基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法，包括以下步骤：红外图像采集装置对输电线路上的绝缘子进行图像采集形成测试图像并传送出去；中央处理单元接收测试图像并进行预处理得到预处理红外图像；获取预处理红外图像的特征区域和特征点；对绝缘子进行定位获取绝缘子区域；对绝缘子进行分割；对零值绝缘子判断，若存在零值绝缘子，则工控机发出报警声音，否则不作响应。本发明专利技术还提供一种基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法。本发明专利技术对零值绝缘子进行判定，能够准确自动定位绝缘子，从而能够有效提高零值绝缘子检测和判定的准确性。

Automatic detection method and device of zero value insulator based on infrared image

The invention discloses a method for automatic detection of Insulators Based on infrared image, which comprises the following steps: infrared image acquisition device for image acquisition test image is formed and transmitted on insulators on transmission lines; the central processing unit receives the test image and pretreatment by infrared image preprocessing; obtaining preprocessing feature and feature points of infrared region image; positioning of insulator for insulator region of insulator; segmentation; judgment of zero value insulator, if there is zero value insulator, the IPC sends alarm sound, or no response. The invention also provides an automatic detection method of zero - value insulators based on infrared images. The invention determines the zero value insulators, and can accurately locate the insulators automatically, thus effectively improving the accuracy of the detection and determination of the zero value insulators.

【技术实现步骤摘要】
基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法及装置
本专利技术涉及一种输电线路中零值绝缘子自动检测方法及装置，涉及电力系统、模式识别及分类领域。
技术介绍
在电力系统中，绝缘子是输电线路中广泛使用的绝缘部件，但在运行过程中，长期受大气污染、电负荷、机械应力等因素的影响而逐渐劣化，最终形成零值绝缘子，若绝缘子串中存在零值绝缘子，极易引发闪络事故，导致电网瘫痪，对线路的绝缘设计及电力系统的安全运行有很大威胁，因而检测绝缘子串中是否存在零值绝缘子具有重要的意义。红外检测技术是依据零值绝缘子与正常绝缘子热成像特征的差异进行检测的，具有可靠、高效、安全等优点，随着计算机视觉技术的发展，利用图像处理技术对绝缘子状态的进行检测，自动识别零值绝缘子，在保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用。目前绝缘子有关的红外热成像监测系统都是通过红外图像采集装置采集图像，大多然后通过人工的方式进行故障判断，即使有自动检测判断，也存在准确度不高的缺点，主要是因为零值绝缘子相关识别方法准确性、鲁棒性不够。近期，研究者们提出了一些基于红外图像的零值绝缘子识别方法。文献（“姚建刚，关石磊，陆家政等。