CN102980838A - 一种绝缘子憎水性检测方法 - Google Patents

Abstract

一种绝缘子憎水性检测方法，包括，对原始绝缘子进行拍照得到图像p，将图像p灰度化为图像P并进行存储，在同一角度，对喷水后的绝缘子进行拍照得到图像q，将图像q灰度化为图像Q并进行存储；采用相关系数法控制图像P和图像Q进行匹配，并根据最终得到的匹配点调整图像Q为Q’；控制图像P与图像Q’进行差分计算，得到图像I；采用双阈值L、U对图像I进行二值化处理得到图像F；其中，L为下阈值，U为上阈值；控制图像F进行腐蚀处理和图像重构得到图像J；计算图像J中的最大水迹面积比K，并根据K值识别绝缘子的憎水性等级。本发明的技术方案有效提高了绝缘子憎水性等级的判定精度。

Description

一种绝缘子憎水性检测方法

技术领域

本发明属于材料性能测试领域，特别涉及一种绝缘子憎水性检测方法。

背景技术

绝缘子的绝缘材料，即伞裙或护套由具有憎水性特性的硅橡胶组成，所以在污湿情况下，其表面的绝缘电阻仍然较高，对应绝缘子的污闪电压较高，它能帮助电力系统抑制污闪的发生。然而，绝缘子的防污闪性能会随着其憎水性能的改变而改变，绝缘子表面的憎水性是衡量绝缘材料电性能的一个重要指标。而憎水性受周围环境和运行年限的影响，在使用过程中由于氧化、水解等原因会发生憎水性改变，并且绝缘材料的种类、表面光滑度、材料纯度、和污染都会影响其憎水性，因此要对不同运行状态的绝缘子进行憎水性检测

在IEC的相关标准中，憎水性测量（hydrophobicity measurement）也称为湿润性测量（wettability measurement）。IEC/TS 62073-2003推荐使用的一种憎水性测试方法—喷水分级法（the spray method）。喷水分级法操作简单，对检测装备要求低，而且可以检测污染的绝缘子表面。喷水分级法是按一定规范在绝缘表面喷水，再根据绝缘子表面的水滴形状和水滴分布状况把憎水性分为HC1~HC7共七个等级。然后由人工通过与每一等级的典型图像的目测比较来确定憎水性等级。但由于水的透明性导致的目标与背景的灰度差较小和水对光的反射导致的对光一侧的边缘极为模糊，使得现有边缘检测算法对水滴的识别非常困难，而且由于人的主观性，这种目测鉴定的结果不可避免地会出现不一致性。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中用喷水法对绝缘子进行检测的水滴边缘模糊带来的检测精度低的技术问题，提供一种基于灰度匹配的绝缘子憎水性检测方法，该监测方法避开了水的透明性导致边缘检测困难的问题，采用绝缘子图像和标准图像进行灰度匹配后，进行二值化处理和形态学重构进行绝缘子憎水性的等级检测。

本发明的实施例提供一种绝缘子憎水性检测方法，包括以下步骤：

步骤S100，对原始绝缘子进行拍照得到图像p，将图像p灰度化为图像P并进行存储，在同一角度，对喷水后的绝缘子进行拍照得到图像q，将图像q灰度化为图像Q并进行存储；

步骤S200，采用相关系数法控制图像P和图像Q进行匹配，并根据最终得到的匹配点调整图像Q为Q’；

步骤S300，控制图像P与图像Q’进行差分计算，得到图像I；

步骤S400，采用双阈值L、U对图像I进行二值化处理得到图像F；其中，L为下阈值，U为上阈值；

步骤S500，控制图像F进行腐蚀处理和图像重构得到图像J；

步骤S600，计算图像J中的最大水迹面积比K，并根据K值识别绝缘子的憎水性等级。

优选地，所述步骤S200具体包括以下步骤：

S210，控制在图像Q的非浸水部位截取大小为M*N的图像块g，将图像块g在图像P上滑动，并根据式（1）计算图像块g的中心在滑动过程中对应图像P上的像素点的相关系数R(u,v)：

