[发明专利]一种基于图像识别的绝缘子检测方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的绝缘子检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S10，将待检测的绝缘子设置于一测试设备中，套设在设置于所述测试设备的外壳内的旋转主机的轴承上，使所述旋转主机以预定的转速旋转，所述绝缘子随所述轴承一并旋转；

步骤S11，通过设置于所述外壳的水平面上的X轴检测传感器，以及设置于所述外壳的垂直面上的Y轴检测传感器，收集所述待检测的绝缘子旋转发出的震荡数据；

步骤S12，对所述X轴检测传感器和Y轴检测传感器所收集的震荡数据进行小波分析处理，获得所述待检测的绝缘子X轴方向以及Y轴方向的双谱灰度图，每一所述双谱灰度图对应有多个角度的灰度共生矩阵；

步骤S13，根据每一方向的双谱灰度图所对应的灰度共生矩阵进行特征提取，根据所提取的特征对所述X轴方向以及Y轴方向的双谱灰度图进行小波图像融合，形成融合后的图像；

步骤S14，将所述待检测的绝缘子的融合后的图像与基准图像进行比较，自动获得所述待检测的绝缘子的检测结果；

其中，所述步骤S12进一步包括：

对于每一方向上的震荡数据，采用下述公式获得灰度共生矩阵像素：

其中，d为给定的距离；θ表示方向角；i、j取值范围与灰度图像最大灰度级数L相关；

选取0°、45°、90°、135°四个方向角统计图形，从而得到四个对应的灰度共生矩阵P_0°、P_45°、P_90°、P_135°，即：

P(i，j|d，0°)、P(i，j|d，45°)、P(i，j|d，90°)、P(i，j|d，135°)，其中i∈[0,L-1]；

对四个方向角上的灰度共生矩阵元素进行定义，获得相应的双谱灰度图。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

对由多组绝缘子获得的融合后的图像进行SVM算法分类，获得正常绝缘子的基准图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S13进一步包括：

步骤S130，对每一方向双谱灰度图像所对应的四个方向角的灰度共生矩阵进行特征提取，并获得每一特征值的权值，具体地，包括：

设M1、M2、M3、M4分别为四个方向角上的同类特征值，根据下式计算其平均值：

M_n＝(M₁+M₂+M₃+M₄)/4

假定W_i＝1/(|M_i-M_n|+1)，i＝1，2，3，4，并以下述方式计算获得各特征值的加权系数a、b、c、d：

步骤S131，将所述加权系数代入下述计算公式，对两组双谱灰度图像进行基于匹配度的小波图像进行融合：

S(i，j)＝aP_0°(i，j)+bP_45°(i，j)+cP_90°(i，j)+dP_135°(i，j)

其中，各方向角上的灰度共生矩阵权值之和为融合灰度共生矩阵S(i,j)，a、b、c、d为加权系数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S14具体包括：

将所述待检测的绝缘子的融合后的图像与基准图像进行比较，如果待检测的绝缘子的融合后的图像出现超过阀值的针刺、锯齿状，则判定所述待检测的绝缘子存在缺陷，否则确定所述待检测的绝缘子为正常的绝缘子。