專利名稱：基于圖像智能識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法，屬于輸變電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢修領(lǐng)域， 尤其涉及一種基于圖像智能識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法，可用于現(xiàn)場帶電檢測復(fù)合絕緣子的龜裂狀態(tài)。
技術(shù)背景
復(fù)合絕緣子有優(yōu)良的防污閃性能，不容易被擊穿，且不會(huì)出現(xiàn)瓷絕緣子的零值、低值和玻璃絕緣子的傘群自爆等問題。20世紀(jì)80年代，我國專家學(xué)者在吸取國外經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上展開了對(duì)復(fù)合絕緣子的研發(fā)，中期樣品于80年代末期投入試運(yùn)行。90年代初，各地相繼出現(xiàn)污閃事故，由于耐污性能好，復(fù)合絕緣子被投入掛網(wǎng)使用。到1994年底，掛網(wǎng)運(yùn)行的復(fù)合絕緣子達(dá)5萬支。自此，復(fù)合絕緣子入網(wǎng)數(shù)量迅猛增加1995年為10萬支，1998年為 46萬支，2001年為160萬支，2005年掛網(wǎng)運(yùn)行已達(dá)300萬支。截止2010年12月，國家電網(wǎng)公司管轄的66kV及以上電壓等級(jí)線路在運(yùn)復(fù)合絕緣子支數(shù)占同種電壓等級(jí)線路所有類型在運(yùn)絕緣子支數(shù)的37. 02%。
從目前的運(yùn)行情況來看，復(fù)合絕緣子的運(yùn)行可靠性比瓷絕緣子和玻璃絕緣子好。 但是，隨著運(yùn)行年限的增加，傘套材料脆化、硬化、粉化、開裂，芯棒暴露，絕緣表面出現(xiàn)局部放電現(xiàn)象，憎水性能減弱等問題逐漸凸顯。絕緣子對(duì)電氣設(shè)備或?qū)w不僅要起絕緣作用，還要起固定懸掛作用，劣化的絕緣子將威脅電網(wǎng)的安全運(yùn)行。
國內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)絕緣子的檢測方法展開了大量研究，現(xiàn)有的復(fù)合絕緣子檢測方法有接觸式、非接觸式，其中接觸式檢測法包括電壓分布法、短路叉法、火花間隙法、光電式檢測桿法、聲脈沖檢測法、泄露電流測量法，非接觸式檢測法包括超聲波檢測法、激光多普勒振動(dòng)法、紅外測溫法、電暈攝像機(jī)法、聲波檢測及無線電波檢測法。接觸式檢測法需要人工登塔操作，不適合現(xiàn)場檢測。非接觸式檢測法中多數(shù)方法只對(duì)某一種或某幾種的故障檢測效果明顯，但是對(duì)其他類型的故障難以檢測，而且所需設(shè)備昂貴，檢測效果不是很理想。
復(fù)合絕緣子材質(zhì)龜裂會(huì)導(dǎo)致芯棒暴露，暴露在空氣中的芯棒容易被腐蝕，機(jī)械強(qiáng)度降低甚至發(fā)生脆斷。由于復(fù)合絕緣子為棒型結(jié)構(gòu)，一旦失效，對(duì)輸電線路的影響將大于由多個(gè)絕緣子組成的絕緣子串?，F(xiàn)有的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法大多只適合在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行， 成本高，工作量大，不適合現(xiàn)場帶電檢測，復(fù)合絕緣子缺乏合適的現(xiàn)場檢測方法及裝置。
有關(guān)這方面的文獻(xiàn)報(bào)道例如申請(qǐng)?zhí)枮?00520006400. X的名為液晶圖形顯示高壓輸電線路復(fù)合絕緣子帶電檢測儀的實(shí)用新型專利，公開了一種帶電檢測高壓輸電線路復(fù)合絕緣子缺陷的裝置，能夠識(shí)別帶電復(fù)合絕緣子的導(dǎo)通性缺陷、內(nèi)部脫空和復(fù)合絕緣子串中的低零值絕緣。然而，上述專利并沒有涉及現(xiàn)場帶電檢測復(fù)合絕緣子的龜裂情況的檢測方法。
有鑒于此，有必要提供一種基于圖像識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法，可以現(xiàn)場帶電檢測復(fù)合絕緣子的運(yùn)行狀態(tài)，并對(duì)復(fù)合絕緣子的龜裂狀況進(jìn)行檢測分析