$R(u,v)=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{j+u,k+v}\×g_{j,k}-\mathrm{MN}\stackrel{\‾}{f}\×\stackrel{\‾}{g}}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f^2}_{j+u,k+v}-\mathrm{MN}{\stackrel{\‾}{f}}^2}\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{g^2}_{j,k}-\mathrm{MN}{\stackrel{\‾}{g}}^2}}---\left(1\right)$

得到的最大相关系数值所对应的像素点为匹配点；

其中，式（1）中： $\stackrel{\‾}{f}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{i,k},$ $\stackrel{\‾}{g}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j,k},$ M、N为图像块g的像素值且都为2的整数倍，j、k为像素的坐标，f_j,k为图像P中坐标为（j、k）的像素点的像素值，g_j，k为图像块g中坐标为（j、k）的像素点的像素值，u、v分别为像素块g横向、纵向的移动步长；

步骤S240，根据所述匹配点在图像P中的位置，调整图像Q为Q’，所述匹配点在图像Q’与图像P中的位置相同。

优选地，所述步骤S210中，得到所述匹配点的具体方法包括：

步骤S211，选择图像块g横向及纵向移动步长分别为T，对图像P进行粗匹配，根据式（1）确定图像块g的中心对应的最大相关系数值的像素点位于的粗匹配区域；

步骤S212，控制图像块g在粗匹配区域进行滑动，移动步长为T/2，并根据式（1）计算所述粗匹配区域内图像块g的中心对应的最大相关系数值的像素点；

步骤S213，根据式（1）计算步骤S212中得到的最大相关系数值的像素点的上、下、左、右方向上相邻像素点的相关系数，并分别与最大相关系数值进行比较，确定出最大值，最大值所对应的像素点即认定为所述匹配点。

优选地，所述步骤S400中，采用双阈值L、U对图像I进行二值化处理得到图像F的方法为：

计算图像I上每一个像素点的值：

根据每个像素点的值得到图像F；

其中，F(j,k)表示图像F中坐标为（j、k）的像素点，I（j、k）表示图像I中坐标为（j、k）的像素点，0表示黑色，1表示白色，

优选地，所述步骤S500具体包括：

步骤S501，控制图像F进行腐蚀处理：

$J=\mathrm{F\ΘS}=\left\{i\right|S+i\⊆F\}---\left(3\right)$

其中，S表示用于二值形态操作的结构元素，i表示图像F中从左到右且从上到下第i的像素点，J为腐蚀后的输出图像；

步骤S502，控制图像J进行重构：

其中，f_F(J)为重构后的水迹形态信息，F₁、F₂、…、F_n，为F的连通区域，n等于水迹的个数。

优选地，步骤S600具体包括：

步骤S601，根据重构后的水迹形态信息f_F(J)，计算各连通区域F_z（z=1,2，…，n）的像素个数并存储为面积A；计算图像F的像素个数并存储为面积B，最大水迹面积比K为：

步骤S602，根据最大水迹面积比K的值，确定所述绝缘子的憎水性等级。

优选地，在所述步骤S400之后，步骤S500之前，还包括，

步骤S450，判断所述二值化后的图像F中杂点是否超出预设值Z，若是，则调整下阈值L及上阈值U的值后重新进行二值化处理；若否，直接进入步骤S500。

优选地，当重新进行二值化处理时，在[5,15]中重新对下阈值L进行取值，且L的取值不同于之前下阈值L所取的任何值；在[145,155]中重新对上阈值U进行取值，且U的取值不同于之前上阈值U所取的任何值。

