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。     

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。     

基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法

由于雾天、光线较暗等恶劣现场条件下采集到的绝缘子图像清晰度与可读性较低,绝缘子目标及盘面区域色彩特征的提取较难,导致现有的可见光图像污秽检测方法不具备通用性,为此提出了一种基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法。先用改进的带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法对采集到的绝缘子图像进行增强,提高图像的清晰度和对比度;然后,采用二维最小误差法结合形态学滤波分割提取出绝缘子盘面区域,分别提取6个通道的均值、最大值、最小值等7个特征量并用Fisher准则函数筛选出分类能力较强的特征Smean,Smax,Svar作为灰密程度判别特征;最后,用思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络进行仿真预测。实验结果表明,概率神经网络和粒子群优化算法优化BP神经网络的判别准确率分别为88.00%和93.00%,而所提方法的准确率可达95.00%,可以准确判别恶劣条件下的绝缘子灰密程度。     

基于高光谱成像技术的500 kV运行绝缘子污秽识别及可视化研究

电网绝缘子数量多,污秽成分复杂,传统污秽测试方法耗费大量人力物力,为快速、有效地辨识其污秽程度,本文提出一种基于高光谱成像技术的线路绝缘子污秽等级识别技术。首先,利用高光谱成像仪对不同污秽等级的84支运行绝缘子样品进行图谱信息采集,进行黑白校正;其次,获取感兴趣区域(region of interest,ROI)的反射率光谱曲线,使用SG平滑预处理方法削弱噪声干扰,通过竞争性算法(CARS)提取波谱特征;同时,采用HSI分量法分析现场绝缘子不同污秽等级的图像特征,提取图像饱和度(Saturation)分量特征;结合光谱数据与图像特征参量,建立基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的污秽等级识别模型,识别准确率可达86.1%,获取绝缘子高光谱图像各像素点的图谱信息并使用已建立的污秽等级识别模型进行分类,可实现绝缘子污秽等级的图像可视化。     

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。     

基于归一比较法的绝缘子积污特性研究

为了量化不同绝缘子积污的差异,给外绝缘选型和设计提供参考数据,提出用归一化方法比较不同类型悬式绝缘子积污特性。这种方法以盘形悬式瓷绝缘子XP-70为归一基准,用试验绝缘子等值盐密除以XP-70绝缘子等值盐密,利用统计学方法得到试验绝缘子的相对积污特性,并结合数据特征测度(平均值、中位数、四分位数等)和箱式图比较各试验绝缘子的积污特性。结果表明:归一化处理在一定程度上排除了外界因素对积污特性比较研究的干扰,故可更充分地利用不同现场污秽度地区、不同年份的污秽测试数据进行分析。此外,利用Grubbs法排除自然积污试验数据异常值,为提取更加典型的数据特征提供了便利。归一比较法还能为绝缘子形状积污系数的标定提供参考数据。     

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.