基于机载红外影像纹理特征的输电线路绝缘子自动定位

基于机载红外影像纹理特征的输电线路绝缘子自动定位

谭健铭

广东电网有限责任公司肇庆供电局 广东肇庆 526500

摘要：随着我国科技的快速发展与进步，自动化也开始出现在各个行业的应用之中。以绝缘子的缺陷检测方式为例，红外成像是一种非常重要的方法，但是在数据的处理工作中，机载巡检对其的要求较为严格，传统人工诊断的工作效率已经不能满足日益增加的需求了，为了这一问题得到解决，现提出了机载红外影像中对绝缘子自动识别的一种自动化的方式，该方式的工作首先应对红外影像展开边缘提取，随后通过影像的直线集，在根据图像来测出影像中的具体纹理特征，在通过角度的特征聚类来进行红外影输电线路绝缘子中心线的自动化识别作业。在实验对象的选择中，应以机载红外影像数据集中种类较丰富、背景图片较多的为最佳选取目标，该方法的准确识别率较传统方式得到了明显的提高，几乎可以保持在85%。我们从实验结果中可知，该方法可以有效地进行绝缘子的自动识别与定位工作，从而为红外诊断工作实现自动化奠定了良好的基础。

关键词：机载影像；纹理特征；绝缘子；自动定位

引言

由于在输电线路的运行过程之中，长时间都处于野外，并经过风吹日晒的洗礼后受外部环境的影响较为严重。这就导致在输电线路中，绝缘子的绝缘以及机械性能都因暴露野外这一因素受到了严重损害，甚至还会发生性能下降的情况，从而增加了事故问题发生的概率，这就增加了电网出现停电的事故的概率。这就体现了绝缘子进行定期的检查工作的重要性，进行定期的检查可以第一时间发现出现缺陷，然后及时的将存在缺陷的部件进行更换，从而确保线路的安全运行。红外成像法在检测绝缘子的内部缺陷问题中，还能够发现污秽是否增加以及地零值等问题，这都是通过发现局部放电以及电流加大，从而引发的局部升温的现象所检测出的，这在绝缘子缺陷检测这一工作中是比较重要的技术手段之一。机载巡检工作利用传感器设备来获取红外影像、可见光等所需的相关数据，然后进行各种检测与诊断工作，该方式不仅成功的增加了设备的安全性，还提高了工作的效率，目前已经一跃成为电力巡检中的重要内容。

一、机载红外影像实现绝缘子自动定位的意义

机载红外影像中自动定位绝缘子中心线这一方法的合理使用，可以将绝缘子中心线附近具有明显周期性重复纹理的特征作为后续工作的依据。首先，通过机载红外影像来开展边缘提取工作，该工作主要是为后续的纹理牵挂特征奠定良好的基础，然后在开展边缘线所对应的周期性统计工作，除此之外，还需对该工作进行相应的计算，统计与计算工作的准确性有利于确定机载红外影像中的绝缘子中心线，在后续合理的对中心线开展运用，就能够准确的表达出绝缘子的一系列相关信息，并且还实现了绝缘子的相关定位工作。在得到绝缘子中心线的相关信息之后，就可以快速地绘制出其沿线的温度数据，该项工作中得到的相关数据为后续绝缘子出现的发热问题提供了相应的帮助，可以快速的做出相应的诊断。但是通过该方式得到的相关数据已经不能被传统的人工判读诊断方式所满足，在传统的人工判读诊断方式中，不仅需要大量的时间，还容易出现漏判的情况，这就体现了机载红外影像实现绝缘子自动定位的实际意义。

二、基于周期纹理特征的绝缘子自动定位

（一）算法流程

在观察红外影像时能够发现，在两个相连的绝缘子中，会经常性的出现，然后形成具有独特特点的周期性纹理特征。在机载红外影像中的自动定位绝缘子中心线的方式，主要是通过图像边缘获取来完成的，然后在对图像的周期性纹理特征进行选择，最终就可以自动定位出中心线的位置。该方法能够划分出下述步骤：边缘提取-周期纹理特征提取-聚类定位绝缘子。具体的流程从原始的红外数据开始，然后通过高斯滤波后进行Laplace边缘提取，从而到达了采样直线集的选取步骤，生成边缘强度直方图后进行周期的探测工作，探测工作完成后对角度特征进行聚类，最后实现绝缘子中心线的定位。

（二）边缘提取

如果想要得到图像中所含的纹理特征，边缘提取工作时必然要进行的工作。这项工作原理主要是通过使用灰度差分算法来进行的，对于图像中所发生的的灰度变化，较为剧烈的区域要进行强化工作。该算法包含一阶差分算子、二阶差分算子两种，其中二阶差分算子对图像中的边缘相应更加剧烈，同时对平缓的区域响应较为薄弱，所以应选择二阶差分算子来进行边缘提取工作。通过对纹理周期的特点进行聚类工作有利于绝缘子定位准确性的提高，为了使探测出直线分布情况更加的具体与准确，就需要进行二次聚类。二次聚类分别为角度内与角度间的聚类，其中角度内聚类是将相同的角度特征进行聚类，从而取得平行的特征组；角度间聚类与角度内聚类恰恰相反，是针对不同角度之中的结果进行聚类，然后利用区域生长方法进行再次聚类。

三、自动定位与识别绝缘子方法定位中心线的优势

（一）使用稳定的周期纹理特征，可以加强对复杂背景的适应能力，对于图像的拍摄角度与拍摄要求也没有传统方式的要求高。

（二）在分析场景中，不仅在适应能力上相对于传统模式提高了，在适应场景中绝缘子的个数与提取上也更加熟练。

（三）大大减少了人工诊断的工作量，通过对自动化进行绝缘子中心线的提取工作，更加方便了对于绝缘子表面异常温度的诊断工作。

结语

结合上述内容可知，本文通过论述机载红外影像实现绝缘子自动定位的意义、基于周期纹理特征的绝缘子自动定位以及自动定位与识别绝缘子方法定位中心线的优势来确定绝缘子自动定位方法较传统方法的优点。绝缘子自动定位法除了能够有效地解决红外影像的绝缘子自动定位以及提取的相关问题外，还为自动化的巡检工作打下了较为良好的基础，这说明了在未来的工程应用中，该方法具备良好的发展趋势。

参考文献

[1]彭向阳，钟清，饶章权，等.基于无人机紫外检测的输电线路电晕放电缺陷智能诊断技术[J].高电压技术，2014，40（8）：2292-2298.

[2]林韩，林朝辉，汤明文，等.电力输电线路无人直升机巡视的应用[J].华东电力，2011（10）：1657-1660.

[3]彭向阳，陈驰，饶章权，等.基于无人机多传感器数据采集的电力线路安全巡检及智能诊断[J].高电压技术，2015，41（1）：159-166.

[4]彭向阳，钱金菊，吴功平，等.架空输电线路机器人全自主巡检系统及示范应用[J].高电压技术，2017，43（8）：2582-2591.

[5]张少成，徐耀良，杨宁，等.基于最大熵和Hough变换的绝缘子图像提取算法[J].华东电力，2012（4）：595-598.