水过滤板摘要：机器视觉技术近年来的迅猛发展，为巡检工作提供了有效的技术支持。众所周知，巡检进程中会生成海量的图像信息，人工检测的力量毕竟有限，难以针对这些海量的图像信息进行筛选，而通过机器视觉技术的应用，能够全面提高信息数据的处理效率，在短时间内寻到相关的信息内容，以此来针对电力设备进行准确的识别，为故障诊断、处理奠定基础。近年来各种新兴技术的不断应用，机器视觉技术也在这个过程中不断突破，尤其是深度学习、人工智能等新兴技术的应用，机器视觉在各个领域的应用越来越广泛。基于此，对基于机器视觉应用的电力设备识别技术进行研究，以供参考。
关键词：机器视觉；电力设备；识别技术稳压二极管封装
引言
电力系统的安全稳定运行直接影响着国民经济和人民生活的发展。图像识别技术在电力信息化建设中的应用，将有助于电力信息化建设朝着结构化、标准化、科学的方向发展，必将在推进电力信息化建设中发挥重大作用。
美微乳1图像识别技术概述
图像识别技术是一种基于图像识别算法的技术，用于识别图像并从图像中提取有效信息。采用图像识别技术可以提高检测效率和准确性，广泛应用于生活的各个领域。为了保证图像识别的准确性，有必要规范图像识别过程。前期工作。图像采集是图像识别的前提。为了确保拍摄高质量、清晰的图像质量，需要使用照相机或专业照相机拍摄图像。提取和分析捕获的图像信息特征。对图像的信息特征进行了计算机分析，提取了图像特征，为图像识别奠定了基础。增强方法、分离方法和变换方法是图像特征诱导和分析的常用方法。预处理的图像。如果捕捉到的图像失真，则需要对图像进行预处理以消除噪声和其他干扰，从而确保能够创建准确的图像识别模型。创建图像识别模型。图像识别模型的建立包括模板匹配模型、原型匹配模型等方法。根据情况选择适当的图像识别模型，以确保图像识别结果的准确性。
2构建基于机器视觉的电力设备监测系统的重要意义
伴随着大数据技术在电力系统中的应用，电力设备智能监控的实现成为我国能源发展的主要趋势。静默模式实现了电力系统设备运行数据和状态向调度中心的传输，同时调度中心
也能实现变电站场设备的控制。但是，随着电力设备的多样性，特别是电力设备性能的不断提高，实现电力系统安全高效运行，工作人员需要监控电力设备的运行状况，通过监控功能实现电力设备的在线监控。例如，电力工人利用图像编码技术和传输技术实现了电力设备的在线监测。但是，这种遥感功能主要集中在传感器的防盗开关上，在这种情况下，工作人员必须不断地观察场景图像，从而不可避免地会出现遗漏。机器视觉是一种依靠机器人技术实现电力设备在线监测的技术。结合图像处理系统的工作原理，其在电力设备监控系统中的应用具有很大的价值，首先图像处理技术具有高精度、高速的特点，能够准确定位和监控电力设备，使监控数据能够及时传输到图像处理系统。这为决策中心提供了最全面的数据。二是具有非接触式、可重复动态测量的特点，工业图像处理监控系统是非接触式的。采用图像处理技术可以实现电力设备的红外远程监控，有效降低对电力设备运行状况的影响程度，特别是通过在线测量电力设备运行状况和提高工作效率，及时分析电力设备潜在故障。
3基于机器视觉应用的电力设备识别系统设计视觉引导
3.1后期结果处理及报警
基于机器视觉应用的电力设备识别技术研发，主要目的在于针对人力成本进行有效的控制，同时提升电力设备识别的精准度。因此，对于基于机器视觉应用的电气控制柜压板开关识别系统来说，后期结构处理及报警同样是至关重要的环节，系统需要根据监控获取的图像信息进行综合判断，以此来进行结果处理。基于机器视觉应用的电气控制柜压板开关识别系统进行结果处理的第一步任务在于去重，接着实施排序操作处理，分贝将识别结果与电控制柜上面的开关进行对应。去重的主要目标在于获取检测结果的欧氏距离，基于经验闭值的设置，判断两个检查结果之间是否存在重复问题，最终保留目标预测概率相对较大的检测结果。倘若漏检的比例高于提前设置的阈值，即证明该次识别结果无效，应当再次进行识别。系统最后将排序结果与开关识别进行融合之后，将相关信息传输到系统当中，保障系统设置与处理结果之间能够保持一致，倘若存在偏差，系统可以直接进行报警。
