本發(fā)明涉及隔離開(kāi)關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種隔離開(kāi)關(guān)故障自動(dòng)判斷方法。

背景技術(shù)：

隔離開(kāi)關(guān)是電力設(shè)備中常用高壓保護(hù)設(shè)備，其主要作用是優(yōu)化配置電路上各種高壓設(shè)備的運(yùn)行工況。如當(dāng)電力系統(tǒng)中高壓設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，隔離開(kāi)關(guān)可以將故障明顯隔離，從而使電力設(shè)備能夠繼續(xù)運(yùn)行。隨著高壓電器設(shè)備的發(fā)展，對(duì)隔離開(kāi)關(guān)分/合閘動(dòng)作的準(zhǔn)確性和可靠性要求越來(lái)越高?，F(xiàn)有技術(shù)中，電力設(shè)備依據(jù)收到的隔離開(kāi)關(guān)的輔助觸頭反饋的分/合閘信號(hào)，判斷隔離開(kāi)關(guān)的分/合閘動(dòng)作。但這種判斷隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作的方式存在如下問(wèn)題：當(dāng)隔離開(kāi)關(guān)的主觸頭未動(dòng)作到位時(shí)，電力設(shè)備依然認(rèn)為隔離開(kāi)關(guān)已完成動(dòng)作，這無(wú)疑會(huì)給電力設(shè)備的安全運(yùn)行帶來(lái)重大隱患。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種隔離開(kāi)關(guān)故障自動(dòng)判斷方法，該方法能夠提高隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作的精準(zhǔn)檢測(cè)，避免電力設(shè)備誤操作帶來(lái)的安全隱患。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：

一種隔離開(kāi)關(guān)故障自動(dòng)判斷方法，包括以下步驟：

（1）采集隔離開(kāi)關(guān)輔助觸頭狀態(tài)信息，該輔助觸頭狀態(tài)信息包括打開(kāi)狀態(tài)和關(guān)閉狀態(tài)；

（2）對(duì)隔離開(kāi)關(guān)的各個(gè)方位分別采集可見(jiàn)光圖像信息和紅外圖像信息；

（3）分別對(duì)隔離開(kāi)關(guān)的可見(jiàn)光圖像、紅外檢測(cè)圖像和模板圖像進(jìn)行圖像灰度化；

（4）運(yùn)用改進(jìn)的形態(tài)學(xué)算法對(duì)紅外檢測(cè)圖像及模板圖像進(jìn)行處理，完成去噪的過(guò)程，并對(duì)隔離開(kāi)關(guān)的可見(jiàn)圖像、紅外檢測(cè)圖像和模板圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)工作；

（5）將隔離開(kāi)關(guān)的紅外檢測(cè)圖像和可見(jiàn)光圖像采用改進(jìn)形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行算法融合；

（6）利用邊緣檢測(cè)的方法對(duì)隔離開(kāi)關(guān)四個(gè)方向的紅外融合圖像中的隔離開(kāi)關(guān)的邊緣及觸頭邊緣進(jìn)行檢測(cè)，從而得到邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)；

（7）將邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)與模板圖像進(jìn)行對(duì)比，從而判斷隔離開(kāi)關(guān)是否有故障，并且判斷其故障類型，將其故障情況上報(bào)，從而達(dá)到隔離開(kāi)關(guān)故障的自動(dòng)判斷。

所述的隔離開(kāi)關(guān)故障自動(dòng)判斷方法，步驟（5），具體包括以下步驟：

（51）以高分辨率的可見(jiàn)光圖像信息為背景，以紅外圖像的熱敏感信息為目標(biāo)，以改進(jìn)的形態(tài)學(xué)濾波對(duì)紅外檢測(cè)圖像預(yù)處理，除去紅外圖像中的冗余信息；

（52）將剩余的紅外目標(biāo)輪廓信息與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行融合，并且利用人眼對(duì)紅色與綠色目標(biāo)較為敏感的特性進(jìn)行彩色融合。

由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明解決了目前隔離開(kāi)關(guān)故障檢測(cè)技術(shù)中的缺陷，該方法間的、準(zhǔn)確，具有非接觸式精準(zhǔn)識(shí)別、隔離開(kāi)關(guān)部件全方位識(shí)別、全自動(dòng)故障檢測(cè)識(shí)別等優(yōu)點(diǎn)。

具體實(shí)施方式

本實(shí)施例的一種隔離開(kāi)關(guān)故障自動(dòng)判斷方法，包括以下步驟：

S1：采集隔離開(kāi)關(guān)輔助觸頭狀態(tài)信息，該輔助觸頭狀態(tài)信息包括打開(kāi)狀態(tài)和關(guān)閉狀態(tài)；

S2：對(duì)隔離開(kāi)關(guān)的各個(gè)方位分別采集可見(jiàn)光圖像信息和紅外圖像信息；

S3：分別對(duì)隔離開(kāi)關(guān)的可見(jiàn)光圖像、紅外檢測(cè)圖像和模板圖像進(jìn)行圖像灰度化；

S4：運(yùn)用改進(jìn)的形態(tài)學(xué)算法對(duì)紅外檢測(cè)圖像及模板圖像進(jìn)行處理，完成去噪的過(guò)程，并對(duì)隔離開(kāi)關(guān)的可見(jiàn)圖像、紅外檢測(cè)圖像和模板圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)工作；

S5：將隔離開(kāi)關(guān)的紅外檢測(cè)圖像和可見(jiàn)光圖像采用改進(jìn)形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行算法融合；該步驟，具體包括以下步驟：

S51:以高分辨率的可見(jiàn)光圖像信息為背景，以紅外圖像的熱敏感信息為目標(biāo)，以改進(jìn)的形態(tài)學(xué)濾波對(duì)紅外檢測(cè)圖像預(yù)處理，除去紅外圖像中的冗余信息；

S52:將剩余的紅外目標(biāo)輪廓信息與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行融合，并且利用人眼對(duì)紅色與綠色目標(biāo)較為敏感的特性進(jìn)行彩色融合。

S6：利用邊緣檢測(cè)的方法對(duì)隔離開(kāi)關(guān)四個(gè)方向的紅外融合圖像中的隔離開(kāi)關(guān)的邊緣及觸頭邊緣進(jìn)行檢測(cè)，從而得到邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)；

S7：將邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)與模板圖像進(jìn)行對(duì)比，從而判斷隔離開(kāi)關(guān)是否有故障，并且判斷其故障類型，將其故障情況上報(bào)，從而達(dá)到隔離開(kāi)關(guān)故障的自動(dòng)判斷。

以上所述的實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式進(jìn)行描述，并非對(duì)本發(fā)明的范圍進(jìn)行限定，在不脫離本發(fā)明設(shè)計(jì)精神的前提下，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作出的各種變形和改進(jìn)，均應(yīng)落入本發(fā)明權(quán)利要求書確定的保護(hù)范圍內(nèi)。