基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开的基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法，主要以机器人巡检为载体，搭载高清云台摄像机拍摄的输电导线可见光导线图像，通过图像预处理、图像分割、亚像素边缘提取算法先提取出导线各股边缘轮廓，然后通过分析输电导线表面股与股之间排列特征以及分布关系，根据输电导线各股方向角和圆度，确定最终可疑散股线，最后通过计算可疑散股线与它们两侧相邻股的轮廓线之间的距离，从而判断出输电导线散股故障位置。本发明专利技术的输电导线散股缺陷检测方法，原理简单、直观易行，通过图像处理技术智能化检测输电线路损伤故障情况，为输电导线故障检测测提供了一种新思路。

Transmission line oddlot defect detection method based on visible light image

Transmission line oddlot defect detection method based on visible light image is disclosed, mainly in the inspection robot as the carrier, equipped with visible light image transmission line conductor HD PTZ camera shooting, through image preprocessing, image segmentation, subpixel edge extraction algorithm to extract the contour of wire stock, then the arrangement characteristics and distribution relations through the analysis of transmission conductor stocks and shares, the shares according to the transmission line direction angle and roundness, determine the final suspicious oddlot line, contour line between the calculations and their adjacent line suspicious oddlot shares to determine the distance of transmission line fault location oddlot. Transmission line oddlot defect detection method of the invention, the principle is simple, intuitive and easy, using the image processing technology of intelligent monitoring system for transmission line fault, which provides a new way for the transmission line fault detection.

【技术实现步骤摘要】
基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法
本专利技术属于输电线路故障检测
，具体涉及一种基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法。
技术介绍
输电导线作为电力系统的重要组成部分，担负着输送和分配电能的重要职责，是输电线路的大动脉。随着电力系统不断发展，架设的大容量、远距离输电线路越来越多，但由于输电线路常架设在野外，不仅要承受自身机械载荷的作用，还会受到风力作用产生微风振动和舞动，同时也会遭受各种环境因素的影响，甚至施工破坏，这些因素都有可能导致输电导线发生散股或断股。这种输电导线损伤、断股，轻则降低载流量，重则造成断线事故，从而影响输电线路的安全运行。因此，对输电线路定期进行巡检与故障诊断方法的研究具有十分重要的意义。对于输电线路巡检常用的方式主要有人工巡检、直升机巡检、机器人巡检以及现在大力发展的无人机巡检。通过搭载可见光摄像机、红外/紫外摄像机等设备进行输电线路图像采集，再进一步处理图像；红外图像易于发现热缺陷，紫外图像又易于发现电晕缺陷，随着可见光设备分辨率的提高，可见光图像可最大化地反映了线路的宏观概况，对各类型的故障诊断和处理方法能提供有效的信息。为了提高线路巡检的本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、利用巡检机器人搭载高清云台摄像机进行输电导线图像采集；步骤2、对步骤1中采集到的输电导线图像依次进行图像灰度化、图像增强及图像滤波处理，去除干扰噪声，增强图像对比度，以突出目标导线；步骤3、对经步骤2处理后得到的图像进行图像分割处理，同时结合输电导线特有的纹理特征，将输电导线从背景中分离，从而确定导线区域，并将该区域作为感兴趣区域进行后续处理；步骤4、对步骤3中获得的导线区域依次进行图像灰度化、图像增强及图像滤波处理，再提取该区域导线表面各股的亚像素边缘XLD；步骤5、由于输电导线表面各股之间有序缠绕且呈平行排...

【技术特征摘要】
1.基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、利用巡检机器人搭载高清云台摄像机进行输电导线图像采集；步骤2、对步骤1中采集到的输电导线图像依次进行图像灰度化、图像增强及图像滤波处理，去除干扰噪声，增强图像对比度，以突出目标导线；步骤3、对经步骤2处理后得到的图像进行图像分割处理，同时结合输电导线特有的纹理特征，将输电导线从背景中分离，从而确定导线区域，并将该区域作为感兴趣区域进行后续处理；步骤4、对步骤3中获得的导线区域依次进行图像灰度化、图像增强及图像滤波处理，再提取该区域导线表面各股的亚像素边缘XLD；步骤5、由于输电导线表面各股之间有序缠绕且呈平行排列，对步骤4中提取的亚像素边缘XLD先统计其共线的边缘轮廓，再进行初步筛选，排除非输电导线表面的边缘轮廓，从而保留输电导线表面各股的边缘轮廓；步骤6、对步骤5中获得的符合条件的输电导线表面各股的边缘轮廓进行分类排序并进行标号，表示为L1，L2，L3…；步骤7、对步骤6中的输电导线表面各股边缘轮廓线L1，L2，L3…，计算相邻两边缘轮廓线之间的距离，然后求取其平均值，将该值作为输电导线无散股故障时股与股之间的平均距离；步骤8、待步骤7完成后，对步骤6中的输电导线表面各股边缘轮廓线L1，L2，L3…依次提取其方向角和圆度特征，将差异较大的方向角和圆度特征所在的轮廓线标记为可疑散股线，通过求取二者交集散股线，确定最终散股线；步骤9、根据步骤8中确定的最终可疑散股线，计算这些可疑散股线与它们两侧相邻股的轮廓线之间的距离，然后与经步骤7得到的平均距离进行对比：若有一侧距离大于平均距离的1.5倍，则定义为散股故障。2.根据权利要求1所述的基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1中：通过不断调节高清云台摄像机的拍摄角度来确定最佳拍摄焦距，从而保证巡检机器人在巡检过程中采集到输电导线的轮廓和表面各股纹路信息清晰。3.根据权利要求1所述的基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法，其特征在于，在所述步骤6中：对输电导线表面各股的边缘轮廓线进行分类排序并进行标号，主要根据每一条轮廓线的外接矩形的左上角的坐标按列坐标升序排列进行标号的。4.根据权利要求1所述的基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤7中输电导线无散股故障时股与...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄新波，张慧莹，张烨，刘新慧，杨璐雅，刘成，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61