基于红外图像的输电线路故障识别

传统红外图像输电线路故障识别方法易受到噪声的干扰,故障边缘特征信息模糊,不能准确找出输电线路故障的位置,存在识别准确率低,抗干扰性差等难题,为此提出了基于红外图像对输电线路故障识别方法。采用红外成像仪器采集输电线路的温度变化图像,并采用粒子滤波算法去除故障图像中的噪声干扰,通过RGB色彩通道转换对输电线路红外图像的故障区域进行划分,利用共轭梯度法对输电线路故障区域的故障点进行识别和定位。实验结果表明,该方法能够实现输电线路故障的准确定位和高精度识别,且定位精度高达80%。     

高压输电线路红外图像的边缘检测

高压输电线路的导线，金具及绝缘子串等的红外图像的特点有：边缘模糊，对比度差，空间域上存在孤立的点和小块噪声。采用中值滤波方法。在保护图像边缘细节信息的前提下有效地降低了图像空间域高频噪声，用分段线性灰度变换增强了图像边缘的对比度，提高了图像的温度分辨力和空间分辨力。通过对Roberts边缘算子、Sobel边缘算子、Prewit边缘算子、Laplace边缘算子和Laplace改进算子等常用边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析，选用Roberts算子完成了图像的边缘轮廓检测，并对不连续边缘进行跟踪和连接，得到了清晰连续的图像边缘，完成了高压输电线路红外图像的边缘特征提取。以一幅耐张绝缘子串的红外图像为应用实例，验证了图像预处理及边缘检测方法的有效性。     

高压输电线图像边缘检测方法研究

边缘检测是图像边缘识别中的研究热点和难点,迄今已有许多边缘检测方法。文章研究了2种边缘检测算子——Sobel和Canny,并对实际的高压输电线图像进行了边缘检测。选取了2种不同天气条件下的图像进行了边缘检测,并比较分析了单一边缘检测处理的图像与经过中值滤波后的边缘检测处理的图片,以期得出质量较好的图像,为输电线路的准确识别和监测奠定良好的基础。     

基于Mask-RCNN算法的复合绝缘子串红外图像分割与温度读取

红外成像可以快速发现复合绝缘子异常温升,从而实现缺陷检测。为了解决复合绝缘子红外检测中人工诊断时间成本高、效率低、背景干扰多的问题,文中提出了基于Mask-RCNN的温升绝缘子自动检测方法。首先使用Mask-RCNN对红外图像数据进行学习训练,进而对其中的绝缘子目标进行识别检测和图像分割。在智能分割之后,通过识别图中的温度范围数据并将绝缘子区域图像灰度与之比对,得到了绝缘子的温度信息,用于绝缘子异常发热故障的诊断。实验研究表明:在对南方某市绝缘子红外测温图像的自动识别中,Mask-RCNN有着优异的表现,能够运用于在巡线工作中,可以有效减轻人工处理数据的压力,对于提升推进智能巡线的智能化水平、保障输电线路安全运行有着重要的意义。     

基于强度-梯度映射与多方向中值滤波的红外弱小目标检测算法

为了能够在复杂环境下准确定位出弱小目标,依据目标的高斯形状特性,设计了强度-梯度映射耦合多方向中值滤波的 红外弱小目标检测算法。 首先,根据红外图像在 4 个不同方向的强度均值,对经典的中值滤波进行改进,以有效抑制复杂背景 中的噪声。 再基于弱小目标的中心像素,获取整个红外图像的强度信息。 将红外图像沿着半径方向分割为 4 个子块,并建立每 个子块的极坐标系统,以计算其对应的梯度值。 依据最大与最小梯度值的比率,得到整个红外图像的梯度信息。 再将强度与梯 度信息实施融合,得到背景抑制图像,以增强红外弱小目标。 最后,利用强度-梯度映射中的非零像素均值来计算阈值,对背景 抑制图像实施分割,准确定位弱小目标。 测试数据显示,与已有的红外弱小目标检测方案相比,所提算法具备更高的检测准确 性,可完整地识别出目标,呈现出更为理想的 ROC(receiver operating characteristic)曲线。     

