绝缘子污秽等级红外热像检测的视角影响分析

为了提高绝缘子污秽等级红外热像检测的准确性,提出利用绝缘子红外热像污秽等级分类特征的对比分析确定最佳成像角度的方法。该法采用直方图均衡化增强原始红外热像对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;基于盘面图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像;应用统计理论从绝缘子盘面图像提取最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差等10个红外热像污秽等级分类特征;运用Fisher准则对特征进行对比分析。瓷绝缘子人工污秽试验红外图像分析结果表明:成像角度变化显著的改变所得绝缘子表面热场;下盘面特征比上盘面特征有更好的分类性能。推荐绝缘子污秽等级红外成像检测应以下盘面为准。     

利用径向温度分布特征检测绝缘子污秽等级

为了实现绝缘子污秽状况的红外热像在线测量,提出一种基于径向温度分布特征的绝缘子污秽等级检测新方法.人工截取绝缘子图像区域,采用复小波广义交叉确认GCV阈值去噪方法抑制白噪声干扰,通过直方图包络线提取阈值分割图像,利用二值图像水平扫描采样绝缘子盘面边缘点,应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程,获得椭圆内长轴以上图像区域,并提取径向温度分布特征表征绝缘子污秽程度,采用最近邻湿度条件下的最小距离分类器评定待检测绝缘子的污秽等级.试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

应用绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测方法

针对绝缘子表面热场分布与湿污条件的紧密联系,提出一种基于绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测新方法。污秽检测的基本过程为:对红外图像进行平稳小波域局部自适应去噪抑制成像过程中的白噪声干扰;在对数变换的基础上利用最大类间方差法进行图像分割;利用以二值图像重心坐标为起点的不同角度散射直线来采样绝缘子盘面边缘点;应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程;提取椭圆内长轴以上图像区域;规格化,统计灰度直方图。按上述过程建立不同湿度条件下各污秽等级绝缘子热像灰度直方图特征库,采用与最近邻湿度样本的灰色综合关联度最大相似准则评定现场污秽等级。实验结果表明了该方法用于绝缘子现场污秽等级检测的可行性和有效性。     

基于支持向量机的高压绝缘子污秽等级红外热像检测

提出了一种红外热像处理与支持向量机多值分类器相结合的新方法对高压绝缘子污秽等级进行检测.采用基于梯度信息的自适应平滑滤波方法对原始图像进行了滤波处理;利用OTSU图像分割方法对滤波后的图像进行分割,获取绝缘子盘面区域,并从绝缘子盘面区域提取了最高温度、最高温度与最低温度的比值、盘面温度的标准偏差、部分最高温度像素点个数与目标总像素点个数的比值共4个反映污秽程度的红外特征量;设计了支持向量机多值分类器对绝缘子污秽等级进行分级.试验结果表明,文中所选取的绝缘子红外特征量可有效表征绝缘子的污秽等级,所采用的支持向量机多值分类器是一个小样本、高效率的分类器,所提出的绝缘子污秽等级检测新方法是可行的.     

利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级

提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。     

基于红外成像技术的零值绝缘子检测

提出使用绝缘子红外图像和支持向量机相结合的方法对不同污秽程度、空气湿度和空气温度下的零值绝缘子进行自动检测。首先对现场得到的绝缘子串红外图像进行预处理操作。在对绝缘子串红外图像进行预处理后,利用二维Otsu算法对红外图像进行分割,得到标记了绝缘子串的二值图像。利用边缘检测算法提取出绝缘子串的边缘图像。采用最小二乘法对绝缘子盘面边缘图像进行拟合,得到盘面椭圆方程,利用椭圆方程提取出单个绝缘子盘面。对单个绝缘子盘面进行温度特征提取,利用三因素方差分析方法对特征参数进行显著性检验,挑选受绝缘子污秽程度、环境湿度和环境温度影响较小的参数作为特征参数。选取径向基核函数作为支持向量机的核函数,利用Lib VSM工具中基于交叉验证的网格搜索的参数选择方法和训练集数据进行实验确定核函数参数γ和错误代价C。最后,使用测试数据对整个识别模型进行测试,识别率较高,满足预设要求。     

