一种绝缘子自动识别分析系统技术方案

本发明专利技术公开了一种绝缘子自动识别分析系统，包括图片预处理，提取图片中的绝缘子和绝缘子缺陷检测，所述图片经过图片预处理，再通过提取图片中的绝缘子将图片中的绝缘子提取出来，然后通过绝缘子缺陷检测将图片中的有缺陷的检测出来，所述图片预处理包括图像采集模块和全域线性变换，所述全域线性变换与图像采集模块连接，主要将图片转化为灰度图，使图片的对比度和质量上升，所述提取图片中的绝缘子包括Sobel边缘分离，形态学滤波，标出绝缘子和噪点分离，所述绝缘子缺陷检测包括纹理提取，分类处理，自爆、裂缝定位和污秽检测，实现对绝缘子的巡检工作，保证电力系统的运行安全。

An automatic identification and analysis system for insulators

The invention discloses an insulator automatic identification and analysis system, including image preprocessing, insulator and insulator defects detection in the image, the image after image preprocessing, and then through the insulator is extracted in the image of the insulator in the picture is extracted, then detected by insulator defect detection with defects in the picture the image preprocessing, including image acquisition module and global linear transformation, the global linear transformation is connected with the image acquisition module, the main image into grayscale, contrast and image quality rise, the extraction in images including Sobel insulator edge separation, morphological filtering, noise separation and insulator mark the insulator includes defect detection, texture extraction, classification, and crack location and blew contamination detection, realize the insulation Patrol work to ensure the operation safety of power system.

