一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法及装置，用于解决现有技术无法检测复杂背景下绝缘子串爆片的技术问题。本发明实施例方法包括：对可见光图像进行绝缘子像素点提取获得相对应的掩膜图像；对掩膜图像进行边界搜索确定闭合区域，从而获得绝缘子走向直线参数，对所述闭合区域进行分组，获得相应的群组列表；统计所述群组列表中每个群组所对应的掩模图像中的非零元素垂直于所述绝缘子串走向直线的数量，获得数量分布直方图，并统计其峰值分布，计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设爆片距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生。

说明书

技术领域

本发明涉及绝缘子检测领域，尤其涉及一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法及装置。

背景技术

绝缘子在高压电塔中的十分重要，因此需要对绝缘子进行状态检测，尤其是对绝缘子是否发生爆片进行检测。

目前国内外基于可见光图像的绝缘子爆片检测技术大多依据提取出的轮廓信息或纹理特征信息。基于轮廓特征的可见光影像绝缘子串爆片检测技术准确度受绝缘子片提取的完整性影响较大，因此其对背景滤出结果有很高的要求，若绝缘子片边缘提取结果受噪声影响较大，则基于轮廓的检测算法稳定性也会受到影响，如姜浩然等人提出的以Hough变换检测绝缘子片椭圆，其在天空为简单背景的影像中绝缘子边界易于区分，检测效果较好。基于纹理特征的可见光绝缘子爆片分析技术算法计算量较大，且算法准确性不仅受到复杂的外界环境的背景影响，还受用于计算纹理特征的区域选择方式影响，如张晶晶等人提出基于绝缘子区域分块与分块之间相似度检测绝缘子爆片缺陷，其纹理特征量便与其分块方式相关。

由于现阶段的绝缘子爆片检测技术大多对绝缘子与背景进行区分的效果并不理想，因此无法检测在复杂背景下绝缘子串爆片检测的问题。因此，现有技术无法检测复杂背景下绝缘子串爆片是本领域技术人云需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法及装置，用于解决现有技术无法检测复杂背景下绝缘子串爆片的技术问题。

本发明实施例提供一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法，包括：

对可见光图像进行二值化处理获得二值化图像；

对所述二值化图像进行闭合边界搜索获得二值化闭合区域，对所述二值化闭合区域进行划分成多个网格并再次进行二值化计算获得特征模版，并进行相似度分组获得特征模版群组列表；

获取所述特征模版群组列表中元素个数最多的特征模版群组并获取对应的闭合区域群组，计算获得所述闭合区域群组的RGB分量值处于预设范围内的掩膜图像；

对所述掩膜图像进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，根据多个所述闭合区域获得绝缘子走向直线参数，并根据所述绝缘子走向直线参数对所述闭合区域进行分组，获得相应的群组列表；

统计所述群组列表中每个群组所对应的掩模图像中的非零元素垂直于所述绝缘子串走向直线的数量，获得数量分布直方图，并统计其峰值分布，计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设爆片距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生。

优选地，所述对可见光图像进行二值化处理获得二值化图像具体包括：

对可见光图像由RGB颜色空间通过第一公式转换至L1、L2、L3特征空间，获得L1、L2、L3特征空间分量；

对特征空间分量进行最大类间方差阈值分割获得分割阈值，并根据所述分割阈值对可见光图像进行二值化操作，获得二值化图像并进行一次形态学开运算去除噪点；

其中，所述第一公式为：

其中R、G、B为可见光图像的原始RGB信息，L1、L2、L3为转换后的特征空间分量。

优选地，所述对所述二值化图像进行闭合边界搜索并进行相似度分组，获得特征模版群组列表具体包括：

对所述二值化图像并进行闭合边界搜索获得二值化闭合区域；

将每个所述二值化闭合区域划分为多个网格并计算每个网格的像素填充率，根据所述像素填充率对所述二值化闭合区域进行二值化计算获得对应的二值化特征模版；

对所述二值化特征模版进行相似度分组，获得特征模版群组列表。

优选地，所述对所述二值化特征模版进行相似度分组，获得特征模版群组列表具体包括：

S1：判断所述二值化特征模版是否已经遍历完，若是，则结束；

S2：从所述二值化特征模版中取出一个特征模版，记为T_Cur，若特征模版群组列表为空，则向特征模版群组列表中添加新群组K1，将T_Cur分类至群组K1并返回步骤S1；

