【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别，具体涉及一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法及装置。
技术介绍
1、随着冰雪、雾霾、冰冻等恶劣气候的频繁发生，输电线路覆冰积雪灾害表现出不可抗拒性、极强的随机性和不可预见性，输电线路作为电力输送的重要渠道面临着重大考验。输电线路覆冰将会引发绝缘子闪络、导线舞动、断线倒杆和电力通信中断等多种严重事故，对电力系统的安全稳定运行构成严重的威胁，并会造成巨大的经济损失。此外输电线路发生严重覆冰状况通常伴随着大风、暴雪等极端恶劣天气条件，这将严重影响现有覆冰监测系统的通讯网络。
2、当前的覆冰监测包括两种，一种是人工手持电子卡尺进行测量，或者无人机搭载电子卡尺进行测量。由于无人机飞行过程中的振动和晃动，气流、风力等外部因素的干扰，可能导致其飞行姿态发生变化，以及电子卡尺本身的测量误差，都可能使得测量结果存在偏差，甚至可能无法获取有效的测量数据。另一种是通过机器视觉进行覆冰长度的识别。由于覆冰本身的形状、颜色和纹理等特性，在复杂多变的背景环境下，机器视觉可能难以准确地将覆冰与背景分离，边缘的识别可能变得模糊，特别是在光线条件不好的情况下，可能导致无法准确地识别覆冰的长度，检测结果的准确性会受到影响。
3、因此需要一种可以提高覆冰识别精度的监测方法。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法及装置，其结构简单、设计合理，采用不同波长的短波照射覆冰，增加覆冰的边缘特征；并
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
3、步骤一：无人机搭载相机和短波灯起飞；
4、步骤二：无人机朝向目标输电线路飞行，相机和短波灯分别开始工作，短波灯具有波长范围在390-480nm内、至少两个不同波长的光信号，至少两个不同波长的光信号以不同角度交替照射目标输电线路的覆冰；
5、步骤三：参照物具有长度和指向，参照物进入相机视野以后，相机获取覆冰在自然光下的图像，记为t1，相机获取覆冰在不同波长的光信号下的图像，记为tj，j为不小于2的正整数；
6、步骤四：以图像t1为基准，融合同一语境下覆冰在不同波长的光信号下的图像tj，获得融合图像；
7、步骤五：以参照物和覆冰的比例，计算覆冰的厚度。
8、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：短波灯至少具有紫色的第一光信号和蓝色的第二光信号，第一光信号的波长是390nm～450nm，第二光信号的波长是450nm～480nm。
9、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：步骤四的具体方法为：
10、步骤401：计算d1，d1表示t1图像中参照物的对角线长度；计算di，di表示ti图像中参照物的对角线长度；计算θi，θi表示ti图像中参照物与参照物指向的边界线之间的角度θi；0≤i≤j，i为正整数；
11、步骤402：以d1长度为基准缩放di，以θ1角度为基准旋转θi，生成ti图像的参照图像；
12、步骤403：计算融合权重：基于长度di和波长计算初始权重，对初始权重进行归一化，得到融合权重；
13、步骤404：基于融合权重和tj图像的参照图像中的像素值计算融合像素，得到融合图像。
14、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：初始权重的计算公式为其中表示d1到dj的标准差，λi表示ti图像在成像时的光信号波长，k表示光信号常数。
15、本专利技术的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：无人机、以及分别和无人机通信的无人机场和遥控器；
16、无人机的底部可拆卸连接有安装板，安装板的一侧固定安装有主控盒，主控盒内设置有主处理器，主处理器和相机有线连接，主处理器通过无线图像传输模块与无人机场通信，主处理器与遥控器内的从处理器通信连接，短波灯与主处理器之间连接有开关模块，开关模块接有电源模块；
17、安装板的另一侧分别固定连接有相机安装盒和短波灯安装架，相机安装盒与相机转动连接，短波灯安装架与短波灯固定连接，短波灯安装架与安装板之间的角度可调节，还包括可进入相机视角的参照物。
18、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：短波灯的外壁分别与固定杆的一端和移动杆的一端固定连接，固定杆的另一端转动地套接于安装板的通孔内，移动杆另一端可沿轨道移动，轨道开设在安装板和主控盒的底面上；固定杆的杆身和移动杆的杆身通过连接杆固定连接。
19、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：移动杆的另一端与第一齿条的一端通过链条固定连接，第一齿条与第一齿轮啮合，第一齿轮套接在第一电机的输出轴上，第一电机与主处理器之间接有第一电机驱动模块。
20、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：相机安装盒内设置有第二电机，主处理器与第二电机之间安装有第二电机驱动模块，第二电机包括伸出相机安装盒的第一动力输出轴和第二动力输出轴，第一动力输出轴上套设有第一主动齿轮，第一主动齿轮与第一弧形齿条啮合，第一弧形齿条设置在第一挂耳的空腔内，第一挂耳与相机的外壳固定连接；第二动力输出轴上套设有第二主动齿轮，第二主动齿轮与第二弧形齿条啮合，第二弧形齿条设置在第二挂耳的空腔内，第二挂耳与相机的外壳固定连接。
21、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：参照物为设置在相机镜头上的透明刻度条。
22、上述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：参照物为设置在相机前方的设置有刻度线的刻度杆，刻度杆连接在电动升降杆的一端，电动升降杆的另一端穿过安装板后伸入主控盒。
