[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

摘要

本发明涉及一种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。针对原始图像内容多，绝缘子检测问题的背景复杂等，提出一种将全局图像分类，利用仿射不变矩快速、准确识别定位绝缘子，再对其进行故障检测的方法。利用Hough变换线段检测识别归类杆状物，将其置为背景后即得到绝缘子类；然后在绝缘子类中应用仿射不变矩提取绝缘子；为解决绝缘子角度变化不一问题，对其边缘曲线进行直线拟合得到其旋转角度；为避免异物特征丢失，利用形态学膨胀运算放大绝缘子特征；为提高绝缘子图像局部对比度，将其每片分为一块进行局部对比度调节；再对其按每列进行灰度统计，最终通过灰度统计图中的条带宽度识别并定位故障。本发明基于先分类的方法，简化了绝缘子的背景，有效地提高了绝缘子识别定位的速度和准确性，降低了故障检测的难度，为电气化铁路绝缘性能检测提供一种可行的参考。

主权项

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。