本發(fā)明涉及電力設(shè)備監(jiān)控的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

絕緣子是一種特殊的絕緣控件，能夠在架空輸電線路中起到重要作用。高壓電線上的絕緣子是電線連接塔的一端掛接的多個盤狀的絕緣體，通常由玻璃或陶瓷制成。絕緣子由于環(huán)境和電負(fù)荷條件發(fā)生變化而導(dǎo)致的各種機電應(yīng)力而損壞，就會損害整條線路的使用和運行壽命，因此對輸電線路的絕緣子檢測是電力維護人員一項非常重要的工作。

常規(guī)的輸電線路絕緣子檢測方法多是通過維護人員到現(xiàn)場進(jìn)行觀察，通過肉眼識別絕緣子是否損壞。然而由于部分輸電線路上的電線連接塔非常高，維護人員在地面觀察根本不能準(zhǔn)確識別絕緣子是否損壞。部分電線連接塔的位置偏僻，維護人員到現(xiàn)場不便，也提高了絕緣子故障狀況檢測的難度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對絕緣子故障檢測不方便，不準(zhǔn)確的技術(shù)問題，提供一種基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法及系統(tǒng)，以提高絕緣子故障檢測的便利性和準(zhǔn)確性。

一種基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法，包括以下步驟：

將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分別對色調(diào)和飽和度通道進(jìn)行分割，得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像，再將分割獲得的單通道圖像取交集，提取絕緣子輪廓圖像；

對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算以及區(qū)域生長操作，并對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記；

根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像；

對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行閉運算，將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。

一種基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，包括：

轉(zhuǎn)換模塊，用于將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分別對色調(diào)和飽和度通道進(jìn)行分割，得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像，再將分割獲得的單通道圖像取交集，提取絕緣子輪廓圖像；

形態(tài)處理模塊，對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算以及區(qū)域生長操作，并對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記；

標(biāo)準(zhǔn)圖像獲取模塊，用于根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像；

判斷模塊，用于對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行閉運算，將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。

上述基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法及其系統(tǒng)，將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分割得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像。再取交集來提取絕緣子輪廓，隨后對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算、區(qū)域生長以及連通區(qū)域標(biāo)記。根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像。將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。對比方法容易實現(xiàn)，運算簡單，速度較快，主要是通過對兩圖像對應(yīng)像素點逐個進(jìn)行異或邏輯運算來實現(xiàn)，能得到較準(zhǔn)確的絕緣子缺陷判斷結(jié)果。并且，無需維護人員到現(xiàn)場觀察，非常方便。

附圖說明

圖1為一個實施例的基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法的流程圖；

圖2為一種絕緣子航拍示意圖；

圖3為一種HSI色彩模型示意圖；

圖4為一個實施例中提取絕緣子輪廓的示意圖；

圖5為一個實施例的基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的行業(yè)用電需求預(yù)測方法和系統(tǒng)的具體實施方式作詳細(xì)描述。

參考圖1，圖1所示為一個實施例的基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法的流程圖。

所述基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法，包括以下步驟：

S101，將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分別對色調(diào)和飽和度通道進(jìn)行分割，得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像，再將分割獲得的單通道圖像取交集，提取絕緣子輪廓圖像；

S102，對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算以及區(qū)域生長操作，并對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記；

S103，根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像；

S104，對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行閉運算，將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。

上述基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測方法，將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分割得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像。再取交集來提取絕緣子輪廓，隨后對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算、區(qū)域生長以及連通區(qū)域標(biāo)記。根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像。將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。對比方法容易實現(xiàn)，運算簡單，速度較快，主要是通過對兩圖像對應(yīng)像素點逐個進(jìn)行異或邏輯運算來實現(xiàn)，能得到較準(zhǔn)確的絕緣子缺陷判斷結(jié)果。