S3：计算T_Cur与特征模版群组列表中的各群组是否存在相似度超过ε的特征模版，若是，则把T_Cur分类至包含所述相似度超过ε的特征模版的群组并返回步骤S1，若否，则则向特征模版群组列表中添加新群组K2，将T_Cur分类至群组K2并返回步骤S1。

优选地，所述计算获得所述闭合区域群组的RGB分量值在预设范围内的掩膜图像具体包括：

取闭合区域群组中各元素所包含的所有像素点，统计所有像素点中每一个颜色分量值在对应图像颜色通道的概率；

统计所述概率大于预设阈值的对应颜色分量值范围；

获取像素点颜色分量值满足所述对应颜色分量值范围的像素点并记为1，不满足则记为0，得到对应的二值图像；

对R、G、B三个通道的所述二值图像做逻辑与运算获得包含相应绝缘子像素点的掩膜图像。

优选地，所述对所述掩膜图像进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，根据多个所述闭合区域获得绝缘子走向直线参数，并根据所述绝缘子走向直线参数对所述闭合区域进行分组，获得相应的群组列表具体包括：

对所述掩膜图像中的非零元素进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，并计算每个闭合边界的最小外接矩形及y值最大的最上点、y值最小的最下点以及所述矩形中心点坐标；

根据所述矩形中心点坐标拟合直线，获得第一绝缘子走向直线参数，同时计算所有闭合区域的最小外接矩形，获得最小外接矩形长轴方向为第二绝缘子走向直线参数；

根据所述第一绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A1，根据所述第二绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A2；

比较群组列表A1和群组列表A2，获取其中群组元素最多的群组记为A3，根据群组A3中的闭合区域中心点拟合直线得到第三绝缘子走向直线参数，并根据所述第三绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表AX。

优选地，所述根据所述第一绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A1，根据所述第二绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A2以及根据所述第三绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表AX具体方法包括：

T1、将所述闭合区域按横坐标由小到大排序；

T2、判断所述闭合区域是否遍历完，若是，则结束，若否，则取其中一个未处理的闭合区域记为Ed_i，设置Ed_i为当前闭合区域Ed_Cur，判断群组列表是否为空，若是，则添加一个群组J1，并将Ed_i添加至J1中；

T3、以绝缘子走向直线为方向，获得分别过Ed_Cur最上点和最下点的两条平行线，判断是否存在所述矩形中心点坐标在所述两条平行线之间的闭合区域，若存在，则获取距Ed_Cur最近的所述矩形中心点坐标在所述两条平行线之间的且未分类的闭合区域，记为Ed_Next，若不存在则返回T2；

T4、判断群组J1中闭合区域的数量是否小于2，若是，则将Ed_Next分类至群组J1，并将Ed_Next设为当前闭合区域Ed_Cur并返回T3，若否，则记群组J1中Ed_Cur之前的一个闭合区域为Ed_Pre，判断Ed_Pre、Ed_Cur、Ed_Next是否共线，若是，则将Ed_Next放入群组J1并将Ed_Next设为当前闭合区域Ed_Cur并返回T3，若否，则直接返回T3；

其中，群组列表可以使A1、A2或者AX，绝缘子走向直线可以是第一绝缘子走向直线、第二绝缘子走向直线或者第三绝缘子走向直线。

优选地，所述判断Ed_Pre、Ed_Cur、Ed_Next是否共线具体为计算由Ed_Pre中心点指向Ed_Cur中心点的向量与由Ed_Cur中心点指向Ed_Next中心点的向量夹角是否小于预设的阈值。

优选地，所述计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生具体包括：

O1、计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，获得距离列表DL_i＝{D1,D2,D3…Dj}，将DL_i中的值按升序排列；

