计算机视觉系统及其在船舶电力系统自动化中应用

张振旺　林艳

摘要：当今时代，在我国各个领域发展过程中，人工智能系统得到大力推广和应用。人工智能系统的核心科技之一就是计算机视觉技术，众所周知，计算机视觉技术大体都是图像信息组合而成，在电力系统中的自动化方面就需要这样的图片信息组合而成的视觉技术，从而代替工作人员在电网中的一些判断、分析和操作，避免了人眼主观性和易疲劳等方面的缺点。因此，计算机视觉技术在电力系统中可以发挥重要作用，同时人们对视觉技术中的图文识别、三维技术也有了更高的要求，以更好地实现电力系统自动化。

关键词：计算机视觉系统;船舶;电力系统自动化

引言

自动化是电力系统的发展趋势，随着计算机技术的不断成熟，应用领域不断拓展，在电力自动化系统中的信息输入、输出甚至是存储和传输中都应用了计算机技术。鉴于电力系统具有功能复杂，分布范围广，管理调度较为集中等特点，当前船舶电力系统自动管理系统主要有功率管理系统，部分项目需要船员的巡查和异常判断，基于计算机的视觉图像技术在船舶电力自动化系统中具有广泛的应用领域和应用前景。

1计算机视觉技术的介绍

1.1概念

计算机视觉技术主要研究计算机认知能力的一门技术，其具体主要是通过用摄像机代替人的眼睛，用电脑代替人的大脑，最终使计算机具备类似于人类的识别、判断以及记忆目标的功能，代替人类进行部分生产作业。人们目前研究的人工智能技术中的一项重要内容就是计算机视觉技术，通过研究计算机视觉技术可以让计算机拥有利用二维图像认知三维环境的功能。总的来说，计算机视觉技术是在图像与信号处理技术、概率分析统计、网络神经技术以及信息处理技术的基础上，利用计算机来分析、处理视觉信息的技术，它是现代社会新兴起的一门高新技术。

1.2工作原理

在一定的光照条件下，利用摄像机等设备采集实物的图像，然后通过网络的信号把图像信息传输到计算机系统的内部。计算机系统的内部会经过加工处理，形成原始图像之后再用图像技术处理刚才提到的原始图像，进一步处理得到效果比较好的图像。在图像里面提取比较有价值的特征，通过有规律的分类整理，利用智能识别的技术对提取出的图像信息进行识别，然后进行描述，最后再利用人工智能的技术得到更高层次的抽象信息，把这些信息储存起来。

2计算机视觉技术

2.1人工智能技术

人工智能技术在电力系统自动化方面有很强的实用性，能够对机械设备，各路系统进行有效的故障检测，从而减轻操作人员的负担，毕竟人眼不是机器，不可能一直处于工作状态，人工智能技术就把工作人员从岗位上解放出来。另外，我国在常规电力系统自动化中还实验了全顺控的操作系统，这又是人工智能在电气自动化方面的一大尝试，全顺控的操作理念就是系统自动运行，设备自行运转，并且人工智能系统会进行检测和一定的排障，在有错误指令或者系统异常时能自行调整指令，甚至在控制不住的情况下，自行警告，自行切断系统运行。全顺控只是在电力系统自动化和计算机视觉技术相融合的一个大胆尝试，日后会有更多的人工智能技术在电力系统自动化方面的应用。

2.2计算机仿真技术

将计算机仿真技术应用到电力系统中，为电力系统提供了极大的便利，也为电力系统的研究提供了良好基础，计算机仿真技术通过模仿高电压，大功率的电力系统实验，节省了实验的成本，还清晰直观地呈现实验数据，缩短了电力系统新技术的研发周期，为电力系统在后续的供电、传输和实际应用方面提供了有力的数据保障。仿真技术还可以应用电力系统的各个方面，检测、扫描电气设备的动态，也有力地支持了电力系统自动化在同步控制、安全检测、故障检修方面的进步和完善。

3计算机视觉系统在船舶电力系统自动化中的应用

3.1在电力线路监测中的应用

计算机视觉技术的研发和应用，可通过热成像图处理技术对输电线路及其设备进行温度识别与分布判断，从而实现电力线路的实时监测。例如，在发电机、配电板、变压器引线接触不良的情况下，过负荷运行必然会使导电回路产生局部过热现象，此时可由无线图像传输设备、检测装置、传感器（包括CCD视觉传感器、位置传感器以及测距传感器等构成监视系统，以此对监视部位进行温度识别和分布判断。同时，利用软件分析可准确获取输线路巡检结果，从而代替人工完成巡检工作。该方法受环境影响较小，特别是在狭小环境下，可有效解决隐蔽部位巡检难的问题，且检测精确和效率较高，可为线路故障判断提供可靠依据。

3.2在线监测中的应用

随着智能化电力系统的发展和应用，电气设备检修不再以时间为唯一标准，而是结合了设备的运行状态，实现了计划检修向状态检修的转变。作为电气设备运行状态检修的基础，在线监测技术中，红外图像故障检测应用最为成功，而计算机视觉系统则主要应用于电气设备红外图像识别方面。由于物体的表面温度为影响红外图像的决定性因素，因此目前对电气设备红外图像的拍摄和图谱分析主要以红外热像仪为主，同时也是电力设备实施温度监控和电气设备运行状态监测与故障诊断的最佳手段。例如，配电板接线不良，接头部位置温度异常，在变压器冷却系统故障，绕线绝缘恶化、断路器触头接触不良等情况下所引发的局部发热现象，均可借助红外图像进行有效识别。对于红外图像的具体识别，主要是通过电气设备实时红外图像和标准红外图像（即正常运行状态下的红外图像）的对比实现的。当变化超过规定阈值时，便可判定设备存在故障，同时可以对应红外图像为依据确定故障位置。此外，可通过实时监测的红外图像分析电气设备温度及其分布情况，以此实施船舶电力设备运行温度的有效控制。例如，发电机过载、配电板汇流拍排高温、电动机缺相，理论上均可利用计算机视觉技术的红外图像识别能力进行有效监测。但是，实际应用方面，由于涉及到的图像分析和模式识别较为复杂，因此目前因实施难度较大还未得到推广，但是势必是以后的发展趋势。

3.3在开关位置监测中的应用

对于电力设备中开关刀闸的監测，计算机可通过视觉技术自动识别开关刀闸的开合和异常状态，并对异常状态（即刀闸不到位状态）进行报警。开关刀闸的状态分为闭合状态、断开状态以及异常状态三种形式。此外，刀闸开关状态监测图位置监测技术还可以利用到继电保护压板的位置（联通或开断）监测。继电保护压板随变电站和电网运行方式的变化而改变，而运行规程规定值班人员应掌握并保证压板位置的准确性。但是，现实情况中，因值班人员难以熟记而造成的错误甚至酿成继电保护误动作事故的情况时有发生。由于压板上难以引出电信息，因此一般检测方法难以解决这个问题。在此情况下，采用计算机视觉技术，由CCD相机获取压板盘面图像，然后利用计算机对摄录的图像进行自动识别，判别出各个压板的位置是否符合规程要求，并对不符合要求的发出语音、图文警报。

结语

总而言之，现在计算机视觉技术已经深入发展到各行各业中，在船舶电力系统自动化中有着广泛的应用前景，随着技术的进一步应用，对船舶电力系统管理方式将会产生了重大的影响。

参考文献

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