其中，典型的絕緣子航拍圖像如圖2所示，絕緣子自爆缺陷如紅色標(biāo)記所示，考慮無人機巡檢輸電線路的實際情況，玻璃絕緣子在航拍圖像中具備以下特征：

1)單片玻璃絕緣子常呈現(xiàn)為橢圓形狀，具有淺綠色、半透明特征；

2)絕緣子一般成串出現(xiàn)，其數(shù)量依據(jù)輸電線路電壓等級而不同；

3)絕緣子物理外形相同，在航拍圖像中，尺寸基本一致，絕緣子串中各絕緣子等間距排列；

4)針對相互遮擋不明顯的絕緣子航拍圖像，當(dāng)出現(xiàn)單片絕緣子自爆后，絕緣子串出現(xiàn)明顯缺口，缺口長度大致相當(dāng)于正常絕緣子片間距的2倍；

5)圖像清晰，分辨率高，但背景中的地表植被、淺綠色地表水等常對絕緣子檢測造成干擾。

在步驟S101中，將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分別對色調(diào)和飽和度通道進(jìn)行分割，得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像，再將分割獲得的單通道圖像取交集，提取絕緣子輪廓圖像。

顏色空間通常是一個三維坐標(biāo)系統(tǒng)，每一種顏色由一個點表示。RGB色彩空間是通過對紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個顏色通道的變化，以及三通道相互的疊加，得到不同的顏色；HSI色彩空間用色調(diào)(Hue)、飽和度(Saturation)和亮度(Intensity)來描述色彩。通常把色調(diào)和飽和度統(tǒng)稱為色度，用來表示顏色的類別與深淺程度，用亮度指示顏色的相對明暗度。HSI色彩模型如圖3所示。

在一種實施例中，按照以下方式將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間：

其中，R、G、B分別為圖像中一個像素的紅色、綠色、藍(lán)色分量，H、S、I分別為圖像中一個像素的色調(diào)、飽和度和亮度分量。

玻璃絕緣子一般為淺綠色、半透明狀，在航拍圖像中，其顏色與地表植被、泛綠的湖水相似，直接運用RGB模型中的G分量對絕緣子圖像進(jìn)行分割效果不佳，而本發(fā)明是將圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSI色彩空間進(jìn)行處理。HIS色彩空間將圖像的色度及亮度分開處理，且相互間獨立進(jìn)行。對于特定顏色，只需要針對H和S分量，在平面進(jìn)行分析處理，能降低單幅圖像中光線強弱對前景提取的影響。

由于受季節(jié)、天氣變化以及無人機作業(yè)時間的影響，航拍圖像受光照強度干擾明顯，使絕緣子的統(tǒng)一色度在成像時存在一定的色散現(xiàn)象，本發(fā)明首先將圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSI色彩空間，再分別對H和S通道進(jìn)行閾值分割，最后對分割結(jié)果進(jìn)行求交集，將絕緣子輪廓圖像從背景中提取出來，從而大大簡化圖像分析和處理的工作量，如圖4所示。

在步驟S102，對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算以及區(qū)域生長操作，并對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記；

為了濾除絕緣子分割圖像中的噪聲，準(zhǔn)確地提取絕緣子，本發(fā)明采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行處理。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(Mathematical Morphology)是一種應(yīng)用于圖像處理和模式識別領(lǐng)域的新的方法。形態(tài)學(xué)運算主要用于圖像預(yù)處理(去噪聲和簡化形狀)、增強物體機構(gòu)(抽取骨骼、細(xì)化、粗化、凸包以及物體標(biāo)記)、從背景中分割物體、物體量化描述(面積、周長、投影以及Euler-Poincare特征)。

本發(fā)明對所述絕緣子輪廓圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算以及區(qū)域生長操作，其中，腐蝕和膨脹是形態(tài)學(xué)處理的基礎(chǔ)，開運算、閉運算以及區(qū)域生長也是以其為基礎(chǔ)的。

