[发明专利]一种输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法在审

专利信息
申请号: 201510829675.1 申请日: 2015-11-25
公开(公告)号: CN105427316A 公开(公告)日: 2016-03-23
发明(设计)人: 列剑平;刘赫;王朔;许金凯 申请(专利权)人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;长春理工大学高技术产业中心;吉林省电力科学研究院有限公司;国家电网公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 长春菁华专利商标代理事务所 22210 代理人: 南小平
地址: 130000 吉林*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 输电 线路 可见光 图像 绝缘子 盘面 提取 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于电力技术领域,具体涉及一种输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法。

背景技术

我国输电线路分布广,线路长,许多分布在地形复杂的山区,气象、地质条件恶劣,为了有效保障输电线路的正常运行,必须定期有效的对输电线路进行巡检。绝缘子作为输电线路中的重要部件之一,起着防止输电线路带电部件形成接地通道导致电路故障的重要作用。由于绝缘子长期曝露在恶劣的自然环境下,经受污秽、雷击、风雪等自然因素导致的老化或人为破坏,影响其绝缘性能,如果不及时发现和消除这些隐患,可能引发输电线路故障,甚至出现事故。

目前,国内外输电线路绝缘子检测主要有红外成像法、紫外成像法、泄漏电流法、人工观测法等,红外成像和紫外成像检测法的弊端是绝缘子状态只有在放电过程中才会表现出异常特征,而泄漏电流法和人工观测法均需检测人员参与,劳动强度大,危险系数高。

随着图像识别技术的发展,利用机载设备进行航空拍摄输电线路图像进行巡检、诊断和维护,图像定位目标异常缺陷是输电线路空中巡检技术发展的必然趋势。传统空中巡检是采用空中输电线路固定点拍摄照片的方式,离线对照片中的相关部件进行图像处理,从而判断是否有异常缺陷,但需要机载设备进行高精度稳像,并且对于大量照片的处理,导致识别效率低,识别效果差等问题。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题,本发明提供了一种输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法,可以对图像中已定位的绝缘子感兴趣区域中的绝缘子单盘面进行提取,为后续的绝缘子盘面缺陷识别提供技术保障,能够满足图像线下处理需求。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下:

一种输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法,该方法包括以下步骤:

步骤一:获取输电线路可见光图像中绝缘子的感兴趣区域,并对图像进行灰度化处理;

步骤二:对所述灰度图像进行小波变换,处理后的高低频成分进行图像重构;

步骤三:对所述重构图像进行Canny边缘检测获得边缘图像;

步骤四:采用单像素宽线结构模板,同时在多个方向上对边缘图像进行形态学开闭运算,修补缺失边缘,去除杂散点;

步骤五:构建绝缘子盘面间交叉点检测模板,依次在所述形态学处理后的边缘图像中进行交叉点图像匹配检测;

步骤六:对图像中所检测的交叉点进行直线拟合,拟合出两条近似平行的直线,直线的法线方向平行于同一个绝缘子盘面上两个的交叉点连线的方向;选取任意交叉点,判断所述交叉点与其他交叉点的连线与直线的法线所成夹角是否在一个阈值范围内,若是,则这两个交叉点为同一绝缘子盘面的一对交叉点;若否,所述交叉点继续寻找下一个交叉点组成连线,判断与直线的法线所成夹角是否在一个阈值范围内;

步骤七:根据交叉点对划分绝缘子各个盘面区域,对区域内的边缘点利用直接最小二乘椭圆拟合法进行椭圆拟合;原始图像中位置显示所述拟合出的椭圆,每一个椭圆对应绝缘子的一个盘面,实现了输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法。

本发明的有益效果是:本发明提供一种输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法,分别对图像高低频成分进行处理,避免了传统巡检图像带来的光照不均的问题;采用交叉点检测实现椭圆区域的划分,有效的提高了单盘面检测效率,减少了对后续识别的干扰,提高了绝缘子图像的处理速度和检测可靠性;为后续的绝缘子缺陷识别提供技术保障,减少绝缘子图像异常缺陷识别检测的工作量,降低检测安全事故,极大的提高了电力系统安全运行。

附图说明

图1本发明一种输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法流程图。

图2本发明步骤二中小波处理的具体流程图。

图3本发明绝缘子盘面间交叉点检测模板结构图。

图4本发明绝缘子单盘面上的交叉点提取示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。

如图1所示,一种输电线路可见光图像中绝缘子单盘面提取方法,该方法包括以下步骤:

步骤一:获取输电线路可见光图像中绝缘子的感兴趣区域,并对图像进行灰度化处理,其中,感兴趣的区域尽可能覆盖绝缘子单盘面的边缘位置。

步骤二:对所述灰度图像进行小波变换,如图2所示,对其中的低频成分进行直方图均衡化处理,对高频成分进行拉普拉斯锐化处理,处理后的高低频成分进行图像重构;实现图像的光照补偿。

步骤三:对所述重构图像进行Canny边缘检测获得边缘图像。

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