电力是重要的民生能源,电能的产生、输送与使用,关系着社会的稳定。在国家“坚强智能电网”的建设下,变电站和电力系统的维护与监测逐步走向智能化。在变电站智能化的进程中,可利用机器视觉技术,对大量的现有设备进行自动化升级,避免重复投资,以较低的成本提升变电站监控系统的智能化水平。本文以变电站保护压板的开关面板图像为研究对象,利用图像处理的相关方法,实现开关面板的校正、开关区域定位分割及状态自动识别全过程,主要的研究内容包括以下几方面:(1)保护压板图像的校正方法研究。由于所拍摄照片具有视角、光照等因素的不一致性,为实现开关区域的准确分割和开关状态的精确识别,有必要首先对拍摄的图像进行校正,包括光照预处理校正(辐射校正)和成像投影校正(视角校正)。其目的是使图像大部分像素为开关区域,且基本为正视视角。为此,本文对保护压板图像的校正方法进行研究,其中着重对视角校正的方法进行深入研究。提出了两种针对保护压板图像的视角校正方法,分别试验验证了校正效果。(2)保护压板开关的定位与分割方法研究。针对预处理后的保护压板图像的开关区域,从边缘、纹理、形状等角度切入,统计研究压板图像中开关特征的分布规律,依据规律设计了开关定位与分割方法。提出了三种根据不同类别特征的开关定位与分割方法:基于边缘特征的方形开关定位与分割方法、基于开关标签的圆形开关定位与分割方法、基于模式匹配的开关定位与分割方法。分别试验验证了三种方法的有效性。(3)保护压板开关状态识别方法研究。在完成开关单元分割之后,针对单个开关区域的图像,建立了相关特征的统计模型,确定了分类准则,研究了不同的分类方法。提出了基于特征分类的状态识别方法,通过选取优化特征和分类方法组合,实现开关状态的精确识别。试验结果表明,所提出的方法能较好地对单个开关图像进行特征提取和状态识别。