3.2机器视觉技术的应用
在电厂运行维护管理领域，电力设备热缺陷的识别和Vision技术的应用也是智能检测机器人设计的要求。为了识别电力设备的热缺陷，主要需要利用红外测温技术分析电力总线连
接器和开关触点的温度，并将其与配备机器人的同类设备的温度进行比较，以了解设备温度的具体情况，从而评估电力设备具体运行中存在的障碍和问题。当智能巡逻艇在电力设备运行维护过程中检测温度数据异常时，会自动发出警报，提醒电力设备经理修理故障的电力设备，从而确保电网运行的安全稳定。变电站智能巡检机器人采用的视觉技术渗透了路径导航的设计特点。具体来说，智能检测机器人提取道路两侧的边缘线，计算边缘线的交点。该方法根据机器人实际运行记录设计边的角波束，无需标记。但是，如果边缘线在实践中不明显，基于路径导航的视觉技术的应用将受到限制。
3.3培养高素质的电力专业人才，为电气柜开关智能监测提供智力支撑
电力企业在构建图像处理监控系统的基础上，必须重视人才引进，通过专业培训系统提高员工的智能操作技术。第一，电力企业应加强人员培训，组织人员不定期学习图像处理监控系统的运行能力，提高适应大数据环境的能力。例如，电力公司应在设计和应用工业图像处理监控系统的基础上，组织相关人员首次学习操作系统的应用过程，并掌握处理故障问题的基本能力。二、及时引进高素质人才。根据电力行业素质发展的要求，电力企业必须及时引进高素质的复合人才。例如，电力公司应加强与电力行业协会和科研机构的合作，
根据工业图像处理监控系统的要求介绍相应的人才。当然，最重要的是为人才培养创造良好的机制，增加我国高质量复合电力人才的数量。
3.4目标开关位置识别
针对目标开关位置所进行的识别涉及以下两个流程：其一是针对目标开关实施定位；其二是针对目标开关状态实施监测识别。基于机器视觉应用的电气控制柜压板开关识别系统，主要是采用RPN网络，其可以划分为卷积神经网络、RPN网络，卷积神经网络的作用在于针对图像特征图进行提取输入，RPN网络则是针对提取完成的特征图实施区域监测。综合参考基于机器视觉应用的电气控制柜压板开关识别系统，可以设定5层卷积输出大小为39×39×256的特征图，最终保障系统整体的识别质量。
结束语
随着我国电力行业新常态的发展，促进电力行业质量发展成为社会经济发展的重要因素。传统的电力设备监控模式主要通过手动巡逻或网络系统实现局部在线监控。虽然这种模式能够检测到电源故障，但需要花费大量人力物力进行定期巡逻。但是，在智能电力设备开剪力墙加固
发的基础上，工作人员的工作量不断增加，存在着由于巡逻不足或未能及时发现潜在故障而损坏电力设备的问题，导致大规模停电。
参考文献
[1]任莹莹.改进最大类别方差法的电力设备视觉识别技术研究[J].中国新技术新产品,2021(08):20-22.
[2]魏金玉.图像处理技术和神经网络在电力设备识别中的应用分析[J].通信电源技术,2020,37(04):88-89.
[3]王金塔,罗世荣,白梦龙,陈太,胡刚风.机器视觉智能识别技术在10kV配电站房的浅层应用[J].科技创新与应用,2019(18):150-151.
暖气炉[4]唐芳莉.图像识别技术在电力设备监测中的应用[J].通信电源技术,2019,36(01):94-95.
[5]王斯凡.基于机器视觉的电力设备识别与故障诊断技术研究[D].华北电力大学(北京),2018.
