个视角中每个视角的所述第二待测图像数据属于对应视角的每个所述第二目标图像数据的所述第二概率，得到所述第二概率最大的所述第二目标图像数据，所述第二概率最大的所述第二目标图像数据对应的第二标准容器的变压器油种类即所述油样容器的变压器油种类。

采用该技术方案后所达到的技术效果：检测角度确定的第二待测图像数据与第二目标图像数据相似的第二概率，可以缩小对比数量。举例来说，已记录的常用油样有x种，第二标准容器的种类数量即为x种，标签正视的第二待测图像数据只需与x种第二标准容器中每个第二标准容器的标签正视图像进行比对，而另外n3-1个视角的第二待测图像数据也只需与x种第二标准容器在对应方向的图像进行比对，每个第二待测图像数据均无需与x种第二标准容器的所有图像进行对比，因此提高效率。

进一步的，所述依次判断所述油样容器的n3个视角中每个视角的所述第二待测图像数据属于对应视角的每个所述第二目标图像数据的所述第二概率，具体包括：将每个所述第二标准容器的n3个所述第二目标图像数据作为第二训练图像集进行训练，生成分别与多种所述第二标准容器对应的多个第二贝叶斯模型；将所述第二待测图像数据带入所述第二贝叶斯模型进行测试，求出每个所述第二待测图像数据在灰度直方图、SIFT特征和/或SURF特征下属于每个所述第二目标图像数据的第二概率。

采用该技术方案后所达到的技术效果：依次对油样容器的多个不同视角的第二待测图像数据进行上述处理，从不同视角出发来计算油样容器的与第二标准容器匹配的概率，可以进一步提高对应油样种类检测的准确率；各个第二待测图像数据的训练是独立的，对独立的数据分别采用朴素贝叶斯算法进行计算，可以达到较高的准确率。

进一步的，所述步骤S5，具体包括：所述输送通道将所述油样容器输送至所述储存箱前侧，机械手根据所述油样容器的变压器油种类，夹持所述油样容器至所述储存箱内对应的所述储存位。

采用该技术方案后所达到的技术效果：油样容器的种类确定后，只需检测油样容器是否到达储存箱前侧即可，机械手根据油样容器的种类和对应储存位，在获取油样容器到达的信号后执行对应的夹持动作，实现准确高效的分类储存效果。

本发明提供一种变电站油样智能存储装置，用于实现如上述任一实施例所述的变电站油样智能存储方法，所述变电站油样智能存储装置包括：输送通道、图像检测装置、上位机、储存箱、机械手；所述储存箱和机械手位于所述输送通道的至少一侧，所述储存箱具有多个对应不同所述变压器油的所述储存位，所述机械手用于夹持所述油样容器至对应的所述储存位；所述图像检测装置的朝向与所述输送通道的运动方向相向设置；所述上位机电连接所述输送通道、所述图像检测装置和所述机械手。

采用该技术方案后所达到的技术效果：变电站油样智能存储装置通过输送通道运输油样容器，图像检测装置获取油样容器的第一待测图像数据和第二待测图像数据，上位机根据第一待测图像数据得到油样容器的朝向，根据第二待测图像数据获取油样容器的种类，机械手根据油样容器的种类运送至对应的所述储存位，从而完成该变电站油样智能存储方法，并达到上述一个或多个技术效果。

综上所述，本申请上述各个技术方案可以具有如下一个或多个优点或有益效果：i)根据油样容器的第一待测图像数据中标签边缘部分的图像信息，与第一目标图像数据进行比较后可以确定边缘部分的图像信息所处的转向角度，从而便于调整油样容器的角度，便于油样容器的标签所在位置与样本对应，消除标签带来的检测误差；ii)对比第二待测图像和第二目标图像，可以在有标签的情况下，准确判断相似概率最高的第二标准容器，从而确定油样容器中变压器油的种类。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的一种变电站油样智能存储方法的流程图。

图2为本发明第二实施例提供的一种变电站油样智能存储装置的结构示意图。

图3为图2中输送平台的结构示意图。

附图标记说明：

100-变电站油样智能存储装置；110-输送通道；111-丝杆；112-第一电机；113-输送平台；114-导轨；120-图像检测装置；130-储存箱；140-机械手；150-转盘；151-传动件；152-第二电机。

具体实施方式

本发明的目的在于提供一种变电站油样智能存储方法和装置，用于实现在检测标签的基础上，减少变压器油样容器识别样本，快速准确识别油样的效果。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

