基于二代曲波系数形态学条带能量法的绝缘子破损故障检测方法

摘要

本发明提出一种高铁接触网棒式绝缘子不良状态检测的快速模糊匹配方法，针对电气化铁路接触网绝缘子瓷瓶破损故障检测问题，利用二代曲波对综合列检车现场拍摄图像进行各向异性方向滤波获取绝缘子特征量；为解决绝缘子不同瓷瓶特征系数分布不规则问题，提出一种利用方向性形态学闭运算对曲波系数均衡化的方法；为解决智能识别问题，提出一种利用能量条代法对曲波系数矩阵进行降维的方法，最终可获得绝缘子位置信息，判断绝缘子故障。实验表明，该方法可直接对现场拍摄的图像进行全局分析，对于图像中绝缘子定位以及绝缘子故障信息的判断都达到了较高的准确性，为电气化铁路绝缘可靠性检测提供了一种新手段。

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种基于图像处理方法的接触网绝缘子破损故障自动识别检测方法。具体说就是一种基于二代曲波系数方向性形态学系数归一化的条带能量自动识别检测方法。 

背景技术

高速铁路均采用电力牵引，电力牵引是目前所知能源利用率最高、最节能环保的轨道交通牵引方式。因此，目前所有新建轨道交通，无论是高速、重载，还是城市轨道交通，几乎全部采用电力牵引。电力机车在高速运行条件下从接触网上汲取电流，运行中必须保证受流的不间断和绝对可靠，怎么保证高速运行列车具有良好的受流质量是电气化铁路的关键技术之一。 

我国电气化铁路采用27.5kV的高电压等级，为确保安全，接触网悬挂装置的带电部分通过绝缘瓷瓶与非绝缘部分隔离。当瓷瓶发生破损的时候，会降低其绝缘性能，严重时甚至会发生闪络，影响人员安全，造成跳闸事故。因此，需要对绝缘瓷瓶进行定期检查。 

目前我国铁路供电部门对绝缘子的检查主要为人工方式，一般每年安排两次绝缘子清扫，同时对绝缘子瓷瓶进行逐个检查。这种方式效率低，也很难实时监控绝缘子状态，因此急需研究绝缘子实时自动检测分析方法。铁路行业目前自动监控技术发展开始越来越多的采用对行车影响小的图像处理、智能识别技术。其中弓网系统中的图像监控分析研究主要集中于受电弓磨耗和故障图像分析以及接触网的几何参数检测上。例如：Landi等人提出通过监控受电弓滑板上的温度变化，利用Hough变换对弓网系统进行检测[Landi,A.,L.Menconi and L.Sani,Hough transform and thermo-vision for monitoring pantograph-catenary system.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers--Part F--Journal of Rail&Rapid Transit,2006.220(4):435-447.]。Niwakawa等人研究了利用小型化的图像检测设备进行弓网检测的问题[Niwakawa,M.,T.Onda and N.Kinoshita,Stereo Vision Based Measurement of Intersections of Overhead Contact wires and Pantograph of KYUSHUSHINKANSEN.IEEJ Transactions on Industry Applications,2007.127(2):118-123]。牛大鹏等研究了利用非接触式方法对接触网进行几何参数检测的方法[牛大鹏,非接触式接触网几何参数检测系统研究,2008,西南交通大学.]。范虎伟研究了利用图像处理方法对接触线定位器定位坡度进行检测[范虎伟等,非接触式接触网定位器坡度自动检测技术.计算机应用,2010.30(S2):102-103]。尹保来研究了利用超声波进行受电弓磨耗检测的方法[尹保来与王伯铭,超声波测距原理在受电弓磨耗检测中的应用.机车电传动,2008(05):57-59]。马莉等利用同态滤波和边缘检测理论分析了受电弓定位的问题[马莉等,图像处理技术在受电弓滑板检测中的应用.机车电传动,2009(05):52-53]。Yangkai等利用CCD传感器设计了受电弓磨耗检测方法[Yangkai,et al.Application of CCD measurement technique for wear on pantograph sliding plates.2009.chengdu:The International Society for Optical Engineering]。Takamasa等人设计了利用紫外线检测接触磨耗的方法[HAYASAKA,T., M.SHIMIZU and K.NEZU,Development of Contact-Loss Measuring System Using Ultraviolet Ray Detection.Quarterly Report ofRTRI,2009.50(3):131-136]。作者研究了利用CCDP变换进行受电弓裂纹检测的方法[韩志伟等,基于二代曲波系数定向映射的受电弓滑板裂纹检测技术.铁道学报,2011(11):63-69]。仲莉恩等研究了直方图方法电力系统绝缘子定位技术[仲莉恩,冯辉与隋立林,一种利用边缘方向直方图检测绝缘子的方法.电气技术,2010(1):22-25]。但由于接触网悬挂装置图像过于复杂，通过图像智检测方法进行绝缘子瓷瓶故障检测和分析的研究国内外还未见相关报道。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于铁路综合检测车获得检测图像的绝缘子破损故障自动识别方法，该方法可以对大量检测图像中的绝缘子破损故障自动识别判断，从而减少人工识别的巨大工作量，也提高检测的准确性，减少人工识别误差。 

