一种绝缘子污损检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种绝缘子污损检测方法、装置、设备及存储介质，相较于现有的人工通过工具从地面直接观察绝缘子表面污损状态，本发明专利技术通过获取绝缘子区域的绝缘子图像，构建绝缘子图像对应的特征向量，然后利用预设污损检测模型根据特征向量确定污损等级；接着获取绝缘子区域的高光谱图像，并根据高光谱图像确定绝缘子区域的闪络电压值；最后根据污损等级的预设第一权值以及闪络电压值的预设第二权值确定最终的绝缘子污损等级；从而根据获取的绝缘子区域的可见光图像和高光谱图像确定绝缘子污损等级，排除了人的主观或观察不全面等因素造成的漏检错检等问题，提高了绝缘子污损检测的检测准确性。检测准确性。检测准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种绝缘子污损检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于绝缘子检测
，尤其涉及一种绝缘子污损检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在高电压线路中，绝缘子是非常重要的电力系统设备，其工作状态的良好程度直接影响着电力系统运行的稳定性。一般情况下，绝缘子因长期暴露在户外环境下，从而存在泥沙、树叶等异物覆盖或自身内部缺陷导致的污损问题。因此在电力巡检中，需要检测绝缘子的污损程度，从而及时排查绝缘子存在的这些问题。
[0003]在电力巡检过程中，一般是通过人工来检测绝缘子的污损程度，巡检人员可以通过望远镜或专用超声波仪器从地面直接观察绝缘子表面状态，对于大面积污物污损程度能够较好的排查，但人的主观因素，观察不全面等因素，会存在漏检错检等问题。
[0004]
技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种绝缘子污损检测方法、装置、设备及存储介质，以解决在电力巡检过程中，一般是通过人工来检测绝缘子的污损程度，巡检人员可以通过望远镜或专用超声波仪器从地面直接观察绝缘子表面状态，对于大面积污物污损程度能够较好的排查，但人的主观因素，观察不全面等因素，会存在漏检错检等问题。
[0006]本专利技术的技术方案是：本专利技术提供了一种绝缘子污损检测方法，所述方法包括以下步骤：获取绝缘子区域的可见光图像，根据预设谱残差算法对所述可见光图像进行检测，获得所述可见光图像对应的绝缘子图像；对所述绝缘子图像进行预处理，根据预处理结果构建所述绝缘子图像对应的特征向量；将所述特征向量输入至预设污损检测模型中，确定所述绝缘子图像对应的污损等级；获取所述绝缘子区域的高光谱图像，并根据所述高光谱图像确定所述绝缘子区域的闪络电压值；根据所述污损等级的预设第一权值和所述闪络电压值的预设第二权值确定所述绝缘子区域对应的绝缘子污损等级。
[0007]可选地，所述对所述绝缘子图像进行预处理，根据预处理结果构建所述绝缘子图像对应的特征向量的步骤包括：对所述绝缘子图像进行图像数字化处理，获得所述绝缘子图像对应的像素点值；根据所述像素点值利用预设密度聚类算法对所述绝缘子图像进行分割，将所述绝缘子图像分割为若干区块图像；
基于所述绝缘子图像建立三维图像坐标系；根据所述三维图像坐标系确定所述若干区块图像的三维坐标值；基于所述三维坐标值和所述像素点值构建所述若干区块图像对应的特征向量。
[0008]可选地，所述获取绝缘子区域的可见光图像，根据预设谱残差算法对所述可见光图像进行检测，获得所述可见光图像对应的绝缘子图像的步骤之前，还包括：获取绝缘子样品对应的样品图片和污损绝缘子对应的污损图片；对所述样品图片和所述污损图片进行预处理，根据预处理结果构建所述样品图片对应的样品特征向量和所述污损图片对应的污损特征向量；将所述污损特征向量中对应的污损像素点值与所述样品特征向量中对应的样品像素点值进行比较，根据比较结果设定污损等级；将所述样品特征向量、所述污损特征向量和所述污损等级输入至初始卷积网络模型进行迭代训练，获得污损检测模型。
[0009]可选地，所述将所述样品特征向量、所述污损特征向量和所述污损等级输入至初始卷积网络模型进行迭代训练，获得污损检测模型的步骤包括：将所述样品特征向量、所述污损特征向量和所述污损等级输入至初始卷积网络模型进行迭代训练，获得训练模型；将所述污损图片输入至所述训练模型中，并判断输出结果是否达到预设条件；在所述输出结果未达到所述预设条件时，将所述污损特征向量输入至所述训练模型中根据预设反向传播算法进行反向训练，直至所述输出结果达到所述预设条件，并将所述输出结果达到所述预设条件时所对应的训练模型作为污损检测模型。
[0010]可选地，所述获取所述绝缘子区域的高光谱图像，并根据所述高光谱图像确定所述绝缘子区域的闪络电压值的步骤包括：获取所述绝缘子区域的高光谱图像，并根据平滑滤波算法对所述高光谱图像进行滤波，获得滤波图像；根据多元散射校正法对所述滤波图像进行信噪处理，获得所述滤波图像对应的校正图像；提取所述校正图像中异常波段对应的特征波长；基于所述特征波长确定所述绝缘子区域的闪络电压值。
[0011]可选地，所述提取所述校正图像中异常波段对应的特征波长的步骤包括：对所述校正图像进行异常检测；在检测到所述校正图像中存在异常谱线时，提取所述异常谱线中对应的异常波段；根据所述异常波段和预设波谱库确定所述异常波段对应的特征波长。
