基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法
2023-06-01 15:37:56
基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，包括：對採集的包含絕緣子串的圖片進行圖像處理，得到每條絕緣子串的中心直線；以中心直線為參考線，以像素為單位，沿著參考線遍歷絕緣子串的二值圖像，每遇到一個參考線的垂線的像素點個數先增長後縮減的參考區域，且該參考區域內像素點最多的垂線到參考線的垂線距離大於平均值，則求取該區域內像素點最多的垂線在參考線上的坐標；計算每相鄰兩個坐標點的距離，如果某兩個相鄰坐標點之間的距離大於參考距離的1.7倍，那麼該處有絕緣子缺失，否則該處絕緣子完整。本發明方法基於圖像識別，替代人工識別方法，實現了智能化絕緣子缺陷識別，極大的減少了工作量，降低人工成本。
【專利說明】基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及輸電線路智能巡線【技術領域】，特別涉及一種基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法。
【背景技術】
[0002]輸電線路智能巡線的目的是監測輸電線路的運行狀態和運行環境，及時發現並處理輸電線路中存在的各種缺陷，例如絕緣子損壞或缺失。目前對輸電線路中的絕緣子缺陷進行識別的方法是:採集輸電線路中絕緣子的圖片或視頻，傳輸至監控後臺，監控後臺的工作人員通過人眼觀察圖片或視頻，人為判斷輸電線路中的絕緣子是否存在缺陷。通過監控後臺的工作人員人眼觀察並判斷是否存在缺陷的方式，必然給工作人員帶來很大的工作量，不能實現智能化缺陷識別。
【發明內容】
[0003]本發明的目的在於克服現有技術中所存在的需要人工進行絕緣子缺陷識別的不足，提供一種基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，通過本發明方法進行絕緣子缺陷識別，無需人工判斷。
[0004]為了實現上述發明目的，本發明提供了以下技術方案:
基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，包括以下步驟:
步驟1:採集輸電線路中絕緣子串的圖片；
步驟2:採用opencv圖像分割方法對採集的絕緣子串圖片進行灰度化處理，從圖片中分割出絕緣子串的二值圖像；
步驟3:對獲取的絕緣子串的二值圖像進行直線擬合處理，得到每條絕緣子串的中心直線；
步驟4:以擬合得到的絕緣子串的中心直線為參考線，以像素為單位，沿著參考線從左向右或從右向左遍歷絕緣子串的二值圖像，在一個參考區域內，如果參考線的垂線的像素點個數先增長後縮減，那麼選取該參考區域內像素點最多的一條垂線，求取該條垂線到參考線的垂線距離；繼續遍歷絕緣子串的二值圖像，每遇到一個參考線垂線的像素點個數先增長後縮減的參考區域，則選取該參考區域內像素點最多的一條垂線，並求取出該條垂線到參考線上的垂線距離，直到完成整個絕緣子串的二值圖像遍歷；
求取獲得的垂線距離的平均值，如果某條垂線到參考線的垂線距離大於或等於該平均值，則求取該條垂線在參考線上的坐標，否則捨棄該條垂線；
步驟5:計算每相鄰兩個坐標點之間的距離，如果某兩個相鄰坐標點之間的距離大於參考距離的1.7倍，那麼該兩個坐標點之間有絕緣子缺失，同時在絕緣子串圖片中進行缺陷標註；否則該兩個坐標點之間絕緣子完整。
[0005]根據本發明實施例，所述參考距離通過以下方法得到:每相鄰兩個坐標點之間的距離為一個距離參數，將由同一張絕緣子串的二值圖像得到的所有的距離參數按照數值大小依次排序，選取序列中處於中間位置的距離參數為參考距離。
