基于颜色模版匹配的继电保护压板投退状态识别设计

吕家伟 刘瑞荣

（广东电网有限责任公司江门供电局，广东江门529000）

0 引言

继电保护压板投退状态的准确性，是电网安全可靠运行的关键。然而，目前电网公司保护压板数量大、类型多，人工检测压板状态容易由于视觉疲劳而导致压板操作错误[1]，且工作量大、耗时长。为此，近几年，众多学者对保护压板投退状态的可靠检测、快速识别进行了大量研究，包括规范操作流程[2]、巧用颜色标识[3]、基于图像自动识别技术[4]等。其中基于图像自动识别技术由于具有识别快速、结果可靠、使用方便等优势而得到众多学者的重视。

然而，目前在应用基于图像识别的压板状态检测过程中还存在不少问题，如拍照角度、距离，光线强弱，照射角度，甚至是障碍物或人的影子等因素都直接影响识别效果，继电保护屏的种类较多也增加了算法实现难度。

针对以上问题，本文提出一种通用识别方法，该方法充分利用现有保护屏中颜色标识，采用模版匹配技术，避免了不同种类的保护屏需要设计不同算法的缺陷[5]，也降低了使用难度，具有较高的实用性。同时，该方法利用图像透视技术解决了拍照角度、距离对识别结果的影响，使得该方法可应用于手持终端或移动端（手机），极大地方便了运行人员的使用。最后，为避免光照强度影响，特别是同一图中不同位置不同光照的影响，采用RGB颜色归一化方法，去除光照影响，提高了识别的可靠性。

1 颜色模版匹配识别的基本流程介绍

基于颜色模版匹配的过程主要分为三个部分，分别为图像预处理、模版采集和识别。

各部分主要功能如下：

（1）图像预处理部分主要利用保护屏边框（继电保护屏四周以红色矩形边框作为标识，如果没有，可人工标识）完成拍照图片的校正与提取。

（2）模版采集部分根据图像预处理后提取的压板图片，通过人工擦除不相关像素，突出模版投退状态特征的关键像素，并设置识别需要的关键位置点、参数等信息。

（3）识别部分利用图像预处理后提取的压板图片，通过与模版采集部分提取的模版进行匹配，从而判断压板状态，输出识别结果。

2 保护压板状态识别关键策略

要完成基于颜色模版匹配的保护压板投退状态准确识别，关键是正确提取压板，合理确定模版与识别算法，解决因拍照角度、距离，光线强弱，照射角度，甚至是障碍物或人的影子等造成图片与图片之间不一致以及同一图片中不同位置之间的光照不一致等问题。为解决以上问题，本文采取如下关键策略：

2.1 颜色归一化与边框提取

文献[6]采用聚类方法实现颜色分类与图形分割，在不同光照下获得了较好的结果。然而，在本文研究过程中发现，同一图片经常因拍照角度、位置、障碍物或人的影子等影响而造成同一颜色在同一图片中不同位置的RGB值表现出非常大的差异，这将使得直接利用RGB值作为聚类中心会导致分类错误。但是，本文通过多组数据分析，发现不同光照下，同一颜色表现出RGB值具有同时增大或同时减小的特性，这为解决此类问题提供了新的思路，即归一化处理。采用归一化处理后，边框识别清晰，且干扰少。

2.2 直线聚类策略

边框提取后，为进一步去除实际应用中可能存在的干扰，可采用腐蚀功能消除较细的线条或面积较小的噪声点。腐蚀后可采用细化方案，以减小有效像素点，提高直线提取速度。本文采取腐蚀、细化、概率霍夫变换提取直线段。由于概率霍夫变换提取的直线段一般远多于实际需要的直线段，因此需要对提取的直线段做进一步判断，如去除或连接，才能准确找到所需要的边框直线。本文采取如下步骤获取所需要的边框直线：

（1）将所获取的所有直线采用（ρ，θ）描述形式，见式（1），并按照给定间距（Δρ，Δθ）进行初始分类。

公式（1）描述一条直线，直线上的点坐标为（x，y），其余为参数。

（2）计算以线段长度为权重的聚类中心，即：

式中，Li，j表示第i类中第j条直线段的长度；ρi，j、θi，j分别表示第i类中第j条直线段的ρ和θ；ρ¯i和θ¯i分别表示第i类新的聚类中心。

（3）以ρ¯i、θ¯i为聚类中心，按照欧氏距离最近原则重新聚类，如果有直线段分类变动，则返回步骤（2）重新聚类，直到分类结果不再变化为止。

（4）将所有类中的直线段分别按照ρ和θ计算平均值ρ¯、θ¯以及标准差σρ、σθ，去掉所有的直线段。

（5）重复步骤（4），直到再也没有直线段被去掉为止。

（6）将每一类中的直线段连接起来组成一条直线段。

（7）将＞45°的直线认为是垂直线，＜45°的直线认为是水平线，并依据预先给定的水平线数量n选取聚类中的最长n条作为水平线目标直线，同时选择聚类中最长的两条垂直线作为垂直线目标直线。

（8）将垂直线段中端点x最小和最大的直线段分别作为边框左边和右边直线，将水平线段中端点y最小和最大的直线段分别作为边框上边和下边直线。

依据以上步骤，边框直线识别效果如图1所示。在此基础上，通过计算四条边线的四个交点（图1），可利用opencv中warpPerspective函数将原图校正为图2所示标准图片。

图1 直线识别结果

图2 保护压板校正图

2.3 颜色模版采集策略

从图2可知，每一个压板位置基本可确定，因此可通过模版匹配方法在相邻区域进行滑窗匹配，找出最相关的模版，其状态就和此模版一致。然而，模版匹配在保护压板上应用存在两个问题：（1）模版匹配方法耗时过长，需要改进，以满足实时应用要求；（2）保护压板种类多，部分压板并不像图2所示投退状态压板之间基本一致，事实上，大量压板投退状态旋转角度不定，如图3所示，这为模版匹配应用增加了难度。

图3 继电保护屏原图

依据以上策略，分别为图2和图3制作模版如图4、图5所示。

图4 图2所示压板一级模版

图5 图3所示压板一、二级模版

根据某电网公司实地考察，所有继电保护屏都可分为图2、图3所示两类处理，因此本文所述模版采集方法可通用于所有继电保护屏。

3 应用效果

采用本文所述的颜色模版匹配方法对某电网公司5种不同的继电保护屏进行识别测试，从识别效果看，完全能够满足应用需要。

4 结语

综上所述，本文依据继电保护屏四周红色矩形框，采用透视技术，解决了因手持端或手机拍照角度、距离等对图像识别的影响，利用颜色归一化解决了图像因光照变化、障碍物或阴影等造成的影响，提高了识别可靠性，采用两级模版匹配策略，解决了多种类继电保护屏的算法通用性问题。最后，实际应用表明，该方案具有使用简单、识别准确等优点，能够有效减少运行人员的核对工作量。