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提供一種復(fù)合絕緣子龜裂的檢測方法，不必登塔，不用拆卸復(fù)合絕緣子，能在現(xiàn)場檢測復(fù)合絕緣子的龜裂情況。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是一種基于圖像智能識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法，其特征在于，包括以下步驟1)用高空間分辨率相機(jī)對(duì)復(fù)合絕緣子成像，獲取復(fù)合絕緣子的高空間分辨率影像；2)影像預(yù)處理對(duì)復(fù)合絕緣子的影像進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何校正、輻射校正、去噪，以獲得較為精確的光譜信息；3)邊緣檢測采用高斯濾波器平滑影像，用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算梯度幅值和方向，對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制，用雙閾值算法檢測和連接邊緣；4)提取裂痕首先，根據(jù)邊緣檢測的結(jié)果確定復(fù)合絕緣子的范圍，將邊緣檢測的結(jié)果跟復(fù)合絕緣子的原始影像套合，確定復(fù)合絕緣子傘群的像素范圍，并將影像上不同的傘群用不同的灰度值標(biāo)記；然后，對(duì)每個(gè)傘群，標(biāo)記其像素范圍內(nèi)的邊緣，并判斷邊緣是否為裂痕， 其中，判斷裂痕的方法為若邊緣點(diǎn)像素連續(xù)的數(shù)目超過閾值則將該邊緣判定為裂痕，若沒有，則不是裂痕；最后，即可得到所有傘群的裂痕；5)判斷復(fù)合絕緣子的龜裂情況根據(jù)復(fù)合絕緣子的傘群范圍，計(jì)算一個(gè)傘群所包含的像素?cái)?shù)N1，對(duì)該傘群，根據(jù)之前所判定的裂痕，計(jì)算該傘群內(nèi)所包含的裂痕的像素和N2;令f=!，用閾值的范圍來判定復(fù)合絕緣子龜裂的程度，若t大于等于閾值，則該傘群龜裂；若t小于閾值，則該傘群沒有龜裂；逐個(gè)判斷復(fù)合絕緣子上每個(gè)傘群的龜裂程度，若有一個(gè)傘群龜裂，則判定整串復(fù)合絕緣子龜裂；若傘群全部無龜裂情況發(fā)生，則判定整串復(fù)合絕緣子沒有龜裂。
本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明基于圖像識(shí)別的方法可以在線檢測復(fù)合絕緣子的龜裂情況，不需工人登塔，現(xiàn)場檢測難度不大，及早發(fā)現(xiàn)并替換龜裂的復(fù)合絕緣子可以避免電網(wǎng)安全事故的發(fā)生。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例的基于圖像智能識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法的技術(shù)路線圖。
圖2為圖1中獲取高空間分辨率影像的實(shí)施框圖。
圖3為圖1中影像預(yù)處理的流程圖。
圖4為圖1中提取裂痕的實(shí)施框圖。
圖5為圖1中判斷復(fù)合絕緣子龜裂情況的方法框圖。
具體實(shí)施方式
為了更好地理解本發(fā)明，下面結(jié)合實(shí)施例進(jìn)一步闡明本發(fā)明的內(nèi)容，但本發(fā)明的內(nèi)容不僅僅局限于下面的實(shí)施例。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明作各種改動(dòng)或修改，這些等價(jià)形式同樣在本申請(qǐng)所列權(quán)利要求書限定范圍之內(nèi)。
附圖中的標(biāo)記說明1-獲取高空間分辨率影像，2-影像預(yù)處理，3-邊緣檢測，4-裂痕提取，5-判斷復(fù)合絕緣子的龜裂情況，1. 1-復(fù)合絕緣子，1. 2-高空間分辨率相機(jī)，1. 3-高空間分辨率影像，2. 1-幾何校正，2. 2-輻射校正，2. 3-去噪，2. 4-處理后的影像，4. 1-復(fù)合絕緣子傘群的像素范圍，4. 2-裂痕，5. 1-傘群的龜裂情況，5. 2-復(fù)合絕緣子的龜裂情況。
本發(fā)明的工作原理高空間分辨率影像可以反映被拍攝物體豐富的細(xì)節(jié)信息，復(fù)合絕緣子若有裂痕，在高空間分辨率影像上能夠被分辨出來，因此，只需現(xiàn)場對(duì)復(fù)合絕緣子進(jìn)行成像，通過影像可以分析復(fù)合絕緣子的龜裂狀況。影像上裂痕有一定的形狀特征，能通過提取影像的紋理特征分析其對(duì)應(yīng)復(fù)合絕緣子的裂痕情況。
圖1為本發(fā)明的技術(shù)路線圖。本發(fā)明提供的基于圖像識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法首先要獲取復(fù)合絕緣子的高空間分辨率影像，影像預(yù)處理2，然后邊緣檢測3，提取裂痕4，判斷復(fù)合絕緣子的龜裂情況5。
圖2為圖1中獲取高空間分辨率影像的實(shí)施框圖，直接用高空間分辨率相機(jī)對(duì)復(fù)合絕緣子成像，然后對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的流程如圖3所示，對(duì)高空間分辨率影像 1. 3進(jìn)行幾何校正2. 1、輻射校正2. 2，然后去噪2. 3，得到處理后的復(fù)合絕緣子影像。