参见图1-图3，本发明第一实施例提供一种变电站油样智能存储方法，用于储存油样容器，油样容器表面设有标签，内部设有变压器油；变电站油样智能存储方法包括：

步骤S1：将油样容器设置于输送通道并向输送通道的第一检测位输送，同时通过图像检测装置获取油样容器的至少一个视角的第一待测图像数据；

步骤S2：通过朴素贝叶斯算法计算油样容器的第一待测图像数据与第一标准容器的所有预设视角的第一目标图像数据进行比较，得到第一概率，根据第一概率确定油样容器的当前放置角度；

步骤S3：油样容器到达第一检测位，根据油样容器的当前放置角度旋转油样容器，将油样容器的标签正对图像检测装置，图像检测装置获取当前油样容器的多个视角的第二待测图像数据；

步骤S4：通过朴素贝叶斯算法计算油样容器的第二待测图像数据与多种第二标准容器中所有视角相同的第二目标图像数据进行比较，得到多种第二标准容器的多个第二概率，根据第二概率确定油样容器匹配的第二标准容器，确定油样容器中变压器油的种类；

步骤S5：根据油样容器中变压器油的种类将待分类的油样容器输送至对应的储存位；

其中，第一标准容器为具有标签的任意一个标准容器；多种第二标准容器包括多种油样对应的具有标签的指定容器。

需要说明的是，待测的油样容器可以以任意朝向设置在输送通道上，不影响油样容器的识别和收纳，因此更加方便，智能化程度更高；具体而言，根据油样容器的放置角度不同，获取到的第一待测图像数据可以是没有标签的图像、标签位于中间的图像、标签位于左侧或右侧的图像等，由于只需得到第一待测图像数据中油样容器的角度，因此第一标准容器预设视角的第一目标图像数据只需是容纳有任意一种液体的容器，并且附带有相同大小的标签，对比第一概率时也只需对比标签位置这一个变量，因此有效缩小第一目标图像数据的样本数量，之后检测变压器油种类时，由于已将待测油样容器的标签朝向图像检测装置，第二标准容器的第二目标图像数据只需是标签正对图像检测装置情况下不同油样的图像，因此也有效缩小第二目标图像数据的样本数量，经过两轮检测，累积选取的样本数量相比单次同时比较所有油样在所有转动角度下的图像，样本大幅减小，检测效率更高；并且，由于第二目标图像数据只需是标签正对图像检测装置情况下不同油样的图像，因此预先进行的图像准备工作也更少，需要增加预设样本时也更加方便；最后，油样容器已经对正方向，并且确定变压器油的种类之后，也便于机械手等运送的结构识别油样容器，将油样容器准确整齐地放入储存位。

在一个具体的实施例中，图像检测装置的朝向，至少包括与输送通道的运动方向相同的方向。

需要说明的是，油样容器向第一检测位进行输送的过程中，图像检测装置即可获取油样容器朝向输送通道的运动方向的图像，二者同步进行，若在此期间图像检测装置获取的第一待测图像数据无法得到标签的边缘位置，则通过旋转机构调节任意角度，直到能够显示标签边缘位置的图像出现，重复获取第一待测图像数据以及转动油样容器的步骤均可以与移动油样容器的步骤同时进行，因此可以节省时间；并且，后续对比第二目标图像数据时也需要正对图像检测装置，因此只需设置一个图像检测装置即可，节省图像检测装置的数量。

在一个具体的实施例中，步骤S1中，通过图像检测装置获取油样容器的至少一个视角的第一待测图像数据，具体包括：通过图像检测装置获取沿油样容器周向的n1个待测图像数据，选择多个待测图像数据中显示有标签边缘部分的待测图像数据，作为第一待测图像数据。

需要说明的是，根据显示有标签边缘部分的待测图像数据，可以得到标签边缘的位置与图像中心的距离，结合油样容器形状，在标签边缘位置确定的情况下，油样容器的当前放置角度也是确定的。举例来说，当油样容器为圆柱形时，根据标签边缘的位置与图像中心的距离，以及油样容器的半径，可以计算标签边缘的位置与油样容器轴线连线，相比与标签正视方向偏移的角度，再根据标签总长度，或根据俯视状态下标签覆盖油样容器侧面的弧度值，可以得到标签中间位置相比于标签正视方向偏移的角度，即油样容器的偏移角度。