O2、从列表中取出第一个值，记为V_Cur，若群组列表L_d为空，则添加新的群组I至列表中，将V_Cur加入群组I中，并将V_Cur从列表DL_i中除去；

O3、若V_Cur为群组DL_i的最后一个值，则结束，否则取群组中V_Cur的下一个值V_Next，计算V_Next与V_Cur的比值，若小于预设值，则将V_Next放入群组I，将V_Next从列表DL_i中除去，并将V_Next设为V_Cur,重复执行O3，若大于预设值则返回O2；

O4、以群组列表L_d中群组元素最多的一项的距离均值为真实绝缘子片间距D_Insu，以距离列表DL_i为检测对象，若相邻两个峰值距离大于预设的爆片距离值，则判断两者之间有爆片现象发生。

本发明实施例提供一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测装置，基于上述的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法进行检测，包括：

二值化模块，用于对可见光图像进行二值化处理获得二值化图像；

特征计算模块，用于对所述二值化图像进行闭合边界搜索获得二值化闭合区域，对所述二值化闭合区域进行划分成多个网格并再次进行二值化计算获得特征模版，并进行相似度分组获得特征模版群组列表；

掩膜模块，用于获取所述特征模版群组列表中元素个数最多的特征模版群组并获取对应的闭合区域群组，计算获得所述闭合区域群组的RGB分量值处于预设范围内的掩膜图像；

绝缘子走向模块，用于对所述掩膜图像进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，根据多个所述闭合区域获得绝缘子走向直线参数，并根据所述绝缘子走向直线参数对所述闭合区域进行分组，获得相应的群组列表；

绝缘子爆片判断模块，用于统计所述群组列表中每个群组所对应的掩模图像中的非零元素垂直于所述绝缘子串走向直线的数量，获得数量分布直方图，并统计其峰值分布，计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设爆片距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例通过对可见光图像进行二值化处理获得二值化图像；对二值化图像进行闭合边界搜索获得二值化闭合区域，对二值化闭合区域进行划分成多个网格并再次进行二值化计算获得特征模版，并进行相似度分组获得特征模版群组列表；获取特征模版群组列表中元素个数最多的特征模版群组并获取对应的闭合区域群组，计算获得闭合区域群组的RGB分量值处于预设范围内的掩膜图像；对掩膜图像进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，根据多个闭合区域获得绝缘子走向直线参数，并根据绝缘子走向直线参数对闭合区域进行分组，获得相应的群组列表；统计群组列表中每个群组所对应的掩模图像中的非零元素垂直于绝缘子串走向直线的数量，获得数量分布直方图，并统计其峰值分布，计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设爆片距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生，实现了复杂背景下绝缘子串爆片的自动检测，解决了现有技术无法检测复杂背景下绝缘子串爆片的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的一个实施例的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测装置的一个实施例的连接图；

图3为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的绝缘子图像；

图5为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的最大类间方差阈值分割图；

图6为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的闭合区域图；

图7为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的闭合区域特征模版的一个特征模版图；

图8为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的闭合区域特征模版的另一个特征模版图；

图9为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的特征模版相似度分组图；

图10为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的绝缘子RGB三通道阈值分割结果图；

图11为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的绝缘子走向直线及共线闭合区域分组图；

图12为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的绝缘子片点沿绝缘子走向统计数量分布直方图；

图13为本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例的绝缘子片爆片分析结果图。

其中，附图标记如下：

201、二值化模块；202、特征计算模块；203、掩膜模块；204、绝缘子走向模块；205、绝缘子爆片判断模块。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法及装置，用于解决现有技术无法检测复杂背景下绝缘子串爆片的技术问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的一个实施例包括：

101、对可见光图像进行二值化处理获得二值化图像；

102、对所述二值化图像进行闭合边界搜索获得二值化闭合区域，对所述二值化闭合区域进行划分成多个网格并再次进行二值化计算获得特征模版，并进行相似度分组获得特征模版群组列表；

103、获取所述特征模版群组列表中元素个数最多的特征模版群组并获取对应的闭合区域群组，计算获得所述闭合区域群组的RGB分量值处于预设范围内的掩膜图像；

104、对所述掩膜图像进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，根据多个所述闭合区域获得绝缘子走向直线参数，并根据所述绝缘子走向直线参数对所述闭合区域进行分组，获得相应的群组列表；