基于红外与可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别

绝缘子污秽等级的准确识别是污闪防治的有效途径。红外和可见光图像分别表征了污秽绝缘子的表面温度和色彩分布,可从不同角度反映绝缘子的污秽状态,该文提出了基于红外和可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别方法。建立并求解了湿污绝缘子发热数学模型,得到了绝缘子表面温度分布;通过实验获取绝缘子红外及可见光图像,经图像分割后,提取了绝缘子盘面红外与可见光特征并用Fisher判别法进行选择;将选出的特征与环境湿度、照度组合成为特征向量,并使用贝叶斯决策理论对其进行特征级信息融合,识别绝缘子污秽等级;最后对现场样本进行了识别。实验结果显示,图像信息融合提高了绝缘子污秽等级识别准确率,现场测试结果准确,为准确识别现场绝缘子污秽等级提供了新方法。     

基于图像处理技术的复合绝缘子表面污秽识别*

针对人工染污的悬式复合绝缘子,获取不同污秽度下的复合绝缘子表面污秽图像,提出识别表面污秽度的图像处理技术流程。首先将图像灰度化,再进行滤波处理,采用最大类间方差法(Otsu)进行分割得到伞裙间积污区域。接着提取积污区域的RGB、HSV颜色空间的36种特征量,筛选得到与绝缘子盘面污秽程度相关性较高的特征量S均值和S中值。最后利用这两种特征量作为联合判据建立复合绝缘子污秽度识别模型。对40张不同污秽度下的图像样品进行识别,结果表明所提方法的正确识别率高达97.5%,可有效识别复合绝缘子的表面污秽度。     

可见光图像颜色特征与支持向量机相结合的绝缘子污秽状态识别方法

绝缘子污闪事故严重威胁着电力系统的安全运行,高压绝缘子污秽等级的准确识别是防污闪的重要研究内容。笔者提出了一种基于绝缘子可见光图像颜色特征和支持向量机技术,通过建立污秽等级与可见光图像颜色特征值的映射关系,实现绝缘子污秽状态识别的方法。以深圳供电局多个变电站不同污秽度红色陶瓷绝缘子数据为基础,采用改进种子区域生长法分割得到绝缘子盘面区域,提取RGB和HSV颜色空间36种特征,依据Fisher判据,筛选得到能表征绝缘子盘面污秽程度的S均值和S中值;设计支持向量机多值分类器,进行污秽等级划分。实验结果表明,该方法的绝缘子污秽等级准确率达96.67%,实现污秽状态的准确监测,为绝缘子污秽等级识别提供新思路。     

基于彩色可见光图像的绝缘子污秽等级判别

提出一种新的基于彩色可见光图像的高压绝缘子污秽等级判别方法。对深圳变电局所属多个变电站进行现场拍摄获取污秽绝缘子可见光图像,并实验获取其对应等值附盐密度,经图像灰度化、图像增强、滤波后,用两次最大类间方差法进行分割,得到盘面积污区域。提取积污区域的RGB、HSV空间共36个特征分量,并运用Fisher判别法进行特征量筛选。用筛选的特征量训练BP神经网络,建立可见光图像污秽等级判别网络。试验结果表明可见光污秽等级判别法具有较高准确率,是一种检验高压绝缘子污秽等级的可行方法。     