在一個實施例中，對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕運算的步驟包括：

讓位于絕緣子輪廓圖像的圖像平面Z²的原點的結(jié)構(gòu)元素S在整個圖像平面Z²上移動，如果當(dāng)結(jié)構(gòu)元素S平移至z點時，結(jié)構(gòu)元素S能夠完全包含于A中，則獲取z點構(gòu)成的集合為S對A的腐蝕圖像。

對絕緣子輪廓圖像的圖像平面Z²上元素的集合A和S，使用S對A進(jìn)行腐蝕，記作AΘS，即：

在一個實施例中，對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的膨脹運算的步驟包括：

讓位于絕緣子輪廓圖像的圖像平面Z²的原點的結(jié)構(gòu)元素S在整個圖像平面Z²上移動，當(dāng)圖像平面Z²的原點平移至z點時，如果結(jié)構(gòu)元素S相對于圖像平面Z²的原點的映像和A有公共的交集，則獲取z點構(gòu)成的集合為S對A的膨脹圖像。

對絕緣子輪廓圖像的圖像平面Z²上元素的集合A和S，使用S對A進(jìn)行膨脹。記作即：

開運算和閉運算都由腐蝕和膨脹復(fù)合而成，開運算是先腐蝕后膨脹，而閉運算是先膨脹后腐蝕。開運算使圖像的輪廓變得光滑，斷開狹窄的連接和消除細(xì)毛刺。閉運算同樣使輪廓變得光滑，但與開運算相反，它通常能夠彌合狹窄的間斷，填充小的孔洞。

在一個實施例中，對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的區(qū)域生長操作的步驟包括：

在膨脹運算后的所述絕緣子輪廓圖像中選定一組種子點；

將與所述種子點性質(zhì)差異小于預(yù)設(shè)值的相鄰像素附加到生長區(qū)域的每個種子點上，其中，所述性質(zhì)包括灰度級或特定的顏色范圍。

區(qū)域生長是一種根據(jù)事先定義的準(zhǔn)則將像素或子區(qū)域聚合成更大區(qū)域的過程。本發(fā)明以一組種子點開始，將與種子點性質(zhì)相似(諸如灰度級或顏色的特定范圍)的相鄰像素附加到生長區(qū)域的每個種子點上。并可根據(jù)解決問題的性質(zhì)而選擇一個或多個起點。當(dāng)一個先驗信息無效時，這一過程將對每個像素計算相同的特性集，最終這個特性集在生長過程中用于將像素歸入某個區(qū)域。如果這些計算的結(jié)果呈現(xiàn)了不同簇的值，則那些由于自身的性質(zhì)而處在這些簇中心附近的像素可以作為種子。相似性準(zhǔn)則的選擇不僅取決于面對的問題，還取決于有效圖像數(shù)據(jù)的類型。

進(jìn)一步地，區(qū)域生長可以用公式描述一個終止規(guī)則。在沒有像素滿足加入某個區(qū)域的條件時，區(qū)域生長就會停止?；叶燃墶⒓y理和顏色準(zhǔn)則都是局部性質(zhì)，都沒有考慮到區(qū)域生長的“歷史”。增加其他增強區(qū)域生長算法處理能力的準(zhǔn)則利用了待選像素和已加入生長區(qū)的像素間的大小和相似性等概念(比如待選像素的灰度級和生長區(qū)域的平均灰度級之間的比較)，以及生長區(qū)域的形狀。這些類型的描繪子的使用是以假設(shè)能得到預(yù)期結(jié)果的模型至少有一部分有效為基礎(chǔ)的。

經(jīng)過步驟S101后，圖像經(jīng)過前景提取，大部分的圖像背景被濾除，絕緣子輪廓圖像被提取。但仍有部分色度與絕緣子相近的物體被誤檢為前景，影響了對絕緣子的檢測?？紤]到在前景連通區(qū)域中，絕緣子為相對完整的圓形、橢圓形輪廓，絕緣子串整體輪廓也較為飽滿，本發(fā)明運用以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，對圖像進(jìn)一步進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕和膨脹運算，對前景圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，減少了前景中連通域的數(shù)量，從而減少了算法需要處理的數(shù)據(jù)量，這對進(jìn)一步依據(jù)連通域?qū)傩赃M(jìn)行絕緣子的輪廓檢測十分有利。