【技术实现步骤摘要】
一种绝缘子自动识别分析系统
本专利技术属于电力巡检
，具体地说，本专利技术涉及一种绝缘子自动识别分析系统。
技术介绍
输电线路上的绝缘子长期暴露在野外环境中，受到持续的机械张力、电气闪络和材料老化等问题，容易产生绝缘子自爆、裂缝和污秽等缺陷，而且现在架设的输电线路不可避免地要经过很多复杂地形，人工去检查不仅难度大，而且危险性也高，因此现在使用的是无人机等环境适应性强，自动化程度高的工具来获取照片，从而技术人员通过照片来分析判断绝缘子的情况，但是获取到的照片数量庞大，常常需要人员对图片进行分析判断，工作量大、繁琐。
技术实现思路
本专利技术提供一种绝缘子自动识别分析系统，目的是实现对绝缘子的巡检工作，保证电力系统的运行安全。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种绝缘子自动识别分析系统，包括图片预处理，提取图片中的绝缘子和绝缘子缺陷检测，所述图片经过图片预处理，再通过提取图片中的绝缘子将图片中的绝缘子提取出来，然后通过绝缘子缺陷检测将图片中的有缺陷的检测出来。优选的，所述图片预处理包括图像采集模块和全域线性变换，所述全域线性变换与图像采集模块连接，主要将图片转化为灰度图，使图片的对比度和质量上升。优选的，所述提取图片中的绝缘子包括Sobel边缘分离，形态学滤波，标出绝缘子和噪点分离，所述Sobel边缘分离与全域线性变换连接，所述形态学滤波与Sobel边缘分离连接，所述标出绝缘子与形态学滤波，所述噪点分离与标出绝缘子。优选的，所述绝缘子缺陷检测包括纹理提取，分类处理，自爆、裂缝定位和污秽检测，所述纹理提取与噪点分离连接，所述分类处理与纹理提取连接，所述自爆、裂缝定位与分类处理连接，所述污秽检测与分类处理连接。本专利技术是用来实现对绝缘子的巡检工作，保证电力系统的运行安全，采用以上技术方案的有益效果是：通过图片预处理中的全域线性变换对图片进行增强及中值滤波，消除脉冲噪声，谐波均值滤波消除高斯噪声，使得预处理之后的图片的对比度和质量上升，图片特征更加明显；因为RGB色彩空间中的B分量对比度较大，所以使用B分量来进行Sobel边缘提取分割，可以将图片上的绝缘子与背景分隔开，再对其进行形态学滤波消除干扰，使用像素标记的连通区域标记方法将分割后的绝缘子标记出，最后选用形状特征分析中的面积特征将绝缘子与噪点分离开，将绝缘子部分完整提取出来，方便后面的检测操作；采用局部二元模式(LocalBinaryPattern,LBP)算子提取绝缘子的纹理特征，根据纹理特征进行分类，所分类型包括自爆、裂缝定位和污秽检测，对绝缘子图像中的自爆。裂缝缺陷采用滑动窗口的方法计算模板和窗口的直方图距离,通过归一化的直方图距离判断是否存在缺陷,并定位缺陷位置，所述污秽检测利用提取纵向灰度值变化率的方法对鸟粪进行检测,破坏绝缘子纵向灰度变化率规律的位置即为受鸟粪污染的区域。附图说明图1是该绝缘子自动识别分析系统的工作框图；具体实施方式下面对照附图，通过对实施例的描述，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明，目的是帮助本领域的技术人员对本专利技术的构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解，并有助于其实施。如图1所示，本专利技术是一种绝缘子自动识别分析系统，是用来实现对绝缘子的巡检工作，保证电力系统的运行安全。具体的说，如图1所示，包括图片预处理，提取图片中的绝缘子和绝缘子缺陷检测，所述图片经过图片预处理，再通过提取图片中的绝缘子将图片中的绝缘子提取出来，然后通过绝缘子缺陷检测将图片中的有缺陷的检测出来。所述图片预处理包括图像采集模块和全域线性变换，所述全域线性变换与图像采集模块连接，主要将图片转化为灰度图，使图片的对比度和质量上升。所述提取图片中的绝缘子包括Sobel边缘分离，形态学滤波，标出绝缘子和噪点分离，所述Sobel边缘分离与全域线性变换连接，所述形态学滤波与Sobel边缘分离连接，所述标出绝缘子与形态学滤波，所述噪点分离与标出绝缘子。所述绝缘子缺陷检测包括纹理提取，分类处理，自爆、裂缝定位和污秽检测，所述纹理提取与噪点分离连接，所述分类处理与纹理提取连接，所述自爆、裂缝定位与分类处理连接，所述污秽检测与分类处理连接。以下用具体实施例对具体工作方式进行阐述：如图1所示，通过图片预处理中的全域线性变换将图片转化为灰度图，使用全域线性变换对图片进行增强及中值滤波，消除脉冲噪声，谐波均值滤波消除高斯噪声，使得预处理之后的图片的对比度和质量上升，图片特征更加明显；因为RGB色彩空间中的B分量对比度较大，所以使用B分量来进行Sobel边缘提取分割，可以将图片上的绝缘子与背景分隔开，再对其进行形态学滤波消除干扰，使用像素标记的连通区域标记方法将分割后的绝缘子标记出，最后选用形状特征分析中的面积特征将绝缘子与噪点分离开，将绝缘子部分完整提取出来，方便后面的检测操作；采用局部二元模式(LocalBinaryPattern,LBP)算子提取绝缘子的纹理特征，根据纹理特征进行分类，所分类型包括自爆、裂缝定位和污秽检测，对绝缘子图像中的自爆。裂缝缺陷采用滑动窗口的方法计算模板和窗口的直方图距离,通过归一化的直方图距离判断是否存在缺陷,并定位缺陷位置，所述污秽检测利用提取纵向灰度值变化率的方法对鸟粪进行检测,破坏绝缘子纵向灰度变化率规律的位置即为受鸟粪污染的区域，根据检测的结果输出绝缘子缺损报告，工作人员可以直接通过查看绝缘子缺损报告来得知输电线路上绝缘子的缺损情况，及时进行维修，保证电力系统的运行安全。以上结合附图对本专利技术进行了示例性描述，显然，本专利技术具体实现并不受上述方式的限制，只要是采用了本专利技术的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进；或未经改进，将本专利技术的上述构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种绝缘子自动识别分析系统，包括图片预处理，提取图片中的绝缘子和绝缘子缺陷检测，所述图片经过图片预处理，再通过提取图片中的绝缘子将图片中的绝缘子提取出来，然后通过绝缘子缺陷检测将图片中的有缺陷的检测出来。

【技术特征摘要】
1.一种绝缘子自动识别分析系统，包括图片预处理，提取图片中的绝缘子和绝缘子缺陷检测，所述图片经过图片预处理，再通过提取图片中的绝缘子将图片中的绝缘子提取出来，然后通过绝缘子缺陷检测将图片中的有缺陷的检测出来。2.根据权利要求1所述的一种绝缘子自动识别分析系统，其特征在于：所述图片预处理包括图像采集模块和全域线性变换，所述全域线性变换与图像采集模块连接，主要将图片转化为灰度图，使图片的对比度和质量上升。3.根据权利要求2所述的一种绝缘子自动识别分析系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锐豪，尹从源，陈建伟，
申请(专利权)人：广东容祺智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44