105、统计所述群组列表中每个群组所对应的掩模图像中的非零元素垂直于所述绝缘子串走向直线的数量，获得数量分布直方图，并统计其峰值分布，计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设爆片距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生。

进一步地，所述对可见光图像进行二值化处理获得二值化图像具体包括：

对可见光图像由RGB颜色空间通过第一公式转换至L1、L2、L3特征空间，获得L1、L2、L3特征空间分量；

对特征空间分量进行最大类间方差阈值分割获得分割阈值，并根据所述分割阈值对可见光图像进行二值化操作，获得二值化图像并进行一次形态学开运算去除噪点；

其中，所述第一公式为：

其中R、G、B为可见光图像的原始RGB信息，L1、L2、L3为转换后的特征空间分量。

进一步地，所述对所述二值化图像进行闭合边界搜索并进行相似度分组，获得特征模版群组列表具体包括：

对所述二值化图像并进行闭合边界搜索获得二值化闭合区域；

将每个所述二值化闭合区域划分为多个网格并计算每个网格的像素填充率，根据所述像素填充率对所述二值化闭合区域进行二值化计算获得对应的二值化特征模版；

对所述二值化特征模版进行相似度分组，获得特征模版群组列表。

进一步地，所述对所述二值化特征模版进行相似度分组，获得特征模版群组列表具体包括：

S1：判断所述二值化特征模版是否已经遍历完，若是，则结束；

S2：从所述二值化特征模版中取出一个特征模版，记为T_Cur，若特征模版群组列表为空，则向特征模版群组列表中添加新群组K1，将T_Cur分类至群组K1并返回步骤S1；

S3：计算T_Cur与特征模版群组列表中的各群组是否存在相似度超过ε的特征模版，若是，则把T_Cur分类至包含所述相似度超过ε的特征模版的群组并返回步骤S1，若否，则则向特征模版群组列表中添加新群组K2，将T_Cur分类至群组K2并返回步骤S1。

进一步地，所述计算获得所述闭合区域群组的RGB分量值在预设范围内的掩膜图像具体包括：

取闭合区域群组中各元素所包含的所有像素点，统计所有像素点中每一个颜色分量值在对应图像颜色通道的概率；

统计所述概率大于预设阈值的对应颜色分量值范围；

获取像素点颜色分量值满足所述对应颜色分量值范围的像素点并记为1，不满足则记为0，得到对应的二值图像；

对R、G、B三个通道的所述二值图像做逻辑与运算获得包含相应绝缘子像素点的掩膜图像。

进一步地，所述对所述掩膜图像进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，根据多个所述闭合区域获得绝缘子走向直线参数，并根据所述绝缘子走向直线参数对所述闭合区域进行分组，获得相应的群组列表具体包括：

对所述掩膜图像中的非零元素进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，并计算每个闭合边界的最小外接矩形及y值最大的最上点、y值最小的最下点以及所述矩形中心点坐标；

根据所述矩形中心点坐标拟合直线，获得第一绝缘子走向直线参数，同时计算所有闭合区域的最小外接矩形，获得最小外接矩形长轴方向为第二绝缘子走向直线参数；

根据所述第一绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A1，根据所述第二绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A2；

比较群组列表A1和群组列表A2，获取其中群组元素最多的群组记为A3，根据群组A3中的闭合区域中心点拟合直线得到第三绝缘子走向直线参数，并根据所述第三绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表AX。

进一步地，所述根据所述第一绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A1，根据所述第二绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表A2以及根据所述第三绝缘子走向直线参数计算共线的闭合区域，获得对应的群组列表AX具体方法包括：

T1、将所述闭合区域按横坐标由小到大排序；

T2、判断所述闭合区域是否遍历完，若是，则结束，若否，则取其中一个未处理的闭合区域记为Ed_i，设置Ed_i为当前闭合区域Ed_Cur，判断群组列表是否为空，若是，则添加一个群组J1，并将Ed_i添加至J1中；

T3、以绝缘子走向直线为方向，获得分别过Ed_Cur最上点和最下点的两条平行线，判断是否存在所述矩形中心点坐标在所述两条平行线之间的闭合区域，若存在，则获取距Ed_Cur最近的所述矩形中心点坐标在所述两条平行线之间的且未分类的闭合区域，记为Ed_Next，若不存在则返回T2；

