绝缘子覆冰生长检测方法、装置、存储介质制造方法及图纸

技术编号：40966166 阅读：3 留言：0更新日期：2024-04-18 20:46

本发明专利技术属于绝缘子覆冰情况检测算法领域，尤其是一种绝缘子覆冰生长检测方法、装置、存储介质。通过图像增强算法和改进后的迭代Canny边缘检测算法对采集到的覆冰绝缘子图像进行处理，准确识别绝缘子其迎风面一侧冰棱的边缘并存储其边缘点的位置信息。随后利用图像中绝缘子冰棱长度对应的像素点数和已知的绝缘子标准长度，根据对应比例关系计算得到不同单元绝缘子片的伞裙覆冰的最大冰棱长度，适用于监测和保障覆冰绝缘子的安全运行。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于绝缘子覆冰情况检测算法领域，尤其是一种绝缘子覆冰生长检测方法、装置、存储介质。

技术介绍

1、随着我国大力发展具有世界先进水平的超/特高压输变电工程，超/特高压输电线路不断增多，发生冰闪事故的风险也与日俱增。严寒天气下，冰棱生长严重限制绝缘子的电气性能，可能造成电晕放电、电弧发展直至闪络，进而严重危害电网的运行。虽然我国为构建坚强可靠的电网增加了人力和科技资源的投入，但线路覆冰导致的闪络事故仍不可避免。因此需要合理有效的监测输电线路上绝缘子的覆冰程度，提高对覆冰绝缘子安全运行的判断能力。

2、目前广泛应用于线路覆冰监测与识别领域的方法为图像监测法，可直接有效的得到绝缘子覆冰的特征。近年来学者们在图像增强、分割与绝缘子覆冰识别上进行了大量研究，例如：通过模板匹配法对覆冰绝缘子进行检测和定位；根据图像分割得到的覆冰面积变化评估绝缘子覆冰情况；利用多尺度haar小波变换识别玻璃绝缘子覆冰类型等。但鲜有研究通过分割冰棱边缘来识别冰棱长度。除此之外，玻璃绝缘子中连接伞裙的水泥与金属为银灰色，伞裙上表面的覆冰与伞裙边缘处的冰棱透明且含有较少的气泡，利用传统图像处理方法进行边界提取的精度不能满足冰棱长度识别的要求。因此对传统图像处理方法加以改进，利用图像增强算法和改进后的边缘检测算法对采集到的覆冰绝缘子图像进行处理，准确识别绝缘子冰棱的边缘并存储其边缘点的位置信息，进而计算得到不同单元绝缘子片的伞裙覆冰的最大冰棱长度，对绝缘子覆冰情况监测有重要意义和实用价值。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种绝缘子覆冰生长检测方法、装置、存储介质，通过图像增强算法和改进后的迭代canny边缘检测算法对采集到的覆冰绝缘子图像进行处理，准确识别绝缘子其迎风面一侧冰棱的边缘并存储其边缘点的位置信息。随后利用图像中绝缘子冰棱长度对应的像素点数和已知的绝缘子标准长度，根据对应比例关系计算得到不同单元绝缘子片的伞裙覆冰的最大冰棱长度，适用于监测和保障覆冰绝缘子的安全运行。

2、本专利技术解决技术问题所采用的技术方案是：

3、本专利技术的第一方面是提供了一种绝缘子覆冰生长检测方法，具体包括以下步骤：

4、s1：搭建实验平台，人工模拟雨凇覆冰，在实验室环境中进行绝缘子湿覆冰增长状态的研究，并通过监测摄像头拍摄以获得原始的图像数据；

5、s2：将原始图像分解到r、g、b三基色空间，对三个通道的图像分别进行拉普拉斯锐化，随后重新合并成彩色图像；

6、s3：对锐化后的彩色图像进行基于主成分分析的灰度化处理；

7、s4：对上一步得到的灰度图像进行基于重建的形态学运算处理；

8、s5：选择小波函数对图像矩阵进行二维离散小波变换，得到低频分量，水平细节、垂直细节以及对角线细节分量，利用4个分量结合最大类间方差法得到图像分割的最佳阈值，并利用该阈值对图像去噪；

