CN109632655A - 一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法 - Google Patents

一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法。本发明获取检测绝缘子的高光谱图像、提取不同污秽等级绝缘子高光谱图像建立污秽等级识别模型；并利用该模型进行识别，检测污秽等级，并对所得高光谱图像进行处理得到污秽在伞裙表面的分布位置和范围，最终实现伞裙表面污秽分布的可视化非接触检测，操作便捷，绝缘子的伞群污秽等级较高时，在一定湿度条件下闪络电压将低，适用于现场带电检测，为有目标和针对性的清扫绝缘子提供基础，满足我国输电线路绝缘子检测的需求。

Description

一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法
技术领域
本发明涉及输变电设备运行状态检修领域，尤其是一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法。
背景技术
绝缘子污秽闪络是威胁输变电安全的重要因素。在一定湿度条件下，绝缘子上表面污秽吸潮形成水膜后其闪络电压大大下降。因此电力系统相关人员需要及时了解绝缘子表面污秽等级，以便于制定具有针对性的清扫方案，保障供电安全的同时节省人力物力。
目前，绝缘子污秽等级检测主要通过定期抽检绝缘子表面污秽的盐密和灰密，此方法需要在实验室条件下进行清洗、烘干称量等操作，该方法操作繁琐、检测过程耗时较长且局限于整体测量，且无法反应污秽在绝缘子表面的不均匀分布。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法解决了在线检测输电线路中的绝缘子的表面污秽等级及其分布情况不易测量的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，包括以下步骤：
S1、获取绝缘子的高光谱图像并进行预处理；
S2、根据预处理后的绝缘子高光谱图像建立污秽等级识别模型；
S3、在未知污秽等级的绝缘子高光谱图像上提取伞裙区域像素点的高光谱谱线，通过污秽等级识别模型对高光谱谱线进行识别，判定每个像素点的污秽等级；
S4、对积污绝缘子图像进行图像增强处理，获得伞裙表面污秽的位置和分布范围；
S5、将伞裙表面像素点的污秽等级与污秽位置和分布范围对应，获得污秽在伞裙表面的可视化分布图像。
进一步地：所述步骤S1中预处理包括黑白矫正、多元散射矫正和平滑/变换处理。
进一步地：所述黑白矫正的具体公式为：
上式中，R为矫正后的反射光谱图像，R0为样本原始的反射光谱图像，D为标准黑板的反射图像，W为标准白板的反射图像。
进一步地：所述多元散射矫正的具体步骤为：
A、计算所有样品的平均光谱，计算公式为：
上式中，Ai,j为i×j维光谱数据矩阵，i＝1,2,…n，j＝1,2,…p，n为样品数，p为光谱采集所用的波长点数，为i×j维光谱数据矩阵的平均光谱；
B、将样品光谱与平均光谱进行一元线性回归，线性回归方程为：
上式中，Ai为样品i的光谱，mi和bi分别为各样品光谱Ai与平均光谱进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量；
C、计算多元散射矫正后的光谱，计算公式为：
上式中，Ai(MSC)为多元散射矫正后的光谱。
进一步地：所述平滑/变换处理包括小波去燥、Savitzky-Golay平滑、微分变换和对数变换。
进一步地：所述步骤S2中污秽等级识别模型的建立方法为：获取已知污秽等级的绝缘子高光谱图像，提取高光谱图像污秽区域的高光谱谱线，并通过高光谱谱线和模型建立算法建立污秽等级识别模型。
进一步地：所述模型建立算法包括支持向量机算法和神经网络算法。
进一步地：所述步骤S4中图像增强处理包括图像锐化、灰度级矫正和灰度变换。
本发明的有益效果为：本发明获取检测绝缘子的高光谱图像、提取不同污秽等级绝缘子高光谱图像建立污秽等级识别模型；并利用该模型进行识别，检测污秽等级，并对所得高光谱图像进行处理得到污秽在伞裙表面的分布位置和范围，最终实现伞裙表面污秽分布的可视化非接触检测，操作便捷，绝缘子的伞群污秽等级较高时，在一定湿度条件下闪络电压将低，适用于现场带电检测，为有目标和针对性的清扫绝缘子提供基础，满足我国输电线路绝缘子检测的需求。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明得到的可视化分布图像。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
本发明的实施例1：本发明提供一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，基于高光谱仪的高光谱成像是在纳米级的光谱分辨率上，可以在紫外到近红外(200～2252nm)光谱覆盖范围内，以几十至数百个波长同时对物体连续成像，同步获得物体的空间信息、光谱信息、光强度信号。目前，基于高光谱遥感的目标检测与分类技术在文物损坏检测、地物分类、环境监测以及外绝缘老化分析等领域已经得到广泛的应用。高光谱遥感是利用采集目标物多波段的光谱信号，利用高光谱立方体图像中的光谱信息，结合光谱解析和数学建模方法，可以评估被检测样品各部位的状态。
本发明的工作原理是：不同污秽等级的光谱特性不同，绝缘子在高光谱影像上反映的光谱信息不同，因此，可以根据光谱信息的差异来衡量不同的污秽等级。先选取训练数据，用分类算法建立识别模型，并选取测试数据优化识别模型。
如图1所示，一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，包括以下步骤：
S1、获取绝缘子的高光谱图像并进行预处理；
预处理包括黑白矫正、多元散射矫正和平滑/变换处理。
黑白矫正的具体公式为：
上式中，R为矫正后的反射光谱图像，R0为样本原始的反射光谱图像，D为标准黑板的反射图像，W为标准白板的反射图像。
多元散射矫正的具体步骤为：
A、计算所有样品的平均光谱，计算公式为：
上式中，Ai,j为i×j维光谱数据矩阵，i＝1,2,…n，j＝1,2,…p，n为样品数，p为光谱采集所用的波长点数，为i×j维光谱数据矩阵的平均光谱；
B、将样品光谱与平均光谱进行一元线性回归，线性回归方程为：
上式中，Ai为样品i的光谱，mi和bi分别为各样品光谱Ai与平均光谱进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量；
C、计算多元散射矫正后的光谱，计算公式为：
上式中，Ai(MSC)为多元散射矫正后的光谱。
平滑/变换处理包括小波去燥、Savitzky-Golay平滑、微分变换和对数变换。
S2、根据预处理后的绝缘子高光谱图像建立污秽等级识别模型；
污秽等级识别模型的建立方法为：获取已知污秽等级的绝缘子高光谱图像，提取高光谱图像污秽区域的高光谱谱线，并通过高光谱谱线和反向传播神经网络算法建立污秽等级识别模型。
所选择的污秽区域代表不同污秽等级的绝缘子，其样本数量足以保证由此计算的污秽等级识别模型参数符合统计规律。样本包括了洁净、轻度、中度和重度积污的绝缘子光谱图。
污秽等级是按照《Q/GDW 152—2006电力系统污区分级与外绝缘选择标准》划分的。
S3、在未知污秽等级的绝缘子高光谱图像上提取伞裙区域像素点的高光谱谱线，通过污秽等级识别模型对高光谱谱线进行识别，判定每个像素点的污秽等级；
S4、对积污绝缘子图像进行图像增强处理，获得伞裙表面污秽的位置和分布范围；
图像增强处理包括图像锐化、灰度级矫正和灰度变换。
S5、将伞裙表面像素点的污秽等级与污秽位置和分布范围对应，获得污秽在伞裙表面的可视化分布图像，该可视化分布图像如图2所示。
实施例2：本实施例与实施例1的内容基本相同，不同之处在于，本实施例中步骤S2采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)算法建立污秽等级识别模型。