T4、判断群组J1中闭合区域的数量是否小于2，若是，则将Ed_Next分类至群组J1，并将Ed_Next设为当前闭合区域Ed_Cur并返回T3，若否，则记群组J1中Ed_Cur之前的一个闭合区域为Ed_Pre，判断Ed_Pre、Ed_Cur、Ed_Next是否共线，若是，则将Ed_Next放入群组J1并将Ed_Next设为当前闭合区域Ed_Cur并返回T3，若否，则直接返回T3。

其中，群组列表可以使A1、A2或者AX，绝缘子走向直线可以是第一绝缘子走向直线、第二绝缘子走向直线或者第三绝缘子走向直线。

进一步地，所述判断Ed_Pre、Ed_Cur、Ed_Next是否共线具体为计算由Ed_Pre中心点指向Ed_Cur中心点的向量与由Ed_Cur中心点指向Ed_Next中心点的向量夹角是否小于预设的阈值。

进一步地，所述计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生具体包括：

O1、计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，获得距离列表DL_i＝{D1,D2,D3…Dj}，将DL_i中的值按升序排列；

O2、从列表中取出第一个值，记为V_Cur，若群组列表L_d为空，则添加新的群组I至列表中，将V_Cur加入群组I中，并将V_Cur从列表DL_i中除去；

O3、若V_Cur为群组DL_i的最后一个值，则结束，否则取群组中V_Cur的下一个值V_Next，计算V_Next与V_Cur的比值，若小于预设值，则将V_Next放入群组I，将V_Next从列表DL_i中除去，并将V_Next设为V_Cur,重复执行O3，若大于预设值则返回O2；

O4、以群组列表L_d中群组元素最多的一项的距离均值为真实绝缘子片间距D_Insu，以距离列表DL_i为检测对象，若相邻两个峰值距离大于预设的爆片距离值，则判断两者之间有爆片现象发生。

以上是对本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的一个实施例进行详细的描述，以下将对本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测装置的一个实施例进行详细的描述。

请参阅图2，本发明实施例提供一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测装置，基于上述的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法进行检测，包括：

二值化模块201，用于对可见光图像进行二值化处理获得二值化图像；

特征计算模块202，用于对所述二值化图像进行闭合边界搜索获得二值化闭合区域，对所述二值化闭合区域进行划分成多个网格并再次进行二值化计算获得特征模版，并进行相似度分组获得特征模版群组列表；

掩膜模块203，用于获取所述特征模版群组列表中元素个数最多的特征模版群组并获取对应的闭合区域群组，计算获得所述闭合区域群组的RGB分量值处于预设范围内的掩膜图像；

绝缘子走向模块204，用于对所述掩膜图像进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，根据多个所述闭合区域获得绝缘子走向直线参数，并根据所述绝缘子走向直线参数对所述闭合区域进行分组，获得相应的群组列表；

绝缘子爆片判断模块205，用于统计所述群组列表中每个群组所对应的掩模图像中的非零元素垂直于所述绝缘子串走向直线的数量，获得数量分布直方图，并统计其峰值分布，计算相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离，若相邻两个峰值距离大于预设爆片距离阈值，则判断绝缘子之间有爆片发生。

以上是对本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测装置的一个实施例进行详细的描述，以下将对本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法及装置的另一个实施例进行详细的描述。

请参阅图3，本发明实施例提供的一种基于可见光图像的绝缘子串爆片自动检测方法的另一个实施例包含以下三个步骤:S-1:绝缘子像素点提取；S-2:绝缘子串走向确定；S-3:绝缘子自爆检测，以下将依次详述。

S-1:绝缘子像素点提取：

绝缘子像素点提取方法是基于可见光绝缘子图像，可见光绝缘子图像请参阅图4，其提取步骤包括：1、转换图像至适用于绝缘子目标分割的特征空间；2、利用最大类间方差获取二值化图像；3、获取二值化图像中每个闭合区域的特征模板，并按其特征模板的相似度分组；4、绝缘子像素点确定。详细内容叙述如下：

