韓正新　喬耀華　孫陽(yáng)　李偉靖

摘 要： 針對(duì)絕緣子的自爆缺陷故障，基于圖像識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套無人機(jī)輸電線路絕緣子故障檢測(cè)方法。該方法依次進(jìn)行圖像色彩轉(zhuǎn)換、圖像載入和預(yù)處理、OTSU或最大熵值分割法分割以及絕緣子輪廓檢測(cè)工作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)絕緣子間無明顯重疊和有明顯重疊圖像的前景提取與識(shí)別功能；采用基于空間序列關(guān)系建立的特征檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中部無明顯重疊絕緣子的自爆缺陷故障檢測(cè)和定位工作。經(jīng)測(cè)試，自爆缺陷故障檢測(cè)和定位準(zhǔn)確率較高，速度較快，具有一定的應(yīng)用價(jià)值，并能為類似絕緣子故障的檢測(cè)研究提供參考。

關(guān)鍵詞： 圖像識(shí)別； 無人機(jī)； 輸電線路； 絕緣子故障檢測(cè)

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）22?0179?03

Abstract： Aiming at the fault caused by spontaneous explosion defect of the insulator， an insulator fault detection method for transmission line of unmanned aerial vehicle （UVA） was designed and implemented based on the image recognition technology. The operations of image color conversion， image loading and pretreatment， OTSU or segmentation with maximum entropy segmentation method， and insulator contour detection are performed in the method successively to realize the foreground extraction and recognition functions of the images with unobvious overlap and obvious overlap in the intervals of the insulators. The feature detection algorithm established on the basis of the spatial series relation is used to realize the spontaneous explosion defect′s fault detection and location for the insulators without obvious overlap in the image. The test results show that the method has high accuracy and fast speed of the fault detection and location for the spontaneous explosion defect， which has a certain application value， and can provide a reference for the detection and research of the similar insulator faults.

Keywords： image recognition； unmanned aerial vehicle； transmission line； insulator fault detection

0 引 言

電力能源的可靠性、穩(wěn)定性和供電質(zhì)量對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用[1]。我國(guó)輸電線路覆蓋廣，所處地貌復(fù)雜，為其正常運(yùn)行、檢測(cè)和維護(hù)提出了更大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工巡視檢測(cè)方式效率低、周期長(zhǎng)、要求高、安全性低，無法滿足當(dāng)前國(guó)情下的輸電線路維護(hù)需求[2?3]。而以無人機(jī)為核心的無人機(jī)巡視檢測(cè)方式能在高空通過攜帶的攝像設(shè)備近距離觀測(cè)輸電線路和絕緣子，返回圖像以供檢測(cè)。其具有成本低、易操作、安全性高以及機(jī)動(dòng)靈活等優(yōu)勢(shì)，故而成為了近年來輸電線路檢測(cè)研究的焦點(diǎn)。值得注意的是，國(guó)內(nèi)對(duì)無人機(jī)巡視檢測(cè)方式仍大多停留在人工檢查拍攝視頻和圖像的階段，對(duì)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別圖像亦或是視頻來檢測(cè)輸電線路與絕緣子的研究甚少，與國(guó)外研究相比還存在較大的差距[4?5]。

因此，本文針對(duì)絕緣子故障，基于圖像識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套無人機(jī)輸電線路絕緣子故障檢測(cè)方法。該方法利用拍攝圖像的S，H分量，結(jié)合最大類間方法（OTSU）或者最佳熵值圖像分割方法，并分別采用圖像處理算法和直方圖統(tǒng)計(jì)法對(duì)絕緣子間無明顯重疊及有明顯重疊的圖像進(jìn)行前景圖像提取與輪廓識(shí)別；針對(duì)絕緣子無明顯重疊圖像，使用由空間序列關(guān)系導(dǎo)出的特征檢測(cè)算法對(duì)圖像中部絕緣子的自爆缺陷故障進(jìn)行檢測(cè)和定位。經(jīng)實(shí)際運(yùn)行測(cè)試發(fā)現(xiàn)，本方法能夠較為準(zhǔn)確地完成圖像中部絕緣子缺陷故障的檢測(cè)與定位工作。

1 預(yù)處理技術(shù)

1.1 圖像增強(qiáng)和濾波

本文采用直方圖均衡化方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，拉開圖像中的灰度間距，均勻化灰度分布，進(jìn)而提高對(duì)比度；采用高效中值濾波，除去無關(guān)噪聲干擾[6]。

1.2 前景圖像一次提取

無人機(jī)拍攝的圖像中，絕緣子前景特征通常表現(xiàn)為一片具有特定形態(tài)特征的連通區(qū)域，前景圖像一次提取在對(duì)上述特征邊緣進(jìn)行初步檢測(cè)（線條邊緣檢測(cè)方法）后，借助圖像分割技術(shù)（全局或自適應(yīng)灰度閾值分割方法）將其與背景進(jìn)行初步分離[7]。

1.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試算法平臺(tái)搭建

本文實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)算法框架圖如圖3所示。本平臺(tái)涵蓋了圖像讀取、基本信息處理、預(yù)處理算法、前景提取和目標(biāo)識(shí)別的相關(guān)算法。endprint