23、本专利技术与现有技术相比具有以下优点：
24、1、本专利技术的结构简单、设计合理，实现及使用操作方便。
25、2、本专利技术采用不同波长的短波照射覆冰，增加覆冰的边缘特征，避免覆冰边缘模糊，提高覆冰识别效率。
26、2、本专利技术采用不同波长的短波照射覆冰，并对不同波长的图像进行融合，通过整合来自不同色彩、不同视角的多幅图像，最大限度地提取各自信道中的有利信息，使得融合后的图像含有更丰富的信息，从而提升了图像信息的利用率。
27、3、本专利技术搭载参照物，由于参照物已知长度确定，因此采用简单的比例算法，就可以计算得到覆冰厚度，计算简便，误差小且精度高，使用效果好。
28、综上所述，本专利技术结构简单、设计合理，采用不同波长的短波照射覆冰，增加覆冰的边缘特征；并对不同波长的图像进行融合，从而提升了图像信息的利用率；并且无人机搭载参照物，计算简便，误差小且精度高。
29、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：短波灯(2)至少具有紫色的第一光信号和蓝色的第二光信号，第一光信号的波长是390nm～450nm，第二光信号的波长是450nm～480nm。
3.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：步骤四的具体方法为：
4.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：初始权重的计算公式为其中表示D1到Dj的标准差，λi表示Ti图像在成像时的光信号波长，k表示光信号常数。
5.一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：无人机(20)、以及分别和无人机(20)通信的无人机场(8)和遥控器(7)；
6.按照权利要求5所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：短波灯(2)的外壁分别与固定杆(161)的一端和移动杆(162)的一端固定连接，固定杆(161)的另一端转动地套接于安装板(10)的通孔内，移动杆(162
7.按照权利要求6所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：移动杆(162)的另一端与第一齿条(142)的一端通过链条固定连接，第一齿条(142)与第一齿轮(141)啮合，第一齿轮(141)套接在第一电机(14)的输出轴上，第一电机(14)与主处理器(6)之间接有第一电机驱动模块(13)。
8.按照权利要求5所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：相机安装盒(15)内设置有第二电机(17)，主处理器(6)与第二电机(17)之间安装有第二电机驱动模块(18)，第二电机(17)包括伸出相机安装盒(15)的第一动力输出轴和第二动力输出轴，第一动力输出轴上套设有第一主动齿轮，第一主动齿轮与第一弧形齿条(152)啮合，第一弧形齿条设置在第一挂耳(151)的空腔(153)内，第一挂耳(151)与相机(1)的外壳固定连接；第二动力输出轴上套设有第二主动齿轮，第二主动齿轮与第二弧形齿条啮合，第二弧形齿条设置在第二挂耳的空腔内，第二挂耳与相机(1)的外壳固定连接。
9.按照权利要求5所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：参照物(11)为设置在相机镜头(113)上的透明刻度条(112)。
10.按照权利要求5所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：参照物(11)为设置在相机(1)前方的设置有刻度线的刻度杆(111)，刻度杆(111)连接在电动升降杆(12)的一端，电动升降杆(12)的另一端穿过安装板后伸入主控盒(19)。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：短波灯(2)至少具有紫色的第一光信号和蓝色的第二光信号，第一光信号的波长是390nm～450nm，第二光信号的波长是450nm～480nm。
3.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：步骤四的具体方法为：
4.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测方法，其特征在于：初始权重的计算公式为其中表示d1到dj的标准差，λi表示ti图像在成像时的光信号波长，k表示光信号常数。
5.一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：无人机(20)、以及分别和无人机(20)通信的无人机场(8)和遥控器(7)；
6.按照权利要求5所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：短波灯(2)的外壁分别与固定杆(161)的一端和移动杆(162)的一端固定连接，固定杆(161)的另一端转动地套接于安装板(10)的通孔内，移动杆(162)另一端可沿轨道(144)移动，轨道(144)开设在安装板(10)和主控盒(19)的底面上；固定杆(161)的杆身和移动杆(162)的杆身通过连接杆(143)固定连接。
7.按照权利要求6所述的一种基于机器视觉的线路覆冰厚度监测装置，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨硕，李殿俊，刘海龙，任熠明，慕金鹏，边小浩，武鹏杰，付治国，李万胜，张贵林，赵启兵，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司鹤壁供电公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。