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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司楚雄供电局申请的专利一种基于机器视觉的配电变压器参数检定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115393624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210888833.0，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于机器视觉的配电变压器参数检定方法是由李金富;莫仕鑫;王科;吉云海;范顺辉;李发春;李晓清;姚雪梅;徐松;马文交;何兴华;王斌;张宏;张延华;窦正鹏设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的配电变压器参数检定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力管理技术领域，具体地说，涉及一种基于机器视觉的配电变压器参数检定方法。包括：获取配电变压器的外观图像，通过K‑means聚类算法先对图像进行分类，再进行图像特征提取，得到特征信息；基于灰色关联模型，对前述提取得到的特征信息进行灰色关联分析，得到配电变压器理论参数，得到配电变压器参数检定结果。本发明设计与以往技术中直接特征提取图像信息相比，可以更加高效且具有一定代表性；可以有效提高配电变压器参数检定的准确性，为配电变压器参数的机器检定提供了可能；利用检定得到的配电变压器参数，可以有效地解决现有技术中的问题，为配电变压器管控提供可靠手段，维护电力系统的安全运行，降低经济损失。

本发明授权一种基于机器视觉的配电变压器参数检定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的配电变压器参数检定方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获取配电变压器的外观图像，通过K-means聚类算法先对图像进行分类，再进行图像特征提取，得到特征信息； S2、基于灰色关联模型，对利用K-means聚类算法先分类和再图像特征提取得到的特征信息进行灰色关联分析，得到配电变压器理论参数，得到配电变压器参数检定结果； 其中：特征信息，是图像的特征信息，包括图像的颜色特征、几何特征、纹理特征； 灰色关联模型，是基于大量实际参数与铭牌参数相符配电变压器的历史图像以及实际参数与铭牌参数不符配电变压器的历史图像训练的； 配电变压器参数检定结果，包括配电变压器额定容量检定结果、配电变压器额定电压检定结果及配电变压器阻抗电压检定结果； 所述S1中，获取配电变压器的外观图像，通过K-means聚类算法先对图像进行分类，再进行图像特征提取，得到特征信息的具体方法流程包括如下步骤： S1.1、对待检定图像进行预处理，设定初始聚类中心； S1.2、基于设定的聚类中心对待检定图像进行K-means聚类，得到待检定图像的聚类结果以及每个聚类簇的代表图像； S1.3、对每个聚类簇的代表图像通过图像特征提取，得到图像的特征信息； 所述S1.2中，对待检定图像进行K-means聚类的具体方法流程包括如下步骤： S1.2.1、对预处理后的图像进行像素空间分类，在每个像素簇中随机选择一个像素作为中心点，计算像素点到中心点的距离，按照最小距离原则进行像素聚类，得到像素点子集合； S1.2.2、对像素点子集合计算灰度均值，并以计算得到的灰度值作为各个像素子集合的标记，并采用局部聚类分类法进行，从而得到最终的聚类结果以及每个聚类簇的代表图像； 所述S1.3中，对每个聚类簇的代表图像进行图像特征提取的具体方法流程包括如下步骤： S1.3.1、选择HSV颜色空间作为分析模型，确定色调和饱和度量化范围，得到量化颜色直方图，从而提取图像颜色特征； S1.3.2、采用高斯滤波器平滑图像，通过一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向，采用非极大值对梯度幅值进行抑制，采用双阈值算法进行边缘检测，从而提取图像几何特征； S1.3.3、计算代表图像的梯度大小和方向，将图像分为细胞单元，构建梯度方向直方图，从而提取图像的纹理特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南电网有限责任公司楚雄供电局，其通讯地址为：675099 云南省楚雄彝族自治州楚雄市开发区永安路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。