[发明专利]基于胶囊网络的绝缘子缺陷识别定位装置及方法

权利要求书

1.基于胶囊网络的绝缘子缺陷识别定位装置，其特征在于：所述识别定位装置包括：

机巡图像解析模块，用于对待检测的机巡图像进行属性信息解析；

机巡图像存储模块，用于对解析后的机巡图像进行分类存储管理；

绝缘子标注模块，用于对收集的原始机巡图像中的绝缘子进行标注；

样本扩充模块，用于对收集的原始机巡图像进行样本数量扩充；

数据集创建模块，用于为每个样本机巡图像建立标签文件，并将机巡图像按比例分配训练集和验证集；

胶囊网络初始模块，用于初始化配置胶囊网络卷积层、胶囊层和决策层的参数；

胶囊网络训练模块，用于通过训练集机巡图像训练检测绝缘子的存在和姿态，并对决策层的参数进行预测；

绝缘子特征提取模块，用于对分割后的图像通过灰度转换、滤波增强、颜色滤波及形态学操作对绝缘子特征串进行提取；

绝缘子缺陷定位模块，用于将提取出的绝缘子特征串分上下两部分，并逐行扫描阈值分割后得到的绝缘子特征图，统计每行像素点，计算累加垂直直方图，定位绝缘子的异常位置。

2.根据权利要求1所述的基于胶囊网络的绝缘子缺陷识别定位装置，其特征在于：所述机巡图像解析模块解析的属性信息包括图片ID；像素高度、宽度与深度；图片所处地理位置；无人机拍摄参数；绝缘子所在区域的矩形边界坐标。

3.根据权利要求1所述的基于胶囊网络的绝缘子缺陷识别定位装置，其特征在于：所述绝缘子特征提取模块的形态学操作中，确定绝缘子所在的最大连通区域，计算绝缘子主轴方向，旋转绝缘子至水平方向。

4.基于胶囊网络的绝缘子缺陷识别定位方法，其特征在于：所述识别定位方法包括以下步骤：

步骤一：利用无人机对真实环境下的输电线路进行巡线拍摄，调用机巡图像解析模块对待检测的机巡图像进行属性信息解析，同时调用机巡图像存储模块对解析后的机巡图像进行分类存储管理；

步骤二：调用数据集创建模块为每个样本机巡图像建立标签文件，并将机巡图像按比例分配训练集和验证集，收集包含绝缘子的原始图像，调用绝缘子标注模块对收集的原始机巡图像中的绝缘子进行标注，调用样本扩充模块对收集的原始机巡图像进行样本数量扩充；

步骤三：建立深度学习模型，采用基于胶囊网络结构的目标检测，调用胶囊网络初始模块初始化配置胶囊网络卷积层、胶囊层和决策层的参数，调用胶囊网络训练模块通过训练集机巡图像训练检测绝缘子的存在和姿态，并对决策层的参数进行预测；

步骤四：将需要判别的原始机巡图像，通过胶囊网络输出绝缘子的具体位置，并将图像分割提取出来备用，对分割后的图像调用绝缘子特征提取模块，通过灰度转换、滤波增强、颜色滤波及形态学操作对绝缘子特征串进行提取；

步骤五：调用绝缘子缺陷定位模块将提取出的绝缘子特征串分上下两部分，并逐行扫描阈值分割后得到的绝缘子特征图，统计每行像素点，确定绝缘子所在的最大连通区域，计算绝缘子主轴方向，旋转绝缘子至水平方向，得到绝缘子的异常位置。

5.根据权利要求4所述的基于胶囊网络的绝缘子缺陷识别定位方法，其特征在于：所述步骤一中，机巡图像解析模块解析的属性信息包括图片ID；像素高度、宽度与深度；图片所处地理位置；无人机拍摄参数；绝缘子所在区域的矩形边界坐标；所述矩形边界坐标绝缘子所在区域的矩形边界的坐标(x1，y1，x2，y2)，其中(x1，y1)为矩形边界下顶点，(x2，y2)为矩形边界上顶点。