而油样容器周向的待测图像数据中，存在无法显示标签边缘的情况，该待测图像数据无法确定油样容器的当前放置角度，因此获取多个视角的待测图像数据并排除无法显示标签边缘的情况，可以提高图像检测的准确率。举例来说，油样容器内的油样是有颜色时，或者标签过长导致正视时标签边缘延伸至油样容器背面的情况，此时在其他视角下才能够获取标签边缘的图像，因此避免了标签朝向无法确定。

在一个具体的实施例中，步骤S2，具体包括：预先将第一标准容器周向等分为n2个视角，获取n2个视角对应的n2个第一目标图像数据，依次判断第一待测图像数据属于每个第一目标图像数据的第一概率，得到第一概率最大的第一目标图像数据，获取第一概率最大的第一目标图像数据与标签位于正中心的第一目标图像数据之间的偏转角度，确定油样容器的当前放置角度。

需要说明的是，将第一标准容器周向的视角进行等分，能够更准确地匹配到最接近第一待测图像数据的第一目标图像数据，而根据最接近的第一待测图像数据，可以直接得到其与标签位于正中心的第一目标图像数据之间的角度，该角度等同于油样容器的第一待测图像数据的视角与油样容器在标签位于正中心时的视角之间的夹角，从而得到油样容器的当前放置角度。

在一个具体的实施例中，依次判断第一待测图像数据属于每个第一目标图像数据的第一概率，具体包括：将n2个第一目标图像数据作为第一训练图像集进行训练，生成第一贝叶斯模型；将第一待测图像数据带入第一贝叶斯模型进行测试，求出每个第一待测图像数据在灰度直方图、SIFT特征和/或SURF特征下属于每个第一目标图像数据的第一概率。

需要说明的是，对第一待测图像数据属于每个第一目标图像数据的第一概率进行判断，可以得到该第一待测图像数据最接近的第一目标图像数据，确定放置角度；而依次对油样容器的多个不同视角的第一待测图像数据进行上述处理，从不同视角出发来计算油样容器的放置角度，可以进一步提高放置角度计算的准确率；各个第一待测图像数据的训练是独立的，对独立的数据分别采用朴素贝叶斯算法进行计算，可以达到较高的准确率。

在一个具体的实施例中，步骤S3中，图像检测装置获取当前油样容器的多个视角的第二待测图像数据，具体包括：将当前油样容器周向等分为n3个视角，获取n3个视角对应的n3个第二待测图像数据；其中，n3个第二待测图像数据中包括标签方向与输送通道运动方向相同的第二待测图像数据。

需要说明的是，以标签方向与输送通道运动方向相同的第二待测图像数据为基准，对油样容器周向进行等分后，可以得到n3个角度确定的第二待测图像数据；在确定油样容器角度的基础上，无需将每个第二待测图像数据都与第二标准容器所有视角的第二目标图像数据进行对比，因此有效减少样本数量；检测n3个第二待测图像数据相比只检测任一确定角度下的第二待测图像数据可以进一步提高准确性。

在一个具体的实施例中，步骤S4，具体包括：预先将每个第二标准容器周向等分为n3个视角，获取n3个视角对应的n3个第二目标图像数据，依次判断油样容器的n3个视角中每个视角的第二待测图像数据属于对应视角的每个第二目标图像数据的第二概率，得到第二概率最大的第二目标图像数据，第二概率最大的第二目标图像数据对应的第二标准容器的变压器油种类即油样容器的变压器油种类。

需要说明的是，检测角度确定的第二待测图像数据与第二目标图像数据相似的第二概率，可以缩小对比数量。举例来说，已记录的常用油样有x种，第二标准容器的种类数量即为x种，标签正视的第二待测图像数据只需与x种第二标准容器中每个第二标准容器的标签正视图像进行比对，而另外n3-1个视角的第二待测图像数据也只需与x种第二标准容器在对应方向的图像进行比对，每个第二待测图像数据均无需与x种第二标准容器的所有图像进行对比，因此提高效率。

在一个具体的实施例中，依次判断油样容器的n3个视角中每个视角的第二待测图像数据属于对应视角的每个第二目标图像数据的第二概率，具体包括：将每个第二标准容器的n3个第二目标图像数据作为第二训练图像集进行训练，生成分别与多种第二标准容器对应的多个第二贝叶斯模型；将第二待测图像数据带入第二贝叶斯模型进行测试，求出每个第二待测图像数据在灰度直方图、SIFT特征和/或SURF特征下属于每个第二目标图像数据的第二概率。

