基于空域形态一致性特征的绝缘子串定位方法

绝缘子串的精确定位是实现其故障诊断的重要前提。针对目前电网巡检图像中绝缘子串检测算法定位不精确的问题,该文提出了一种基于空域形态一致性特征的绝缘子串精确定位方法。首先,对巡检图像进行基于颜色对比和结构对比的显著性检测,以此确定绝缘子串候选区域;然后,对候选区域进行二值分割,分别沿水平方向和垂直方向进行二值像素累积投影,将图像矩阵转换为投影曲线;之后,从投影曲线中定义9个表征绝缘子串空域形态一致性特征的描述子;最后,以此描述子对候选区域进行绝缘子串搜索,实现绝缘子串精确定位。实验中,绝缘子串检测率达到92%,定位精确度达到0.93。结果表明,所提算法具有较好的识别正确性和定位精确性。     

基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法

针对电力设备图像中绝缘子所占比例较小和容易漏检的问题,提出了基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法。首先,通过在区域建议网络将网络后三层的卷积层分别和全连接层连接,使得这三层的卷积特征同时送入分类层和回归层,从而得到一系列高质量的绝缘子候选区域;将得到的候选区域映射绝缘子检测子网络,通过将得到的感兴趣区域特征送入级联的Adaboost分类器,实现对绝缘子的检测。对所提出跨连接卷积神经网络生成的候选区域进行了评估,并对不同的绝缘子检测方法进行了对比实验。实验结果表明,该方法得到的候选区域召回率高且更集中于绝缘子所在位置,绝缘子检测准确率比常规方法高出10%。所提方法能较好地对复杂背景图像中不同大小的绝缘子进行有效识别和精确定位。     

基于纹理特征的绝缘子检测方法

在图像/视频中自动检测和定位绝缘子是绝缘子故障诊断的重要前提,但是目前还没有高效的、成本较低的检测绝缘子方法。本文提出了一种基于纹理特征的绝缘子检测方法。首先,根据绝缘子的纹理性,利用图像的灰度共生矩阵方法产生出绝缘子的基本纹理特征;然后利用特征选择算法挑选出一组最有效、分类效果最好的特征;最后利用这组最有效特征可以准确检测到绝缘子。实验表明,该方法能够较好地在图像/视频中检测和定位绝缘子。     

输电线路绝缘子覆冰厚度图像识别算法

针对当前绝缘子覆冰监测方法研究现状,提出对于复杂环境下的绝缘子覆冰识别。首先利用模板匹配在图像中实现绝缘子的定位检测,然后对图像进行预处理、图像分割、边缘提取等处理,提取出覆冰前后绝缘子边缘,根据区域像素初步判断有无覆冰,若有覆冰进一步再计算其覆冰厚度。最后利用提出的算法对模拟覆冰实验室和现场采集的输电线路图像进行分析,将算法计算结果与模拟覆冰实验室人工测量的绝缘子覆冰厚度值进行比较,误差小于1.5 mm。结果表明,算法能够识别绝缘子覆冰并计算其覆冰厚度,可以真实地反映现场绝缘子覆冰情况。     

基于ASIFT算法的绝缘子视频图像的识别与定位*

为了实现智能提取直升机巡检视频中的绝缘子图像,基于ASIFT原理的图像处理技术和数据库技术,提出了一种新的绝缘子图像识别与定位方法。该方法首先建立标准的绝缘子图库,通过改进UL－PCNN红外图像分割算法提取绝缘子特征值,然后将输电线路视频与标准图库中的绝缘子图片利用ASIFT算法进行匹配,进而识别和定位视频中的绝缘子。实验结果表明,ASIFT方法具备良好的抗绝缘子图像仿射变形性能,可以在少量人工辅助的条件下对图像进行处理,提高了架空输电线路绝缘子故障检测的自动化处理程度。     

基于Faster R-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究

定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Faster R-CNN深度神经网络模型精确定位复杂背景中的复合绝缘子伞裙,通过位置修正提取其中水迹信息区域,最后送入图像分类卷积神经网络完成憎水性等级的判定。测试结果表明,该方法在无人工参与的情况下,能在复杂背景图像中准确定位复合绝缘子伞裙水迹区域,憎水性等级判定结果达到了较高的准确率。     

基于边缘检测的瓷质绝缘子裂缝特征检测方法

由于人工登塔检查安全性差、电场法不能检测一些不影响电场的外绝缘缺陷等问题的存在,现有的一些绝缘子裂缝检测方法不具备实用性和通用性。为此,提出一种基于边缘检测的瓷质绝缘子裂缝特征检测方法,首先将获得的彩色绝缘子图像分解成R、G、B3个通道,并采用中值滤波去除噪声;其次采用一种改进Kirsch边缘检测算法,进行骨架提取并结合最小二乘法完成拟合,从而得到连续完整的图像边缘;然后用最大类间方差法提取得到绝缘子的裂缝区域;最后分别计算3个通道裂缝的中心坐标、长度和面积,取其平均值作为最终检测到的绝缘子裂缝特征。实验结果表明该方法提高了裂缝检测的准确性。     