本发明采用的技术是：利用曲波方向性滤波特性判断绝缘子位置，利用方向性形态学模板进行曲波系数归一化修正，利用条带能量距离法判断绝缘子故障。 

本方法的提出是鉴于对以下的使用状态的实际分析提出的： 

目前铁路运营部门主要利用综合检测车进行接触网图像采集。由于白天拍摄易受自然光干扰，因此检测作业主要在夜间通过打射灯的方法进行拍摄，黑色夜空背景使得图像净空状态更良好，减少了云、鸟、树等环境背景对图像识别的干扰。图1显示了现场采集的完整图像。图2为图像局部特征。可见，采集图像效果清晰（分辨率为2448×2048像素），局部特征明显，适合于后续图像识别。图3显示了出现断裂故障的绝缘子，红圈标识了绝缘子破损部位。本发明主要针对该类故障进行自动识别研究。 

由图3可见，绝缘子瓷瓶呈等间距并列叠放、方向一致性强，接触网悬挂装置其它部件都不具有这一特征。利用曲波方向性滤波特性，通过提取绝缘子该唯一性特征量，可直接对原图进行绝缘子故障识别，无需预先分块确定绝缘子位置。算法不受先期绝缘子定位准确性影响，稳定性更好。 

由于图像灰度值差异，绝缘子上不同瓷瓶提取特征量不完全一致，对后期识别造成干扰，因此提出一种利用形态学闭运算进行系数特征量均衡的方法加以改善。对修正后的系数进行方向性条带能量分析，将二维系数矩阵降阶为一维函数，能够便于智能对比识别。最终通过对条带能量分布图的识别可判断绝缘子故障。 

鉴于此，本发明方法的主要技术手段为： 

1）基于曲波方向性滤波的绝缘子定位： 

a.绝缘子图像预处理：为提高图像识别算法精度，降低绝缘子图像亮度不均匀等问题对识别的影响，对图像进行预处理，抑制图像中灰度值较低和过高的部分，同时增强绝缘子上灰度值特定范围的像素，灰度值均衡原理如下式所示。 

$M(m,n)=\left(\begin{array}{cc}0& I(m,n)＜L_{\mathrm{in}}\mathrm{orI}(m,n)>H_{\mathrm{in}}\\ (I(m,n)-L_{\mathrm{in}})·\frac{H_{\mathrm{out}}-L_{\mathrm{out}}}{H_{\mathrm{in}}-L_{\mathrm{in}}}+L_{\mathrm{out}}& L_{\mathrm{in}}＜I(m,n)＜H_{\mathrm{in}}\end{array}\right)$

其中，I为原始图像，M为增强后的图像。L_in和H_in为原图像欲增强像素范围，L_out和H_out为增强后的像素范围； 

b.曲波方向滤波绝缘子特征提取：二代曲波变换定义为： 

$C(j,l,k)=\frac{1}{{\left(2\pi \right)}^2}\int \hat{f}\left(\omega \right)U_j\left(R_{{\theta }_l}\omega \right)e^{i＜x_k^{(j,l)},\omega >}\mathrm{d\omega }$

2）基于曲波方向特性的方向性数学心态学图像特征归一化： 

基于曲波方向矩阵信息的方向性形态学腐蚀膨胀方法：形态学腐蚀膨胀定义为： 

膨胀运算定义为：dilation(A,B)＝{a+b|a∈A,b∈B} 

定义腐蚀运算为:erosion(A,B)＝{a|(a+b)∈A,a∈A,b∈B} 

对于各个曲波分解矩阵对应的方向分解角θ来说，分别产生一个方向为θ的腐蚀膨胀模板；为实现归一化绝缘子曲波系数集群的目的，采用大膨胀小腐蚀的方法进行处理：膨胀腐蚀操作使用矩形模板，膨胀模板为20×2，腐蚀模板为4×1。 

