夏 晶 胡 娟

（同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，上海 201804）

隨著環(huán)境污穢的加重，輸變電線路中絕緣子表面污穢加劇，當(dāng)遇到大霧、融雪、霜露等惡劣天氣時，電網(wǎng)污閃事故頻發(fā)[1-3]。高壓線路絕緣子污穢監(jiān)測是電力系統(tǒng)絕緣監(jiān)測的一個重要課題，本文提出一種運用可見光成像設(shè)備獲取彩色圖像，結(jié)合圖像處理技術(shù)，在 HSV顏色空間中提取表征表面污穢度的特征，通過特征值實現(xiàn)對絕緣子污穢等級分類的新型外絕緣污穢檢測方法。這種方法可實現(xiàn)非接觸性測量，不易受電磁干擾，安全、經(jīng)濟(jì)、便捷。試驗結(jié)果表明該方法簡單有效，便于實施。

1 外絕緣污穢彩色圖像檢測基本原理

當(dāng)絕緣子表面有沙塵、鹽堿等污穢時，會覆蓋絕緣子原本的顏色特征，表現(xiàn)出沙塵的視覺特性，在視覺及可見光彩色圖像中表現(xiàn)的特征即表面積污區(qū)域顏色發(fā)生改變。通過在顏色空間中對絕緣子圖像進(jìn)行顏色特征值的提取，可以將這種改變量化，利用顏色差異實現(xiàn)絕緣子表面污穢狀態(tài)的檢測。

為實現(xiàn)絕緣子污穢狀態(tài)的自動檢測與識別，本文提出如圖 1所示的外絕緣污穢狀態(tài)識別流程。整個識別過程主要包括 3個部分：圖像預(yù)處理、特征提取和污穢狀態(tài)識別。圖像預(yù)處理包括圖像濾波、顏色空間轉(zhuǎn)換等，目的是減少圖像中的干擾；特征提取部分提取目標(biāo)區(qū)域中表征顏色、可反映絕緣子表面污穢狀態(tài)的特征值。

2 圖像預(yù)處理

2.1 圖像濾波

由于絕緣子圖像在自然采集過程中受到天氣和光照的影響，正常情況下成像時絕緣子的統(tǒng)一色度存在一定的色散現(xiàn)象。因此，首先對圖像做平滑處理，消除含有的背景噪聲。

根據(jù)文獻(xiàn) 4所述，中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點的值設(shè)置為該點某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點的中值，對椒鹽噪聲等有很好的濾除效果。本文選用3×3的中值濾波進(jìn)行處理。

2.2 顏色空間轉(zhuǎn)換

選取合適的顏色空間對特征的選取和降低光照等環(huán)境因素的影響有著至關(guān)重要的作用。一般圖像默認(rèn)保存格式為基于RGB（紅R、綠G、藍(lán)B）彩色模型的圖像。HSV指H（色相）、S（飽和度）、V(色調(diào))，根據(jù)文獻(xiàn)5可知，它是基于人類對色彩感覺的非線性變換，能更好的描述人類對顏色的認(rèn)識規(guī)律，且各分量之間的相關(guān)性小。此外，H、S分量包含了顏色信息，對光線和陰影不敏感，可以區(qū)分不同顏色的物體。為了更好的進(jìn)行圖像分割和特征提取，先將彩色圖像由 RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV空間。

圖2（a）所示為濾波后的彩色圖，圖2（b）、圖2（c）、圖2（d）分別為轉(zhuǎn)換為灰度圖以后的H分量圖、S分量圖和V分量圖。

3 特征提取和選擇

3.1 目標(biāo)區(qū)域的確定方法

圖 2（a）反映了在變電站現(xiàn)場拍攝到的典型絕緣子圖片內(nèi)容，圖片中的主體部分為絕緣子，除此之外，還有建筑物及其他電力設(shè)備等，背景復(fù)雜。為了確保提取特征的有效性，目標(biāo)區(qū)域須為絕緣子盤面部分。本文實驗中采集的圖片針對絕緣子進(jìn)行采樣，過調(diào)整焦距，可以保證中心部分（即長寬均屬于整幅圖像的1/3至2/3部分）全部為絕緣子盤面部分（設(shè)備的型號等見第5節(jié)）。因此，選取中心部分進(jìn)行特征提取。

