本发明专利技术涉及一种基于仿射不变矩的电气化铁路绝缘子片间异物污染故障检测方法。针对原始图像内容多，绝缘子检测问题的背景复杂等，提出一种将全局图像分类，利用仿射不变矩快速、准确识别定位绝缘子，再对其进行故障检测的方法。利用Hough变换线段检测识别归类杆状物，将其置为背景后即得到绝缘子类；然后在绝缘子类中应用仿射不变矩提取绝缘子；为解决绝缘子角度变化不一问题，对其边缘曲线进行直线拟合得到其旋转角度；为避免异物特征丢失，利用形态学膨胀运算放大绝缘子特征；为提高绝缘子图像局部对比度，将其每片分为一块进行局部对比度调节；再对其按每列进行灰度统计，最终通过灰度统计图中的条带宽度识别并定位故障。本发明专利技术基于先分类的方法，简化了绝缘子的背景，有效地提高了绝缘子识别定位的速度和准确性，降低了故障检测的难度，为电气化铁路绝缘性能检测提供一种可行的参考。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是电气化铁路接触网绝缘子片间异物污染故障检测领域，包括图像图元的快速分类，故障的准确识别定位领域。
技术介绍
在接触网悬挂装置中，绝缘瓷瓶起着隔离其带电部分与非绝缘部分的重要作用。由于其长期曝露在外，会受到一定程度的污染，包括尘土，机车路过溅起的石子等。同时石子等异物长时间夹在绝缘瓷瓶间，可能导致瓷片出现裂痕，甚至破损等不良状态。这些不良状态将降低其绝缘性能，严重时会危害人员安全，造成跳闸事故。因此，有必要检查绝缘瓷 瓶有无异物污染故障。目前我国铁路供电部门对绝缘子瓷瓶的检查主要为人工方式，定期对绝缘子进行清扫和逐个检查。这种方式效率低，很难实时监控绝缘子状态，因此有必要研究绝缘子实时自动检测方法。目前，整个弓网系统中的图像监控及分析研究主要集中于受电弓的识别定位和故障检测以及接触网的几何参数检测上。陈维荣等研究了基于边缘提取、形态学图像处理等方法的受电弓滑板状态监测.西南交通大学学报.2010，45 (1):59-64. J0马莉等利用同态滤波和边缘检测分析了受电弓定位问题.机车电传动.2009(05):52-53]。冯倩等利用边缘检测和形态学图像处理进行受电弓滑板的磨耗测量.铁道学报.2010,32 (1):109-113.]。韩志伟等研究了利用CXDP变换进行受电弓裂纹检测的方法·铁道学报.2011 (11):63-69. ]0 Niwakawa等人研究了利用小型化图像检测设备进行弓网检测.IEEJ Transactions on Industry Applications. 2007,127 (2) :118-123.]。牛大鹏等研究了利用非接触式方法对接触网进行几何参数检测的方法.西南交通大学，2008.]。范虎伟研究了利用图像处理方法对接触线定位器定位坡度进行检测·计算机应用.2010,30 (S2) :102-103.]。杨翠茹利用图像的灰度共生矩检测和定位电力系统中的绝缘子.电气技术.2010(7):46-48.]。但由于接触网悬挂装置图像过于复杂，目前国内外通过图像处理方法进行绝缘瓷瓶故障分析与检测的研究甚少。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理理论方法的电气化铁路绝缘子片间异物污染故障的自动识别与定位方法，使之通过将复杂图像分类，简化背景，克服全局图像中绝缘子识别定位困难的问题，提高检测的效率和准确性。本专利技术采用的技术是，利用Hough变换线段检测将检测图像分为杆状物类和绝缘子类；应用仿射不变矩识别并精确定位绝缘子类中的绝缘子；对提取的绝缘子进行角度校正，膨胀运算操作，局部对比度调节等预处理；求取预处理后绝缘子的灰度统计曲线图，根据灰度图中条带宽度判断并定位绝缘子故障。将拍摄采集的图像储存在图像库中。由于实际图像内容繁多，而杆状物并非后续处理对象，因此首先将检测图像的基本图元大致分为杆状物和绝缘子两类，从而使后续处理对象简化为绝缘子类，以提高识别和定位的速度与准确性，同时提高检测的效率。具体工作如下 A、全局图像基本图元的预分类由于传统Hough变换检测结果为直线，本专利技术应用能得到端点的Hough线段检测算法。