[0012]可选地，所述获取绝缘子区域的可见光图像，根据预设谱残差算法对所述可见光图像进行检测，获得所述可见光图像对应的绝缘子图像的步骤之前，还包括：获取污损绝缘子对应的高光谱样本图像；提取所述高光谱样本图像中若干污损成分对应的若干高光谱谱线；对所述若干污损成分中单一污损成分对应的高光谱谱线进行均值处理，获得所述单一污损成分的平均光谱；
根据所述平均光谱构建所述若干污损成分对应的波谱库。
[0013]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种绝缘子污损检测装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取绝缘子区域的可见光图像，根据预设谱残差算法对所述可见光图像进行检测，获得所述可见光图像对应的绝缘子图像；向量构建模块，用于对所述绝缘子图像进行预处理，根据预处理结果构建所述绝缘子图像对应的特征向量；污损确定模块，用于将所述特征向量输入至预设污损检测模型中，确定所述绝缘子图像对应的污损等级；闪络电压模块，用于获取所述绝缘子区域的高光谱图像，并根据所述高光谱图像确定所述绝缘子区域的闪络电压值；等级检测模块，用于根据所述污损等级的预设第一权值和所述闪络电压值的预设第二权值确定所述绝缘子区域对应的绝缘子污损等级。
[0014]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种绝缘子污损检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的绝缘子污损检测程序，所述绝缘子污损检测程序配置为实现如上文所述的绝缘子污损检测方法的步骤。
[0015]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有绝缘子污损检测程序，所述绝缘子污损检测程序被处理器执行时实现如上文所述的绝缘子污损检测方法的步骤。
[0016]本专利技术的有益效果：本专利技术通过获取绝缘子区域的可见光图像，根据预设谱残差算法对所述可见光图像进行检测，获得所述可见光图像对应的绝缘子图像；对所述绝缘子图像进行预处理，根据预处理结果构建所述绝缘子图像对应的特征向量；将所述特征向量输入至预设污损检测模型中，确定所述绝缘子图像对应的污损等级；获取所述绝缘子区域的高光谱图像，并根据所述高光谱图像确定所述绝缘子区域的闪络电压值；根据所述污损等级的预设第一权值和所述闪络电压值的预设第二权值确定所述绝缘子区域对应的绝缘子污损等级。相较于现有的人工通过工具从地面直接观察绝缘子表面污损状态，本专利技术通过获取绝缘子图像，构建绝缘子图像对应的特征向量，然后根据特征向量确定污损等级，接着获取绝缘子区域的高光谱图像，根据高光谱图像确定绝缘子区域的闪络电压值，最后根据污损等级的预设第一权值以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种绝缘子污损检测方法，其特征在于，所述绝缘子污损检测包括：获取绝缘子区域的可见光图像，根据预设谱残差算法对可见光图像进行检测，获得可见光图像对应的绝缘子图像；对绝缘子图像进行预处理，根据预处理结果构建绝缘子图像对应的特征向量；将特征向量输入至预设污损检测模型中，确定绝缘子图像对应的污损等级；获取绝缘子区域的高光谱图像，并根据高光谱图像确定所述绝缘子区域的闪络电压值；根据污损等级的预设第一权值和闪络电压值的第二权值确定绝缘子区域对应的绝缘子污损等级。2.根据权利要求1所述的绝缘子污损检测方法，其特征在于，对绝缘子图像进行预处理，根据预处理结果构建绝缘子图像对应的特征向量的步骤包括：对绝缘子图像进行图像数字化处理，获得绝缘子图像对应的像素点值；根据像素点值利用预设密度聚类算法对绝缘子图像进行分割，将绝缘子图像分割为若干区块图像；基于绝缘子图像建立三维图像坐标系；根据三维图像坐标系确定若干区块图像的三维坐标值；基于三维坐标值和所述像素点值构建若干区块图像对应的特征向量。3.根据权利要求2所述的绝缘子污损检测方法，其特征在于，获取绝缘子区域的可见光图像，根据预设谱残差算法对可见光图像进行检测，获得可见光图像对应的绝缘子图像的步骤之前，还包括：获取绝缘子样品对应的样品图片和污损绝缘子对应的污损图片；对样品图片和污损图片进行预处理，根据预处理结果构建样品图片对应的样品特征向量和污损图片对应的污损特征向量；将污损特征向量中对应的污损像素点值与样品特征向量中对应的样品像素点值进行比较，根据比较结果设定污损等级；将样品特征向量、污损特征向量和污损等级输入至初始卷积网络模型进行迭代训练，获得污损检测模型。4.根据权利要求3所述的绝缘子污损检测方法，其特征在于，将样品特征向量、污损特征向量和污损等级输入至初始卷积网络模型进行迭代训练，获得污损检测模型的步骤包括：将样品特征向量、污损特征向量和污损等级输入至初始卷积网络模型进行迭代训练，获得训练模型；将污损图片输入至所述训练模型中，并判断输出结果是否达到预设条件；在输出结果未达到预设条件时，将污损特征向量输入至训练模型中根据预设反向传播算法进行反向训练，直至所述输出结果达到预设条件，并将输出结果达到预设条件时所对应的训练模型作为污损检测模型。5.根据权利要求1所述的绝缘子污损检测方法，其特征在于，获取绝...

【专利技术属性】
技术研发人员：李洵，龙玉江，王杰峰，卫薇，张鹏宇，舒彧，钱俊凤，田钺，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：