设备优化改造 - 365 - 图 3 图像灰度处理使用代码 灰度处理后，使用图片边缘算法 [5]，得出照片内 各元素的轮廓。用于判断线路是否混乱，部件是否 缺失等。边缘算法有多种，根据不同设备特征，采 用相应的最优算法。以下为 Canny 算子的使用代码： 图 4 Canny 算子的使用代码 4.2 区域提取与 R、G、B 分量 对于大部分带电工作的二次设备，其工作指示 灯、状态灯（通常为 LED）标识了该设备的重要运行 信息。因此，对图像中 LED 灯的颜色提取就尤为重 要。在巡检拍摄过程中，照片受到 LED 灯的影响较 大，会出现泛光、过曝等现象，此时边际判定就显 得力不能及。 这种情况下，利用该设备的样本特征与实际照 片进行比较，通过二维码的位置比例，计算出照片 对应样本特征中关键区域的像素范围，即可定位到 照片中特定的灯光区域。以下为部分区域提取算法 [6]样例： 图 5 图像区域提取代码 提取到特定区域图片后，计算出该区域内 R、G、 B 各值的平均分量和综合 RGB 值。反馈给应用层，通 过逻辑判断，得出最近的颜色结果，再与设备资料 库中的颜色样本进行比对，进而判定设备当前的运 行状态。以下为部分区域 R、G、B 色值提取[7]算法：