一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系统技术领域
本发明涉及电网智能检测领域，尤其涉及一种基于图片识别的GIS开关故障自动
识别系统。
背景技术
全封闭结构的电网设备在变电站广泛使用，其安全、可靠运行至关重要。
传统的电量检测方法不能完全检测出全封闭结构的投运设备存在的安全隐患。目
前我国全封闭的电力设备大量采用X射线检测。X射线透过封闭外壳将内部线路的影像投射
到DR成像板上形成图像，由检测人员在现场对其做出判断。由于X射线机发出的X射线会对
人体造成危害，故检修人员必须远离X射线发射源约30米外进行操作。常规的X射线实时成
像时很多时候由于摆放位置不佳，拍摄图像往往影像重叠，缺乏智能识别能力，检测效率
低，缺少针对电力设备开发图像识别功能。通常情况下，X射线图谱质量评级方法是由人工
进行评定的，当人工评定检测结果时，评定人员的工作量大，眼睛易受强光损伤，没有利用
以前的射线检测照片，效率低且智能化程度低，而且缺陷分析受评定人员的技术素质、经验
以及外界条件的影响，结果往往会因人而异。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系统，解决了目
前我国全封闭的电力设备大量采用X射线检测，通常情况下，X射线图谱质量评级方法是由
人工进行评定的，当人工评定检测结果时，评定人员的工作量大，眼睛易受强光损伤，没有
利用以前的射线检测照片，效率低且智能化程度低，而且缺陷分析受评定人员的技术素质、
经验以及外界条件的影响，结果往往会因人而异的技术问题。
本发明实施例提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法，包括：
S1：对图片处理后的原始图片参照GIS开关设备特定的部位，特定的角度的相应的
标准特征，运用相应算法提取图片的相应特征；
S2：通过所述图片的相应特征建立特征矢量；
S3：对所述特征矢量进行特征分析、识别并判断结果；
S4：将所述结果存储在数据库中。
优选地，所述步骤S1之前还包括：
S0：对采集模块获取的原始图片进行图片处理。
优选地，所述步骤S0具体包括：
利用滤波滤去采集模块获取的原始图片在拍摄及传输过程中的混入的干扰，增加
滤去干扰的图片的亮暗对比，突出增加亮暗对比后的图片的目标区域，保留突出目标区域
的图片的轮廓信息，提取保留了轮廓信息的图片的完整轮廓，对提取了完整轮廓的图片进
行分割。
优选地，所述步骤S2具体包括：
通过所述图片的相应特征，找到相应的标准基准点，并通过所述标准基准点建立
特征矢量。
优选地，所述步骤S3具体包括：
通过将所述特征矢量与标准故障数据库中预置的特征矢量进行匹配，并通过距离
计算，距离最小者则识别为本次缺陷对应的缺陷类型。
优选地，所述步骤S4具体包括：
将所述缺陷类型对应的缺陷特征矢量和缺陷图片按照拍摄时间、变电站名称、拍
摄部位以及所述缺陷类型存储在数据库中，并将所述缺陷图片添加至标准故障数据库。
本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的PC机，包括：
提取单元，用于对图片处理后的原始图片参照GIS开关设备特定的部位，特定的角
度的相应的标准特征，运用相应算法提取图片的相应特征；
建立单元，用于通过所述图片特征建立特征矢量；
分析单元，用于对所述特征矢量进行特征分析、识别并判断结果；
存储单元，用于将所述结果存储在数据库中。
优选地，还包括：
处理单元，用于对采集模块获取的原始图片进行图片处理；
所述处理单元具体包括：中值滤波子单元、归一化处理子单元、裁剪子单元、边缘
检测子单元、轮廓提取子单元、分割子单元；
其中所述中值滤波子单元，用于利用滤波滤去采集模块获取的原始图片在拍摄及
传输过程中的混入的干扰；
所述归一化处理子单元，用于增加滤去干扰的图片的亮暗对比；
所述裁剪子单元，用于突出增加亮暗对比后的图片的目标区域；
所述边缘检测子单元，用于保留突出目标区域的图片的轮廓信息；
所述轮廓提取子单元，用于提取保留了轮廓信息的图片的完整轮廓；
所述分割子单元，用于对提取了完整轮廓的图片进行分割。
优选地，
所述建立单元，具体用于通过所述图片的相应特征，找到相应的标准基准点，并通
过所述标准基准点建立特征矢量；
所述分析单元，具体用于通过将所述特征矢量与标准故障数据库中预置的特征矢
量进行匹配，并通过距离计算，距离最小者则识别为本次缺陷对应的缺陷类型；
所述存储单元，具体用于将所述缺陷类型对应的缺陷特征矢量和缺陷图片按照拍
摄时间、变电站名称、拍摄部位以及所述缺陷类型存储在数据库中，并将所述缺陷图片添加
至标准故障数据库。
本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系统，包括：供
电模块、X射线源、成像板、采集模块、数据接口模块、权利要求7-9中所述的PC机；
所述成像板与所述采集模块通过光纤连接；
所述数据接口模块将接口转换为USB接口；
所述采集模块是指：采集模块将成像模块获取的模拟信号转换成数字信号，PC机
及软件系统通过接口模块读取数字信号，得到完整的图片数据。采集模块采用XRD 1621N
ES Series采集模块。软件系统采用windowXP及以上系统。利用XRD 1621N ES Series采集
模块驱动程序读取图片数据。
X射线源与所述供电模块、成像板连接；
所述4个供电模块，与所述X射线源、所述成像板、所述采集模块及数据接口模块、
所述PC机电性连接，用于为所述X射线源、所述成像板、所述采集模块及数据接口模块、所述
PC机提供电源。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系统，其中一
种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法包括：S1：对图片处理后的原始图片参照GIS