优选地，所述绝缘子憎水性的等级分为HC1~HC7共七个等级。

优选地，在选取所述图像块g时，所选取的图像块g与图像Q上其他部分的图像不相同。

以上所述技术方案，采用绝缘子喷水后的图像与绝缘子的标准图像进行灰度匹配后，进行二值化处理和形态学重构，并根据重构后的最大水迹面积确定绝缘子憎水性的等级，避开了水的透明性导致边缘检测困难的问题，本发明提供的技术方案可有效对水迹的边缘进行识别，有效提高了绝缘子憎水性等级检测的精度。

附图说明

图1是本发明一种实施例的绝缘子憎水性检测方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

根据图1所示，本发明实施例提供的一种绝缘子憎水性检测方法，包括以下步骤：

步骤S100，对原始绝缘子进行拍照得到图像p，将图像p灰度化为图像P并进行存储，在同一角度，对喷水后的绝缘子进行拍照得到图像q，将图像q灰度化为图像Q并进行存储；

步骤S200，采用相关系数法控制图像P和图像Q进行匹配，并根据最终得到的匹配点调整图像Q为Q’；

步骤S300，控制图像P与图像Q’进行差分计算，得到图像I；

步骤S400，采用双阈值L、U对图像I进行二值化处理得到图像F；其中，L为下阈值，U为上阈值；

步骤S500，控制图像F进行腐蚀处理和图像重构得到图像J；

步骤S600，计算图像J中的最大水迹面积比K，并根据K值识别绝缘子的憎水性等级。

所述原始绝缘子，是指未浸水的绝缘子。将该绝缘子进行拍照得到所述图像p；喷水后的绝缘子，是指将上述原始绝缘子的绝缘部分进行喷水，将喷水后的绝缘子进行拍照得到图像q。这里需要注意的一点是，在对原始绝缘子及喷水后的绝缘子进行拍照时，需在同一拍摄角度对所述绝缘子进行拍照，具体实现方案为：通过固定装置将原始绝缘子和拍摄装置固定好，先对原始绝缘子进行拍照并存储所述图像，然后对原始绝缘子进行喷水，喷水后利用拍摄装置继续对喷水后的绝缘子再次进行拍照并存储所述图像，这种方式可保证两次拍摄的角度能够保证一致，不会造成太大的误差。

步骤S200中，采用相关系数法对存储的灰度化后的图像P和图像Q进行匹配的具体方法包括：

首先，控制在图像Q上的绝缘子非浸水部位截取大小为M*N的图像块g，M、N为图像块g的像素值且都为2的整数倍，并且所述图像块g应该具有典型特征，即图像块g应与图像Q上其他部分的图像不相同，换句话说，通过匹配可以得到图像块g在图像P上的位置是唯一的。

然后，控制图像块g在图像P上滑动，对应的图像块g的中心在P图像上对应的像素点也在变化移动，即在移动过程中图像块g中心对应的像素点有多个，图像块中心g每移动一个位置，就对应P图像上的一个像素点。计算滑动过程中图像块g中心对应的上述每个像素点的相关系数，具体计算公式为：

$R(u,v)=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{j+u,k+v}\×g_{j,k}-\mathrm{MN}\stackrel{\‾}{f}\×\stackrel{\‾}{g}}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f^2}_{j+u,k+v}-\mathrm{MN}{\stackrel{\‾}{f}}^2}\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{g^2}_{j,k}-\mathrm{MN}{\stackrel{\‾}{g}}^2}}---\left(1\right)$

式（1）中：R(u,v)为相关系数， $\stackrel{\‾}{f}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{i,k},$ $\stackrel{\‾}{g}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j,k},$ j、k为像素的坐标，f_j,k为图像P中坐标为（j、k）的像素点的像素值，g_j，k为图像块g中坐标为（j、k）的像素点的像素值，u、v分别为像素块g横向、纵向的移动步长。

这里设定图像块g的横向移动步长u及纵向移动步长v分别为T（图像块g移动的像素个数），为了提高像素块g与图像P的匹配速度，采用散步搜索法，即步长T的选取可根据图像P的实际像素值选取。