[0006]優選的，在步驟3之前還包括步驟3-1:對同一個絕緣子串二值圖像中的兩條絕緣子串進行直線擬合處理，以擬合的直線為分割線，將兩串絕緣子分割開來，然後再分別提取各條絕緣子串的二值圖像到一副新圖像中。
[0007]與現有技術相比，本發明的有益效果:本發明提供的基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，採用圖像識別方法，對包含絕緣子串的圖片先後進行灰度化處理、直線擬合處理和絕緣子中心點求取，根據相鄰兩坐標點之間的距離判斷是否有絕緣子缺失。採用本發明方法進行絕緣子缺陷識別，只需要輸入採集的包含絕緣子串的圖片，即可對圖片中存在絕緣子缺失的地方進行缺陷標註，無需人工通過觀察一張張絕緣子串圖片進行識別，實現了智能化缺陷識別，極大的減少了工作量，降低人工成本。
[0008]【專利附圖】
【附圖說明】:
圖1為本發明基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法的流程圖。
[0009]圖2為絕緣子串的二值圖像。
[0010]圖3為標註有絕緣子的中心點的絕緣子串二值圖像。
[0011]圖4為存在幹擾的絕緣子串的二值圖像。
【具體實施方式】
[0012]下面結合試驗例及【具體實施方式】對本發明作進一步的詳細描述。但不應將此理解為本發明上述主題的範圍僅限於以下的實施例，凡基於本
【發明內容】
所實現的技術均屬於本發明的範圍。
[0013]參考圖1，本發明提供的基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，包括以下步驟: 步驟1:採集輸電線路中絕緣子串的圖片。所謂絕緣子串，就是由多個大小相同的絕緣
子通過芯棒串接在一起形成的絕緣子組件。
[0014]步驟2:採用opencv圖像分割方法對採集的絕緣子串圖片進行灰度化處理，將採集的彩色圖片變換為灰度圖像，然後從灰度圖像中分割出絕緣子串，得到絕緣子串的二值圖像。絕緣子串的二值圖像如圖2所示，圖中所示的白色區域實際就是絕緣子在二值圖像中的表現形式。如圖2中所示，輸電線路中，絕緣子串是成對且相互平行對稱布置的，因此獲取的絕緣子串的二值圖像中應該是存在兩串絕緣子。
[0015]本步驟中，理想情況下，圖像背景去除完整，絕緣子串分割徹底，可得到如圖2所示的絕緣子串的二值圖像。如果圖像背景去除不完整，例如沒有去除部分鐵塔區域的像素並且與絕緣子相連，如圖4中A部分所示，那麼就會得到存在幹擾的絕緣子串的二值圖像，如圖4所示。但是opencv圖像分割技術是已經很成熟的圖像處理技術，絕緣子串分割不徹底的情況很少發生。
[0016]步驟3:對獲取的絕緣子串的二值圖像進行直線擬合處理，得到由一個個點組成的數組，然後將數組中的各個點連接，即可得到每條絕緣子串的中心直線，如圖3所示。
[0017]為了便於處理，通常的，在進行直線擬合處理以獲取每條絕緣子串的中心直線之前，首先對同一個絕緣子串二值圖像中兩條絕緣子進行直線擬合處理，以擬合的直線為分割線，將兩串絕緣子分割開來；然後再分別提取各條絕緣子串到一副新圖像中進行直線擬合，獲取該條絕緣子串的中心直線，如圖3所示。這樣分開操作，便於在獲取每條絕緣子串的中線直線時相互之間無幹擾。
[0018]步驟4:從圖3中可以看出，如果以擬合的中心直線為參考線，以像素為單位，遍歷絕緣子串的二值圖像，每當遇到絕緣子，那麼白色區域邊緣的像素點會先遠離參考線，然後再靠近參考線。即是說，沿著參考線從左向右(或從右向左)遍歷絕緣子串的二值圖像，在一定區域範圍內，如果參考線的垂線(即過步驟3中所述的數組中的每個點作的垂線)的像素點個數呈現先增長後縮減的現象，那麼可確定在這個區域範圍內可能存在一個絕緣子。
