绝缘子盘面和钢帽区域的红外图像智能提取方法研究

摘要

绝缘子被广泛应用于输配电网络中，运行中的绝缘子由于长期受大气污染、冷热变化、雨水侵蚀等作用，可能出现绝缘劣化。一旦绝缘子串中出现劣化绝缘子，此部分绝缘子等效短路，泄露电流增大，引起绝缘子表面的温度升高，将降低绝缘子串的有效爬电距离并增加绝缘子串的闪络概率，直接导致绝缘子断串、导线落地等连锁事故，严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此绝缘子的状态检测是一项繁重的工作。
　　相较于传统的人工登杆巡线检测方式，利用红外热像仪进行巡线拍摄，并使用图像处理技术自动检测故障的巡线方式更为高效，是目前智能巡线检查的主要发展方向。针对目前绝缘子低、零值检测方法漏判率高、操作繁琐等问题，本文提出了一种新的绝缘子盘面和钢帽区域智能提取方法，获取绝缘子盘面和钢帽区域的图像纹理与温度等信息，实现绝缘子红外图像的自动、批量处理，为绝缘子的状态检测奠定了基础。
　　本文首先研究分析了红外成像的基本原理与红外检测特点，阐述了发热物体的红外辐射规律以及绝缘子运行状态下的红外成像规律，建立了绝缘子钢帽的发热与温升模型，在此基础上研究了不同阻值的正常绝缘子串、不同阻值的劣化绝缘子在串中不同位置的钢帽温升估算。通过研究红外热像技术检测低、零值绝缘子的基本方法说明了图像分割的必要性，并详细描述了基于红外图像的绝缘子盘面和钢帽区域智能提取的实现方案和流程。
　　通过综合数学和计算机等分析方法，从实际应用出发总结归纳提出了一些准则和分割算法。该算法充分利用了红外图像中绝缘子的对称性等特点，首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化等预处理；然后从骨架化的二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合；对特征点集用Hough变换进行绝缘子串倾斜度校正；最后对绝缘子盘面和钢帽的二值图像进行形态学处理和统计分析，通过区域提取算法提取出绝缘子的盘面和钢帽区域，同时进行了绝缘子串方向判断。
　　结果表明：本文方法能够从变电站现场拍摄的红外图像中完整地提取出绝缘子盘面和钢帽图像区域，有较高的工程应用价值。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1 课题背景与研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 课题来源

1.4 本文的主要内容和创新点

1.5 本章小结

第2章 绝缘子红外成像与图像分割必要性研究

2.1 红外热像仪原理与特点

2.2 绝缘子运行状态下的红外成像规律

2.3 劣化绝缘子红外检测基本方法

2.4 绝缘子盘面和钢帽分割必要性

2.5 总体研究方案设计

2.6 本章小结

第3章 二值形态学基本理论

3.1 膨胀与腐蚀

3.2 开操作与闭操作

3.3 边界提取

3.4 细化与骨架

3.5 结构元素的选取

3.6 本章小结

第4章 基于二值形态学的绝缘子串智能图像处理

4.1 图像预处理

4.2 特征提取

4.3 角度校正

4.4 区域提取

4.5 结果分析

4.6 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录

附录B 攻读学位期间参与的科研项目与科研成果