CN107886493B - 一种输电线路的导线分股缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种对输电线路的导线分股缺陷能够智能识别的输电线路的导线分股缺陷检测方法。该输电线路的导线分股缺陷检测方法通过对图像进行预处理；然后通过图像分割将导线与背景图像分离；接着对导线图像进行特征提取；最后对导线进行分股识别；整个过程均可以有计算机自动完成，可以实现输电线路巡视数据的智能化处理，对输电线路的导线分股缺陷能够智能识别，大大提高了识别效率，而且这样的效率将大大改善人工观察存在的问题，避人为经验或工作强度疲劳造成的误判漏判，提升工作整体效率，提高精细化管理模式，提升智能化程度，节约了大量的人力查看时间也是节约了不少的经济投入。适合在图像识别技术领域推广应用。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，尤其是一种输电线路的导线分股缺陷检测方法。
背景技术
在输电线路的无人机巡视阶段，目前巡检影像分析主要由人工进行。超大的视频、图像给后期分析处理带来了巨大的工作量，造成了线路巡检完毕而巡检分析和报告迟迟不能出具的现状，对及时掌握线路运行情况极为不利。同时作业班组需投入大量人员进行巡检影像分析，对于外出作业安排限制较大，同时，基于人工的缺陷分析的结果容易受到人员自身的技能水平、经验的影响，人工分析巡检影像也降低了图像识别效率，对于人力资源是极大的浪费。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种对输电线路的导线分股缺陷能够智能识别的输电线路的导线分股缺陷检测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：该输电线路的导线分股缺陷检测方法，包括以下步骤：
A、获取输电线路的导线RGB图像；
B、对获取的导线RGB图像进行预处理；具体预处理方法如下所述：首先将RGB图像转化为灰度图，并利用Retinex算法进行图像增强，然后采用3次样条插值对灰度图进行缩放；
C、对图像进行图像分割，分离导线和背景区域；具体分割方法如下所述：首先，对经过步骤B预处理的图像进行高斯滤波处理，然后采用全阈值法对整个图像进行二值化处理，再通过连通域面积的特点对所有的连通域进行过滤，将连通域面积小于阈值的区域去除从而去掉背景，接着使用形态学的方法，填充空洞，连接邻近的区域，并且利用3次样条插值将图像还原成原图像的大小；
D、对导线特征进行提取；具体提取方法如下所述：首先，对经过步骤C处理的图像作水平以及垂直方向的投影，然后在水平以及垂直投影上找到峰值超过候选区投影阈值的区域作为候选区域；
E、对导线进行分股识别；具体识别的方法如下所述：将步骤D得到的候选区域的峰值与指定阈值做连续性对比判断，若某处的峰值大于指定阈值，则该处即为导线分股的位置，将其位置映射到原图像上并进行标记。
进一步的是，在步骤B中，所述Retinex算法为单尺度Retinex算法，所述单尺度Retinex算法表示为：logR(x,y)＝logI*(x,y)-logI(x,y)-logG(x,y)，其中I(x,y)表示获取的原图像，L(x,y)表示亮度图像，R(x,y)平表示反射图像为,G(x,y)表示高斯卷积函数，
k为常数；G(x,y)满足∫G(x,y)dxdy＝1，c为尺度常量。
进一步的是，在步骤C中，所述高斯滤波使用的函数为二维零均值高斯函数，所述二维零均值高斯函数为
σ表示平滑程度参数。
进一步的是，在步骤C中，所述阈值的选择根据提供的样本数据，用数据统计方法提取。
进一步的是，在步骤D中，所述候选区投影阈值的选取采用线性回归方法得到。
进一步的是，在步骤E中，所述指定阈值根据提供的样本数据用数据统计方法提取得到。