开关设备特定的部位，特定的角度的相应的标准特征，运用相应算法提取图片的相应特征；
S2：通过所述图片的相应特征建立特征矢量；S3：对所述特征矢量进行特征分析、识别并判
断结果；S4：将所述结果存储在数据库中。本实施例中，通过特定的电网设备，特定的拍摄角
度都有相应的图谱特征，利用这些特征建立特征矢量，对所述特征矢量进行特征分析、识别
并判断结果，解决了目前我国全封闭的电力设备大量采用X射线检测，通常情况下，X射线图
谱质量评级方法是由人工进行评定的，当人工评定检测结果时，评定人员的工作量大，眼睛
易受强光损伤，没有利用以前的射线检测照片，效率低且智能化程度低，而且缺陷分析受评
定人员的技术素质、经验以及外界条件的影响，结果往往会因人而异的技术问题，实现了
GIS开关设备故障快速识别，减少检测人员在X射线环境暴露时间，从而降低的对检测人员
的人身伤害，并且能够对拍摄的图片进行自动分类存储管理便于检测人员快速查询。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可
以根据这些附图获得其它的附图。
图1本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法的一
个实施例的流程示意图；
图2本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法的另
一个实施例的流程示意图；
图3本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的PC机的
一个实施例的结构示意图；
图4本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的PC机的
另一个实施例的结构示意图；
图5本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系统的一
个实施例的结构示意图；
图6本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的PC机流
程框架图；
图7本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的原始图
片；
图8本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的中值滤
波处理图片；
图9本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的归一化
处理图片；
图10本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的裁剪图
片；
图11本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的边缘检
测图片；
图12本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法的轮
廓提取图片；
图13本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的轮廓分
割图片。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系统，用于解决
目前我国全封闭的电力设备大量采用X射线检测，通常情况下，X射线图谱质量评级方法是
由人工进行评定的，当人工评定检测结果时，评定人员的工作量大，眼睛易受强光损伤，没
有利用以前的射线检测照片，效率低且智能化程度低，而且缺陷分析受评定人员的技术素
质、经验以及外界条件的影响，结果往往会因人而异的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明
实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述
的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域
普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护
的范围。
请参阅图1，本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方
法的一个实施例包括：
101、对图片处理后的原始图片参照GIS开关设备特定的部位，特定的角度的相应
的标准特征，运用相应算法提取图片的相应特征；
GIS开关设备特定的部位，特定的角度都有相应的标准特征，经过处理的图片参照
相应的标准特征，PC机及其软件系统运用相应算法提取图片的特征，其特征包括狭窄位置、
敏感区域内的外轮廓等。
102、通过所述图片特征建立特征矢量；
PC机及其软件系统利用图片特征，找到相应的标准基准点，通过该基准点建立特
征矢量，4个、8个、16个或更多个矢量值。
103、对所述特征矢量进行特征分析、识别并判断结果；
PC机及其软件系统利用建立的特征矢量与数据库标准的故障类型特征矢量进行
对比进行故障图片识别，并得到识别结果。识别过程包括：将特征矢量与标准故障数据库中
预先存储的特征矢量集进行匹配，通过距离计算，计算所得距离越小则相似度越高，距离最
小者则识别为本次缺陷所对应的缺陷类型。
104、将所述结果存储在数据库中。
PC机及其软件系统将识别的结果存储至数据库，图片存储可以按照拍摄时间、变
电站名称、拍摄部位以及故障类型等存储，并将故障图片添加至标准故障数据库。
上面是对一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法进行详细的描述，下面
将对一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法的过程进行详细的描述，请参阅图2，