[0019]因此，在本步驟中，以擬合的絕緣子串的中心直線為參考線，以像素為單位，沿著參考線從左向右(或從右向左)遍歷絕緣子串的二值圖像，在一個參考區域內，如果參考線的垂線的像素點個數先增長後縮減，那麼選取該參考區域內像素點最多的一條垂線，並求取該條垂線到參考線的垂線距離；繼續遍歷絕緣子串的二值圖像，每遇到一個參考線垂線的像素點個數先增長後縮減的區域，則選取該參考區域內像素線最多的一條垂線，並求取出該條垂線到參考線的垂線距離。具體的，如果參考線的垂線的像素點個數先增長後縮減，那麼以一個先增長後縮減區域為一個參考區域(通常的，以起始位置到像素點個數再次開始增長，或者以起始位置到像素點個數不再變化的區域範圍為一個參考區域)，選取該參考區域內像素點最多的一條垂線，則求取該條垂線到參考線的垂線距離。以上一個參考區域的結束位置為下一個參考區域的初始位置，繼續遍歷絕緣子串的二值圖像，如果參考線的垂線的像素點個數先增長後縮減，那麼選取該參考區域內像素線最多的一條垂線，並求取出該條垂線到參考線的垂線距離。依此方法遍歷整個絕緣子串的二值圖像，獲取每一個參考區域內像素點個數最多的垂線，並求取該條垂線到參考線的距離。遍歷結束後獲取到每個參考區域中像素點最多的那條垂線到參考線的垂線距離，然後對獲取的所有的垂線距離作求和運算後再作均值運算，求取所有的垂線距離的平均值；如果某條垂線到參考線的垂線距離大於或等於該平均值，則求取該條垂線在參考線上的坐標，否則捨棄該條垂線。遍歷結束後，在參考線上就會得到一系列坐標點，如圖3、圖4所示。理想狀態下(即無幹擾的情況下)，參考線上得到的坐標點即為各個絕緣子的中心點。
[0020]需要說明的是，由於絕緣子缺失會在絕緣子串中相應位置留下凹陷，導致在一定區域範圍內呈現像素點個數先增長後縮減現象(但是增長的幅度較小，即是說，該區域內相素點最多的垂線到參考線的距離較小，小於絕緣子到參考線的距離)，因此，在遍歷絕緣子串的二值圖像時，在一個參考區域內可能不存在絕緣子，如圖4中B部分所示，在該參考區域內就不存在絕緣子。即是說，僅以參考區域內像素點個數先增長後縮減來獲取坐標，可能會出現偽坐標，因此，以像素點個數先增長後縮減的區域為參考區域，且該參考區域內像素點最多的垂線到參考線的垂線距離大於或等於垂線距離平均值為條件來獲取坐標點，求取的坐標就不存在因絕緣子缺失而造成的偽坐標。
[0021]步驟5:計算每相鄰兩個坐標點之間的距離，如果某相鄰兩個坐標點之間的距離大於參考距離的1.7倍，說明該兩個坐標點之間有絕緣子缺失，在步驟I中所述絕緣子串圖片中進行缺陷標註；否則該兩個坐標點之間絕緣子完整，不作處理。
[0022]本步驟中，所述參考距離通過以下獲取:
每相鄰兩個坐標點之間的距離為一個距離參數，將由同一張絕緣子串的二值圖像得到的所有的距離參數按照數值大小(可以是從大到小或者從小到大)依次排序，選取序列中處於中間位置的距離參數為參考距離，參考距離可視為完整的絕緣子串中相鄰兩個絕緣子之間的距離。
[0023]需要說明的是，一般情況下，多個絕緣子組成的絕緣子串中，每相鄰兩個絕緣子之間的距離相等，但是不排除每相鄰兩個絕緣子之間的距離存在較小誤差的可能；此外，在遍歷絕緣子串二值圖像獲取坐標的過程中，難免出現坐標的選取存在微小誤差的可能；因此，在進行缺陷判斷時，以嚴格意義上的整數(2倍、3倍等)倍距離為判斷依據可能會導致缺陷識別不準確；因此，以大於1.9倍為判斷依據可以較為準確的判斷出是否存在絕緣子缺失。