本发明的有益效果：该输电线路的导线分股缺陷检测方法通过对图像进行预处理；然后通过图像分割将导线与背景图像分离；接着对导线图像进行特征提取；最后对导线进行分股识别；整个过程均可以有计算机自动完成，可以实现输电线路巡视数据的智能化处理，对输电线路的导线分股缺陷能够智能识别，大大提高了识别效率，而且这样的效率将大大改善人工观察存在的问题，避人为经验或工作强度疲劳造成的误判漏判，提升工作整体效率，提高精细化管理模式，提升智能化程度，节约了大量的人力查看时间也是节约了不少的经济投入，同时加强数据管理，体现每一条巡视图像数据的价值，为巡检决策、计划等提供依据，降低风险，具有较大的社会效益和经济效益。
具体实施方式
本发明所述的输电线路的导线分股缺陷检测方法，包括以下步骤：
A、获取输电线路的导线RGB图像；
B、对获取的导线RGB图像进行预处理；具体预处理方法如下所述：首先，将输入的RGB图像转化为灰度图像，并对转化后的灰度图像利用Retinex算法进行图像增强，对获取的图像利用Retinex算法进行处理是因为获取的图像颜色受到光照的影响，颜色发生变化，使用Retinex算法，可以去除图像的部分光照影响，从而使保持物体的颜色常恒性；接着进行图像缩放，由于原图是高清图，为了快速计算，最后采用3次样条插值对经过直方图均衡化处理的灰度图进行缩放，将灰度图缩小到原图像的1/4；三次样条插值Cubic SplineInterpolation(简称Spline插值)是通过一系列形值点的一条光滑曲线，数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程；最后将灰度图进行直方图均衡化处理；将灰度图进行直方图均衡化处理可以使图像的比度拉伸，可以增强导线的线条特征，即边缘特征；使其便于识别；
C、对图像进行图像分割，分离导线和背景区域；具体分割方法如下所述：首先，对经过步骤B预处理的图像进行高斯滤波处理，在导线图像中，根据其纹理特征，将纹理分为人工纹理和自然纹理，人工纹理的边缘明确，自然纹理的纹元周期性特性明显，使用高斯滤波可以降低高频纹理背景的干扰，剩下的几乎是导线以及低频的背景部分；然后采用全阈值法对整个图像进行二值化处理，再通过连通域面积的特点对所有的连通域进行过滤，将连通域面积小于阈值的区域去除从而去掉背景，由于导线分股的部分细小，去背景后易出现断裂，采用形态学方法的闭运算，填充细小的空洞，连接邻近的区域，并且利用3次样条插值将图像还原成原图像的大小；
D、对导线特征进行提取；因导线几乎呈现均匀的结构，然而出现分股的地方，缺陷股有突出，因此对二值图像作水平以及垂直方向的投影，导线分股部分相对于其他导线不均匀；然后在水平以及垂直投影上找到峰值较大的区域，所述峰值较大的区域是指峰值超过候选区投影阈值的区域；具体提取方法如下所述：首先，对经过步骤C处理的图像作水平以及垂直方向的投影，然后在水平以及垂直投影上找到峰值较大的区域作为候选区域；
E、对导线进行分股识别；具体识别的方法如下所述：由于导线数据的不同，可能导线会受到树枝等边缘较明显的影响，为了避免上述影响，将步骤D得到的候选区域的峰值与指定阈值做连续性对比判断，若某处的峰值大于指定阈值，则该处即为导线分股的位置，将其位置匹配到原图像上并进行标记。
该输电线路的导线分股缺陷检测方法通过对图像进行预处理；然后通过图像分割将导线与背景图像分离；接着对导线特征进行提取；最后对导线进行分股识别；整个过程均可以有计算机自动完成，可以实现输电线路巡视数据的智能化处理，对输电线路的导线分股缺陷能够智能识别，大大提高了识别效率，而且这样的效率将大大改善人工观察存在的问题，避人为经验或工作强度疲劳造成的误判漏判，提升工作整体效率，提高精细化管理模式，提升智能化程度，节约了大量的人力查看时间也是节约了不少的经济投入，同时加强数据管理，体现每一条巡视图像数据的价值，为巡检决策、计划等提供依据，降低风险，具有较大的社会效益和经济效益。