相对温度分布特征与人工神经网络相结合的零值绝缘子识别方法[J]，电网技术，2012，36(2):171-175。”）提出了一种相对温度分布特征与人工神经网络相结合的零值绝缘子识别方法，该方法对模拟110kV线路悬式绝缘子的红外运行图像，通过图像去噪、分割，提取绝缘子串区域的相对温度分布特征参数、环境相对湿度、等值附盐密度作为识别模型的输入向量，将实际测定绝缘子串是否含零值、作为输出向量，通过训练得到优化的识别模型，并用于零值绝缘子识别，但该方法处理对象是模拟的红外运行图像，实际图像中的复杂背景会影响绝缘子分割的效果，并最终导致识别率的下降；文献（“夏德分，覃其婷，郑小革等。湿度对红外成像检测零值绝缘子的影响分析[J]，电力科学与技术学报，2015，30(2):55-60。”）以XP-160盘形瓷质绝缘子为试品，分析在不同环境条件和污秽程度下获得的测试图像，研究相对湿度对红外成像检测洁净绝缘子和污秽绝缘子的影响，并建议避免在高温环境下进行红外检测零值，但并未进行零值绝缘子的自动检测；文献（“黄军凯，曾华荣，杨佳鹏。红外热像技术在低零值绝缘子检测中的应用[J]，电瓷避雷器，2013，2:40-44。”）对劣化绝缘子红外热像诊断的判别方法进行了分析探讨，并以瓷质绝缘子为对象，进行绝缘子红外热像诊断的实验室模拟试验及现场实测，但仅分析了不同缺陷工况下的劣化绝缘子串的红外热像特征差异，可为绝缘子的检测提供基础，并未进行绝缘子自动检测；文献（“王爱凤，于金，李唐兵，等。红外热像技术在劣化悬式瓷绝缘子检测中的应用[J]，江西电力，2016，6:49-52。”）利用红外热像技术对悬式瓷绝缘子较易出现的发热缺陷进行了检测，结果表明红外热像技术是检测悬式瓷绝缘子发热缺陷的快速、有效方法，能够及时消除绝缘子缺陷，但该方法依赖于人工判断。由以上分析可知，目前红外检测技术大多依赖于人工判断，或者即使是通过机器自动判断，也存在着绝缘子定位不准、判断精度不高等问题。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术的不足之处，提供了基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法及装置，能够准确自动定位绝缘子，从而能有效提高零值绝缘子检测的准确性。本专利技术为解决技术问题所采用的技术方案是：基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法，包括以下步骤：红外图像采集装置对输电线路上的绝缘子进行图像采集形成测试图像并传送出去；中央处理单元接收测试图像并进行预处理得到预处理红外图像；获取预处理红外图像的特征区域和特征点；对绝缘子进行定位获取绝缘子区域；对绝缘子进行分割；对零值绝缘子判断，若存在零值绝缘子，则工控机发出报警声音，否则不作响应。进一步的，所述预处理红外图像是通过对绝缘子图像进行中值滤波和直方图均衡化处理得到的图像。进一步的，所述获取预处理红外图像的特征区域和特征点，具体包括：采用Hessian-Affine区域检测算法对预处理红外图像进行检测得到特征区域，假设任意一个特征区域中包含个特征点；利用GLOH描述子对个特征点进行描述，得到个特征向量；记第个特征向量为；通过与字典进行匹配，消除非绝缘子特征，其中字典是通过PC机利用K-means聚类方法训练所得：(1)式(1)中，表示第个类的平均值，为第个类的匹配阈值，匹配阈值为第个类中所有特征向量与第个类的平均值之间差值的最大模；利用式(2)计算测试图像的特征区域中任意一个像素点的投票值：(2)式(2)中，表示更新后的特征向量中第h个绝缘子特征在测试图像中所对应的像素点的横坐标和纵坐标，1≤h≤H，H表示绝缘子特征的总数；表示特征区域的尺度；判断是否大于等于所设定的阈值，若大于等于，则表示像素点属于绝缘子所在的区域，并保留像素点；否则，表示像素点为非绝缘子所在的区域的像素点；根据上述过程对每个特征区域进行检测，从而完成测试图像的所有特征区域中所有像素点的检测，并得到绝缘子区域。进一步的，所述绝缘子分割，具体包括以下步骤：将绝缘子区域像素点v，取其8邻域点为，构造一个星图S，即所有邻域点都和v相连，边的权值为，其中为点a的灰度值；求S的线图L(S)，由于中的任意两条边都是关联的，L(S)是一个8阶的完全图，对L(S)构造赋权邻接矩阵A，其元素（3）A是一个实对称的矩阵，对A进行谱分解，可获得8个实特征值。利用代替v的灰度值，取前10%最大的对应像素点作为边界点；平面离散点集的边界搜索算法搜索出图像的初始边界；依据初始边界，利用GVFSnake模型提取绝缘子串的轮廓线，对绝缘子进行分割。