隨著信息技術的蓬勃發展以及人工智能化技術的日益精進，智能掃描監控技術已經廣泛應用于國家安全、交通處理、公共安全以及大部分民用企業。

直流換流站在電力系統中主要承擔交直流電能的相互轉換，其穩定運行對于電網安全至關重要。直流換流站內設備的運行狀態以及各類故障情況多變，這就需要工作人員根據換流站監控中心顯示屏，實時監控。

然而，由于信息傳輸途徑有限，依靠工作人員的管理無法保證各類故障及時發現并處理，長時間的監控浪費了大量的人力、財力。因此，研發一種針對換流站的智能掃描系統是解決此類問題的重要途徑，現階段掃描系統的研究包括三維激光掃描技術、網絡安全掃描系統、二維碼掃描系統等。

有學者提出了一種基于機器視覺的激光條紋掃描系統，對采集到的圖像進行一系列處理并提取出其中匹配點信息，然后計算得到三維點的信息。有學者提出了一種基于插件的安全漏洞掃描系統設計方法，將服務器一側的掃描代碼用單獨的插件模型運行，實現對安全插件的快速添加或刪除，保證了系統的有效性及安全性。有學者對二維碼的解碼進行了細致分析，開發出了一套基于Android系統的掃描系統，通過測試結論證明了其系統的可行性。

為了保證換流站內報警信息能夠被及時發現并處理，基于圖像處理技術，研發了直流換流站智能掃描系統，將換流站現場顯示屏的實時照片經過一系列的圖像處理程序得到檢測結果，并顯示在手機及電腦客戶端，為換流站人工智能監控提供了新型思路，在減少人工成本的同時，保證了監測的準確性，有利于換流站安全穩定運行，實驗測試證明了所提系統的有效性。

1 換流站智能掃描系統構建思路

1.1 預期功能

換流站監控中心顯示屏圖像中不同故障等級的顏色不同，橙色代表較為嚴重的報警故障，需要及時處理；綠色代表輕微故障，需要多加關注，本文設計的一種基于圖像處理的換流站智能掃描系統需要根據顏色識別不同的故障等級，并且提供故障相關信息，換流站中心顯示屏如圖1所示。

圖1 換流站中心顯示屏

掃描系統識別出故障后會在電腦端呈現，包括文字和現場圖片等。在工作人員監測到該故障后，要求能在掃描系統的主界面添加該故障的處理措施；隨后處理完該故障，可以使該故障在界面顯示為“已處理”或者消除故障。

1.2 掃描系統的思路構建圖

基于圖像處理的換流站智能掃描系統主要分為三部分，掃描部分根據Logitech4k超高清攝像頭拍攝換流站中心顯示屏，圖像處理部分主要負責對拍攝后的圖片進行分析處理，當圖像中含有輕微或者嚴重故障時，報警部分就會自動將這些故障統一整理并顯示在掃描系統報警主界面。

2 圖像處理技術主要步驟（略）

換流站中心顯示屏圖像上傳至智能掃描系統后，系統會對監控圖像進行預處理、矯正、去噪、提取邊緣信息。

圖2 掃描系統思路構建圖

2.1 圖像矯正

圖像矯正是指采用逆向映射法進行矯正，其步驟為：通過目標圖像的坐標推算得到對應原始圖像的坐標，對非整數的坐標點采用線性插值法進行灰度判定，以此來實現對失真圖像的非線性矯正。

2.2 圖像去噪

圖像在傳輸過程中，很容易被各類噪聲影響，需要采取措施對圖像進行去噪，現階段圖像去噪方法包括：均值去噪、中值去噪、空域低通濾波去噪和小波去噪。本文選擇均值濾波法對圖像去噪。

2.3 提取圖像邊緣信息

圖像的邊緣信息對于人類視覺來說是一種重要的信息，圖像邊緣信息的準確性關系到提取圖像的機器對客觀世界的理解，從而影響掃描系統的可靠性。現階段提取圖像邊緣信息的方法一般采用梯度算子，本文采用Sobel算子實現圖像邊緣信息的提取，針對噪聲Sobel算子能夠起到緩沖作用，相比其他算子Sobel算子能提供較準確的方向性。