需要说明的是，依次对油样容器的多个不同视角的第二待测图像数据进行上述处理，从不同视角出发来计算油样容器的与第二标准容器匹配的概率，可以进一步提高对应油样种类检测的准确率；各个第二待测图像数据的训练是独立的，对独立的数据分别采用朴素贝叶斯算法进行计算，可以达到较高的准确率。

在一个具体的实施例中，步骤S5，具体包括：输送通道将油样容器输送至储存箱前侧，机械手根据油样容器的变压器油种类，夹持油样容器至储存箱内对应的储存位。

需要说明的是，油样容器的种类确定后，只需检测油样容器是否到达储存箱前侧即可，机械手根据油样容器的种类和对应储存位，在获取油样容器到达的信号后执行对应的夹持动作，实现准确高效的分类储存效果。

参见图2-图3，本发明第二实施例提供一种变电站油样智能存储装置100，用于实现如上述任一实施例的变电站油样智能存储方法，变电站油样智能存储装置100包括：输送通道110、图像检测装置120、上位机、储存箱130、机械手140；储存箱130和机械手140位于输送通道110的至少一侧，储存箱130具有多个对应不同变压器油的储存位，机械手140用于夹持油样容器至对应的储存位；图像检测装置120的朝向与输送通道110的运动方向相向设置；上位机电连接输送通道110、图像检测装置120和机械手140。

需要说明的是，变电站油样智能存储装置100通过输送通道110运输油样容器，图像检测装置120获取油样容器的第一待测图像数据和第二待测图像数据，上位机根据第一待测图像数据得到油样容器的朝向，根据第二待测图像数据获取油样容器的种类，机械手140根据油样容器的种类运送至对应的储存位，从而完成该变电站油样智能存储方法，并达到上述一个或多个技术效果。

在一个具体的实施例中，图像检测装置120的位置可以是固定的，即位于油样容器在输送方向上的前侧或后侧，以便于时刻获取油样容器的图像；图像检测装置120可以是随油样容器移动的，此时图像检测装置120可以设置在油样容器的任意一侧或多侧。

进一步的，输送通道110例如包括丝杆111，第一电机112以及输送平台113，其中，第一电机112驱动丝杆111转动，输送平台113与丝杆111螺母连接从而在丝杆111上方滑动。

进一步的，输送平台113两侧分别与一个导轨114配合，从而实现导向作用，使输送平台113的运动更加稳定。

在一个具体的实施例中，变电站油样智能存储装置100还包括转动装置，转动装置包括：转盘150、传动件151和第二电机152。其中，转盘150设置在输送平台113上，油样容器设置在转盘150上，实现角度的修正；第二电机152位于转盘150一侧，便有具有足够的空间通过传动件151驱动转盘150转动。

进一步的，传动件151例如为带轮组件，带轮组件包括第一带轮、第二带轮和同步带。其中，第一带轮与第二电机152电机轴连接，第一带轮随电机轴转动；第二带轮位于转盘150下方，与转盘150同步转动；同步带与第一带轮和得让带轮分别啮合，实现传动。

需要说明的是，转盘150通过带轮组件进行传动时，便于在油样容器周侧设置图像检测装置120。举例来说，在油样容器输送方向上的前后左右方向均可以设置图像检测装置120，从而得到多个视角的第一待测图像数据和第二待测图像数据。结合转动装置，第一待测图像数据和第二待测图像数据的数量可以大于图像检测装置120的数量。

在一个具体的实施例中，储存箱130和机械手140位于输送通道110的一端，当油样容器通过丝杆111运动至输送通道110的一端时，机械手140根据油样容器的种类运送至储存箱130内对应的储存位。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (5)

1.一种变电站油样智能存储方法，其特征在于，用于储存油样容器，所述油样容器表面设有标签，内部设有变压器油；所述变电站油样智能存储方法包括：

步骤S1：将所述油样容器设置于输送通道并向所述输送通道的第一检测位输送，同时通过图像检测装置获取所述油样容器的至少一个视角的第一待测图像数据；

步骤S2：通过朴素贝叶斯算法对所述油样容器的所述第一待测图像数据与第一标准容器的所有预设视角的第一目标图像数据进行比较，得到第一概率，根据所述第一概率确定所述油样容器的当前放置角度；