9、s6：将处理后的低频分量与细节分量经小波反变换重构，对重构图像进行伽马变换，利用s5得到的最佳分割阈值对图像进行二值化处理；

10、s7：对图像进行迭代canny算子边缘检测，随后去除孤立杂散像素并对连通区域进行填充，最后对二值图像跟踪得到绝缘子轮廓与冰棱处的边缘位置信息；

11、s8：对伞裙外边缘进行人工标注得到准确的伞裙边缘位置信息，结合检测到的冰棱边缘最下端的像素点得到竖直冰棱的实际像素长度，利用对应比例关系得到每片绝缘子覆冰的最长冰棱长度。

12、进一步地，s2中，对三个通道的图像通过有限差分对图像的灰度跳变进行增强，选用的拉普拉斯算子如下：

13、

14、该算子对应的3×3滤波模板如下：

15、

16、进一步地，s3中，锐化后的彩色图像进行基于主成分分析的灰度化处理，通过主成分分析进行计算得到三个通道的特征值及相应的特征向量，随后以特征值作为系数，对图像的子空间进行线性组合。

17、进一步地，s4中，对上一步得到的灰度图像进行基于重建的形态学运算处理，首先对图像进行膨胀—重建—腐蚀—重建操作，在最后的重建基础上取补得到基于重建的闭-开操作的实际图像。

18、进一步地，s5中，选择coif1小波函数对图像矩阵进行二维离散小波变换，得到低频分量，水平细节、垂直细节以及对角线细节分量，首先使用最大类间方差法对4个分量图像进行阈值选择，将选择的4个阈值总和除以2得到整幅图像的最佳阈值；随后以该阈值为基准，利用小波阈值去噪法，采用硬阈值函数对小波变换后各分量的稀疏模系数进行处理，在去除噪声的同时较完整的保留绝缘子及冰棱的边缘局部特征。

19、进一步地，处理后的低频分量与细节分量经小波反变换重构，对重构图像进行伽马变换，指数选择为0.75。

20、进一步地，s7中，利用s5得到的阈值将图像分割为两个区域，为改善图像中掩膜和绝缘子冰棱边缘的轮廓匹配，进行迭代canny算子进行边缘检测；随后统计二值图像的连通分量与面积分布信息，为去除孤立杂散像素，仅填充像素数大于等于20的连通区域，最后跟踪二值图像中对象的边界得到绝缘子轮廓与冰棱尖端处的边缘位置信息。

21、进一步地，s8中，使用matlab图像标注工具箱对5个绝缘子单元的伞裙外边缘进行人工标注并将其叠加在经过s7处理后的图像中，得到准确的伞裙边缘位置信息，将检测到的冰棱边缘最下端的像素点作为末端；位于伞裙边缘上且与该像素点x坐标相同的点作为该冰棱的始端，两端的纵坐标相减得到竖直冰棱的实际像素长度，根据绝缘子冰棱图像的像素点数和已知的绝缘子标准长度，利用对应比例关系可得到覆冰绝缘子冰棱长度。

22、本专利技术的第二方面是提供了实现上述绝缘子覆冰生长检测方法的绝缘子覆冰生长检测装置，包括：

23、采集模块，通过监测摄像头拍摄以获得原始的图像数据；

24、合成模块，将原始图像分解到r、g、b三基色空间，对三个通道的图像分别进行拉普拉斯锐化，随后重新合并成彩色图像；

25、分析模块，对锐化后的彩色图像进行基于主成分分析的灰度化处理；

26、重建模块，对图像分析模块处理得到的灰度图像进行基于重建的形态学运算处理；

27、去噪模块，选择小波函数对图像矩阵进行二维离散小波变换，得到低频分量，水平细节、垂直细节以及对角线细节分量，利用4个分量结合最大类间方差法得到图像分割的最佳阈值，并利用该阈值对图像去噪；