薄壁零件复杂光照情况下的轮廓特征识别

针对工业生产线薄壁零件识别中存在的零件轮廓识别受光照影响较大的问题,将颜色恒常性技术应用到工业生产线轮廓识别中,基于Retinex、HSI及边缘检测算法的基本原理,提出了一种薄壁零件复杂光照情况下的轮廓特征识别算法用于薄壁零件的图像恢复和轮廓识别。该方法首先使用HSI颜色空间对图像的亮度进行提取,然后利用改进Retinex算法来对获取的零件图象进行自适应图像增强,滤除图像中的光照变化信息,之后在此基础上对图像进行灰度化处理,最后采用Canny算法识别薄壁零件的边缘,进一步提取薄壁零件的有效轮廓特征。实验结果表明:该算法能够快速、准确地识别复杂光照情况下的薄壁零件的轮廓信息,满足工业流水线检测的需求。     

基于颜色空间变量的输电线图像分类及特征提取

针对输电线图像背景复杂多变和单一图像处理方法难以有效处理各种背景类型输电线图像的问题,提出一种基于颜色空间变量的输电线图像分类及特征提取方法。首先根据输电线图像各颜色空间的变量值与图像特征之间的关系对图像进行分类。然后根据不同类别图像特征选用适合的滤波方法通过两次滤波结合去噪,并采用自适应直方图分段均衡化增强图像对比度。通过对Otsu算法得出的阈值进行线性变换确定canny边缘检测参数,提取输电线路边缘。最后根据输电线形状特征和概率霍夫直线变换与形态学运算提出一种边缘优化方法,较好地去除非输电线边缘。结果表明:该方法可以有效处理各种背景类型图像,为输电线路图像智能化处理提供了一种新的思路和方法。     

图像双分割与小波域多特征融合的高压输电线路典型小目标故障识别

为准确、快速地识别高压输电线路关键部件典型小目标故障,提出一种基于图像双分割与HSV空间颜色和HELM3纹理融合特征的高压输电线路典型小目标故障识别方法。该方法以航拍高压输电线路关键部件故障图像为原始数据,其中包括线夹偏移、绝缘子破损、引流线松股、链接金具锈蚀、铁塔杂物等典型小目标故障,以双分割后图像为研究对象,提取色度,饱和度,数值(hue,saturation,value,HSV)空间9个颜色特征、3层小波分解高频协方差矩阵与低频低阶矩(high frequency covariance matrix eigenvalues and lowfrequencylowerordermomentsin3-layerwavelet domain,HELM3)的18个不变纹理特征,进行支持向量机(supportvectormachine,SVM)的输电线路典型小目标故障分类识别。试验结果表明:在SVM识别模型下对高压输电线路典型小目标故障进行分类,该文的HSV和HELM3特征融合方法,相比于二者单独进行识别,平均识别率分别提高了10.89%和10.19%,达到92.64%;在不同分类模式下,该文SVM分类器的识别率比贝叶斯分类器、K近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)分类器平均识别率提高了至少10个百分点,有明显的识别优势。     

基于链码分析的绝缘子伞群脱落检测方法

随着高电压、大功率、长距离输电线路的出现,输电线路穿越的地理环境日趋复杂,应用直升飞机巡检输电线路已成为电力发展的需要.对航拍绝缘子图像进行处理,以识别伞群脱落的绝缘子串,从而及时准确地掌握输电线路中绝缘子串的状态信息,为后续绝缘子故障处理提供必要的依据.采用图像增强、去噪、锐化、阈值分割、形态学和边缘提取等算法对绝缘子航拍图像进行了预处理,提出了对经过预处理的航拍破损绝缘子串图像进行故障检测和识别的方法,即应用MATLAB数字图像处理工具箱,根据绝缘子串图像的形态特征对其进行预处理、链码的计算及模糊划分来检测绝缘子串的瓷片脱落故障并分析其故障程度,测试证明了所提方法的可行性和有效性.     