首先将图像由原始RGB颜色空间转换至L1L2L3特征空间，其转换方法为：

其中R、G、B为图像的原始RGB信息，L1、L2、L3为转换后的特征空间分量。在获取特征空间各分量后，对L1分量进行最大类间方差阈值分割，获得分割阈值L1_Thre；并根据分割阈值L1_Thre对图像进行二值化操作，获得大于阈值L1_Thre的二值化图像；再对获得的二值化图像进行一次形态学开运算，消除噪声点，二值化图像g1获取具体方式如下：

式中：g1(x,y)即为坐标(x,y)处的二值化图像对应值，L1(x,y)即为L1分量中坐标(x,y)位置的对应值，L1_Thre为最大类间方差获得的分割阈值。

请参阅图5，图5为最大类间方差阈值分割图。

然后对所得二值化图像g1进行闭合边界搜索，获得闭合区域，如图6所述。并将每个闭合区域划分为9*9格网的特征模板，如图7和图8所示。并计算每个网格的像素填充率，像素填充率F计算方法如下：

式中：PixelsNum为落入网格内的像素点个数，GridArea为单个网格面积。根据网格像素填充率获取对应闭合区域的二值化特征模板，特征模板获取方式如下：

其中T(x，y)为坐标(x,y)处的特征模板值，F(x,y)为坐标(x,y)处的像素填充率。在获取每个闭合区域的特征模板后，对所有闭合区域按特征模板相似度分组，获得如图9所示的图像。闭合区域相似度分组步骤如下：

若闭合区域模板列表(以下称模板列表)已被遍历完，则结束，否则进入第二步。

从模板列表中取出一个元素，记为T_Cur，若群组列表L为空，则向群组列表L中添加新群组K，将T_Cur放入K中并将T_Cur从模板列表中移除，若L不为空，则进入第3步。

计算T_Cur与群组列表中的各群组是否存在相似度超过ε的特征模板，若存在，则将T_Cur加入对应群组并将T_Cur从模板列表中移除，否则，向群组列表L中添加新群组K，将T_Cur加入群组K并将T_Cur从模板列表中移除。回到第1步。

特征模板相似度计算方法为：

其中，C1，C2为参与计算的两个特征模板，C1(x,y)、C2(x,y)为两个模板在坐标(x,y)处的值,T_c1c2(x，y)表示特征模板C1、C2在相同坐标位置的值是否一致，GridNum为模板的网格数量，S为两个特征模板的相似度。

最后取群组列表L中元素个数最多的群组，记为L_i，取L_i中各元素对应的闭合区域包含的所有像素点Pnts，统计Pnts像素点中每一个红色分量R值在图像R通道的概率分布直方图R_Hist。即：

其中R_Hist(R＝i)表示Pnts像素点颜色中，红色分量值R＝i出现的概率。NR(i)表示Pnts中，红色分类R＝i出现的次数，PntsNum表示Pnts中像素点的总个数。

统计R通道概率分布直方图中，R分量值出现的概率大于阈值R_Thre的范围，即统计满足条件R_Hist(R＝i)>R_Thre的R值范围，并获得满足条件的最小R分量值Min_R和最大R分量值Max_R。阈值R_Thre确定方法为：

其中R_Thre为计算所得阈值，R_Range为Pnts像素点中，R分量值的取值范围大小。

最后，获取满足像素点R分量值满足大于Min_R且小于Max_R的像素点，得到其对应的二值图像I_R,具体操作为：

其中，V_R(x,y)为图像在坐标(x,y)位置的R分量值。

蓝绿通道对应的二值图像I_G,I_B的获取方法与R通道相同，在此不再叙述。

最后，对R、G、B三个通道的二值图像做逻辑“与”运算获得最终的绝缘子像素点提取结果掩模图像g：

此时，g(x,y)＝1则说明坐标(x,y)处对应的像素点为绝缘子像素点。

为方便理解上述内容，请参阅图10，图10为绝缘子RGB三通道阈值分割结果图。

S-2:绝缘子串走向确定：

绝缘子走向确定是基于步骤S-1中的绝缘子像素点提取结果。首先，对掩模图像g中的非0元素进行边界搜索，确定每个闭合区域边界，保存至Edges，计算每个闭合边界的的最小外接矩形及其最上点、最下点以及中心点坐标。