28、处理模块，将处理后的低频分量与细节分量经小波反变换重构，对重构图像进行伽马变换，利用去噪模块得到的最佳分割阈值对图像进行二值化处理；

29、填充去除模块，对图像进行迭代canny算子边缘检测，随后去除孤立杂散像素并对连通区域进行填充，最后对二值图像跟踪得到绝缘子轮廓与冰棱处的边缘位置信息；

30、获取模块，对伞裙外边缘进行人工标注得到准确的伞裙边缘位置信息，结合检测到的冰棱边缘最下本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种绝缘子覆冰生长检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2中，对三个通道的图像通过有限差分对图像的灰度跳变进行增强，选用的拉普拉斯算子如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S3中，锐化后的彩色图像进行基于主成分分析的灰度化处理，通过主成分分析进行计算得到三个通道的特征值及相应的特征向量，随后以特征值作为系数，对图像的子空间进行线性组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S4中，对上一步得到的灰度图像进行基于重建的形态学运算处理，首先对图像进行膨胀—重建—腐蚀—重建操作，在最后的重建基础上取补得到基于重建的闭-开操作的实际图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S5中，选择coif1小波函数对图像矩阵进行二维离散小波变换，得到低频分量，水平细节、垂直细节以及对角线细节分量，首先使用最大类间方差法对4个分量图像进行阈值选择，将选择的4个阈值总和除以2得到整幅图像的最佳阈值；随后以该阈值为基准，利用小波阈值去噪法，采用硬阈值函数对小波变换后各分量的稀疏模系

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S6中，处理后的低频分量与细节分量经小波反变换重构，对重构图像进行伽马变换，指数选择为0.75。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S7中，利用S5得到的阈值将图像分割为两个区域，为改善图像中掩膜和绝缘子冰棱边缘的轮廓匹配，进行迭代canny算子进行边缘检测；随后统计二值图像的连通分量与面积分布信息，为去除孤立杂散像素，仅填充像素数大于等于20的连通区域，最后跟踪二值图像中对象的边界得到绝缘子轮廓与冰棱尖端处的边缘位置信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S8中，使用Matlab图像标注工具箱对5个绝缘子单元的伞裙外边缘进行人工标注并将其叠加在经过S7处理后的图像中，得到准确的伞裙边缘位置信息，将检测到的冰棱边缘最下端的像素点作为末端；位于伞裙边缘上且与该像素点x坐标相同的点作为该冰棱的始端，两端的纵坐标相减得到竖直冰棱的实际像素长度，根据绝缘子冰棱图像的像素点数和已知的绝缘子标准长度，利用对应比例关系可得到覆冰绝缘子冰棱长度。

9.根据权利要求1-8任一权利要求所述绝缘子覆冰生长检测方法的绝缘子覆冰生长检测装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述计算机执行权利要求1-8的任一项所述的绝缘子覆冰生长检测方法。

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【技术特征摘要】

1.一种绝缘子覆冰生长检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s2中，对三个通道的图像通过有限差分对图像的灰度跳变进行增强，选用的拉普拉斯算子如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s3中，锐化后的彩色图像进行基于主成分分析的灰度化处理，通过主成分分析进行计算得到三个通道的特征值及相应的特征向量，随后以特征值作为系数，对图像的子空间进行线性组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s4中，对上一步得到的灰度图像进行基于重建的形态学运算处理，首先对图像进行膨胀—重建—腐蚀—重建操作，在最后的重建基础上取补得到基于重建的闭-开操作的实际图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s5中，选择coif1小波函数对图像矩阵进行二维离散小波变换，得到低频分量，水平细节、垂直细节以及对角线细节分量，首先使用最大类间方差法对4个分量图像进行阈值选择，将选择的4个阈值总和除以2得到整幅图像的最佳阈值；随后以该阈值为基准，利用小波阈值去噪法，采用硬阈值函数对小波变换后各分量的稀疏模系数进行处理，在去除噪声的同时较完整的保留绝缘子及冰棱的边缘局部特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s6中，处理后的低频分量与细节分量...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏国忠，阮琛奂，王序辰，王海超，崔灿，姜帆，刘鑫，李晓雪，吕高中，段明辉，莆曲，乞胜静，李若寒，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司蓟州供电分公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人