3）曲波系数方向性条带能量分析方法： 

为解决不同绝缘子瓷片位置曲波系数值相差较大难于分析的问题，条带能量定义为曲波系数值大于给定阈值的系数个数，如下式所示： 

f(x)＝C_j(x,y)·δ(Line_j |C_j(x,y)＞k) 

其中，f为条带能量分布函数，C_j为分解角度j的曲波系数矩阵，δ为对应角度的条带选择函数，k为给定阈值。 

4）条带能量间隙距离绝缘子破损自动识别： 

定义曲波系数形态学修正能量条带分布间距D为绝缘子破损故障判据，当间距D大于条带宽度均值1.2倍W时（D＞1.2W），判断绝缘子出现破损，反之（D≤1.2W）判断绝缘子正常，输出判断结果至后续处理设备。 

本发明为解决绝缘子不同瓷瓶特征系数分布不规则问题，提出一种利用方向性形态学闭运算对曲波系数均衡化的方法，利用能量条代法对曲波系数矩阵进行降维的方法解决智能识别问题，最终获得绝缘子位置信息，判断绝缘子故障。实验表明，本发明方法可直接对现场拍摄的图像进行全局分析，对于图像中绝缘子定位以及绝缘子故障信息的判断都达到了较高的准确性，为电气化铁路绝缘可靠性检测提供了一种新手段。 

附图说明

图1为综合列检车夜间采集的现场图像 

图2为接触网现场图像高清局部效果图 

图3为绝缘子破损图像，也是本发明检测识别对象 

图4为对检测图像的预处理效果图 

图5绝缘子曲波系数分析结果 

图6形态学闭运算曲波系数一致性修正 

图7曲波系数条带计算原理 

图8系数条带能量分布 

图9绝缘子左边缘位置缺失检测实验 

图10(a)左边缘缺失绝缘瓷片检测闭运算结果 

图10(b)左边缘缺失绝缘瓷片检测条带能量分布图 

图10(c)为方向形态学闭运算结果 

图10(d)为条带能量分布 

图11绝缘子中部缺失故障图 

图12(a)绝缘子中部缺失条带能量图 

图12(b)绝缘子中部缺失条带能量图 

图12(c)绝缘子中部缺失检测结果 

图12(d)绝缘子中部缺失检测结果。 

具体实施方式

a.图像预处理 

为提高图像识别算法精度，降低绝缘子图像亮度不均匀等问题对识别的影响，必须对图像进行预处理，抑制图像中灰度值较低和过高的部分，同时增强绝缘子上灰度值特定范围的像素。灰度值均衡原理如式所示。 

$M(m,n)=\left(\begin{array}{cc}0& I(m,n)＜L_{\mathrm{in}}\mathrm{orI}(m,n)>H_{\mathrm{in}}\\ (I(m,n)-L_{\mathrm{in}})·\frac{H_{\mathrm{out}}-L_{\mathrm{out}}}{H_{\mathrm{in}}-L_{\mathrm{in}}}+L_{\mathrm{out}}& L_{\mathrm{in}}＜I(m,n)＜H_{\mathrm{in}}\end{array}\right)$

其中，I为原始图像，M为增强后的图像，m,n为图像像素点坐标。L_in和H_in为原图像欲增强像素范围，L_out和H_out为增强后的像素范围。 

图4显示了预处理前后的图像效果。可见预处理主要起到两个作用：第一是使单个绝缘子瓷瓶边缘更加清晰；第二是绝缘子与拉杆、腕臂连接部位，由于像素灰度低而被抑制（图4中红圈标示位置），可消除后续处理中连接部位干扰，获得更加准确的效果。 

b.曲波方向滤波绝缘子特征提取 

大量采集图像及接触网设计资料统计表明，连接支柱和水平拉杆位置的绝缘子整体呈水平布置，绝缘子瓷瓶垂直于地面；连接腕臂和支柱位置的绝缘子呈大约135度方向布置，其绝缘子瓷瓶与地面呈45度夹角。不同线路和地区由于污染情况不同，安装的绝缘子片数也不相同，但绝缘子片一定是均匀、平行的紧密排列。这种规则的方向性分布特征为利用曲波提取绝缘子唯一性特征提供了依据。 

