CN105043275A - 基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法 - Google Patents
基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105043275A CN105043275A CN201510223085.4A CN201510223085A CN105043275A CN 105043275 A CN105043275 A CN 105043275A CN 201510223085 A CN201510223085 A CN 201510223085A CN 105043275 A CN105043275 A CN 105043275A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wire
- operator
- image
- icing
- ice covering
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法,步骤如下:测量之前,将待测覆冰厚度的输电导线型号查明,记录相关参数、数据;利用高分辨率数码相机将覆冰与导线同时拍摄进同一幅照片中;将刚刚拍摄的照片导入电脑当中;利用已有工程软件进行图像处理;将输电导线的实际参数、数据输入电脑中,推算出导线覆冰的厚度;对测量导线进行二次以上测量,再求平均值。采用本发明方法,在环境恶劣、人烟稀少的输电导线巡线现场,可在环境恶劣、人烟稀少的输电导线巡线现场,减少电力工人的工作量,并且提高效率,降低员工的危险。减少电力工人的工作量,并且提高效率,降低员工的危险。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法,特别是涉及到计算机视觉领域的一种输电导线覆冰厚度测量方法,尤其是可以根据图片中导线与覆冰像素点的比例推算出实际覆冰厚度。
背景技术
输电线路作为电力系统中最重要的组成部分,是连接电厂与终端用户的纽带。但在输电、变电系统中,输电线路的覆冰现象是十分普遍的,覆冰造成的高压、超高压输电线路断线、倒塔、导线舞动、闪络的事故,无论是国内或国外都时有发生。
由于输电导线的重冰区大都人烟稀少,因此,测量偏远地区的线路覆冰数据是十分困难的,这就无形的给电网的稳定运行带来了隐患。近年来,国内外通用的解决办法是建立观冰站,以便观察输电线路覆冰的情况、收集覆冰导线相关数据。但由于观冰站的前期投入大,建设周期长,运行成本高,应用范围窄,数量极为有限,不能对整个电网进行实时监控。
近年来,随着计算机的广泛使用以及电脑软件的日趋成熟,输电导线覆冰的图像处理的方法也在飞速发展。本发明直接对照相机所采集的输电线路导线的图像进行处理,提取出其边界轮廓,通过将输电导线覆冰状态时的边界与非覆冰状态时的边界进行比较,推算出导线的覆冰厚度。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法,该方法的特点是:1、输电线路巡检现场大都人烟稀少,而且多数情况都是建在山上等环境恶劣的地方,这给导线的覆冰厚度测量加大了难度,因此发明了一种基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法;2、针对计算机视觉的图像识别方法,应用图像处理技术将导线覆冰厚度在图像上的像素值计算出来,并根据导线实际的直径推算出导线的覆冰厚度;3、图像处理时应用LOG、Prewitt、Sobel、Canny等算子进行边缘检测。
本发明技术方案包括如下步骤:
A、测量之前,将待测覆冰厚度的输电导线型号查明,记录相关参数、数据;
B、利用高分辨率数码相机将覆冰与导线同时拍摄进同一幅照片中;
C、将刚刚拍摄的照片导入电脑当中;
D、利用已有工程软件进行图像处理;
E、将输电导线的实际参数、数据输入电脑中,推算出导线覆冰的厚度;
F、对测量导线进行二次以上测量,再求平均值。
本发明所述步骤B需将导线及其覆冰共同拍摄到同一幅图像中,同时,导线应与相机垂直。
本发明所述步骤D,应用不同的边缘检测算子,将图像中导线边缘进行提取,其中边缘检测算子包括有Sobel算子、Prewitt算子、Log算子和Canny算子。
本发明所述步骤E利用下方公式推算导线实际覆冰厚度,其中,为导线实际直径;为导线直径在图像中的像素点个数;为覆冰的实际厚度;为覆冰厚度在图像中像素点的个数:
。
本发明中的四种检测算子如下:
1、Sobel边缘检测算子是一种利用局部差分算子探测边缘的算子。在点(x,y)处,f(x,y)梯度为:
方向为:
因此,用图像的垂直和水平差分来逼近梯度算子是最简单的边缘检测算子。
因此当想寻找边缘的时候,最简单的方法是计算每一个像素的向量,然后求出其绝对值,再进行闭值操作,利用这种思想就得到了Sobel算子:
2、Prewitt算子:
以两个卷积构成了该算子,图像中的每个像素都是以这两个核心公式为卷积的,一个核心公式对垂直边缘检测影响很大,另一个核心公式对水平边缘检测影响很大,两个卷积的最大值即为该点的输出值。Prewitt边缘检测算子使用两个有向算子(一个水平,一个垂直),即模板如下:
,
如果用Prewitt算子检测图像M的边缘,首先分别用水平方向算子和垂直方向算子对图像进行卷积,这样就得到了两个不同的矩阵,和原图像同样大小的、在不考虑边界的情形下,它们分别表示图像M中相同位置处的偏导数。然后把、对应位置的两个数平方相加后得到一个新的矩阵G,G表示M中各个像素的灰度的梯度值。然后就可以通过阈值处理得到边缘图像,总的过程如下:
Thresh:非负的阈值。
3、LOG算子:
Laplace算子是线性的、位移不变的算子,它是一种二阶边缘检测算子,定义为:
由于图像在经过二阶微分之后,会在边缘处产生一个陡峭的零交叉,依据这个零交叉来检测边缘。Laplace算子一般采用的模板如下:
因为图像边缘处的一阶微分是极值点,图像边缘处的二阶微分应为零,确定过零点的位置要比确定极值点容易得多,而且比较精确。
该算法的主要思路是:
选取高斯函数对图像f(x,y)进行平滑滤波,得到滤波图像。二维高斯函数为:
4、Canny算子
Canny算子是一阶微分算子,其方法的实质是先用一个准高斯函数做平滑运算,然后以带方向的一阶微分算子定位导数最大值,可以用高斯函数的梯度来近似它,4个指数函数的线性组合形成的边缘算子是在理论上与它较接近的一个。
,
其中,M(x,y)反映了图像点(x,y)处的边缘强度;α(x,y)是图像点(x,y)的法向矢量(正交于边缘方向)。
本发明的有益效果是:在环境恶劣、人烟稀少的输电导线巡线现场,减少电力工人的工作量,并且提高效率,降低员工的危险。
附图说明
图1为基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法示意图。
具体实施方式
本发明技术方案包括如下步骤:
A、测量之前,将待测覆冰厚度的输电导线型号查明,记录相关参数、数据;
B、利用高分辨率数码相机将覆冰与导线同时拍摄进同一幅照片中;
C、将刚刚拍摄的照片导入电脑当中;
D、利用已有工程软件进行图像处理;
E、将输电导线的实际参数、数据输入电脑中,推算出导线覆冰的厚度;
F、对测量导线进行二次以上测量,再求平均值。
本发明所述步骤B需将导线及其覆冰共同拍摄到同一幅图像中,同时,导线应与相机垂直。
本发明所述步骤D,应用不同的边缘检测算子,将图像中导线边缘进行提取,其中边缘检测算子包括有Sobel算子、Prewitt算子、Log算子和Canny算子。
本发明所述步骤E利用下方公式推算导线实际覆冰厚度,其中,为导线实际直径;为导线直径在图像中的像素点个数;为覆冰的实际厚度;为覆冰厚度在图像中像素点的个数:
本发明中的四种检测算子如下:
1、Sobel边缘检测算子是一种利用局部差分算子探测边缘的算子。在点(x,y)处,f(x,y)梯度为:
方向为:
因此,用图像的垂直和水平差分来逼近梯度算子是最简单的边缘检测算子。
因此当想寻找边缘的时候,最简单的方法是计算每一个像素的向量,然后求出其绝对值,再进行闭值操作,利用这种思想就得到了Sobel算子:
3、Prewitt算子:
以两个卷积构成了该算子,图像中的每个像素都是以这两个核心公式为卷积的,一个核心公式对垂直边缘检测影响很大,另一个核心公式对水平边缘检测影响很大,两个卷积的最大值即为该点的输出值。Prewitt边缘检测算子使用两个有向算子(一个水平,一个垂直),即模板如下:
,
如果用Prewitt算子检测图像M的边缘,首先分别用水平方向算子和垂直方向算子对图像进行卷积,这样就得到了两个不同的矩阵,和原图像同样大小的、在不考虑边界的情形下,它们分别表示图像M中相同位置处的偏导数。然后把、对应位置的两个数平方相加后得到一个新的矩阵G,G表示M中各个像素的灰度的梯度值。然后就可以通过阈值处理得到边缘图像,总的过程如下:
Thresh:非负的阈值。
3、LOG算子:
Laplace算子是线性的、位移不变的算子,它是一种二阶边缘检测算子,定义为:
由于图像在经过二阶微分之后,会在边缘处产生一个陡峭的零交叉,依据这个零交叉来检测边缘。Laplace算子一般采用的模板如下:
因为图像边缘处的一阶微分是极值点,图像边缘处的二阶微分应为零,确定过零点的位置要比确定极值点容易得多,而且比较精确。
该算法的主要思路是:
选取高斯函数对图像f(x,y)进行平滑滤波,得到滤波图像。二维高斯函数为:
4、Canny算子
Canny算子是一阶微分算子,其方法的实质是先用一个准高斯函数做平滑运算,然后以带方向的一阶微分算子定位导数最大值,可以用高斯函数的梯度来近似它,4个指数函数的线性组合形成的边缘算子是在理论上与它较接近的一个。
,
其中,M(x,y)反映了图像点(x,y)处的边缘强度;α(x,y)是图像点(x,y)的法向矢量(正交于边缘方向)。
Claims (4)
1.基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法,其特征在于,包括如下步骤:
测量之前,将待测覆冰厚度的输电导线型号查明,记录相关参数、数据;
利用高分辨率数码相机将覆冰与导线同时拍摄进同一幅照片中;