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。     

平稳小波域局部自适应绝缘子的红外热像去噪

为从强白噪声干扰的红外热像中提取真实的绝缘子盘面温度场信息,提出了一种平稳小波域局部自适应绝缘子红外热像去噪方法。该法假设平稳小波变换子带系数服从拉普拉斯分布,利用最精细分解层子带系数估计噪声方差,使用待估计点圆形邻域系数估计信号方差,根据图像噪信比自适应调整邻域窗口大小,采用最大后验估计器局部自适应估计各高频子带小波系数,最后对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到去噪后图像。实验结果表明,该方法比传统的Wiener滤波法、基于离散小波变换和平稳小波变换的贝叶斯阈值去噪法的信噪比更高,在有效去除图像噪声的同时,图像细节信息保留更完好。     

基于AdaBoost BP神经网络的无参考图像质量评价的研究

提出了一种利用相关梯度特征和AdaBoost 反向传播神经网络的无参考图像质量评价方法。首先利用高斯滤波器得到水平和竖直的方向导数,然后提取相关的梯度特征,其次计算其直方图方差特征,然后训练BP神经网络得到弱分类器并利用AdaBoost算法获得最终的强分类器,最后利用得到的强分类器预测图像质量分数。实验结果表明,方法评价的结果合理、鲁棒性强、实行性好,符合人类视觉特性,并且与主观评分有较好的一致性,取得了很好的评价效果。     

CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图特征的多结构形态学-PCNN识别

CFRP/Al蜂窝结构在制备和长期服役过程中易产生脱粘、分层、积水等缺陷,因此采用红外热波无损检测技术对其状态进行检测尤为重要.在采集CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图像序列的过程中,存在着较大的背景噪声,容易产生对缺陷的检测效率低、对比度差等问题.为了提高缺陷检测效果,采用主成分分析算法对去除背景后的红外图像序列进行缺陷特征信息降维处理,有效滤除红外图像序列中的不均匀背景噪声.结合多结构形态学和脉冲耦合神经网络(PCNN)混合算法对缺陷区域进行图像增强和图像分割来提取缺陷区域.实验结果表明,采用上述方法,能够进一步地滤除红外图像的不均匀背景噪声,改善缺陷区域提取效果,有效提高缺陷检出率.     

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。     

基于改进MPEG-7纹理特征的绝缘子图像识别

绝缘子的良好状态保障着电力系统的安全运行,绝缘子的状态监控也是未来电力系统智能监控中的一个重要问题,因此开发无人飞行器的输电线路巡视系统具有重要的意义。笔者首先在分析数字图像预处理方法的基础上,采用图像灰度化、对比度增强和图像去噪三个步骤对绝缘子图像进行预处理;随后利用MPEG-7边缘直方图法对绝缘子纹理特征提取与识别,并在此基础上对原始的MPEG-7边缘直方图进行优化和改进,很大程度上提高了识别的准确性。大量实验结果表明,该方法能在稍复杂背景下有效的识别出图片中绝缘子。     

基于区域定位的绝缘子图像分割

按绝缘子颜色对图像进行分类,对其中颜色特性突出的蓝色绝缘子图像,结合倾斜校正和投影法区域定位,获得较小范围下的绝缘子图像,进而利用饱和度分量图像和最大类间方差法进行绝缘子的分割,得到的分割结果精确,绝缘子损坏部位突出,为后续的绝缘子故障判断提供了依据。     

基于非下采样Contourlet变换耦合特征选择机制的可见光与红外图像融合算法

为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差等不足,提出了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。首先,通过NSCT对可见光与红外图像计算,分离出其不同图像系数。然后,利用信息熵函数,度量图像所含信息量的丰富度,以形成低频系数的融合系数,得到富含红外目标等丰富信息的融合低频系数。采用像素点的邻点信息,度量图像的清晰度特征,并引入均值函数,度量图像的光谱特征,再联合图像的清晰度特征,构造特征选择机制,从图像中选择理想的高频系数融合函数,获取兼顾细节特征和光谱特征的融合高频系数。最后,通过实验结果发现,较现有的融合算法而言,所提算法拥有更好的融合质量,更好地保持了图像的光谱特征,且目标内容显著。