选择图像块g横向及纵向移动步长分别为T，对图像P进行粗匹配，根据式（1）确定最大相关系数值位于的区域；粗匹配中，所述的最大相关系数值位于的区域是指：在图像P上大小为T*T，且以该位置的图像块g的中心所对应图像P上的像素点为中心点的区域。其中，该位置是指最大相关系数值对应的图像块g位于的位置。然后进行二次匹配，控制图像块g在最大相关系数值位于的区域进行滑动，移动步长为T/2，并根据式（1）计算最大相关系数值，确定最大相关系数值所对应的像素点；

根据二次匹配得到最大相关系数值所对应像素点，然后进一步计算该像素点的上、下、左、右方向上相邻像素点的相关系数，并分别与二次匹配中得到的最大相关系数值进行比较，确定出最大值，并根据最大值得到对应的最终匹配点。

例如：第一步，选择图像块g移动时的初始步长为4（针对图像P的像素为256），对图像进行粗匹配，确定最大相关系数值R（u,v）可能位于的粗匹配区域A，图像块g以4为步长在图像P上移动时，图像块g的中心对应的在图像P上的像素点也在移动从而产生多个对应的像素点，其中相对系数值最大的像素点记为a，区域A就是以a为中心，大小为4*4的区域，这样可使运算量减少为原来的1/16；第二步，步长变为2，把图像块g在区域A内进行滑动，确定g中心对应的像素点的相关系数，最大相关系数值所对应的像素点记为二次匹配点；最后，以第二步得到的二次匹配点为中心，计算其十字方向上的4个点（相关点上下左右相邻的四个像素）的相关系数，比较相关系数值的大小，找到最大相关系数值，从而得到图像块g中心在图像P上对应的最终的匹配点。

根据最终得到的匹配点在原始图像P中的位置以及匹配点在图像Q中的位置偏差确定图像P与图像Q的匹配关系，根据所述偏差移动或者旋转调整图像Q为与图像P相匹配的图像Q’，使得匹配点在图像Q’中的位置与原始图像P中的位置相同，然后进入步骤S300：将图像P与Q’进行差分得到图像I。差分后的图像I即为绝缘子上水迹的形态信息图，但由于水的绝缘性会导致水迹边缘存在不清晰的现象出现，导致无法辨认水迹形态，本发明的以下技术方案需要对图像I进行进一步处理。

如果两张相同的图像进行差分计算处理后会得到一张空白图像，而本发明中喷水后的绝缘子与原始绝缘子的图像进行差分计算后得到的是水迹的图像，没有浸水的部分是空白图像，由于水的透明性，进行差分计算后得到的图像I的水迹部分的像素与空白部分的像素相差不多，因此需要对水迹部分的进行加深，把水迹部分突出。优选地，在所述步骤S400中，采用双阈值L、U对图像I进行二值化处理得到图像F的方法为：

计算图像I上每一个像素点的值：

根据每个像素点的值得到二值化后的图像F；

其中，F(j,k)表示图像F中坐标为（j、k）的像素点，I（j、k）表示图像I中坐标为（j、k）的像素点，0表示黑色，1表示白色，下阈值L与上阈值U的选取需要根据实际应用选取，本发明的实施例，优选地，下阈值

上阈值 $U\⋐\left[\mathrm{145,155}\right].$

通过上述的二值化处理方法得到的图像F中，水迹的形态信息变为黑色，其他部分变为白色，这样图像F中的水迹形态的边缘就比较容易辨认。但是，在二值化的处理过程中，由于下阈值L与上阈值U的选取值不一定一次就能使得所有水迹的形态信息完全体现出来，因此，优选地，在所述步骤S400之后，步骤S500之前，还包括：

步骤S450，判断所述二值化后的图像F中杂点数目是否超出预设值Z，若是，则调整下阈值L及上阈值U的值后重新进行二值化处理；若否，直接进入步骤S500。这里所述的杂点是指在二值化过程中，由于下阈值L与上阈值U的选取误差，导致出现的像素黑点。如果图像F中杂点数目是否超出预设值Z，说明图像二值化处理不理想，需要继续整下阈值L及上阈值U的值后重新对图像进行二值化处理，直到达到理想的效果。

