一種絕緣子圖像缺陷檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種絕緣子圖像缺陷檢測(cè)方法。其特征在于包括如下步驟：首先利用彩色圖像中絕緣子的顏色呈現(xiàn)聚類的特性，通過(guò)在Lab顏色空間中利用K均值聚類算法將絕緣子從復(fù)雜的背景圖像中初步分割出來(lái)；然后利用絕緣子在圖像形成的長(zhǎng)條對(duì)稱特性，采用基于主成分分析的連通區(qū)域判決方法定位出絕緣子的具體位置；在此基礎(chǔ)上，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析絕緣子相鄰盤片之間的距離識(shí)別出絕緣子缺陷區(qū)域。該方法受不同光線和復(fù)雜背景的影響較小，提高了絕緣子缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性，具有較高的工程實(shí)用價(jià)值。
【專利說(shuō)明】一種絕緣子圖像缺陷檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種絕緣子圖像缺陷檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]利用直升機(jī)進(jìn)行輸電線路巡檢，已成功應(yīng)用于我國(guó)輸電線路的運(yùn)行和維護(hù)中。由于直升機(jī)巡檢過(guò)程中攝影、攝像設(shè)備記錄了大量輸電線路圖像信息，包含了輸電線路的基本特征及運(yùn)行狀態(tài)信息，通過(guò)對(duì)這些圖像進(jìn)行處理可以發(fā)現(xiàn)輸電線路中設(shè)備缺陷和故障隱患，不僅可克服人工方式的各種缺陷，提高工作效率和檢測(cè)精度，而且能夠提高線路巡檢的自動(dòng)化水平，減少巡檢人員，為無(wú)人直升機(jī)在電力巡檢中的應(yīng)用以及輸電線路的智能化奠定基礎(chǔ)。
[0003]絕緣子是架空輸電線路的重要組成部分，其盤片掉片損傷是一種常見(jiàn)的故障缺陷，通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行診斷是直升機(jī)自動(dòng)巡檢技術(shù)中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容?，F(xiàn)有的一類技術(shù)是基于橢圓檢測(cè)的絕緣子識(shí)別方法，他們通過(guò)Hough變換檢測(cè)圖像中的橢圓，進(jìn)而根據(jù)絕緣子盤片的并排特性得到絕緣子所在的區(qū)域。但是絕緣子在成像過(guò)程中由于各個(gè)盤片相互遮擋，所得的絕緣子盤片呈現(xiàn)的橢圓缺失太多，給橢圓檢測(cè)帶來(lái)了很大的困難。另外一類技術(shù)是通過(guò)統(tǒng)計(jì)絕緣子的顏色范圍定位出絕緣子大致區(qū)域，然后針對(duì)該區(qū)域采用經(jīng)典的圖像分割方法如最大類間方差法、最大熵閾值法、邊緣鏈碼等進(jìn)行分割，最后對(duì)絕緣子進(jìn)行均勻分塊的直方圖匹配檢測(cè)絕緣子缺陷。由于絕緣子在不同的光照條件下可能出現(xiàn)不同的顏色特性，很難完全準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)出不同光照下絕緣子的顏色范圍，而且絕緣子圖像中通常包括樹木、山川、河流、道路、桿塔等復(fù)雜背景，完全可能包含有與絕緣子顏色相近的物體，給這類方法提出了巨大的挑戰(zhàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是為了減少不同光線和復(fù)雜背景等對(duì)絕緣子缺陷檢測(cè)的影響，將絕緣子從復(fù)雜的背景圖像中定位出來(lái)，并準(zhǔn)確識(shí)別出絕緣子的缺陷區(qū)域，以克服現(xiàn)有方法的缺陷，提高絕緣子缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。
[0005]本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的:一種絕緣子圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征是:包括以下步驟:
[0006]I)基于Lab顏色空間的K均值聚類
[0007]把直升機(jī)巡檢獲取的輸電線路的彩色絕緣子圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間，然后將表示顏色的色度分量a和b作為屬性值向量進(jìn)行K均值聚類分割，進(jìn)而將其分割成幾個(gè)類別，考慮到絕緣子的顏色呈現(xiàn)聚類特性，則其必然屬于某一個(gè)類別；
[0008]2)基于主成分分析的絕緣子定位
[0009]經(jīng)過(guò)基于K均值的聚類方法分割后存在幾個(gè)類別，每個(gè)類別又以多個(gè)連通區(qū)域的形式出現(xiàn)，需要從眾多的連通區(qū)域中找到絕緣子所在的連通區(qū)域；由于絕緣子整體呈現(xiàn)規(guī)則的對(duì)稱長(zhǎng)條特性，因此采用基于主成分分析的連通區(qū)域形狀判決方法進(jìn)行絕緣子精確定位，主要步驟如下:
[0010]a)預(yù)處理:通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作對(duì)聚類分割后的圖像進(jìn)行腐蝕、膨脹去掉小的噪聲，同時(shí)對(duì)圖像中連通區(qū)域的孔洞進(jìn)行填充，以保證分割后絕緣子的完整性；
[0011]b)計(jì)算連通區(qū)域信息:利用主成分分析計(jì)算連通區(qū)域的軸向、寬、高等信息；
[0012]c)區(qū)域合并:通過(guò)對(duì)特定的連通區(qū)域進(jìn)行合并，以保證由于缺陷導(dǎo)致絕緣子分開(kāi)的部分連接在一起；
[0013]d)連通區(qū)域形狀判決:判定所有連通區(qū)域的形狀得到絕緣子所在的精確位置；
[0014]3)基于絕緣子盤片距離分析的缺陷檢測(cè)
[0015]將基于主成分分析的絕緣子定位所得的絕緣子二值圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得絕緣子的主軸方向平行于豎直I軸方向，再對(duì)絕緣子的二值圖像通過(guò)沿豎直I軸方向進(jìn)行積分投影，得到積分投影曲線；通過(guò)絕緣子盤片完好處兩相鄰極大值之間的距離近似相等，而在絕緣子缺陷處兩相鄰極大值的距離明顯變大的特性，精確定位出絕緣子的缺陷位置，并在圖像中標(biāo)記；
[0016]所述步驟I)中把直升機(jī)巡檢獲取的輸電線路的彩色絕緣子圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間，具體計(jì)算公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種絕緣子圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征是:包括以下步驟: 1)基于Lab顏色空間的K均值聚類 把直升機(jī)巡檢獲取的輸電線路的彩色絕緣子圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間，然后將表示顏色的色度分量a和b作為屬性值向量進(jìn)行K均值聚類分割，進(jìn)而將其分割成多個(gè)類另O，考慮到絕緣子的顏色呈現(xiàn)聚類特性，則其必然屬于某一個(gè)類別； 2)基于主成分分析的絕緣子定位 經(jīng)過(guò)基于K均值的聚類方法分割后存在幾個(gè)類別，每個(gè)類別又以多個(gè)連通區(qū)域的形式出現(xiàn)，需要從眾多的連通區(qū)域中找到絕緣子所在的連通區(qū)域；由于絕緣子整體呈現(xiàn)規(guī)則的對(duì)稱長(zhǎng)條特性，因此采用基于主成分分析的連通區(qū)域形狀判決方法進(jìn)行絕緣子精確定位，主要步驟如下: a)預(yù)處理:通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作對(duì)聚類分割后的圖像進(jìn)行腐蝕、膨脹去掉小的噪聲，同時(shí)對(duì)圖像中連通區(qū)域的孔洞進(jìn)行填充，以保證分割后絕緣子的完整性； b)計(jì)算連通區(qū)域信息:利用主成分分析計(jì)算連通區(qū)域的軸向、寬、高等信息； c)區(qū)域合并:通過(guò)對(duì)特定的連通區(qū)域進(jìn)行合并，以保證由于缺陷導(dǎo)致絕緣子分開(kāi)的部分連接在一起； d)連通區(qū)域形狀判決:判定所有連通區(qū)域的形狀得到絕緣子所在的精確位置； 3)基于絕緣子盤片距離分析的缺陷檢測(cè) 將基于主成分分析的 絕緣子定位所得的絕緣子二值圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得絕緣子的主軸方向平行于豎直y軸方向，再對(duì)絕緣子的二值圖像通過(guò)沿豎直I軸方向進(jìn)行積分投影，得到積分投影曲線；通過(guò)絕緣子盤片完好處兩相鄰極大值之間的距離近似相等，而在絕緣子缺陷處兩相鄰極大值的距離明顯變大的特性，精確定位出絕緣子的缺陷位置，并在圖像中標(biāo)記； 所述步驟I)中把直升機(jī)巡檢獲取的輸電線路的彩色絕緣子圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間，具體計(jì)算公式如下:.義=0.4125 R' + 0.3576(7 + 0.1 Hi)5B'
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103886610SQ201410136596
【公開(kāi)日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2014年4月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月5日
【發(fā)明者】胡建平, 謝琪, 張 杰, 李鵬松 申請(qǐng)人:東北電力大學(xué)