對(duì)處理后的復(fù)合絕緣子影像，用carmy算子對(duì)復(fù)合絕緣子影像進(jìn)行邊緣檢測，步驟如下用高斯濾波器平滑影像，用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算梯度幅值和方向，對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制，用雙閾值算法檢測和連接邊緣。
圖4為圖1中提取裂痕的實(shí)施框圖。首先，根據(jù)邊緣檢測的結(jié)果確定復(fù)合絕緣子的范圍，將邊緣檢測的結(jié)果跟復(fù)合絕緣子的原始影像套合，確定復(fù)合絕緣子傘群的像素范圍，并將影像上不同的傘群用不同的灰度值標(biāo)記。然后，對(duì)每個(gè)傘群，標(biāo)記其像素范圍內(nèi)的邊緣，并判斷邊緣是否為裂痕。其中，判斷裂痕的方法為若邊緣點(diǎn)像素連續(xù)的數(shù)目超過閾值則將該邊緣判定為裂痕，若沒有，則不是裂痕。最后，即可得到所有傘群的裂痕。
獲取了復(fù)合絕緣子的傘群范圍和裂痕后，判斷復(fù)合絕緣子龜裂程度的方法如圖5 所示。根據(jù)復(fù)合絕緣子的傘群范圍，計(jì)算一個(gè)傘群所包含的像素?cái)?shù)N1,對(duì)該傘群，根據(jù)之前所判定的裂痕，計(jì)算該傘群內(nèi)所包含的裂痕的像素和隊(duì)。令#=1，用閾值的范圍來判定復(fù)合絕緣子龜裂的程度，若t大于等于閾值，則該傘群龜裂；若t小于閾值，則該傘群沒有龜裂。逐個(gè)判斷復(fù)合絕緣子上每個(gè)傘群的龜裂程度，若有一個(gè)傘群龜裂，則判定整串復(fù)合絕緣子龜裂；若傘群全部無龜裂情況發(fā)生，則判定整串復(fù)合絕緣子沒有龜裂。
本說明書中未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員公知的現(xiàn)有技術(shù)。
權(quán)利要求
1. 一種基于圖像智能識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法，其特征在于，包括以下步驟1)用高空間分辨率相機(jī)對(duì)復(fù)合絕緣子成像，獲取復(fù)合絕緣子的高空間分辨率影像；2)影像預(yù)處理對(duì)復(fù)合絕緣子的影像進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何校正、輻射校正、去噪，以獲得較為精確的光譜信息；3)邊緣檢測采用高斯濾波器平滑影像，用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算梯度幅值和方向，對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制，用雙閾值算法檢測和連接邊緣；4)提取裂痕首先，根據(jù)邊緣檢測的結(jié)果確定復(fù)合絕緣子的范圍，將邊緣檢測的結(jié)果跟復(fù)合絕緣子的原始影像套合，確定復(fù)合絕緣子傘群的像素范圍，并將影像上不同的傘群用不同的灰度值標(biāo)記；然后，對(duì)每個(gè)傘群，標(biāo)記其像素范圍內(nèi)的邊緣，并判斷邊緣是否為裂痕， 其中，判斷裂痕的方法為若邊緣點(diǎn)像素連續(xù)的數(shù)目超過閾值則將該邊緣判定為裂痕，若沒有，則不是裂痕；最后，即可得到所有傘群的裂痕；5)判斷復(fù)合絕緣子的龜裂情況根據(jù)復(fù)合絕緣子的傘群范圍，計(jì)算一個(gè)傘群所包含的像素?cái)?shù)N1，對(duì)該傘群，根據(jù)之前所判定的裂痕，計(jì)算該傘群內(nèi)所包含的裂痕的像素和N2;令t = g，用閾值的范圍來判定復(fù)合絕緣子龜裂的程度，若t大于等于閾值，則該傘群龜裂；若t小于閾值，則該傘群沒有龜裂；逐個(gè)判斷復(fù)合絕緣子上每個(gè)傘群的龜裂程度，若有一個(gè)傘群龜裂，則判定整串復(fù)合絕緣子龜裂；若傘群全部無龜裂情況發(fā)生，則判定整串復(fù)合絕緣子沒有龜裂。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別的復(fù)合絕緣子龜裂檢測方法，用高空間分辨率相機(jī)對(duì)復(fù)合絕緣子成像，對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理，邊緣檢測，從影像上提取裂痕的特征，判斷復(fù)合絕緣子龜裂的程度。本發(fā)明基于圖像識(shí)別的方法可以在線檢測復(fù)合絕緣子的龜裂情況，不需工人登塔，現(xiàn)場檢測難度不大，及早發(fā)現(xiàn)并替換龜裂的復(fù)合絕緣子可以避免電網(wǎng)安全事故的發(fā)生。
文檔編號(hào)G01N21/88GK102519974SQ20111041958
公開日2012年6月27日 申請(qǐng)日期2011年12月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月15日
發(fā)明者付晶, 王文龍, 邵瑰瑋, 閔絢 申請(qǐng)人:國網(wǎng)電力科學(xué)研究院