程志秋 彭永健 李正強(qiáng)

摘要：針對硬壓板人工核對方 式耗時(shí)高、誤差大的問題，文章提出了一種自動(dòng)化開關(guān)硬壓板自動(dòng)掃描識別技術(shù)，具體，將結(jié)合Android系統(tǒng)智能手機(jī)便攜式、普適性的特點(diǎn)，利用其掃描拍照功能，對硬壓板狀態(tài)進(jìn)行移動(dòng)化、實(shí)時(shí)的圖像數(shù)據(jù)采集，而后，以Native方式將OpenCV算法庫運(yùn)行至手機(jī)設(shè)備上，以此構(gòu)建后臺調(diào)用數(shù)據(jù)庫，并引入基于加權(quán)投票機(jī)制的AdaBoost算法對掃描圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練，繼而建構(gòu)分類器，以實(shí)現(xiàn)對硬.壓板投退狀態(tài)和位置的自動(dòng)化辨識，且經(jīng)過應(yīng)用實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該技術(shù)可高、精、準(zhǔn)的識別硬壓板投退狀態(tài)，達(dá)到了預(yù)期設(shè)計(jì)效果，可提升硬壓板狀態(tài)辨識效率和質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：硬壓板;OpenCV算法庫;AdaBoost算法;狀態(tài)識別

中圖分類號：TM7;TP274+.5

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-5922（2020）07-0078-04

硬壓板是配網(wǎng)保護(hù)和自動(dòng)化裝置與外部接線連接的樞紐，其投退是二次設(shè)備操作的關(guān)鍵內(nèi)容，直接影響保護(hù)的功能和動(dòng)作出口可否正常發(fā)揮效用，為此，硬壓板狀態(tài)的監(jiān)測、辨識至關(guān)重要。而以往采用的人工巡檢方式，以一人持硬壓板卡讀壓板雙重名稱及投退狀態(tài)，而另一人復(fù)查核對，該方法因投退狀態(tài)邏輯性繁雜，耗時(shí)、耗力，易于產(chǎn)生視覺疲勞、記憶混淆、人員懈怠等問題，進(jìn)而引發(fā)漏核、錯(cuò)核，讓硬壓板保護(hù)誤動(dòng)或拒動(dòng)操作事故頻發(fā)。可見，傳統(tǒng)人工硬壓板巡視方法亟待創(chuàng)新，尤其，當(dāng)前安全、可靠、綠色、高效的智能電網(wǎng)發(fā)展下，對于配網(wǎng)自動(dòng)化及可靠性水平提出了更高的要求，饋線自動(dòng)化開關(guān)覆蓋率正在趨向100%，而由此，現(xiàn)有的人工及技術(shù)水平也無法滿足配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板的運(yùn)行管理需求，設(shè)計(jì)一種自動(dòng)化、高效率的硬壓板識別技術(shù)成為最緊迫之需。針對此，本文將結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，融合智能手機(jī)高清掃描、成像技術(shù)，并利用圖像智能化分類、識別技術(shù)，對配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板核查方式進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，該方法具有安全、便捷，無需直接觸碰帶電設(shè)備，可實(shí)現(xiàn)對硬壓板投退狀態(tài)的自動(dòng)化掃描辨識，具體設(shè)計(jì)如下分析。

