[发明专利]一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法

权利要求书

1.一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在配电柜面板的四个角点处分别设置边界特征点，获取含有边界特征点的配电柜面板图像；所述配电柜面板图像包含开关序列；

2)提取配电柜图像中的边界特征点；若提取边界特征点失败，则返回步骤1)重新提取边界特征点，反之，若边界特征点提取成功，则进入到下一步骤；

3)对含有边界特征点的配电柜图像进行透视投影变换，得到矫正后的配电柜目标图像；

4)对矫正后的配电柜目标图像进行目标区域背景移除，提取包含开关序列的目标区域二值图像；

5)对二值图像通过聚类进行分组，得到开关序列中每组开关的组头区域和组成员区域；

6)对二值图像进行形态学滤波；

7)对经形态学滤波后的二值图像中组头区域和组成员区域进行判别性特征提取，识别开关的开闭状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，所述步骤2)中提取配电柜图像的边界特征点，具体包括以下步骤：

步骤1：通过Canny边缘检测方法提取配电柜图像中的边缘信息；

步骤2：将边缘信息通过霍夫变换提取配电柜图像边缘的四个角点位置，即边界特征点。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，所述步骤1中通过Canny边缘检测方法提取图像的边缘信息，具体包括以下步骤：

步骤1.1：预先设定RGB阈值来提取配电柜图像的角点区域；配电柜图像边缘为图像边框；

步骤1.2：通过Canny边缘检测方法来提取角点区域的边界特征点边缘信息，即边界特征点区域轮廓。

4.根据权利要求2所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，所述步骤2中利用霍夫变换计算得到配电柜图像中边界特征点区域轮廓的中心点坐标，即边界特征点，

记为{P₁,P₂,P₃,P₄}，

其中，P₁＝(x₁,y₁)为图像边框左上方的角点坐标，P₂＝(x₂,y₂)为图像边框右上方的角点坐标，P₃＝(x₃,y₃)为图像边框左下方的角点坐标，P₄＝(x₄,y₄)为图像边框右下方的角点坐标。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，步骤3)，具体包括以下步骤：

通过透视投影变换后四个边界特征点对应坐标其中为变换后图像边框左上方的角点坐标；为变换后图像边框右上方的角点坐标；为变换后图像边框左下方的角点坐标；为变换后图像边框右下方的角点坐标；

根据边界特征点{P₁,P₂,P₃,P₄}和透视投影变换后的边界特征点计算透视投影变换矩阵T，计算模型如下：

其中，为变换后图像边框边界特征点的横坐标，为变换后图像边框角点的纵坐标，x_i为图像边框的角点横坐标，y_i为图像边框的角点纵坐标；

对原始的配电柜图像Img_ori中每个点I＝(x,y)计算，得到对应的透视投影变换后的每个点进而得到透视投影变换校正后的配电柜目标图像Img_new。