优选地，上述实施例中，当重新对图像I进行二值化处理时，在[5,15]中重新对下阈值L进行取值，且L的取值不同于之前下阈值L所取的任何值；在[145,155]中重新对上阈值U进行取值，且U的取值不同于之前上阈值U所取的任何值。

得到所述图像F后，进入下一个步骤：控制图像F进行腐蚀处理和图像重构得到图像J，具体方法步骤如下：

步骤S501，控制图像F进行腐蚀处理：

$J=\mathrm{F\ΘS}=\left\{i\right|S+i\⊆F\}---\left(3\right)$

其中，S表示用于二值形态操作的结构元素，该元素由一个数值为0或1的矩阵组成，通常比待处理的图像要小的多，结果元素的原点指定了图像中需要处理的像素范围，结构元素中数值为1的点决定了结构元素邻域中的像素在进行膨胀或腐蚀时是否需要参与计算；i表示图像F中从左到右且从上到下第i的像素点，J为腐蚀后的输出图像；该步骤是为了去除图像F中的黑色杂点，但同时又把水迹的面积也缩小了，因此需要进行下一步操作恢复水迹的原始形态。

步骤S502，控制图像J进行重构：

其中，f_F(J)为重构后的水迹形态信息，F₁、F₂、…、F_n，为F的连通区域，n等于水迹的个数。f_F(J)即为重构后的原始水迹的形态信息。

利用本发明以上实施例中的技术方案，最终得到绝缘子上原始水迹的形态信息图像J，因此，本发明的最后一个步骤为：计算图像J中的最大水迹面积比K，并根据K值识别绝缘子的憎水性等级。这里所述的绝缘子憎水性的等级共分为HC1~HC7共七个等级，HC1-HC3级为憎水性状态，其中HC1级对应憎水性最强的状态（即绝缘子表面形成分布均匀的完全规则的球状水珠）；HC4级为中间过渡状态（即绝缘子表面形成分离的水珠和连续的水膜共存的状态）；HC5-HC7级为亲水性状态，其中HC7级分别对应憎水性最差的状态（即绝缘子表面形成完全的水膜）。根据K值位于哪个等级的数值范围即可确定所述绝缘子憎水性等级。

具体方法步骤如下：

根据重构后的水迹形态信息f_F(J)，计算各连通区域F_z（z=1,2，…，n）的像素个数并存储为面积A；计算图像F的像素个数并存储为面积B，最大水迹面积比K为： $K=\frac{A}{B}$

根据最大水迹面积比K的值，确定所述绝缘子的憎水性等级。

通过本发明所述的以上技术方案，可以有效对绝缘子上水迹形态进行识别，避开了水珠自身的透明性等特点，有效提高了绝缘子憎水性等级判定的精度和准确性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S100，对原始绝缘子进行拍照得到图像p，将图像p灰度化为图像P并进行存储，在同一角度，对喷水后的绝缘子进行拍照得到图像q，将图像q灰度化为图像Q并进行存储；

步骤S200，采用相关系数法控制图像P和图像Q进行匹配，并根据最终得到的匹配点调整图像Q为Q’；

步骤S300，控制图像P与图像Q’进行差分计算，得到图像I；

步骤S400，采用双阈值L、U对图像I进行二值化处理得到图像F；其中，L为下阈值，U为上阈值；

步骤S500，控制图像F进行腐蚀处理和图像重构得到图像J；

步骤S600，计算图像J中的最大水迹面积比K，并根据K值识别绝缘子的憎水性等级。

2.根据权利要求1所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，所述步骤S200具体包括以下步骤：

S210，在图像Q的非浸水部位截取大小为M*N的图像块g，将图像块g在图像P上滑动，并根据式（1）计算图像块g的中心在滑动过程中对应图像P上的像素点的相关系数R(u,v)：

