[发明专利]一种基于红外图像温度分布规律和BP神经网络的绝缘子串故障检测方法

摘要

本发明提供一种基于红外图像温度分布规律和BP神经网络的绝缘子串故障检测方法。该方法将红外图像中的绝缘子串所在矩形目标区域通过手动方式和颜色空间转换提取，然后使用二值化、Hough变换和旋转等图像处理技术统计目标区域长度特征，以分别提取绝缘子钢帽和盘面区域；利用图像温度矩阵和分割结果计算每个钢帽和盘面区域的平均值作为特征量，并在计算过程引入K‑means聚类算法剔除背景像素；按照绝缘子从低压端到高压端的顺序，分别形成钢帽和盘面温度特征向量；以绝缘子串温度分布规律为参考准则，建立基于BP神经网络的绝缘子串故障诊断模型。本发明提供的检测方法具有较高的识别准确率。

主权项

一种基于红外图像温度分布规律和BP神经网络的绝缘子串故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过手动取点和颜色空间转换提取红外图像中绝缘子串所在矩形目标区域；S2.对目标区域进行二值化、Hough变换、旋转处理；S3.统计旋转处理后图像的像素值特征信息；S4.根据特征信息分割提取绝缘子串中的所有钢帽和盘面所在区域；S5.根据分割结果和图像温度矩阵获取分割区域所包含像素的温度值；S6.利用K‑means聚类算法剔除分割结果中的背景像素温度数据；S7.计算每个区域温度平均值，形成温度特征向量；S8.建立以温度特征向量为输入、以运行状态为输出的基于BP神经网络的绝缘子串故障诊断模型。