1硬壓板自動(dòng)化識別技術(shù)的設(shè)計(jì)方案

1.1硬壓板識別技術(shù)創(chuàng)新的必要性

一直以來，配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板投、退狀態(tài)均依賴于人的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，諸如在硬壓板下方粘接狀態(tài)和保護(hù)名稱標(biāo)簽，一檢查、核對保護(hù)硬壓板和定值通知單的保護(hù)名稱，以此強(qiáng)化硬壓板狀態(tài)管理，防止錯(cuò)誤投退引發(fā)設(shè)備故障，影響配電網(wǎng)運(yùn)行安全。該種方法雖可一定程度上控制誤操作的發(fā)生，但防誤效果有限，因硬壓板屬于高精密設(shè)備，且功能集成復(fù)合性特點(diǎn)較強(qiáng)，投退的邏輯性復(fù)雜，些許的巡檢疏漏和誤操作，便會(huì)造成保護(hù)誤動(dòng)或拒動(dòng)，僅佛山局2019年因自動(dòng)化開關(guān)定值執(zhí)行或硬壓板投退錯(cuò)誤導(dǎo)致的開關(guān)誤動(dòng)或拒動(dòng)問題的共47起，其中較為突出的是“重合閘壓板”投退不正確導(dǎo)致瞬時(shí)故障變?yōu)橛谰霉收系?，共?8起，嚴(yán)重影響供電可靠性?？梢姡瑐鹘y(tǒng)硬壓板狀態(tài)巡視模式弊端較多，存在的問題如下：

首先，人工巡視方式耗時(shí)耗力，信息統(tǒng)計(jì)、婁據(jù)記錄、狀態(tài)核對等均依賴于人工。

其次，巡視數(shù)據(jù)的時(shí)效性、準(zhǔn)確性不足，數(shù)據(jù)至少需經(jīng)過運(yùn)行人員一+監(jiān)控員2個(gè)環(huán)節(jié)，無法及時(shí)、高效的完成硬壓板狀態(tài)辨識"。

再次，辨識過程過分以來人工經(jīng)驗(yàn)，操作缺乏技術(shù)規(guī)范性，很難保證識別結(jié)果的精準(zhǔn)性。

1.2硬壓板識別技術(shù)創(chuàng)新的思路

結(jié)合上述人工巡視方式的弊端性，本文擬設(shè)計(jì)的硬壓板自動(dòng)化掃描識別技術(shù)，將創(chuàng)新性的引入非接觸帶電設(shè)備的掃描技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、智能識別技術(shù)，對硬壓板投退狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和防誤識別。具體，將利用手機(jī)拍照掃描功能，通過掃描硬壓板專屬二維碼，后臺將自動(dòng)調(diào)用開關(guān)專屬定值，實(shí)時(shí)采集硬壓板狀態(tài)和位置數(shù)據(jù)，而后，程序結(jié)合預(yù)設(shè)模塊自動(dòng)生成硬壓板投退的參考數(shù)據(jù)，通過調(diào)用后臺數(shù)據(jù)庫，與歷史定值數(shù)據(jù)進(jìn)行核對，通過智能識別算法完成硬壓板狀態(tài)的辨識、判斷，并在發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)時(shí)，在圖片上予以標(biāo)識，及時(shí)發(fā)出預(yù)警，該技術(shù)實(shí)則是一個(gè)功能軟件，其由掃描拍照識別、后臺數(shù)據(jù)庫調(diào)用、數(shù)據(jù)對比判斷等3大程序模塊構(gòu)成。配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板自動(dòng)化掃描識別技術(shù)的整體設(shè)計(jì)方案如圖1所示。

2硬壓板自動(dòng)化掃描識別技術(shù)的關(guān)鍵支撐

從整體上看，硬壓板自動(dòng)化掃描識別技術(shù)，實(shí)則是以手機(jī)掃描識別終端與后臺服務(wù)器端的開發(fā)為重點(diǎn)，來實(shí)現(xiàn)基于Apache服務(wù)器和Mysql數(shù)據(jù)庫的后臺搭建，用以支撐后臺數(shù)據(jù)調(diào)用、數(shù)據(jù)對比，并基于手機(jī)掃描拍照功能建構(gòu)巡視終端，通過掃描拍照識別操作，實(shí)時(shí)監(jiān)測和顯示硬壓板投退狀態(tài)數(shù)據(jù)，且兩大模塊之間的數(shù)據(jù)交互將基于HTTP的JSON予以實(shí)現(xiàn)[2-3]，關(guān)鍵模塊的功能及技術(shù)支撐如下分析。