绝缘子走向确定通过两种方式取优的形式进行。第一种是以每个闭合区域中心点坐标为拟合数据源拟合直线，第二种是以整体闭合区域最小外接矩形方向为准得到方向信息。具体操作方式如下：

使用每个闭合区域的最小外接矩形中心点坐标拟合直线，获得FitLinePara1,假定FitLinePara1为绝缘子串走向，寻找共线的闭合区域，获得群组列表L1，具体步骤如下：

第1步：将Edges中所有闭合区域按横坐标由小到大排序；

第2步：判断Edges中所有闭合区域是否全部遍历完，若是，则退出，否则取出第一个未分类的闭合区域Ed_i，若群组列表L为空，则添加一个群组K,并将Ed_i添加至K中。设置Ed_i为当前闭合区域Ed_Cur，进行第3步。

第3步：以FitLinePara1为方向，获得分别过Ed_Cur最上点和最下点的两条平行线，判断后续是否存在中心点在平行线之间的闭合区域，若存在，则获取距Ed_Cur最近的尚未参与判断的闭合区域，计为Ed_Next,进入第4步，否则进行第2步。

第4步：判断群组K中闭合区域数量是否小于2，若是，则将Ed_Next放入群组K，并将Ed_Next设为Ed_Cur,进入第3步。否则，记群组K中Ed_Cur之前的一个闭合区域为Ed_Pre，判断Ed_Pre、Ed_Cur、Ed_Next的中心点是否共线，若是，则将Ed_Next放入群组K且将Ed_Next设为Ed_Cur，进入第3步，否则直接进入第3步。

第4步中共线判断法则为：计算由Ed_Pre中心点指向Ed_Cur中心点的向量与由Ed_Cur中心点指向Ed_Next中心点的向量夹角是否小于一定阈值(本方法为10度)。

然后再使用所有闭合区域计算其最小外接矩形，并获得最小外接矩形长轴方向FitLinePara2,假设FitLinePara2为绝缘子串走向，同样以上述步骤寻找共线的闭合区域,获得群组列表L2。

然后比较群组列表L1与L2，获取其中群组元素最多的群组号Lk,取Lk中的闭合区域中心点拟合直线得到FitLinePara,作为最终的绝缘子走向直线参数。并以此直线参数按上述步骤获得最终的群组列表L。

为方便理解上述内容，请参阅图11，图11为绝缘子走向直线及共线闭合区域分组图。

S-3:绝缘子爆片检测：

在确定绝缘子串走向以及相应群组列表L后，统计群组列表L中每个群组所对应的掩模图像g中的非零元素在垂直于绝缘子串走向上的数量分布直方图，即图12，并统计其峰值分布，并存储相邻峰值之间沿绝缘子串走向的距离列表DL_i＝{D1,D2,D3…Dj}。并获取绝缘子片之间的距离D_Insu,具体方法如下：

第1步、将DL_i中的值按升序排列；

第2步、从列表中取出第一个值，记为V_Cur,若群组列表L_d为空，则添加新的群组K至列表中，将V_Cur加入群组K中，并将V_Cur从列表DL_i中除去。进入第3步。

第3步、若V_Cur为群组DL_i的最后一个值，则结束，否则取群组中V_Cur的下一个值V_Next，计算V_Next与V_Cur的比值，若小于一定阈值(本方法为1.5)，则将V_Next放入群组K，将V_Next从列表DL_i中除去，并将V_Next设为V_Cur,重复执行第3步，若大于给定阈值则转到第2步。

由此完成具有相似距离的绝缘子片之间的分组，随后以群组列表L_d中群组元素最多的一项的距离均值为真实绝缘子片间距D_Insu。

最后，以距离列表DL_i为检测对象，若相邻两个峰值距离大于一定阈值(本方法为1.5*D_Insu),则判断两者之间有爆片发生，即该串绝缘子发生爆片。

为方便理解上述内容，请参阅图13，图13为绝缘子片爆片分析结果图。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。