本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别方法的另一个实施例包
括：
201、利用滤波滤去采集模块获取的原始图片在拍摄及传输过程中的混入的干扰，
增加滤去干扰的图片的亮暗对比，突出增加亮暗对比后的图片的目标区域，保留突出目标
区域的图片的轮廓信息，提取保留了轮廓信息的图片的完整轮廓，对提取了完整轮廓的图
片进行分割；
在GIS开关检修或发生故障时，对GIS开关进行DR拍照。将X射线源摆放在GIS开关
待检位置，成像板放在GIS开关的另一侧。接通电源，激发X射线源时，待测物体会在成像板
上成像。成像模块获得的信号经过采集模块采集获得原始图片，再经过数据接口模块传输
至PC机。PC机及其软件系统将采集模块获取的原始图片进行处理。
所述采集模块是指：采集模块将成像模块获取的模拟信号转换成数字信号，PC机
及软件系统通过接口模块读取数字信号，得到完整的图片数据。采集模块采用XRD 1621N
ES Series采集模块。软件系统采用windowXP及以上系统。利用XRD 1621N ES Series采集
模块驱动程序读取图片数据。
原始图片如图7所示，图片处理是滤去图像拍摄及传输过程中可能存在的干扰，过
程包括中值滤波、归一化处理、图片裁剪、边缘检测、轮廓提取、图像分割等。
中值滤波处理：利用滤波滤去图像拍摄及传输过程中可能存在的干扰，如图8所
示。
归一化处理：增加图像亮暗对比，使图片更加清晰，便于机器识别，如图9所示。
图片裁剪：突出图片上的目标区域，如图10所示。
边缘检测：保留图像中的轮廓信息，便于机器识别缺陷区域，如图11所示。
轮廓提取：不连续的轮廓对人来说很容易判断出它的大致轮廓，但对于机器，需要
提供完整的轮廓，如图12所示。
图像分割：对得到完整轮廓图像进行分割后，如图13所示。
202、对图片处理后的原始图片参照GIS开关设备特定的部位，特定的角度的相应
的标准特征，运用相应算法提取图片的相应特征；
GIS开关设备特定的部位，特定的角度都有相应的标准特征，经过处理的图片参照
相应的标准特征，运用相应算法提取图片的特征，其特征包括狭窄位置、敏感区域内的外轮
廓等，特定的电网设备，特定的拍摄角度都有相应的图谱特征。
203、通过所述图片的相应特征，找到相应的标准基准点，并通过所述标准基准点
建立特征矢量；
特定的电网设备，特定的拍摄角度都有相应的图谱特征，利用这些特征找到相应
的标准基准点，并通过所述标准基准点建立特征矢量，对图像分割后的四张图片分别进行
特征向量的提取。合并起来组成该缺陷的特征矢量集。各部分矢量数据如下表：
表1
204、通过将所述特征矢量与标准故障数据库中预置的特征矢量进行匹配，并通过
距离计算，距离最小者则识别为本次缺陷对应的缺陷类型；
正常工作时现场图片的特征矢量与数据库数据事先保存的特征矢量对比进行故
障图片识别。将所述的特征矢量集与标准故障数据库中预先存储的特征矢量集进行匹配，
通过距离计算，计算所得距离越小则相似度越高，距离最小者则识别为本次缺陷所对应的
缺陷类型。
205、将所述缺陷类型对应的缺陷特征矢量和缺陷图片按照拍摄时间、变电站名
称、拍摄部位以及所述缺陷类型存储在数据库中，并将所述缺陷图片添加至标准故障数据
库。
PC机及软件系统将缺陷图像、缺陷特征矢量集按照拍摄时间、变电站名称、拍摄部
位以及故障类型等存储在数据库中，并将故障图片添加至标准故障数据库。
请参阅图3，本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的
PC机的一个实施例包括：
提取单元301，用于对图片处理后的原始图片参照GIS开关设备特定的部位，特定
的角度的相应的标准特征，运用相应算法提取图片的相应特征；
建立单元302，用于通过所述图片特征建立特征矢量；
分析单元303，用于对所述特征矢量进行特征分析、识别并判断结果；
存储单元304，用于将所述结果存储在数据库中。
上面是对一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的PC机的单元进行详细的描
述，下面将对一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的PC机的附加单元进行详细的描
述，请参阅图4，本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别的PC机
的另一个实施例包括：
处理单元401，用于对采集模块获取的原始图片进行图片处理；
所述处理单元401具体包括：
中值滤波子单元4011，用于利用滤波滤去采集模块获取的原始图片在拍摄及传输
过程中的混入的干扰；
归一化处理子单元4012，用于增加滤去干扰的图片的亮暗对比；
裁剪子单元4013，用于突出增加亮暗对比后的图片的目标区域；
边缘检测子单元4014，用于保留突出目标区域的图片的轮廓信息；
轮廓提取子单元4015，用于提取保留了轮廓信息的图片的完整轮廓；
分割子单元4016，用于对提取了完整轮廓的图片进行分割。
提取单元402，用于对图片处理后的原始图片参照GIS开关设备特定的部位，特定
的角度的相应的标准特征，运用相应算法提取图片的相应特征；
建立单元403，具体用于通过所述图片的相应特征，找到相应的标准基准点，并通
过所述标准基准点建立特征矢量；
分析单元404，具体用于通过将所述特征矢量与标准故障数据库中预置的特征矢
量进行匹配，并通过距离计算，距离最小者则识别为本次缺陷对应的缺陷类型；
存储单元405，具体用于将所述缺陷类型对应的缺陷特征矢量和缺陷图片按照拍
摄时间、变电站名称、拍摄部位以及所述缺陷类型存储在数据库中，并将所述缺陷图片添加
至标准故障数据库。
请参阅图5，本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系
统，包括：供电模块、X射线源、成像板、采集卡6、数据接口模块、PC机；