2.1基于掃描拍照識別功能的巡視終端

該模塊實(shí)則為硬壓板投、退狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測終端，而基于配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板的便攜式、移動(dòng)式的巡視需求，將采用附帶掃描和照相功能的智能手機(jī)設(shè)備，進(jìn)行硬壓板巡視終端的設(shè)計(jì)。因Android系統(tǒng)是基于Linux的開源操作系統(tǒng)，為硬壓板掃描識別功能的跨平臺移植提供了有效支撐，為此，可利用Android和API提供的相關(guān)套件編寫出適用于配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板掃描識別的手機(jī)APP應(yīng)用程序叫。巡視終端功能實(shí)現(xiàn)過程中，應(yīng)先將硬壓板1、2接線柱接入繼電保護(hù)所需的二次回路，該回路可以是跳合閘回路或保護(hù)功能投退回落，3、4接線柱接入自動(dòng)化遙信巡視回路，具體如圖2所示。如此，在硬壓板投入時(shí)，1與2、3與4接通，測控裝置配設(shè)的遙信公共端正電源正常開人其中，并生成一個(gè)合位遙信“1”;而相反，在退出時(shí)，1與2、3與4斷開，測控裝置配設(shè)的遙信公共端正電源無法開人其中，會(huì)生成一個(gè)分位遙信“O”[5-6]此時(shí)將硬壓板投退狀態(tài)下的遙信值傳輸至配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)系統(tǒng)后，形成硬壓板的二維碼信息，利用手機(jī)設(shè)備的掃描拍照功能識別該專屬二維碼，便可根據(jù)構(gòu)建硬壓板投退的參考數(shù)據(jù)，而后，以此為據(jù)，通過數(shù)據(jù)對比，便可實(shí)現(xiàn)對硬壓板實(shí)時(shí)投退狀態(tài)的有效辨識。

2.2基于后臺數(shù)據(jù)調(diào)用和對比的服務(wù)器端

服務(wù)器端將基于TCP/IP協(xié)議獲取手機(jī)設(shè)備掃描圖像，并存儲至MySQL數(shù)據(jù)庫之中，同時(shí)，將基于HTTP協(xié)議完成與Andriod客戶端的信息交互，以JSON編碼的形式進(jìn)行硬壓板掃描圖像數(shù)據(jù)傳輸，因Apache具有跨平臺遷移應(yīng)用性，且支持HTTP通信協(xié)議、操作便捷，為此，服務(wù)器端將在此框架下進(jìn)行后臺數(shù)據(jù)調(diào)用和對比應(yīng)用程序開發(fā)。同時(shí)，OpenCV是基于C/C++開發(fā)，提供了Python、Java、MATLAB等語言接口的開源性圖像處理函數(shù)庫，其提供了多類及其學(xué)習(xí)算法、智能識別算法，僅需調(diào)用相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)便可實(shí)現(xiàn)相應(yīng)算法"，故而，本文采用Native方式將OpenCV算法庫運(yùn)行至手機(jī)設(shè)備的An一droid系統(tǒng)上，其無需安裝OpenCV的apk，亦不用掌握J(rèn)ava層的OpenCV方法，且跨平臺應(yīng)用性強(qiáng)，便于硬壓板自動(dòng)化掃描識別技術(shù)軟件的快速開發(fā)與操作。

同時(shí)，結(jié)合硬壓板狀態(tài)辨識的要求，使用手機(jī)設(shè)備掃描拍照獲取硬壓板圖像后，將采用融入加權(quán)投票機(jī)制的AdaBoost算法通過數(shù)據(jù)對比，分為離線訓(xùn)練和在線識別兩大步驟，實(shí)現(xiàn)對硬壓板狀態(tài)的辨識。具體，離線訓(xùn)練中，將獲取的硬壓板掃描拍照圖像進(jìn)行樣本分類，劃分為正樣本、負(fù)樣本2類圈，而后，對已知類別的圖像樣本進(jìn)行AdaBoost訓(xùn)練，由此生成分類器，以便對待識別樣本中所有圖像進(jìn)行有效分類，在線檢測中，將該分類器和算法嵌入掃描識別軟件之中，便可實(shí)現(xiàn)對任意硬壓板圖像信息的核對，以便輸出硬壓板投退狀態(tài)和位置信息。