基于图像处理的智能电表显示缺陷自动检测系统设计

文章设计了一种基于图像处理的自动检测系统,能够实现智能电表显示面板质量检测的自动化。该系统能够很好的检测出LCD显示面板中包括中文字符、数码管以及一些特殊字符和图形由于焊接加工问题导致的图形显示缺笔画或者不显示问题;此过程主要包括图像特征区域的定位、字符的分割、字符的缺陷识别判断;在特征区域定位中,首先采样获取LCD区域彩色图像直方图,然后利用反投影法获取大致特征区域,接着通过Canny边缘检测、概率直线检测确定特征区域的具体坐标;在字符分割的过程中,主要对预处理图像使用了水平、垂直投影等方法;最后利用模板匹配进行缺陷检测。此方法以DL/T 645-2007电表为检测对象,经过工厂实地图像取样,算法经代码实现,缺陷识别度高。     

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.     

基于小波变换和边缘模板相结合的序列B超图像边缘提取

由于B超图像的分辨率差、灰度级别少等特点,用传统的边缘检测难以得到满意的效果。本文采用了基于离散二进小波变换的门限选取法,通过检测图像直方图不上波变换的零交叉点来得到图像的边缘;进而又构造出一种边缘模板,利用小波变换和边缘模板相结合的方法提取出序列B超图像的边缘。     

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YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型

针对无人机或机器人获取的输电线路绝缘子图像,提出了一种基于深度学习图像识别框架（YOLOv2）网络的输电线路绝缘子在线识别与缺陷诊断模型,训练YOLOv2网络学习复杂背景下各种绝缘子的特征并准确识别,结合边缘检测、直线检测、图像旋转和垂直投影方法,对识别出各种状态的绝缘子进行缺陷诊断。输电线路巡检图像的仿真结果表明,所提出的绝缘子自动识别与缺陷诊断方法能迅速准确地从输电线路巡检图像中识别出绝缘子,并诊断出绝缘子是否破损以及缺陷位置,有利于提升输电线路智能巡检水平。     

放电强度矢量不平衡法识别劣化绝缘子的研究

高压输电线路上的劣化绝缘子随时威胁着电力系统的安全。该文采用脉冲电流法检测三相绝缘子串的放电脉冲信号，在三相不平衡法的基础上提出了放电强度矢量不平衡法。该方法用放电强度矢量描述放电脉冲的分布，用放电强度矢量和、区域视在放电强度不平衡度作为辨识劣化绝缘子的依据。同时，采用C-均值聚类法排除偶然出现的异常统计信息，采用增量法解决三相绝缘子串固有的放电强度矢量不平衡问题。对110kV三相绝缘子串实验结果表明：用放电强度矢量不平衡法辨识劣化绝缘子是行之有效的。     

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。     

工厂复合化绝缘子电场分布特性及防污闪涂层参数优化计算

为研究工厂复合化直流绝缘子在不同涂层厚度及涂覆工艺下的电场分布特性，利用传导电流场进行有限元仿真，分别对无涂覆涂层绝缘子、全涂覆涂层绝缘子、局部涂覆涂层绝缘子、不同涂层厚度下的绝缘子电场分布情况进行计算。计算分析表明，工厂复合化瓷和玻璃绝缘子，在厚度不低于0.3 mm的RTV涂层全覆盖绝缘体表面时，钢脚边缘（涂层边缘）的最大电场强度不超过空气中的电晕起始场强；当RTV涂层在钢脚附近存在留空时，钢脚边缘的电场强度均较高。研究结果为工厂复合化绝缘子的防污闪涂层的参数优化设置提供了指导。     

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。     

基于带标记分水岭的复合绝缘子憎水性图像提取算法

随着图像处理技术在复合绝缘子憎水性检测中的应用,逐渐取代了传统的人工检测方法。针对复合绝缘子上的水珠图像特点,首先在预处理步骤中将原始图像转化为HSV色彩模型,利用其中S分量中水珠与干区对比度明显的优点,对水珠图像的内部及边缘处的缺失部分进行填充,然后对预处理后的图像进行两次不同带标记的分水岭变换后,生成了水珠的边缘轮廓及其白色区域。实验结果表明,该算法可以有效分割水珠图像,检测出的水珠形状较正确,面积误差均在5%以内,为后续复合绝缘子憎水性能的确定提供依据。