基于导电管夹角轨迹的隔离开关视频机械状态连续监测方法

《Scientific Reports》：Video-based mechanical state monitoring of isolating switches using conductive-tube included-angle trajectories

　　

摘要

传统的基于视觉的隔离开关识别主要输出离散的分闸或合闸状态，因此关于切换操作期间连续机械运动的信息有限。为了解决这一局限性，本文提出了一种基于导电管夹角轨迹的隔离开关视频机械状态监测方法。上下导电管中心线之间的时变夹角被用作主要的视觉机械特征。对于固定视角视频，感兴趣区域、关节中心以及分隔两个导电管的参考线在第一帧初始化，并在所有后续帧中复用。应用平面透视校正来建立公共运动平面。然后使用 Canny-Devernay 亚像素边缘检测、基于 Hough 的粗略定位以及配对外边界的公共法线总最小二乘拟合来提取导电管中心线。在运动期间，两帧差分生成运动掩膜，该掩膜约束从当前帧提取的候选边缘。在静止端点（如完全分闸和完全合闸状态），该过程自动切换到单帧几何边缘提取路径。在运行中的高压变电站采集的现场监控视频用于演示处理过程和轨迹提取，而定量验证是在室内照明条件下使用固定相机采集的 GW23A-252 隔离开关 384 帧合闸视频上进行的。开发了一个包含四连杆机构、齿轮齿条机构和最终阶段夹紧机构的非线性分段物理模型，以将测量的主轴角映射到参考导电管夹角。逐帧评估表明，该方法对所有 384 帧均产生有效结果，平均绝对误差为 2.06°，均方根误差为 3.24°，决定系数为 0.9967，而基于 YOLOv5s 的对比方法分别为 2.82°、4.08° 和 0.9948。在强烈的可控非均匀光照干扰下，两帧差分由光照引起的平均绝对误差为 0.26°，低于使用 MOG2 获得的 0.49°。这些结果表明，导电管夹角轨迹提供了一种几何可解释的视觉特征，用于连续隔离开关运动的定量表征。