AdaBoost算法是基于加權(quán)投票機(jī)制，對特征問題的答案進(jìn)行“最佳特征的投票過程”，這其中每次計(jì)算迭代中強(qiáng)分類器權(quán)值不斷增大，而弱分類器權(quán)值不斷縮小。具體，該識別算法應(yīng)用中，可利用海量硬壓板圖像數(shù)據(jù)的假設(shè)集合來構(gòu)建識別準(zhǔn)確率在50%以上的分類器，將其定義為弱分類器，以下式表示：

式（1）中，x為待識別的硬壓板圖像，p為不等號方向、0為由訓(xùn)練樣本決定的閾值，f（x）為以特征f對待識別圖像進(jìn)行特征提取所得特征值。

同時(shí)，將弱分類器根據(jù)一定方法改造為強(qiáng)分類器，具體，首先設(shè)定一系列訓(xùn)練樣本（x，），（x252），（x，y，）其中，y;=0、y;=1分別為負(fù)樣本、正樣本，n為訓(xùn)練樣本總數(shù)，而后，初始化權(quán)重wy;=D（i），對于正、負(fù)樣本可分別設(shè)為D（i）=六、D（）=品，其中，l+m=n。而后，對所得權(quán)重進(jìn)行歸一化處理：

對各個(gè)特征f，訓(xùn)練1個(gè)弱分類器，器，并計(jì)算其最小加權(quán)錯(cuò)誤率e，，此即最佳的弱分類器。若以特征f計(jì)算訓(xùn)練正樣本x，X，…x，的特征值，通過由小至大排序得出特征序列fif，..f.，設(shè)0=f（i=1，2，..），計(jì)算每個(gè)i的全部正、負(fù)樣本權(quán)重，分別記為T：、T;，特征值在0前面的正、負(fù)樣本權(quán)重和，分別記為S;、S;，此時(shí)，閾值對訓(xùn)練樣本的分類誤差為[10]：

根據(jù)式（3）可得8;對應(yīng)的0，而通過T次迭代后可得出T個(gè)最佳弱分類器h，（x），h，（x），..，.hf（x），根據(jù)下式可構(gòu)建1個(gè)強(qiáng)分類器：

得到多個(gè)強(qiáng)分類器將其串聯(lián)組合為級聯(lián)分類器，讓前端的強(qiáng)分類器進(jìn)行粗略識別，以后端的強(qiáng)分類器進(jìn)行精細(xì)識別，可有效提升硬壓板識別的準(zhǔn)確性和效率。

3硬壓板自動(dòng)化掃描識別技術(shù)的應(yīng)用分析

為測定配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板自動(dòng)化掃描識別技術(shù)的應(yīng)用效果，本文HUAWEI?Mate30手機(jī)作為測試平臺，利用Android?Studio4.0上進(jìn)行測試程序開發(fā)，測試對象為某配網(wǎng)繼電保護(hù)硬壓板為測試對象，其有4組硬壓板，每組12個(gè)硬壓板，均為緊壓式。首先利用手機(jī)掃描照相功能獲取硬壓板的狀態(tài)圖像，以此作為研究樣本，利用AdaBoost算法，從海量圖像的特征集合中選擇一個(gè)最佳閾值，以此建構(gòu)200x200個(gè)正樣本，通過最佳特征的加權(quán)投票機(jī)制，獲得級聯(lián)分類器，而后，利用LBP算子和HOG特征作為候選特征進(jìn)行硬壓板識別訓(xùn)練，如此，便可得硬壓板狀態(tài)識別效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

由上表1可知，通過對硬壓板投退狀態(tài)的多次自動(dòng)化掃描識別試驗(yàn)，其中，無法識別或準(zhǔn)確識別投退狀態(tài)，則定義為識別失敗，而統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，投退錯(cuò)識、漏識的次數(shù)均在4次以下，表明該自動(dòng)化掃描識別技術(shù)對于配網(wǎng)自動(dòng)化開關(guān)硬壓板投退狀態(tài)的識別具有較高的準(zhǔn)確度，準(zhǔn)確率達(dá)到了96%以，上，且1面4組9列的硬壓板自動(dòng)化掃描識別時(shí)間僅為12s，達(dá)到了高效率的要求，較人工巡視方式具有較高的精準(zhǔn)度和效率。

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