CN108180871A - 一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法 - Google Patents

Abstract

一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法，通过可见光图像处理技术，利用matlab软件编辑算法，读取图像矩阵数列，提取图像有效特征参数，借此进行输电线路复合绝缘子表面老化特征精准判断。所述方法主要包括：提取复合绝缘子可见光图像，进行复合绝缘子图像表面粗糙度的定量表征；依靠无人机拍摄，在待测复合绝缘子带电情况下进行检测；通过现场采集待测复合绝缘子的可见光图像，提取图像特征参数，通过与已知表面粗糙度的比对，精确评价图像表面粗糙度。

Description

一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法

技术领域

本发明涉及一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法，属绝缘子检测技术领域。

背景技术

针对复合绝缘子表面状态，现有的常用检测方法分为定性判断、定量检测。其中，定性判断法有喷水法、参考绝缘子判别法等，但定性法易受检测人员主观因素影响，仅可辅助性参考用，并且需要停电进行，不便于智能电网的发展需求。定量检测法有等值盐密/灰密、表面憎水性测试、表面漏电起痕性能测试等，都在实验室中进行，现场无法开展。因而，缺少对在运行复合绝缘子表面状态的定量评价。

借助快速发展的无人机技术和大范围推广应用，可快速便捷地获得输电线路复合绝缘子图像(可见光图像、红外热成像、紫外成像)，但却缺乏对大数据图像的有效分析，仍需要以来人工判断。

发明内容

本发明的目的是，针对现有绝缘子表面状态检测存在的问题，一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法。

本发明实现的技术方案如下，本发明通过可见光图像处理技术，读取图像矩阵数列，提取有效特征参数，借此进行表面老化特征精准判断。

本发明一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法的步骤如下：

(1)基于图像处理技术，利用matlab软件编程，提取复合绝缘子可见光图像，进行复合绝缘子图像表面粗糙度的定量表征；

(2)依靠无人机拍摄，以非接触的形式，在待测复合绝缘子带电情况下进行检测；

(3)通过现场采集待测复合绝缘子的可见光图像，提取图像特征参数，通过与已知表面粗糙度的比对，精确评价图像表面粗糙度。

所述图像表面粗糙度的计算方法如下：

首先计算每个元素u(i,j)在2^k邻域内的平均灰度值A(i,j,k)：

计算每个像素点领域内的灰度均值A(i,j,k)在水平E_h(i,j)和垂直E_v(i,j)方向上不重叠窗口之间的差值：

E_h(i,j)＝|A(i+2^k-1,j,k)-A(i-2^k-1,j)|

E_v(i,j)＝|A(i,j+2^k-1,k)-A(i,j-2^k-1)|；

对每个像素点计算使E达到最大值的k，每个像素点的最优窗口大小为2^kmax：

Sbert(i,j)＝2^max(max(E_h(i,j)),max(E_v(i,j)))

所有Sbest(i,j)的均值作为整幅图片的粗糙度Fcrs：

本发明的工作原理，表面粗糙度是复合绝缘子表面粉化(表面纹理特征)的具象表征。非接触式的光学图像测量，具有可带电进行、无损伤、快速、测量精度高、易于实现在线测量等优点，可用于精准测量复合绝缘子表面粗糙度，以此定量评价复合绝缘子表面老化情况。本发明采用无人机携带摄像机采集输电线路绝缘子的可见光图像，再通过提取图像特征参数，精确评价图像表面粗糙度。

本发明的有益效果是，本发明提供的检测方法可实现现场精确判断，规避人为因素影响；本发明提供的检测方法可带电检测，无需停电进行；本发明可依赖现有设备实现，无需购置新的设备；本发明能解决目前现场检测复合绝缘子依赖肉眼判断、主观判断存在的误差问题。

本发明适用于绝缘子表面粉化粗糙度的在线带电检测。

附图说明

图1为本发明定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的流程图，；

图2为图像数值矩阵中粗糙度计算模型；

图3为不同表面状态的表面粗糙度计算结果；

图3(a)为光滑表面，粗糙度F＝7.49；图3(b)为粉化表面，粗糙度F＝15.81；图3(c)为粉化表面刻痕，粗糙度F＝18.15；图3(d)为龟裂表面，粗糙度F＝21.99。

具体实施方式

本发明的具体实施方式如图1所示。本实施例定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法的具体步骤如下：

(1)建立无人机平台，用于拍摄输电线路复合绝缘子；

(2)无人机上的摄像机获得输电线路复合绝缘子的可见光图像；

(3)基于图像处理技术，利用matlab软件编程提取图像数值矩阵；

(4)基于表面粗糙度算法，提取粗糙度特征参数；

(5)归一化线性处理，得出表面状态定量评价，进行定量评价。

本实施例表面粗糙度算法，是基于计算机视觉的粗糙度测量方法，是指使用摄像机抓取图像，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和灰度、纹理、形状、颜色等信息，选用合理的算法计算工件的粗糙度参数值。

本实施例图像表面粗糙度计算，如图2所示，计算数值矩阵中每个元素u(i,j)在2^k邻域内的平均灰度值A(i,j,k)：

计算每个像素点领域内的灰度均值A(i,j,k)在水平E_h(i,j)和垂直E_v(i,j)方向上不重叠窗口之间的差值：

E_h(i,j)＝|A(i+2^k-1,j,k)-A(i-2^k-1,j)|

E_v(i,j)＝|A(i,j+2^k-1,k)-A(i,j-2^k-1)|

对每个像素点计算使E达到最大值的k，每个像素点的最优窗口大小为2^kmax：

Sbert(i,j)＝2^max(max(E_h(i,j)),max(E_v(i,j)))

所有Sbest(i,j)的均值作为整幅图片的粗糙度Fcrs

本实施例图像表面粗糙度计算，如图3所示，为典型表面状态的粗糙度结果。图3(a)为光滑表面，粗糙度F＝7.49；图3(b)为粉化表面，粗糙度F＝15.81；图3(c)为粉化表面刻痕，粗糙度F＝18.15；图3(d)为龟裂表面，粗糙度F＝21.99由此，可将图像表面粗糙度定量数值化，解决了目前定性评价表面粗糙度的问题。

Claims (2)

1.一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法，其特征在于，所述方法的步骤如下：

(1)基于图像处理技术，利用matlab软件编辑算法，提取复合绝缘子可见光图像，进行复合绝缘子表面粗糙度的定量表征；

(2)依靠无人机拍摄，以非接触的形式，在待测复合绝缘子带电情况下进行检测；

(3)通过现场采集待测复合绝缘子的可见光图像，提取图像特征参数，通过与已知表面粗糙度的比对，精确评价图像表面粗糙度。

2.根据权利要求1所述的一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法，其特征在于，利用matlab软件按以下步骤计算图像表面粗糙度Fcrs：

首先计算可见光图像中每个像素元素u(i,j)在2^k邻域内的平均灰度值A(i,j,k)：

计算每个像素点领域内的灰度均值A(i,j,k)在水平E_h(i,j)和垂直E_v(i,j)方向上不重叠窗口之间的差值：

对每个像素点计算使E达到最大值的k，每个像素点的最优窗口大小为2^kmax：

Sbert(i,j)＝2^max(max(E_h(i,j)),max(E_v(i,j)))

所有Sbest(i,j)的均值作为整幅图片的粗糙度Fcrs：