$R(u,v)=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{j+u,k+v}\×g_{j,k}-\mathrm{MN}\stackrel{\‾}{f}\×\stackrel{\‾}{g}}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f^2}_{j+u,k+v}-\mathrm{MN}{\stackrel{\‾}{f}}^2}\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{g^2}_{j,k}-\mathrm{MN}{\stackrel{\‾}{g}}^2}}---\left(1\right),$

得到的最大相关系数值所对应的像素点为匹配点；

其中，式（1）中： $\stackrel{\‾}{f}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{i,k},$ $\stackrel{\‾}{g}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j,k},$ M、N为图像块g的像素值且都为2的整数倍，j、k为像素的坐标，f_j,k为图像P中坐标为（j、k）的像素点的像素值，g_j，k为图像块g中坐标为（j、k）的像素点的像素值，u、v分别为像素块g横向、纵向的移动步长；

步骤S240，根据所述匹配点在图像P中的位置，调整图像Q为Q’，所述匹配点在图像Q’与图像P中的位置相同。

3.根据权利要求2所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，所述步骤S210中，得到所述匹配点的具体方法包括：

步骤S211，选择图像块g横向及纵向移动步长分别为T，对图像P进行粗匹配，根据式（1）确定图像块g的中心对应的最大相关系数值的像素点位于的粗匹配区域；

步骤S212，控制图像块g在粗匹配区域进行滑动，移动步长为T/2，并根据式（1）计算所述粗匹配区域内图像块g的中心对应的最大相关系数值的像素点；

步骤S213，根据式（1）计算步骤S212中得到的最大相关系数值的像素点的上、下、左、右方向上相邻像素点的相关系数，并分别与最大相关系数值进行比较，确定出最大值，最大值所对应的像素点即认定为所述匹配点。

4.根据权利要求2所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，所述步骤S400中，采用双阈值L、U对图像I进行二值化处理得到图像F的方法为：

计算图像I上每一个像素点的值：

根据每个像素点的值得到图像F；

其中，F(j,k)表示图像F中坐标为（j、k）的像素点，I（j、k）表示图像I中坐标为（j、k）的像素点，0表示黑色，1表示白色，

5.根据权利要求4所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，所述步骤S500具体包括：

步骤S501，控制图像F进行腐蚀处理：

$J=\mathrm{F\ΘS}=\left\{i\right|S+i\⊆F\}$

其中，S表示用于二值形态操作的结构元素，i表示图像F中从左到右、从上到下第i的像素点，J为腐蚀后的输出图像；

步骤S502，控制图像J进行重构：

其中，f_F(J)为重构后的水迹形态信息，F₁、F₂、…、F_n，为F的连通区域，n等于水迹的个数。

6.根据权利要求5所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，步骤S600具体包括：

步骤S601，根据重构后的水迹形态信息f_F(J)，计算各连通区域F_z（z=1,2，…，n）的像素个数并存储为面积A；计算图像F的像素个数并存储为面积B，最大水迹面积比K为：

步骤S602，根据最大水迹面积比K的值，确定所述绝缘子的憎水性等级。

7.根据权利要求6所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，在所述步骤S400之后，步骤S500之前，还包括，

步骤S450，判断所述二值化后的图像F中杂点是否超出预设值Z，若是，则调整下阈值L及上阈值U的值后重新进行二值化处理；若否，直接进入步骤S500。

8.根据权利要求7所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，当重新进行二值化处理时，在[5,15]中重新对下阈值L进行取值，且L的取值不同于之前下阈值L所取的任何值；在[145,155]中重新对上阈值U进行取值，且U的取值不同于之前上阈值U所取的任何值。

9.根据权利要求6所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，所述绝缘子憎水性的等级分为HC1~HC7共七个等级。

10.根据权利要求2所述的绝缘子憎水性检测方法，其特征在于，在选取所述图像块g时，所选取的图像块g与图像Q上其他部分的图像不相同。