[发明专利]基于仿射不变矩的电气化铁路绝缘子片间异物污染故障检测方法

权利要求书

1.基于仿射不变矩的电气化铁路绝缘子片间异物污染故障检测方法，通过基于图元分类，简化背景，降低了全局图像识别定位的难度，具体分为以下步骤：

A、基于Hough变换线段检测的全局图像基本图元预分类

将拍摄采集的图像储存在图像库中；对全局图像基本图元进行预分类，为得到真实端点，分取以下步骤：

(1)Hough变换线段检测得到杆状物的边缘线段数组，储存各线段数组和其对应的θ值，以及θ数组的长度L；

(2)根据θ值分别将对应杆状物旋转至水平方向，第(1)步中检测到的边缘线段也同时旋转同样角度；每次旋转后，计算各线段的斜率，清除斜率非零的线段，完成该水平杆状物边缘线段的聚类；

(3)求取水平线段数组中x，y的最值，即为该水平杆状物的端点；

(4)将上一步定位到的杆状物置为背景，同时将其对应的线段数组置零，然后将图像回转(2)中θ值，还原图像角度；

(5)回至步骤(2)，重复(2)(3)(4)步骤L/2次,完成全局图像中杆状物和绝缘子的分类；

B、基于仿射不变矩的绝缘子识别与定位

应用具有旋转、仿射不变性的仿射不变矩识别定位绝缘瓷瓶；

I1=(μ20μ02-μ112)/μ004---(1)]]>

I2=μ302μ032-6μ30μ03μ21μ12+4μ03μ213+4μ30μ123-3μ212μ122μ0010---(2)]]>

I3=μ20μ21μ03-μ20μ122-μ11μ30μ03+μ11μ21μ12+μ02μ30μ12-μ02μ212μ007---(3)]]>

其中，μpq=∫-∞+∞∫-∞+∞(x-x‾)p(y-y‾)qf(x,y)dxdy,p,q=0,1,2···,]]>为灰度图像f(x，y)定义p+q阶中心矩，为灰度图像f(x，y)的灰度质心；

根据(1)、(2)、(3)分别计算出绝缘子类中每个连通区域图像的仿射不变矩，再计算其仿射不变矩与绝缘子模版仿射不变矩的欧氏距离，最终通过所设距离阈值准确识别并定位绝缘子类中的绝缘子；

C、绝缘子片间异物污染故障检测：

a、基于直线拟合的绝缘子角度校正

在提取出绝缘子后首先校正倾斜角度角度，将非水平方向上的绝缘子旋转至水平方向，通过对绝缘子边缘曲线l1和绝缘子边缘曲线l2进行直线拟合，得到绝缘子的对称直线l，求得直线l的斜率，即得到该对称轴与水平方向的夹角θ，绝缘子的旋转角度即为180°-θ；

b、形态学膨胀运算突出异物特征

定义其膨胀运算为：dilation(A,B)＝{a+b|a∈A,b∈B}

其中，A,B为图像像素集合，a，b为形态学模板范围内的图像像素点，膨胀运算a+b表示膨胀模板范围内任意一点存在图像则全部模板内填充同样像素，腐蚀运算a|(a+b)表示腐蚀模板范围内全部存在则保留模板中心位置像素点；选用4×8的矩形模块进行膨胀操作；

c、绝缘子局部对比度调节

为提高绝缘子片与片间的局部对比度，对绝缘子进行局部对比度调节；对比度增强公式如下：

M(m,n)=0I(m,n)<Iin(I(m,n)-Lin)Hout-LoutHin-Lin+LoutLin<I(m,n)<Hin0I(m,n)>Hin---(4)]]>

其中，I为原始图像，M为对比度调节后的图像，L_in和H_in为原始图像中增强的像素范围，L_out和H_out为增强后的像素范围；此处局部分块的依据是绝缘子灰度统计曲线图中的极小值点横坐标；通过此方法将绝缘子分块，然后对每块进行对比度调节，使得绝缘子片更加突出、清晰，而连接处由于像素灰度很低而被抑制；

d、绝缘子灰度统计曲线图

将局部对比度调节后的绝缘子图像按每列灰度非零点进行累加，得到其灰度统计曲线图；

D、基于灰度统计图条带宽度的绝缘子片间异物污染故障自动识别

以灰度统计图中条带宽度W为绝缘子片间异物污染故障判据，当条带宽度W大于该组条带宽度均值W_m的1.5倍时；判断绝缘子此处为异物污染故障，W≤1.5W_m判断绝缘子正常；

E、输出检测结果

输出检测结果至后续处理设备，包括绝缘子个数，各绝缘子有无故障及故障位置。