在一種實施例中，對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記的步驟包括：

步驟a，對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行TV光柵掃描，找出沒有分配標(biāo)記的像素，對所述像素分配一個沒有使用過的標(biāo)記；

步驟b，比較各個已分配標(biāo)記的像素與其8領(lǐng)域內(nèi)的其他像素的性質(zhì)差異，如果比較結(jié)果為性質(zhì)差異小于預(yù)設(shè)值，則對所述8領(lǐng)域內(nèi)的其他像素分配相同的標(biāo)記，直到?jīng)]有性質(zhì)差異小于預(yù)設(shè)值的像素；

步驟c，對所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像重復(fù)執(zhí)行步驟a和b，直到所有像素都被分配標(biāo)記。

對于連通區(qū)域描述，區(qū)域標(biāo)記是必需的。區(qū)域標(biāo)記就是給每個區(qū)域標(biāo)志一個唯一的數(shù)字(整數(shù))，為區(qū)域提供索引。本發(fā)明采用順序掃描和并行傳播組合起來的標(biāo)記算法(8-連通的場合)。

步驟S103，根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像；

在一個實施例中，根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像的步驟包括：

當(dāng)連通區(qū)域的面積大于預(yù)設(shè)面積閾值時，判斷連通區(qū)域?qū)儆诮^緣子圖像。

在前景連通域中，絕緣子的連通域面積較大，因此依據(jù)連通域面積進(jìn)行判斷，即可準(zhǔn)確地提取出絕緣子。

在步驟S104，對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行閉運算，將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。

圖像對比是一種合成技術(shù)，它通過利用兩幅己知輸入圖像，對其進(jìn)行點對點的加減乘除異或等運算而獲得滿足需求的輸出結(jié)果圖像。圖像相加的作用是對同一場景的多幅圖像求平均，有效地降低加性隨機噪聲；乘運算可利用掩模圖像來遮掉圖像的某部分；除運算是搖撼圖像處理常用方法；減運算對同一景物在不同時間拍攝圖像或同一景物在不同波段圖像相減，可去除圖像背景和噪聲等不需要部分，提供兩圖間的差異信息，保留需要的特征數(shù)據(jù)。

本發(fā)明在獲得分割后的二值化待測缺陷圖像后，由待測缺陷圖像經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理來得到偽標(biāo)準(zhǔn)圖像，然后將兩幅圖像比對，根據(jù)偽標(biāo)準(zhǔn)和待測二值圖兩者的特征差異來判斷待測圖中的絕緣子是否可能存在缺陷。該對比方法容易實現(xiàn)，算法簡單，速度較快，主要是通過對兩圖像對應(yīng)像素點逐個進(jìn)行異或邏輯運算實現(xiàn)，能得到較準(zhǔn)確的缺陷檢測結(jié)果。

在一個實施例中，在判斷絕緣子缺陷時，進(jìn)一步使用缺損和空洞缺陷識別算法：首先運用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法將圖像分割得到的二值圖像進(jìn)行閉操作，也就是用同一個結(jié)構(gòu)元素先膨脹后腐蝕，這樣做可以填充絕緣子缺損和空洞的部分，這實際上就可以縮小絕緣子上的缺損和空洞缺陷，從而得到一個二值偽標(biāo)準(zhǔn)圖像。然后利用圖像對比的方法對分割得到的二值圖像與偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行異或，即可得出二者之間的差別，從而檢測出絕緣子的缺損空洞缺陷。

分割得到的二值圖像由于灰度級的關(guān)系會產(chǎn)生比較多的毛刺，而經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉操作得到的偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像會相對平滑一些。所以，它們的不同之處不僅包含缺損和空洞缺陷，還可能會包含一些毛刺。在待測缺陷圖像與偽標(biāo)準(zhǔn)圖像異或獲得初步的缺陷目標(biāo)之后，由于待測圖像殘留噪聲影響，對比后圖像仍存在虛假缺陷，因此有必要對對比后的缺陷圖進(jìn)行進(jìn)一步的后處理，去除由噪聲等干擾因素引起的虛假缺陷。