Claims (8)

1.一种基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取绝缘子的高光谱图像并进行预处理；
S2、根据预处理后的绝缘子高光谱图像建立污秽等级识别模型；
S3、在未知污秽等级的绝缘子高光谱图像上提取伞裙区域像素点的高光谱谱线，通过污秽等级识别模型对高光谱谱线进行识别，判定每个像素点的污秽等级；
S4、对积污绝缘子图像进行图像增强处理，获得伞裙表面污秽的位置和分布范围；
S5、将伞裙表面像素点的污秽等级与污秽位置和分布范围对应，获得污秽在伞裙表面的可视化分布图像。
2.根据权利要求1所述的基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，所述步骤S1中预处理包括黑白矫正、多元散射矫正和平滑/变换处理。
3.根据权利要求2所述的基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，所述黑白矫正的具体公式为：
上式中，R为矫正后的反射光谱图像，R0为样本原始的反射光谱图像，D为标准黑板的反射图像，W为标准白板的反射图像。
4.根据权利要求2所述的基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，所述多元散射矫正的具体步骤为：
A、计算所有样品的平均光谱，计算公式为：
上式中，Ai,j为i×j维光谱数据矩阵，i＝1,2,…n，j＝1,2,…p，n为样品数，p为光谱采集所用的波长点数，为i×j维光谱数据矩阵的平均光谱；
B、将样品光谱与平均光谱进行一元线性回归，线性回归方程为：
上式中，Ai为样品i的光谱，mi和bi分别为各样品光谱Ai与平均光谱进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量；
C、计算多元散射矫正后的光谱，计算公式为：
上式中，Ai(MSC)为多元散射矫正后的光谱。
5.根据权利要求2所述的基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，所述平滑/变换处理包括小波去燥、Savitzky-Golay平滑、微分变换和对数变换。
6.根据权利要求1所述的基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，所述步骤S2中污秽等级识别模型的建立方法为：获取已知污秽等级的绝缘子高光谱图像，提取高光谱图像污秽区域的高光谱谱线，并通过高光谱谱线和模型建立算法建立污秽等级识别模型。
7.根据权利要求6所述的基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，所述模型建立算法包括支持向量机算法和神经网络算法。
8.根据权利要求1所述的基于图谱特征的绝缘子表面污秽等级可视化检测方法，其特征在于，所述步骤S4中图像增强处理包括图像锐化、灰度级矫正和灰度变换。
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