将刚刚拍摄的照片导入电脑当中;
利用已有工程软件进行图像处理;
将输电导线的实际参数、数据输入电脑中,推算出导线覆冰的厚度;
对测量导线进行二次以上测量,再求平均值。
2.如权利要求1所述的基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法,其特征在于,所述步骤B需将导线及其覆冰共同拍摄到同一幅图像中,同时,导线应与相机垂直。
3.如权利要求1所述的基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法,其特征在于,所述步骤D,应用不同的边缘检测算子,将图像中导线边缘进行提取,其中边缘检测算子包括有Sobel算子、Prewitt算子、Log算子和Canny算子。
4.如权利要求1所述的基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法,其特征在于,所述步骤E利用下方公式推算导线实际覆冰厚度,其中,为导线实际直径;为导线直径在图像中的像素点个数;为覆冰的实际厚度;为覆冰厚度在图像中像素点的个数:
。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510223085.4A CN105043275A (zh) | 2015-05-05 | 2015-05-05 | 基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510223085.4A CN105043275A (zh) | 2015-05-05 | 2015-05-05 | 基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105043275A true CN105043275A (zh) | 2015-11-11 |
Family
ID=54450015
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510223085.4A Pending CN105043275A (zh) | 2015-05-05 | 2015-05-05 | 基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105043275A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105526875A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-27 | 芜湖东旭光电装备技术有限公司 | 玻璃基板融合线两侧玻璃厚度的测量方法及测量设备 |
CN106334317A (zh) * | 2016-08-27 | 2017-01-18 | 厦门市朗星节能照明股份有限公司 | 一种骰子游戏装置 |
CN110599538A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-20 | 山东信通电子股份有限公司 | 一种输电线路导线覆冰厚度的识别方法和装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070074415A1 (en) * | 2005-09-30 | 2007-04-05 | Gagnon Robert E | Method and apparatus for layer thickness measurement |
CN101762239A (zh) * | 2010-01-26 | 2010-06-30 | 中国气象局气象探测中心 | 电线积冰测量装置及测量方法 |
CN102346015A (zh) * | 2011-06-24 | 2012-02-08 | 西安工程大学 | 基于视频差异分析的输电线路绝缘子覆冰厚度测量方法 |
CN102445156A (zh) * | 2011-09-29 | 2012-05-09 | 航天科工深圳(集团)有限公司 | 基于激光着色的架空输电线路覆冰厚度监测方法和系统 |
US20140313072A1 (en) * | 2013-04-23 | 2014-10-23 | Conocophillips Company | Ice keel prediction from sar, optical imagery and upward looking sonars |
-
2015
- 2015-05-05 CN CN201510223085.4A patent/CN105043275A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070074415A1 (en) * | 2005-09-30 | 2007-04-05 | Gagnon Robert E | Method and apparatus for layer thickness measurement |
