一种输电线路金具锈蚀检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种输电线路金具锈蚀检测方法及装置，该方法首先获取输电线路图像，进行处理得到目标金具图像；然后对得到的目标金具图像进行分割处理，得到前景图像和背景图像；对前景图像进行伽马变换，采用超红色算法对伽马变换后的前景图像进行灰度处理，得到前景图像的灰度图像；最后根据前景图像的灰度图像，确定金具的锈蚀情况。本发明专利技术着重针对前景图像进行伽马变换，以对目标金具图像中的金具进行加强处理，能够调整光线过强或者光线太弱对目标金具图像中的金具产生的影响，以便于更加准确的评判金具的锈蚀程度、面积等锈蚀情况，为运维人员提供全方位的锈蚀缺陷信息，并为实现电力运维智能化提供了有效的技术手段。

A rust detection method and device for transmission line fittings

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路金具锈蚀检测方法及装置
本专利技术属于金具锈蚀检测
，具体涉及一种输电线路金具锈蚀检测方法及装置。
技术介绍
电力设备长期暴露于户外环境中，受到日照、雨水、异物、外力等不确定因素影响，易产生多种设备故障，严重影响电网的可靠性。输电线路作为电力传输重要的一环，其中的大量金属器件，在雨雪天气和水系影响下极易产生锈蚀现象。金具锈蚀对电路的输电性能和安全性会产生重大影响，已成为电网运行中严重的安全隐患。随着输电线路大规模增长，传统人工巡检模式由于工作量骤增、检测精度和效率已不能适应电网发展。近年来，计算机视觉技术迅猛发展，利用无人机巡检输电线路，并对其航拍图像进行智能处理成为电网运检发展的新的突破。作者为张洪才的硕士学位论文《直升机巡检输电线路锈蚀缺陷识别方法研究》对现有的超绿色算法进行了改进，提出了超红色算法，其灰度化的公式为：ExR(i,j)＝2.0R(i,j)-G(i,j)-B(i,j)，ExR(x,y)为超红色值，R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别为三色分量矩阵，将超红色算法应用于输电线路锈蚀检测上来以得到输本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路金具锈蚀检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)获取输电线路图像，找到目标金具位置，根据目标金具位置对输电线路图像进行裁剪处理，得到目标金具图像；/n2)对得到的目标金具图像进行分割处理，得到目标金具图像的前景图像和背景图像；/n3)对前景图像进行伽马变换，得到伽马变换后的前景图像；其中，伽马变换的γ值与背景图像的平均亮度值有关，背景图像的平均亮度值越大，γ值越大，且背景图像的平均亮度值大于设定明亮度阈值时γ值大于1，所述设定明亮度阈值大于100小于150；/n4)提取伽马变换后的前景图像的红色特征，并进行灰度处理，得到前景图像的灰度图像；/n5)根据前景图像的灰度图像，确...

【技术特征摘要】
1.一种输电线路金具锈蚀检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)获取输电线路图像，找到目标金具位置，根据目标金具位置对输电线路图像进行裁剪处理，得到目标金具图像；
2)对得到的目标金具图像进行分割处理，得到目标金具图像的前景图像和背景图像；
3)对前景图像进行伽马变换，得到伽马变换后的前景图像；其中，伽马变换的γ值与背景图像的平均亮度值有关，背景图像的平均亮度值越大，γ值越大，且背景图像的平均亮度值大于设定明亮度阈值时γ值大于1，所述设定明亮度阈值大于100小于150；
4)提取伽马变换后的前景图像的红色特征，并进行灰度处理，得到前景图像的灰度图像；
5)根据前景图像的灰度图像，确定金具的锈蚀情况。


2.根据权利要求1所述的输电线路金具锈蚀检测方法，其特征在于，步骤1)中，找到目标金具位置之前，还包括对输电线路图像进行预处理的步骤；所述预处理包括以下图像处理中的至少一个：Gauss滤波器去除噪声、彩色图像直方图均衡化和对数变换。


3.根据权利要求1所述的输电线路金具锈蚀检测方法，其特征在于，步骤1)中，找到目标金具位置的过程包括：
获取包含有金具的历史输电线路图像，并对历史输电线路图像中的金具进行标注；
构造神经网络，利用标注过金具的历史输电线路图像对构造的神经网络进行训练，得到目标金具检测模型；
获取输电线路图像，将输电线路图像输入至金具目标检测模型中，得到目标金具位置。

【专利技术属性】
技术研发人员：张旭，翟登辉，路光辉，许丹，张彦龙，和红伟，郭宏燕，卢声，
申请(专利权)人：许昌许继软件技术有限公司，许继电气股份有限公司，许继集团有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41