在一個實施例中，將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷的步驟包括：

將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像的對應(yīng)像素點逐個進(jìn)行異或邏輯運算；

根據(jù)異或邏輯運算結(jié)果獲取所述閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像的各個連續(xù)差異像素區(qū)域的面積，如果所述連續(xù)差異像素區(qū)域的面積大于預(yù)設(shè)的判斷閾值，則判斷所述連續(xù)差異像素區(qū)域為絕緣子的缺陷。

通過設(shè)置一個差異像素面積的判斷閾值，濾除掉小于該閾值的毛刺和噪聲，剩余的就是需要識別缺損缺陷圖像。

本發(fā)明實現(xiàn)了基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測，該方法能夠較好地提取絕緣子前景圖像，精準(zhǔn)提取絕緣子輪廓和診斷故障。

通過matlab編程模擬發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明檢測不同背景下的絕緣子，取得了較好的效果，檢測誤差在較小。能更好的提取絕緣子特征，以及較好的處理絕緣子有無相互遮擋的情況，具有更強的適應(yīng)性。

特別是針對無人機航拍圖像中的玻璃絕緣子具備的特點，采用將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSI空間，忽略亮度分量，綜合運用H分量和S分量，獲取絕緣子前景圖像；針對絕緣子相互遮擋的情況，直接運用圖像處理算法，獲取了較為滿意的絕緣子串的整體輪廓，濾除誤檢輪廓，實現(xiàn)絕緣子的識別；依據(jù)絕緣子自爆的特點，對絕緣子的自爆缺陷檢測，實現(xiàn)了絕緣子串中部的自爆缺陷的檢測和定位。

在一個實施例中，本發(fā)明還提供一種基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，如圖5所示，包括：

轉(zhuǎn)換模塊10，用于將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分別對色調(diào)和飽和度通道進(jìn)行分割，得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像，再將分割獲得的單通道圖像取交集，提取絕緣子輪廓圖像；

形態(tài)處理模塊20，對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算以及區(qū)域生長操作，并對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記；

標(biāo)準(zhǔn)圖像獲取模塊30，用于根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像；

判斷模塊40，用于對區(qū)域生長操作后獲得的圖像進(jìn)行閉運算，將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。

上述基于圖像處理的絕緣子缺陷檢測系統(tǒng)，將含有絕緣子的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，分割得到色調(diào)分量和飽和度分量的單通道圖像。再取交集來提取絕緣子輪廓，隨后對所述絕緣子輪廓圖像以橢圓形為結(jié)構(gòu)元素的操作算子，進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹運算、區(qū)域生長以及連通區(qū)域標(biāo)記。根據(jù)各個連通區(qū)域的面積大小，從所述區(qū)域生長操作后獲得的圖像中剔除非絕緣子圖像，獲得偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像。將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷絕緣子缺陷。對比方法容易實現(xiàn)，運算簡單，速度較快，主要是通過對兩圖像對應(yīng)像素點逐個進(jìn)行異或邏輯運算來實現(xiàn)，能得到較準(zhǔn)確的絕緣子缺陷判斷結(jié)果。

在一種實施例中，所述判斷模塊進(jìn)一步用于將進(jìn)行閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像的對應(yīng)像素點逐個進(jìn)行異或邏輯運算，根據(jù)異或邏輯運算結(jié)果獲取所述閉運算后獲得的圖像與所述偽標(biāo)準(zhǔn)二值圖像的各個連續(xù)差異像素區(qū)域的面積，如果所述連續(xù)差異像素區(qū)域的面積大于預(yù)設(shè)的判斷閾值，則判斷所述連續(xù)差異像素區(qū)域為絕緣子的缺陷。

以上所述實施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。

以上所述實施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。