2 絕緣子識(shí)別和提取

本文針對(duì)絕緣子建立的識(shí)別、提取流程依次為載入圖像并預(yù)處理、OTSU分割、輪廓檢測(cè)和結(jié)果顯示。

2.1 前景圖像提取

本文同時(shí)使用H以及S分量對(duì)圖像進(jìn)行處理，避免了絕緣子因季節(jié)、光照導(dǎo)致的色度色散影響；采用OTSU（自適應(yīng)閾值）分割方法對(duì)絕緣子間無明顯重疊的圖像依據(jù)灰度特性進(jìn)行分割，將圖像的背景和目標(biāo)分開，并計(jì)算兩者的類間方差，以獲得最佳分割閾值。如圖4所示，即為對(duì)絕緣子圖像H，S分量（圖2）分割的效果圖。從圖4可以看到，H，S分量圖像中分別對(duì)電力線和建筑物、草地產(chǎn)生了誤分割。因此，需要將兩者結(jié)果取交集（圖4（c）），從而在充分利用圖像的色彩信息的同時(shí)，避免了不必要的誤分割。

2.2 絕緣子輪廓檢測(cè)方法

如圖5所示的絕緣子圖像發(fā)生相互重疊，可將其作為一個(gè)圓角矩形（或菱形）整體進(jìn)行處理。此時(shí)邊緣呈現(xiàn)為波浪形，且連通域面積較大（與角鋼等輸電線路其他物體連通域面積相差懸殊）。由于前景提取存在鐵塔區(qū)域的誤檢，需要采用腐蝕及膨脹運(yùn)算進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，效果如圖6（a）所示。再結(jié)合OpenCV圖像處理庫(kù)中提供的FindContours（）輪廓檢測(cè)函數(shù)，按照連通域面積閾值核實(shí)是否為雙層輪廓濾除噪聲干擾，獲得的絕緣子相互重疊時(shí)的最終輪廓檢測(cè)效果見圖6（b）。

如圖4（c）所示的絕緣子圖像未發(fā)生相互重疊，絕緣子串前景圖像呈現(xiàn)橢圓形子序列。此時(shí)采用雙結(jié)構(gòu)級(jí)聯(lián)的形態(tài)學(xué)濾波除去噪聲，并利用OpenCV中的橢圓檢測(cè)函數(shù)即可對(duì)孤立絕緣子串進(jìn)行輪廓檢測(cè)，見圖7（a）。由于將左下方水泥墻誤檢為絕緣子，考察重點(diǎn)應(yīng)為圖像中部存在自爆缺陷故障的絕緣子串，引入直方圖統(tǒng)計(jì)方法，統(tǒng)計(jì)連通區(qū)域的傾斜角及面積在圖像中的分布區(qū)間，將前景圖像中面積為1 600～2 500像素之間且傾斜角處于60°～80°之間的絕緣子留下，濾除其他輪廓，獲得輪廓檢測(cè)效果如圖7（b）所示。

3 絕緣子缺陷故障檢測(cè)

3.1 缺陷故障檢測(cè)方法

絕緣子串未重疊但存在自爆缺陷故障的圖像通常具有等間距等大橢圓形狀絕緣子整齊排列，但單片自爆處存在2倍絕緣子相鄰間距缺口的特征。因此，可設(shè)計(jì)針對(duì)圖像中部未重疊絕緣子串缺陷故障檢測(cè)和定位算法，算法流程如圖8所示。

實(shí)現(xiàn)效果見圖9（a），絕緣子串中的自爆位置用矩形框顯示。此外，本文對(duì)存在大量角鋼塔和植被的無人機(jī)拍攝圖像中的絕緣子缺陷故障進(jìn)行檢測(cè)，后者絕緣子雖存在一定的重疊，但由于光線使前景提取的絕緣子相互獨(dú)立，也能符合算法使用要求，檢測(cè)效果如圖9（b）和圖9（c）所示。

3.2 測(cè)試結(jié)果與分析

本文將無人機(jī)拍攝采集到的50幅絕緣子缺陷圖像作為樣本進(jìn)行算法測(cè)試。但其中有27幅圖像存在不同程度絕緣子重疊，10幅雖無重疊但自爆缺陷處于圖像邊緣，不滿足算法使用條件；剩余13幅滿足缺陷故障算法的絕緣子圖像，成功檢測(cè)并提取輪廓12幅，定位確定缺陷故障10幅。故本方法對(duì)圖像中部絕緣子自爆缺陷的檢測(cè)成功率是76.9%，單張圖像算法平均處理時(shí)間為302 ms。

4 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)絕緣子自爆缺陷故障，本文基于圖像識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套無人機(jī)輸電線路絕緣子故障檢測(cè)方法。該方法依次經(jīng)過圖像色彩轉(zhuǎn)換、圖像載入和預(yù)處理、OTSU或最大熵值法分割以及絕緣子輪廓檢測(cè)工作對(duì)絕緣子間無明顯重疊和有明顯重疊的圖像進(jìn)行前景提取與識(shí)別；并針對(duì)絕緣子無明顯重疊的圖像，使用基于空間序列關(guān)系建立的特征檢測(cè)算法對(duì)圖像中部絕緣子的自爆缺陷故障進(jìn)行檢測(cè)和定位。經(jīng)測(cè)試，本方法能較為準(zhǔn)確地檢測(cè)出圖像中部絕緣子的自爆缺陷故障，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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