进一步的，所述零值绝缘子判断，具体包括：计算绝缘子串的统计直方图；将统计直方图的各个峰值区域进行比较，如存在某个峰值区域的值明显小于其他区域，则可判定该绝缘子为零值绝缘子。本专利技术还提供一种基于红外图像的零值绝缘子自动检测装置，包括：红外图像采集装置，采集红外图像数据，通过HDMI接口传送；中央处理单元，用于接收红外图像采集装置的采集数据，通过零值绝缘子自动检测方法进行检测，依据结果做出响应；数据线，用于连接红外图像采集装置和中央处理单元。进一步的，所述中央处理单元采用工控机。本专利技术的有益效果为：1、本专利技术首先对输入图像进行预处理；其次提取包含绝缘子的目标区域；然后k-means聚类方法结合GLOH描述子来训练视觉字典，从而定位绝缘子，再利用图谱方法给出边界点，并通过边界搜索方法给出绝缘子串的初始轮廓线；利用GVFSnake模型来精确检测绝缘子轮廓，分割出绝缘子，计算绝缘子串的统计直方图，将统计直方图的各个峰值区域进行比较，对零值绝缘子进行判定，能够准确自动定位绝缘子，从而能够有效提高零值绝缘子检测和判定的准确性；2、本专利技术采用采用Hessian-Affine区域检测算法检测图像的特征区域，能有效检测出仿射协变区域；3、本专利技术采用GLOH描述子进行图像特征描述，能够对尺度缩放、旋转、光照等变化保持不变性，可以有效地地描述绝缘子特征；4、本专利技术采用k-means来训练视觉字典，模型训练环节简单，同时样本的多样性也提高了对不同场景的适应性，通过字典匹配，从而提高绝缘子定位的精度；5、本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：红外图像采集装置对输电线路上的绝缘子进行图像采集形成测试图像并传送出去；中央处理单元接收测试图像并进行预处理得到预处理红外图像；获取预处理红外图像的特征区域和特征点；对绝缘子进行定位获取绝缘子区域；对绝缘子进行分割；对零值绝缘子判断，若存在零值绝缘子，则工控机发出报警声音，否则不作响应。

【技术特征摘要】
1.基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：红外图像采集装置对输电线路上的绝缘子进行图像采集形成测试图像并传送出去；中央处理单元接收测试图像并进行预处理得到预处理红外图像；获取预处理红外图像的特征区域和特征点；对绝缘子进行定位获取绝缘子区域；对绝缘子进行分割；对零值绝缘子判断，若存在零值绝缘子，则工控机发出报警声音，否则不作响应。2.根据权利要求1所述的基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法，其特征在于，所述预处理红外图像是通过对测试图像进行中值滤波和直方图均衡化处理得到的图像。3.根据权利要求1所述的基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法，其特征在于，所述获取预处理红外图像的特征区域和特征点，具体包括：采用Hessian-Affine区域检测算法对预处理红外图像进行检测得到特征区域，并获得特征区域的特征点，通过特征点判断绝缘子特征。4.根据权利要求3所述的基于红外图像的零值绝缘子自动检测方法，其特征在于，所述通过特征点判断绝缘子特征，具体包括：假设任意一个特征区域中包含n个特征点；利用GLOH描述子对n个特征点进行描述，得到n个特征向量；记第j个特征向量为，；通过与字典进行匹配，消除非绝缘子特征，其中字典是通过PC机利用K-means聚类方法训练所得：(1)式(1)中，表示第i个类的平均值，为第i个类的匹配阈值，匹配阈值为第i个类中所有特征向量与第i个类的平均值之间差值的最大模；利用式(2)计算测试图像的特征区域中任意一个像素点的投票值：(2)式(2)中，表示更新后的特征向量中第h个绝缘子特征在测试图像中所对应的像素点的横坐标和纵坐标，1≤h≤H，H表示绝缘子特征的总数；表示特征区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄嘉，丁建波，任刚，朱海峰，马玲官，谷振富，龙福海，李国宾，许翔，李世昌，温佩佩，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网新源控股有限公司，河北张河湾蓄能发电有限责任公司，安徽南瑞继远电网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11