所述成像板与所述采集卡6通过光纤连接；
所述采集卡6是指：采集卡6将成像模块获取的模拟信号转换成数字信号，PC机及
软件系统通过接口模块读取数字信号，得到完整的图片数据。采集卡6采用XRD 1621N ES
Series采集卡6。软件系统采用windowXP及以上系统。利用XRD 1621N ES Series采集卡6驱
动程序读取图片数据。
所述数据接口模块将接口转换为USB接口；
X射线源与所述供电模块、成像板连接；
所述4个供电模块，与所述X射线源、所述成像板、所述采集卡6、所述数据接口模
块、所述PC机电性连接，用于为所述X射线源、所述成像板、所述采集卡6、所述数据接口模
块、所述PC机提供电源。
请参阅图5，本发明实施例中提供的一种基于图片识别的GIS开关故障自动识别系
统包括：
供电模块、X射线源、成像板、采集卡6、数据接口模块、PC机；
其中通过所述供电模块激发所述X射线源，射线透过待测物体在所述成像板上成
像；
所述成像板与所述采集卡6通过光纤连接，所述成像板通过所述电缆线将成像信
息传输至所述采集卡6，所述采集卡6将所述成像信息转换成数字信号，所述成像板将信息
通过所述光纤传输至所述采集卡6；
所述采集卡6通过所述数据接口模块进行接口转换；
所述数据接口模块将所述数字信号以USB线传输至PC机及软件系统。
如图5所示，基于图片识别的GIS开关故障自动识别系统，包括X射线源，成像板，采
集卡6，数据接口模块，PC机，供电模块。在GIS开关巡检或发生故障时，对GIS开关进行DR拍
照。将X射线源摆放在待检GIS开关一侧位置，焦距1米左右，成像板放在GIS开关的另一侧。
接通电源，激发X射线源时，射线穿过待测物体后在成像板上成像。成像板与采集卡6通过光
纤链接，成像信息传输至采集卡6，采集卡6将成像的模拟信号转换成数字信号，数据接口模
块将数据传输至PC机，传输可以是USB接口方式。
如图5所示，一种基于图片识别的GIS开关设备故障识别系统的一个实施例包括：
笔记本电脑工作站1、X射线机控制器2、X射线机3、被探测机构4、平板探测器5、采集卡6、平
板电源调理7；其中X射线机控制器2通过控制器电缆与AC220V连接，X射线机控制器2通过X
射线机电缆与X射线机连接，平板探测器5通过平板光缆线与采集卡6连接，采集卡6通过数
据线与笔记本电脑工作站1连接，采集卡6通过采集卡电源线与AC220V连接，平板探测器5通
过探测器电源线与平板电源调理7连接，平板电源调理7通过调理器电源线与AC220V连接。
本发明的目的在于提供一种基于图片识别的GIS开关设备故障识别系统，包括：X
射线源、成像模块、采集卡6、数据接口模块、PC机和电源模块。X射线源发出X光射线，穿过待
检测物体后照射到成像模块上进行成像。成像模块获得的信号经过采集卡6采集获得原始
图片，再经过数据接口模块传输至PC机。PC机及其软件系统将原始图片处理之后进行图片
特征提取，建立特征矢量，再进行特征分析、识别并判断结果，最后将图片及特征存储至数
据库。PC机还能够对图片进行显示、分析、识别并存储。
PC机及软件系统流程框架如图6所示，包括原始图片输入，图片处理，图片特征提
取，特征矢量建立，特征矢量分析、识别，图片及特征存储。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，
装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以
通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的
划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件
可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或
讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦
合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个
网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目
的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以
是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单
元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用
时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上
或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式
体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机
设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全
部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only
Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程
序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前
述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前
述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些
修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。