在步骤B中，所述Retinex算法为单尺度Retinex算法，所述单尺度Retinex算法表示为：logR(x,y)＝logI*(x,y)-logI(x,y)-logG(x,y)，其中I(x,y)表示获取的原图像，L(x,y)表示亮度图像，R(x,y)平表示反射图像为,G(x,y)表示高斯卷积函数，
k为常数；G(x,y)满足∫G(x,y)dxdy＝1，c为尺度常量，c越大，灰度动态范围压缩得越多，c越小,图像锐化得越多，实验表明，对灰度图像采用单尺度Retinex算法可较好地增强图像。
3、如权利要求2所述的输电线路的导线分股缺陷检测方法，其特征在于：在步骤C中，所述高斯滤波使用的函数为二维零均值高斯函数，所述二维零均值高斯函数为
σ表示平滑程度参数。
另外，在步骤C中，为了使整个图像进行二值化处理的结果更加符合实际情况，所述阈值的选择根据提供的样本数据，用数据统计方法提取。
为了提高缺陷识别的精确度，在步骤D中，所述候选区投影阈值的选取采用线性回归方法得到。
为了尽可能的排出导线受到树枝等边缘较明显的影响，在步骤E中，所述指定阈值根据提供的样本数据用数据统计方法提取得到。
Claims (6)
1.一种输电线路的导线分股缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤：
A、获取输电线路的导线RGB图像；
B、对获取的导线RGB图像进行预处理；具体预处理方法如下所述：首先将RGB图像转化为灰度图，并利用Retinex算法进行图像增强，然后采用3次样条插值对灰度图进行缩放；
C、对图像进行图像分割，分离导线和背景区域；具体分割方法如下所述：首先，对经过步骤B预处理的图像进行高斯滤波处理，然后采用全阈值法对整个图像进行二值化处理，再通过连通域面积的特点对所有的连通域进行过滤，将连通域面积小于阈值的区域去除从而去掉背景，接着使用形态学的方法，填充空洞，连接邻近的区域，并且利用3次样条插值将图像还原成原图像的大小；
D、对导线特征进行提取；具体提取方法如下所述：首先，对经过步骤C处理的图像作水平以及垂直方向的投影，然后在水平以及垂直投影上找到峰值超过候选区投影阈值的区域作为候选区域；
E、对导线进行分股识别；具体识别的方法如下所述：将步骤D得到的候选区域的峰值与指定阈值做连续性对比判断，若某处的峰值大于指定阈值，则该处即为导线分股的位置，将其位置匹配到原图像上并进行标记。
2.如权利要求1所述的输电线路的导线分股缺陷检测方法，其特征在于：在步骤B中，所述Retinex算法为单尺度Retinex算法，所述单尺度Retinex算法表示为：logR(x,y)＝logI*(x,y)-logI(x,y)-logG(x,y)，其中I(x,y)表示获取的原图像，L(x,y)表示亮度图像，R(x,y)平表示反射图像为,G(x,y)表示高斯卷积函数，
k为常数；G(x,y)满足∫G(x,y)dxdy＝1，c为尺度常量。
3.如权利要求2所述的输电线路的导线分股缺陷检测方法，其特征在于：在步骤C中，所述高斯滤波使用的函数为二维零均值高斯函数，所述二维零均值高斯函数为
σ表示平滑程度参数。
4.如权利要求3所述的输电线路的导线分股缺陷检测方法，其特征在于：在步骤C中，所述阈值的选择根据提供的样本数据，用数据统计方法提取。
5.如权利要求4所述的输电线路的导线分股缺陷检测方法，其特征在于：在步骤D中，所述候选区投影阈值的选取采用线性回归方法得到。
6.如权利要求5所述的输电线路的导线分股缺陷检测方法，其特征在于：在步骤E中，所述指定阈值根据提供的样本数据用数据统计方法提取得到。
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