2.4 字符分割技術

由于換流站中心顯示屏上的主要信息刨除邊框后，主要由英文字母、數字、漢字組成，且每個字符長寬高都有相應的規格，本文根據這一特征采用垂直投影法對換流站中心顯示屏圖像字符實現字符分割。

假設對換流站中心顯示屏圖像進行分割后出現n個區域，根據所采取的垂直投影法從左向右依次檢測n個區域的投影數值，在檢測過程中，當出現第i個投影數值不為零時，則該像素點設定為第i個區域的左邊界，當出現第i個投影數值為零時，則該像素點設定為第i個區域的右邊界，具體流程如圖3所示。

2.5 字符識別技術

字符被分割后顯示為不同小塊，此時需要對不同類型的字符模塊進行識別及分類，本文對漢字模塊采取外圍輪廓識別方法，該方法具有識別時間短，識別效率高的優勢。

針對圖像中的字母與數字，采取模板匹配法進行識別，模板匹配法的核心思想就在于比較模板與圖像的各個區域，尋找相似度最大的區域，該方法思路清晰，是字符識別里常用的一種方法。

3 換流站智能掃描系統實施流程

3.1 整體框架

換流站智能掃描系統能實現對換流站內出現的故障進行實時監控及報警，其具體處理流程為：通過Logitech4k超高清攝像頭拍攝換流站監控中心顯示屏得到監控圖像，然后將圖像上傳至云端進行圖像預處理、圖像矯正、圖像去噪以及提取邊緣信息等步驟，接著對監控圖像進行字符分割及識別，最后獲得檢測結果，處理流程如圖4所示。

圖3 字符分割技術流程圖

圖4 換流站智能掃描系統實施流程圖

3.2 報警功能的實現

針對智能報警功能，關鍵在于報警系統能否對原始報警事件進行故障分析。當換流站智能掃描系統識別到故障信息時，會將故障信息第一時間反饋在手機及電腦客戶端，智能掃描系統的主界面都能直接看到近期的報警信息。

每條報警信息都會附帶報警等級以及發現時間，當工作人員看到報警信息并查看對應圖片后會處理相關故障事件，處理完畢后可將處理狀態改為已經處理，報警信息修改界面如圖5所示，同時管理人員也可以在該頁面添加備注，對該故障進行解釋說明或者添加解決辦法，編輯頁面如圖6所示，報警功能頁面如圖7所示。

圖5 報警信息修改界面圖

圖6 報警信息編輯界面圖

圖7 報警功能頁面顯示圖

4 案例分析

以現場實際運行為基礎，對換流站智能掃描系統進行測試。通過高清攝像頭對換流站中心顯示屏實時拍攝，拍攝圖像如圖8所示，圖像經過掃描系統后進入圖像處理階段，最后在報警界面顯示，系統識別后的數據信息如圖9所示。由圖中信息可知，識別出了多條故障，故障時間、類型、地點及等級等信息均被顯示在主界面。

圖8 換流站中心顯示屏拍攝圖

圖9 換流站智能掃描系統實施流程圖

此時，當換流站管理人員發現故障后，對故障添加編輯備注，方便工作人員處理故障，另外工作人員也可以參考知識庫解決故障，知識庫內包括了不同類型故障的解決辦法，還可以對知識庫進行添加及刪除。

圖10 換流站智能掃描系統知識庫界面圖

5 結論

本文介紹了一種基于圖像處理的換流站智能掃描系統，介紹了相應的智能掃描、圖像智能識別、系統報警等技術。以換流站實際現場運行狀況為基礎，拍攝換流站中心顯示屏圖片并用該系統進行識別，識別效果證明了本系統的實用性。

本系統可以保證在不影響換流站現有監控系統工作的前提下實現數據網絡化輸出，同時本系統不僅適用于換流站的監控報警，還可用于除換流站以外的許多電力系統場景。