步骤S3：所述油样容器到达所述第一检测位，根据所述油样容器的当前放置角度旋转所述油样容器，将所述油样容器的标签正对所述图像检测装置，所述图像检测装置获取当前所述油样容器的多个视角的第二待测图像数据；

步骤S4：通过朴素贝叶斯算法对所述油样容器的所述第二待测图像数据与多种第二标准容器中所有视角相同的第二目标图像数据进行比较，得到多种所述第二标准容器的多个第二概率，根据所述第二概率确定所述油样容器匹配的所述第二标准容器，确定所述油样容器中变压器油的种类；

步骤S5：根据所述油样容器中变压器油的种类将待分类的所述油样容器输送至对应的储存位；

其中，所述第一标准容器是指具有标签的任意一个标准容器；多种所述第二标准容器是指多种油样对应的具有标签的多种指定油样容器；

所述步骤S2，具体包括：

预先将所述第一标准容器周向等分为n2个视角，获取n2个视角对应的n2个所述第一目标图像数据，依次判断所述第一待测图像数据属于每个所述第一目标图像数据的所述第一概率，得到所述第一概率最大的所述第一目标图像数据，获取所述第一概率最大的所述第一目标图像数据与标签位于正中心的所述第一目标图像数据之间的偏转角度，确定所述油样容器的当前放置角度；

所述依次判断所述第一待测图像数据属于每个所述第一目标图像数据的所述第一概率，具体包括：

将n2个所述第一目标图像数据作为第一训练图像集进行训练，生成第一贝叶斯模型；将所述第一待测图像数据带入所述第一贝叶斯模型进行测试，求出每个所述第一待测图像数据在灰度直方图、SIFT特征和/或SURF特征下属于每个所述第一目标图像数据的第一概率；

所述步骤S3中，所述图像检测装置获取当前所述油样容器的多个视角的第二待测图像数据，具体包括：

将当前所述油样容器周向等分为n3个视角，获取n3个视角对应的n3个所述第二待测图像数据；其中，n3个所述第二待测图像数据中包括标签方向与所述输送通道运动方向相同的所述第二待测图像数据；

所述步骤S4，具体包括：

预先将每个所述第二标准容器周向等分为n3个视角，获取n3个视角对应的n3个所述第二目标图像数据，依次判断所述油样容器的n3个视角中每个视角的所述第二待测图像数据属于对应视角的每个所述第二目标图像数据的所述第二概率，得到所述第二概率最大的所述第二目标图像数据，所述第二概率最大的所述第二目标图像数据对应的第二标准容器的变压器油种类即所述油样容器的变压器油种类；

所述依次判断所述油样容器的n3个视角中每个视角的所述第二待测图像数据属于对应视角的每个所述第二目标图像数据的所述第二概率，具体包括：

将每个所述第二标准容器的n3个所述第二目标图像数据作为第二训练图像集进行训练，生成分别与多种所述第二标准容器对应的多个第二贝叶斯模型；将所述第二待测图像数据带入所述第二贝叶斯模型进行测试，求出每个所述第二待测图像数据在灰度直方图、SIFT特征和/或SURF特征下属于每个所述第二目标图像数据的第二概率。

2.根据权利要求1所述的变电站油样智能存储方法，其特征在于，所述图像检测装置的朝向，至少包括与所述输送通道的运动方向相同的方向。

3.根据权利要求1所述的变电站油样智能存储方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过图像检测装置获取油样容器的至少一个视角的第一待测图像数据，具体包括：

通过所述图像检测装置获取沿所述油样容器周向的n1个待测图像数据，选择多个所述待测图像数据中显示有标签边缘部分的所述待测图像数据，作为所述第一待测图像数据。

4.根据权利要求1所述的变电站油样智能存储方法，其特征在于，所述步骤S5，具体包括：

所述输送通道将所述油样容器输送至储存箱前侧，机械手根据所述油样容器的变压器油种类，夹持所述油样容器至所述储存箱内对应的所述储存位。

5.一种变电站油样智能存储装置，其特征在于，用于实现如权利要求1-4任一项所述的变电站油样智能存储方法，所述变电站油样智能存储装置包括：输送通道、图像检测装置、上位机、储存箱、机械手；

所述储存箱和机械手位于所述输送通道的至少一侧，所述储存箱具有多个对应不同所述变压器油的所述储存位，所述机械手用于夹持所述油样容器至对应的所述储存位；所述图像检测装置的朝向与所述输送通道的运动方向相向设置；所述上位机电连接所述输送通道、所述图像检测装置和所述机械手。