[0024]此外，如果兩個絕緣子之間有一個絕緣子缺失，那麼該兩個坐標點之間的距離大於完整的絕緣子串中相鄰兩個絕緣子的距離，但是如果其中一個絕緣子在二值圖像中存在幹擾，那麼由該兩個坐標點得到的距離會小於完整的絕緣子串中相鄰兩個絕緣子距離的2倍。由於因幹擾導致的、中間缺失一個絕緣子的兩個絕緣子之間距離不小於完整的絕緣子串中相鄰兩個絕緣子之間距離的1.7倍，因此，以大於完整的絕緣子串中相鄰兩個絕緣子之間距離的1.7倍為判斷依據，可準確的判斷出是否存在絕緣子缺失。
[0025]本說明書中公開的所有特徵，或公開的所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特徵和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。
[0026]本說明書(包括任何附加權利要求、摘要和附圖)中公開的任一特徵，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特徵加以替換。即，除非特別敘述，每個特徵只是一系列等效或類似特徵中的一個例子而已。
【權利要求】
1.基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，其特徵在於，包括以下步驟: 步驟1:採集輸電線路中絕緣子串的圖片； 步驟2:採用opencv圖像分割方法對採集的絕緣子串圖片進行灰度化處理，從圖片中分割出絕緣子串的二值圖像； 步驟3:對獲取的絕緣子串的二值圖像進行直線擬合處理，得到每條絕緣子串的中心直線； 步驟4:以擬合得到的絕緣子串的中心直線為參考線，以像素為單位，沿著參考線從左向右或從右向左遍歷絕緣子串的二值圖像，在一個參考區域內，如果參考線的垂線的像素點個數先增長後縮減，那麼選取該參考區域內像素點最多的一條垂線，求取該條垂線到參考線的垂線距離；繼續遍歷絕緣子串的二值圖像，每遇到一個參考線垂線的像素點個數先增長後縮減的參考區域，則選取該參考區域內像素點最多的一條垂線，並求取出該條垂線到參考線上的垂線距離，直到完成整個絕緣子串的二值圖像遍歷； 求取獲得的垂線距離的平均值，如果某條垂線到參考線的垂線距離大於或等於該平均值，則求取該條垂線在參考線上的坐標，否則捨棄該條垂線； 步驟5:計算每相鄰兩個坐標點之間的距離，如果某兩個相鄰坐標點之間的距離大於參考距離的1.7倍，那麼該兩個坐標點之間有絕緣子缺失，同時在絕緣子串圖片中進行缺陷標註；否則該兩個坐標點之間絕緣子完整。
2.根據權利要求1 所述的基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，其特徵在於，所述參考距離通過以下方法獲得:每相鄰兩個坐標點之間的距離為一個距離參數，將由同一張絕緣子串的二值圖像得到所有的距離參數按照數值大小依次排序，選取序列中處於中間位置的距離參數為參考距離。
3.根據權利要求1所述的基於圖像識別的絕緣子缺陷識別方法，其特徵在於，在步驟3之前還包括步驟3-1:對同一個絕緣子串二值圖像中的兩條絕緣子串進行直線擬合處理，以擬合的直線為分割線，將兩串絕緣子分割開來，然後再分別提取各條絕緣子串的二值圖像到一副新圖像中。
【文檔編號】G06K9/60GK103605981SQ201310642444
【公開日】2014年2月26日 申請日期:2013年12月3日 優先權日:2013年12月3日
【發明者】賀興容, 慄璐, 林浩, 陳勇, 徐煜, 李享, 饒韋, 李曉東, 陳國園, 張龍飛 申請人:國家電網公司, 國網四川省電力公司檢修公司, 成都思晗科技有限公司