基于FPGA的红外图像处理中值滤波新算法的研究

讨论了以FPGA为硬件载体的红外图像处理中值滤波的算法，给出了中值滤波法总体框图、硬件实现方法、仿真结果和效果评估。实现了中值滤波算法对降低图像噪声保持图像的边缘方面有显著的效果。     

基于双重背景分离及自适应网格的电压致热型设备红外图像状态分析

针对发热量小、温度变化范围窄的电压致热型设备故障红外图像难以识辨的难题,提出一种基于双重背景分离及自适应网格划分的电压致热型设备红外图像运行状态分析方法。以电流互感器套管红外图像为例,首先提出红外图像双重背景分离及部件区域提取算法,即基于RGB和HSV颜色空间特点,转换红外图像颜色空间,分离出第一层背景区域。接着将Ostu算法与Hough变换相结合,提出基于Hough变换的Ostu改进算法,实现背景的第二重分离,得到部件区域。之后,导入红外图像温度,运用自适应网格方法划分部件区域,获得每一网格平均温度,提取温度特征向量,比较待分析图像与正常图像获取温差值,以此判断设备运行状态。最后,通过案例分析验证算法的有效性。同时,对避雷器本体、电压互感器电容单元、断路器支柱等电压致热型设备进行分析,说明算法具有良好的扩展性。     

直升机巡检航拍图像中绝缘子图像的提取算法

提出了一种新的绝缘子图像提取算法,可用于直升机智能巡检图像中绝缘子图像的提取。该算法首先将航拍得到的高分辨率玻璃绝缘子彩色图像进行RGB到HSI彩色空间的转换;然后对HSI空间的S分量,采用基于遗传算法的最大熵阈值的方法进行图像分割;接着对分割后的图像用双结构级联滤波器滤除噪声;最后用连通区域方法将分割出的绝缘子串轮廓标识出来。算例结果表明:该算法能够从背景复杂的航拍图像中完整地提取绝缘子图像,有较高的工程应用价值。     

相对温度分布特征与人工神经网络相结合的零值绝缘子识别方法

提出利用绝缘子串相对温度分布特征和人工神经网络模型相结合的方法识别不同污秽等级、不同湿度条件下的零值绝缘子。试验获取模拟110 kV线路悬式绝缘子的红外运行图像,经图像去噪、分割等预处理后,提取绝缘子串区域相对温度分布特征参数作为识别零值绝缘子的温度信息特征量,并结合环境相对湿度、等值附盐密度作为识别模型的输入向量,将实际测定绝缘子串是否含零值的状态分类信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,并用于零值绝缘子识别。试验结果验证该方法准确性高,可为输电线路瓷绝缘设备的故障检修提供参考和方法借鉴。     

基于Retinex理论的低照度下输电线路图像增强方法及应用

为提高低照度环境下输电线路图像视频在线监测设备分析的准确性,提出一种基于Retinex理论的低照度图像增强方法。首先采用改进型同态滤波算法增强低照度图像的RGB分量,然后将图像转换至HSV色彩空间中。对多尺度Retinex算法增强图像进行改进,采用双边滤波函数替代Gaussian函数作为Retinex算法的环绕函数,引入色彩恢复函数进行图像色彩恢复,入射分量采用幂律变换校正,反射分量采用Sigmoid函数处理。最后将图像再转换至RGB空间得到增强后的输电线路图像。对实拍低照度输电线路图片进行仿真处理,结果表明该方法可以有效提高低照度图像的对比度、清晰度和信息熵,并在覆冰预警和异物识别中实现较好的应用。     

基于改进Canny算子的绝缘子裂纹检测研究

为解决绝缘子图像中由于背景的复杂性 导致边缘检测 存在噪声及伪目标问题,提出了基于二维阈值分割的Canny算子边缘优化法。首先,在HSI颜色空间通过对S分量进行强化,有效弱化背景,突出绝缘子目标;其次,针对传统canny算子在提取绝缘子边缘时由于部分噪点突出导致检测裂纹的精度较低,提出对Canny算子中的阈值选取进行改进,采用二维直方图灰度-局部方差法对经预处理的图像进行阈值处理。所提改进算法能够有效优化绝缘子航拍图像处理结果,提高检测绝缘子裂纹准确率。     

基于FPGA的红外和CCD图像融合研究及实现

为了能够同时显示多个传感器的信息,需要对红外传感器和CCD传感器获得的图像信息进行融合。通过对红外图像的插值放大、彩色编码运算,使得红外图像的分辨率和CCD图像的分辨率保持一致,并得到红外彩色图像。为了实现2幅彩色图像的融合,采用颜色空间变换的方法将颜色信息和亮度信息分离开来,采用不同的融合策略对各通道图像信息进行融合,并在 FPGA 内实现了图像的融合算法。最终设计出了一套基于 FPGA 的实时图像融合系统。