3.2 特征值的提取

依據(jù)絕緣子圖像分割所得的盤面目標(biāo)區(qū)域，可提取出如下表征顏色的特征參數(shù)：（1）絕緣子盤面部分H分量的平均值、最大值、最小值、極差（最大值-最小值）、中值、方差；（2）絕緣子盤面部分S分量的平均值、最大值、最小值、極差（最大值-最小值）、中值、方差；（3）絕緣子盤面部分V分量的平均值、最大值、最小值、極差（最大值-最小值）、中值、方差；（4）絕緣子盤面部分R分量的平均值、最大值、最小值、極差（最大值-最小值）、中值、方差；（5）絕緣子盤面部分G分量的平均值、最大值、最小值、極差（最大值-最小值）、中值、方差；（6）絕緣子盤面部分B分量的平均值、最大值、最小值、極差（最大值-最小值）、中值、方差。

3.3 基于方差分析的特征值選擇

能反映顏色的特征量很多，并不是所有的特征都能有效的表征污穢度。同時由于圖像數(shù)據(jù)量大，處理費時、費力。為此，在得到上述多項反映絕緣子表面顏色的特征時，需要選擇其中最能反映目標(biāo)重要的、本原的特征量。重要特征[6]，指以它們作為分量的特征點在特征空間中同類相聚、異類分散；本原特征，指特征絕對性較強(qiáng)，最大限度地不依賴于特征獲得時的條件和環(huán)境，即盡量減少設(shè)備、環(huán)境等因素對特征的影響。這時，需要利用成熟的統(tǒng)計方法進(jìn)行選擇，本文引入方差進(jìn)行評判。對兩類數(shù)據(jù)，為了實現(xiàn)分類，有效的特征能使兩類的類內(nèi)方差較小而類間方差較大，為了衡量其優(yōu)劣性，使用類間方差與類內(nèi)方差的比值來量化，稱為Fisher準(zhǔn)則函數(shù)值 JF(i)[6]。第i維特征的類內(nèi)方差與類間方差的計算分別方法如下：

ω=1,2為污穢狀態(tài)類別，i為特征維數(shù)，I = 1…12，k為樣本的類別數(shù)，k = 1為輕度污穢，k = 2為重度污穢，為第k類樣本的第i維特征值，為第k類樣本的第i維特征值的均值， m(k)為所有樣本的第i維特征值的均值，為第k類樣本的第i維特征值的個數(shù)，ni為兩類樣本的第i維特征的總個數(shù)。圖3所示為計算所得36維特征值的JF函數(shù)值，其中H、S、V、R、G、B分別代表H分量、S分量、V分量、R分量、G分量、B分量，av、max、min、range、mid、var分別代表平均值、最大值、最小值、極差、中值、方差。

從圖中可以看出，以 JF值為標(biāo)準(zhǔn)來衡量各特征值分類有效性，從高到低分別為：S分量平均值、S分量中值、R分量極差、R分量最大值、H分量平均值等。以JF=1作為判定特征取舍的標(biāo)準(zhǔn)，計算得出，S分量平均值、S分量中值的Fisher準(zhǔn)則函數(shù)值分別為1.8970和1.8131，符合要求。如圖4所示，不同污穢等級絕緣子圖像在以上兩個特征值具有較好的區(qū)分度。

4 結(jié)論

本文提出了一種全新的基于可見光圖像的高壓絕緣子污穢等級檢測方法。針對深圳供電局所屬各變電站現(xiàn)場獲得的圖像樣本，首先在圖像預(yù)處理階段完成濾波和顏色空間轉(zhuǎn)換，然后提取和篩選盤面部分反映絕緣子表面污穢狀態(tài)的特征值。結(jié)果表明，該方法能有效的實現(xiàn)外絕緣污穢狀態(tài)的識別，具有較好參考價值和應(yīng)用前景。

[1] 顧樂觀,孫才新.電力系統(tǒng)的污穢絕緣[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,1990.

[2] 關(guān)志成,劉瑛巖,周遠(yuǎn)翔,等.絕緣子及輸變電設(shè)備外絕緣[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.

[3] 宿志一.防止大面積污閃的根本出路是提高電網(wǎng)的基本外絕緣水平——對我國電網(wǎng)大面積污閃事故的反思[J].中國電力,2003,32(12):57-61.

[4] 何洪英,姚建剛,蔣正龍,等.利用紅外圖像特征和 RBPNN識別不同濕度條件下絕緣子的污穢等級[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2006,26(8):117-123.

[5] 倪臣敏,葉懋冬,陳孝春.一種改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波算法[J].中國圖象圖形學(xué)報,2006(05):672-678.

[6] 李佐勝,姚建剛,楊迎建,等.絕緣子污穢等級紅外熱像檢測的視角影響分析[J].高電壓技術(shù),2008,34(11): 2327-2331.