由于曲波的方向性滤波特性，单一方向系数矩阵只会检测出特定方向的图像元素，因此可消除其它悬挂装置图像对绝缘子特征检测的影响。对图4预处理后图像进行曲波方向性分解。图5中红圈标识位置显示了曲波大系数聚集位置，说明图像该位置存在与分解方向一致的图像奇异性特征。图5左图显示了垂直方向图像元素（水平拉杆位置的绝缘子）；图5右图显示了与水平呈45度夹角的图像元素（斜腕臂位置的绝缘子）。 

c.形态学闭运算曲波系数能量均衡修正 

膨胀运算定义为：dilation(A,B)＝{a+b|a∈A,b∈B} 

定义腐蚀运算为:erosion(A,B)＝{a|(a+b)∈A,a∈A,b∈B} 

其中，A,B为图像像素集合，a，b为形态学模板范围内的图像像素点，膨胀运算a+b表示膨胀模板范围内任意一点存在图像则全部模板内填充同样像素，腐蚀运算a|(a+b)表示腐蚀 模板范围内全部存在则保留模板中心位置像素点。形态学闭运算为一个先膨胀后腐蚀的过程，其目的是为了填充物体内细小空洞、连接邻近物体。 

利用曲波提取绝缘子特征时，由于拍摄、预处理质量等因素影响，检测区域系数可能出现不清晰、不规则或不同绝缘子之间检测结果差别较大问题，这都会对后续故障识别算法造成致命影响。因此，本发明提出采用形态学闭运算方法对系数矩阵进行修正，使不同绝缘子的系数分布更规则、一致性更好。该方法具有很好的普适性，可为各种超小波类图像识别问题提供便利。 

为使系数分布更规则，利用大膨胀、小腐蚀的方法进行闭运算。膨胀腐蚀操作使用矩形模板，膨胀模板为20×2，腐蚀模板为4×1。图6显示了闭运算修正前后曲波系数矩阵分布情况。可以看到不同绝缘子瓷片的系数分布更规则，边缘更清晰。 

d.曲波修正系数方向性条带能量分析 

为利用计算机自动识别绝缘子系数分布，判断绝缘子故障，必须将二维的系数矩阵降阶为一维函数进行对比。这里利用方向性条带能量统计方法进行系数矩阵降维运算。 

对曲波系数分解矩阵，利用与曲波分解角度一致的条带来分割矩阵，对各个条带内的能量进行计算，原理如图7所示。为解决不同绝缘子瓷片位置曲波系数值相差较大难于分析的问题，条带能量定义为曲波系数值大于给定阈值的系数个数，如式所示。 

f(x)＝C_j(x,y)·δ(Line_j|C_j(x,y)＞k) 

其中，f为条带能量分布函数，C_j为分解角度j的曲波系数矩阵，δ为对应角度的条带选择函数，k为给定阈值。 

图8显示了绝缘子瓷片在条带能量图的分布情况，可以清晰看到与绝缘子瓷片对应的均匀分布能量带，其特征唯一，接触网其它设备图像在能量条带图上没有该规律性（不出现能量或仅在个别位置出现单一能量带分布）。因此，可以利用能量条带分布来判断绝缘子位置，利用能量均匀分布间隔识别是否有绝缘子瓷片断裂缺失故障。 

实施实例 

为验证基于二代曲波形态闭运算能量条带法的绝缘子断裂故障识别算法的有效性，对采集图库中不同条件下拍摄的故障图和非故障图进行识别实验。 

故障1：如图9，绝缘子左边缘位置缺失一片。检测结果如图10所示，其中： 

图a图像预处理结果 

图b为曲波方向性滤波结果； 

图c为方向形态学闭运算结果； 

图d为条带能量分布。 

从图中都可以清晰看到，本应出现均匀分布曲波系数的位置都出现了缺失，可明确判断该位置处绝缘子破损。 

故障2：如图11，绝缘子中部位置缺失一片。检测结果如图12（a-d）所示，同样两图中都可以清晰看到，本应出现均匀分布曲波系数的位置都出现了缺失，该位置处绝缘子破 损。 

对于图像识别实验结果如表1所示。本发明算法误检率较低，可以精确的判断绝缘子瓷瓶缺失故障。出现误检图经分析是由于拍摄光线过强，预处理后绝缘子与水平拉杆连接处依然清晰保留，误判断边缘处能量条带分布不均，错误识别为边缘绝缘子缺失。由于检测图发现故障后都会经由人工确认，因此，故障过度检测不会造成大的影响。 

表1绝缘子故障检测试验统计数据