但由于实际图像曝光不均等原因，导致杆状物灰度分布不均匀，边缘对比度低，使得其边缘不连贯，不清晰，从而导致线段检测结果为分布在对应边缘附近的大量小线段。为得到真实端点，需要正确聚类检测到的小线段。分以下几步解决上述定位困难的问题(I)Hough变换线段检测得到杆状物的边缘线段数组，储存各线段数组和其对应的Θ值，以及Θ数组的长度L ；(2)根据Θ值分别将对应杆状物旋转至水平方向，第(I)步中检测到的边缘线段也同时旋转同样角度。每次旋转后，计算各线段的斜率，清除斜率非零的线段，完成该水平杆状物边缘线段的聚类；(3)求取水平线段数组中X，y的最值，即为该水平杆状物的端点；(4)将上一步定位到的杆状物置为背景，同时将其对应的线段数组置零，然后将图像回转(2)中Θ值，还原图像角度；(5)回至步骤(2)，重复(2) (3) (4)步骤L/2次，完成全局图像中杆状物和绝缘子的分类。B、绝缘子的识别与定位通过求解偏微分方程组系数法求得仿射不变矩，使用前3个仿射不变矩参与绝缘子图像的识别，前三个仿射不变矩公式为Z1 = (/i20iu02 — μιι) / μ00(I)r _ Μ；0μ - 6μΜμη,μ2}μη + 4μ(α/4 + 4μΜμ^2 - 3^,/4…L0017J i2 -jpi(2JΓηη.ο J _ ^20^21^03 — ^2θΜ~2 — M 1^30^03 + / / / + ^02^30^2 —”、L0018J iS —7(3)其中，μΜ =丄+二仁(尤--奶>’->’)4/(尤，_>妙办,抑=0，1,2,.“，为灰度图像f(x，y)定义P+q阶中心矩，Cy,y)为灰度图像f (X，Y)的灰度质心；首先将绝缘子类中的连通区域逐个标记，然后根据(I)、(2)、(3)分别计算出每个连通区域图像的仿射不变矩，再计算其仿射不变矩与绝缘子模版仿射不变矩的欧氏距离，最终通过所设距离阈值准确识别并定位绝缘子。C、绝缘子预处理a、绝缘子角度校正由于倾斜角度不便于绝缘子不良状态的分析，因此在提取出绝缘子后首先校正其角度，将非水平方向上的绝缘子旋转至水平方向。边缘检测得到其边缘曲线I1和I2，通过对I1和I2进行直线拟合，得到绝缘子的对称直线1，求得I的斜率，即得到绝缘子与水平方向的夹角Θ，绝缘子的旋转角度即为180° -Θ。b、形态学膨胀运算由于绝缘子表面的异物一般体积较小，加上图像的曝光不均衡等原因，导致异物特征不是很明显。为了保证异物特征不丢失，对提取的绝缘子图像先进行形态学膨胀运算以突出可能存在的异物特征。膨胀运算定义为dilation(A, B) = {a+b | a e A, b e B}其中，A，B为图像像素集合，a，b为形态学模板范围内的图像像素点，膨胀运算a+b表示膨胀模板范围内任意一点存在图像则全部模板内填充同样像素，腐蚀运算a| (a+b)表示腐蚀模板范围内全部存在则保留模板中心位置像素点。形态学闭运算为一个先膨胀后腐蚀的过程，其目的是为了填充物体内细小空洞、连接邻近物体。本专利技术通过大量实验经验，最终选用4X8的矩形模块进行膨胀操作。C、绝缘子局部对比度调节为提高绝缘子片与片间的对比度，对膨胀运算后的绝缘子进行对比度调节。由于全局的对比度调节并不能有效地改善局部对比度，本专利技术对绝缘子进行局部对比度调节。 权利要求1.，通过基于图元分类，简化背景，降低了全局图像识别定位的难度，具体分为以下步骤 A、基于Hough变换线段检测的全局图像基本图元预分类 将拍摄采集的图像储存在图像库中；对全局图像基本图元进行预分类，为得到真实端点，分取以下步骤 (1)Hough变换线段检测得到杆状物的边缘线段数组，储存各线段数组和其对应的e值，以及e数组的长度L ； (2)根据e值分别将对应杆状物旋转至水平方向，第(I)步中检测到的边缘线段也同时旋转同样角度；每次旋转后，计算各线段的斜率，清除斜率非零的线段，完成该水平杆状物边缘线段的聚类； (3)求取水平线段数组中X，y的最值，即为该水平杆状物的端点； (4)将上一步本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于仿射不变矩的电气化铁路绝缘子片间异物污染故障检测方法，通过基于图元分类，简化背景，降低了全局图像识别定位的难度，具体分为以下步骤：A、基于Hough变换线段检测的全局图像基本图元预分类将拍摄采集的图像储存在图像库中；对全局图像基本图元进行预分类，为得到真实端点，分取以下步骤：(1)Hough变换线段检测得到杆状物的边缘线段数组，储存各线段数组和其对应的θ值，以及θ数组的长度L；(2)根据θ值分别将对应杆状物旋转至水平方向，第(1)步中检测到的边缘线段也同时旋转同样角度；每次旋转后，计算各线段的斜率，清除斜率非零的线段，完成该水平杆状物边缘线段的聚类；(3)求取水平线段数组中x，y的最值，即为该水平杆状物的端点；(4)将上一步定位到的杆状物置为背景，同时将其对应的线段数组置零，然后将图像回转(2)中θ值，还原图像角度；(5)回至步骤(2)，重复(2)(3)(4)步骤L/2次,完成全局图像中杆状物和绝缘子的分类；B、基于仿射不变矩的绝缘子识别与定位应用具有旋转、仿射不变性的仿射不变矩识别定位绝缘瓷瓶；I1=(μ20μ02-μ112)/μ004---(1)I2=μ302μ032-6μ30μ03μ21μ12+4μ03μ213+4μ30μ123-3μ212μ122μ0010---(2)I3=μ20μ21μ03-μ20μ122-μ11μ30μ03+μ11μ21μ12+μ02μ30μ12-μ02μ212μ007---(3)其中，μpq=∫-∞+∞∫-∞+∞(x-x‾)p(y-y‾)qf(x,y)dxdy,p,q=0,1,2···,为灰度图像f(x，y)定义p+q阶中心矩，为灰度图像f(x，y)的灰度质心；根据(1)、(2)、(3)分别计算出绝缘子类中每个连通区域图像的仿射不变矩，再计算其仿射不变矩与绝缘子模版仿射不变矩的欧氏距离，最终通过所设距离阈值准确识别并定位绝缘子类中的绝缘子；C、绝缘子片间异物污染故障检测：a、基于直线拟合的绝缘子角度校正在提取出绝缘子后首先校正倾斜角度角度，将非水平方向上的绝缘子旋转至水平方向，通过对绝缘子边缘曲线l1和绝缘子边缘曲线l2进行直线拟合，得到绝缘子的对称直线l，求得直线l的斜率，即得到该对称轴与水平方向的夹角θ，绝缘子的旋转角度即为180°？θ；b、形态学膨胀运算突出异物特征定义其膨胀运算为：dilation(A,B)＝{a+b|a∈A,b∈B}其中，A,B为图像像素集合，a，b为形态学模板范围内的图像像素点，膨胀运算a+b表示膨胀模板范围内任意一点存在图像则全部模板内填充同样像素，腐蚀运算a|(a+b)表示腐蚀模板范围内全部存在则保留模板中心位置像素点；选用4×8的矩形模块进行膨胀操作；c、绝缘子局部对比度调节为提高绝缘子片与片间的局部对比度，对绝缘子进行局部对比度调节；对比度增强公式如下：M(m,n)=0I(m,n)<Iin(I(m,n)-Lin)Hout-LoutHin-Lin+LoutLin<I(m,n)<Hin0I(m,n)>Hin---(4)其中，I为原始图像，M为对比度调节后的图像，Lin和Hin为原始图像中增强的像素范围，Lout和Hout为增强后的像素范围；此处局部分块的依据是绝缘子灰度统计曲线图中的极小值点横坐标；通过此方法将绝缘子分块，然后对每块进行对比度调节，使得绝缘子片更加突出、清晰，而连接处由于像素灰度很低而被抑制；d、绝缘子灰度统计曲线图将局部对比度调节后的绝缘子图像按每列灰度非零点进行累加，得到其灰度统计曲线图；D、基于灰度统计图条带宽度的绝缘子片间异物污染故障自动识别以灰度统计图中条带宽度W为绝缘子片间异物污染故障判据，当条带宽度W大于该组条带宽度均值Wm的1.5倍时；判断绝缘子此处为异物污染故障，W≤1.5Wm判断绝缘子正常；E、输出检测结果输出检测结果至后续处理设备，包括绝缘子个数，各绝缘子有无故障及故障位置。FDA00001715423800015.jpg...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志刚，杨红梅，韩志伟，韩烨，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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