1.基于图像处理去阴影优化的保护压板状态辨识方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、对保护压板图像的预处理：

将保护压板彩色图像进行灰度化，转化为灰度图像，然后对灰度图像进行增强对比度和二值化图像，消除阴影区域；

步骤2：计算保护压板开关最小外接矩形面积：

通过Graham算法原理得到每一个保护压板开关的凸包，然后由最小外接矩形原理将凸包连接成矩形，得到矩形面积；

步骤3：通过最小外接矩形面积，辨识压板状态：

对矩形面积设定阈值，矩形面积大于阈值则判定为投出，否则为投入。

2.根据权利要求1所述基于图像处理去阴影优化的保护压板状态辨识方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1、灰度化处理：

将采集的原始压板图像以数值形式描述在RGB颜色空间中，然后通过灰度化转换公式完成对图像的灰度处理，这里采用的是平均值法灰度化，公式如下：Gray(i.j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3 (1)；

步骤1.2、图像增强：

增强压板灰度图像对比度；采用线性函数对压板灰度图像做线性扩展，扩大像素进行灰度拉伸；其数学公式如下：g(i,j)＝a×f(i,j)+b  (2)；

步骤1.3、基于OTSU算法的邻域均值分割去除光照不均匀处理：通过对OTSU算法进行改进，对采集到的图像灰度值进行分析，采用基于OTSU算法的邻域均值分割二值化处理。

3.根据权利要求1所述基于图像处理去阴影优化的保护压板状态辨识方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1、通过Graham算法计算出压板开关轮廓的所有凸包点集，其具体实现如下：步骤(1)、在有n个点平面点集中，从点集中找到最左下方的点，如点P1；

步骤(2)、以P1为极点，将P1点与点集中的所有点连接，对这些线段与水平线的夹角角度进行由小到大的排序，可以知道当有相等的角度和与P1在同一直线上的点，那么删除离P1最近的点保留距P1最远的点；

步骤(3)、先将极点和极角最小的P1、P2压入栈中；

步骤(4)、然后将栈顶的两个点按照排序扫描点集中的每一个点，将栈顶的两个点连成一条直线L，观察点Pi(i>＝3)是在直线L的左侧还是右侧，如果是在直线的右边，则执行步骤(5)，如果是在直线上或者是直线左侧，则执行步骤(6)；

步骤(5)、在直线L的右边，那么栈顶元素不是凸包上的点，将栈顶元素出栈，回到步骤(4)；

步骤(6)、若是在直线左侧，则点Pi是凸包上的点，压入栈中；

步骤(7)、遍历所有点集直至Pn，若没有到Pn，那么继续执行步骤(4)。

4.根据权利要求1所述基于图像处理去阴影优化的保护压板状态辨识方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.2、对压板图像中的压板开关的投入状态进行辨识，通过对压板开关的投入投出状态进行分析，通过基于Graham的最小外接矩形的方法来检测对比压板开关运行时的最小外接矩形面积来判断压板的运行状态，其具体实现步骤如下：步骤2.2.1：经预处理的二值化压板图像边缘轮廓点存入二维点集q中；

步骤2.2.2：选取二维点集中任意一个没有被选取的边缘点集Sl(l＝1，2，...p)，选取点集Sl在图像坐标系Y坐标最小的一点压入栈中，通过Graham算法原理求出点集Sl的凸包；

步骤2.2.3：选取凸包任意一边作为与最小外接矩形边重合的边，即起始边；找出在这条边的直线投影的正、负方向上最远的和到直线距离最远的三点，从而确定和计算出矩形的面积、周长和中心坐标；

步骤2.2.4:开关投入时的最小外接矩形面积阈值为S，判断此时外接矩形面积是否大于S，若面积大于S则代表其压板为投出状态，若面积小于或者等于S，则表明其压板投入；

步骤2.2.5:上所有边是否都被计算，是则执行下一步，否则选择下一条边，转到步骤

2.2.3；

步骤2.2.6:记录的矩形的面积，转到步骤2.2.2选取下一个未被选取过的边缘点集，直到所有边缘点集被选取。

5.根据权利要求1所述基于图像处理去阴影优化的保护压板状态辨识方法，其特征在于：所述步骤3括以下步骤：

步骤3.1：对计算得到的所有压板开关最小外接矩形进行由小到大的序号排列，找到压板开关为投入状态、且最小外接矩形面积相比较于其他投入状态的压板面积最大的最小外接矩形的面积S；

步骤3.2：设定阈值S，若压板开关的最小外接矩形面积大于S，则判定为投出状态，否则为投入状态。

6.基于图像处理去阴影优化的保护压板状态辨识方法，其特征在于包括以下步骤：对采集到的压板图像进行预处理，以便于后续辨识压板状态，其具体包括：步骤一：灰度化处理：将采集的原始压板图像以数值形式描述在RGB颜色空间中，然后通过灰度化转换公式完成对图像的灰度处理，这里采用的是平均值法灰度化；

步骤二：对比度增强：增强压板灰度图像对比度；采用线性函数对压板灰度图像做线性扩展，扩大像素进行灰度拉伸；

步骤三：基于OTSU算法的邻域均值分割去除光照不均匀处理：通过对OTSU算法进行改进，对采集到的图像灰度值进行分析，结合像素空间领域信息，采用基于OTSU算法的邻域均值分割二值化处理；

为对压板状态进行辨识的过程，通过提取压板开关的凸包点集得到最小外接矩形，判断矩形面积辨识压板状态，其具体包括：步骤(一)：对预处理的图像采用凸包算法计算压板开关的凸包点集；

步骤(二)：选取凸包任意一边作为与最小外接矩形边重合的边，即起始边；找出在这条边的直线投影的正、负方向上最远的和到直线距离最远的三点，从而确定和计算出矩形的面积、周长和中心坐标，得到最小外接矩形；

步骤(三)：设定压板开关投入时的最小外接矩形最大面积阈值为S，判断此时外接矩形面积是否大于S，若面积大于S则代表其压板为投出状态，若面积小于或者等于S，则表明其压板投入。