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龍圖騰網獲悉云南電網有限責任公司楚雄供電局申請的專利一種基于機器視覺的配電變壓器參數檢定方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115393624B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210888833.0，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權一種基于機器視覺的配電變壓器參數檢定方法是由李金富;莫仕鑫;王科;吉云海;范順輝;李發春;李曉清;姚雪梅;徐松;馬文交;何興華;王斌;張宏;張延華;竇正鵬設計研發完成，并于2022-07-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺的配電變壓器參數檢定方法在說明書摘要公布了：本發明涉及電力管理技術領域，具體地說，涉及一種基于機器視覺的配電變壓器參數檢定方法。包括：獲取配電變壓器的外觀圖像，通過K?means聚類算法先對圖像進行分類，再進行圖像特征提取，得到特征信息；基于灰色關聯模型，對前述提取得到的特征信息進行灰色關聯分析，得到配電變壓器理論參數，得到配電變壓器參數檢定結果。本發明設計與以往技術中直接特征提取圖像信息相比，可以更加高效且具有一定代表性；可以有效提高配電變壓器參數檢定的準確性，為配電變壓器參數的機器檢定提供了可能；利用檢定得到的配電變壓器參數，可以有效地解決現有技術中的問題，為配電變壓器管控提供可靠手段，維護電力系統的安全運行，降低經濟損失。

本發明授權一種基于機器視覺的配電變壓器參數檢定方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺的配電變壓器參數檢定方法，其特征在于：包括如下步驟： S1、獲取配電變壓器的外觀圖像，通過K-means聚類算法先對圖像進行分類，再進行圖像特征提取，得到特征信息； S2、基于灰色關聯模型，對利用K-means聚類算法先分類和再圖像特征提取得到的特征信息進行灰色關聯分析，得到配電變壓器理論參數，得到配電變壓器參數檢定結果； 其中：特征信息，是圖像的特征信息，包括圖像的顏色特征、幾何特征、紋理特征； 灰色關聯模型，是基于大量實際參數與銘牌參數相符配電變壓器的歷史圖像以及實際參數與銘牌參數不符配電變壓器的歷史圖像訓練的； 配電變壓器參數檢定結果，包括配電變壓器額定容量檢定結果、配電變壓器額定電壓檢定結果及配電變壓器阻抗電壓檢定結果； 所述S1中，獲取配電變壓器的外觀圖像，通過K-means聚類算法先對圖像進行分類，再進行圖像特征提取，得到特征信息的具體方法流程包括如下步驟： S1.1、對待檢定圖像進行預處理，設定初始聚類中心； S1.2、基于設定的聚類中心對待檢定圖像進行K-means聚類，得到待檢定圖像的聚類結果以及每個聚類簇的代表圖像； S1.3、對每個聚類簇的代表圖像通過圖像特征提取，得到圖像的特征信息； 所述S1.2中，對待檢定圖像進行K-means聚類的具體方法流程包括如下步驟： S1.2.1、對預處理后的圖像進行像素空間分類，在每個像素簇中隨機選擇一個像素作為中心點，計算像素點到中心點的距離，按照最小距離原則進行像素聚類，得到像素點子集合； S1.2.2、對像素點子集合計算灰度均值，并以計算得到的灰度值作為各個像素子集合的標記，并采用局部聚類分類法進行，從而得到最終的聚類結果以及每個聚類簇的代表圖像； 所述S1.3中，對每個聚類簇的代表圖像進行圖像特征提取的具體方法流程包括如下步驟： S1.3.1、選擇HSV顏色空間作為分析模型，確定色調和飽和度量化范圍，得到量化顏色直方圖，從而提取圖像顏色特征； S1.3.2、采用高斯濾波器平滑圖像，通過一階偏導的有限差分計算梯度的幅值和方向，采用非極大值對梯度幅值進行抑制，采用雙閾值算法進行邊緣檢測，從而提取圖像幾何特征； S1.3.3、計算代表圖像的梯度大小和方向，將圖像分為細胞單元，構建梯度方向直方圖，從而提取圖像的紋理特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人云南電網有限責任公司楚雄供電局，其通訊地址為：675099 云南省楚雄彝族自治州楚雄市開發區永安路；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。