CN101762239A (zh) * | 2010-01-26 | 2010-06-30 | 中国气象局气象探测中心 | 电线积冰测量装置及测量方法 |
CN102346015A (zh) * | 2011-06-24 | 2012-02-08 | 西安工程大学 | 基于视频差异分析的输电线路绝缘子覆冰厚度测量方法 |
CN102445156A (zh) * | 2011-09-29 | 2012-05-09 | 航天科工深圳(集团)有限公司 | 基于激光着色的架空输电线路覆冰厚度监测方法和系统 |
US20140313072A1 (en) * | 2013-04-23 | 2014-10-23 | Conocophillips Company | Ice keel prediction from sar, optical imagery and upward looking sonars |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105526875A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-27 | 芜湖东旭光电装备技术有限公司 | 玻璃基板融合线两侧玻璃厚度的测量方法及测量设备 |
CN106334317A (zh) * | 2016-08-27 | 2017-01-18 | 厦门市朗星节能照明股份有限公司 | 一种骰子游戏装置 |
CN110599538A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-20 | 山东信通电子股份有限公司 | 一种输电线路导线覆冰厚度的识别方法和装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108846418B (zh) | 一种电缆设备温度异常定位与识别方法 | |
CN101556142B (zh) | 架空线路覆冰厚度的视觉检测方法 | |
WO2018028103A1 (zh) | 一种基于人眼视觉特性的电力线路无人机巡检方法 | |
CN110084785B (zh) | 一种基于航拍图像的输电线垂弧测量方法及系统 | |
CN113345019A (zh) | 一种输电线路通道隐患目标测距方法、设备及介质 | |
CN101216304A (zh) | 物体尺寸估测之系统及方法 | |
CN107843818B (zh) | 基于异源图像温升与局部放电特征高压绝缘故障诊断方法 | |
CN105352975B (zh) | 一种桥梁缆索外观检测方法 | |
CN102831393A (zh) | 电力杆塔轮廓的快速图像识别方法 | |
CN112686938A (zh) | 基于双目图像测距的输电线路净距计算与安全告警方法 | |
CN107197233A (zh) | 基于边缘计算模型的监控视频数据质量评测方法及装置 | |
DE102013113490A1 (de) | Verfahren und System zum Schätzen einer Lage einer Kamera | |
CN107092905B (zh) | 一种电力巡检机器人的待识别仪器定位方法 | |
CN102346014A (zh) | 一种基于图像处理的输电线路导线弧垂的测量方法 | |
CN107818563A (zh) | 一种输电线路分裂导线间距空间测量与定位方法 | |
CN105043275A (zh) | 基于图像处理的输电导线覆冰厚度测量方法 | |
CN115019254A (zh) | 一种输电区域异物入侵检测方法、装置、终端及存储介质 | |
CN111504195A (zh) | 基于激光点云的电力基建验收方法及装置 | |
Godinho et al. | An efficient technique for surface strain recovery from photogrammetric data using meshless interpolation | |
CN107231553A (zh) | 角点位置获取方法及装置 | |
Qu et al. | Computer vision-based 3D coordinate acquisition of surface feature points of building structures | |
CN113567451A (zh) | 一种电缆线缺陷检测以及直径测量方法 | |
CN113269744A (zh) | 一种应用于输电线路设备缺陷的红外智能识别方法及系统 | |
CN116773531A (zh) | 一种建筑物热工性能检测方法、系统、电子设备及介质 | |
CN113486873B (zh) | 一种基于大数据和人工智能的变电站设备巡检方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20151111 |