基于图像识别的无人机输电线路绝缘子故障检测方法研究

发布时间：2018-05-07 01:07

  本文选题：图像识别 + 无人机　； 参考：《现代电子技术》2017年22期

【摘要】：针对绝缘子的自爆缺陷故障,基于图像识别技术,设计并实现了一套无人机输电线路绝缘子故障检测方法。该方法依次进行图像色彩转换、图像载入和预处理、OTSU或最大熵值分割法分割以及绝缘子轮廓检测工作,实现了对绝缘子间无明显重叠和有明显重叠图像的前景提取与识别功能;采用基于空间序列关系建立的特征检测算法,实现对图像中部无明显重叠绝缘子的自爆缺陷故障检测和定位工作。经测试,自爆缺陷故障检测和定位准确率较高,速度较快,具有一定的应用价值,并能为类似绝缘子故障的检测研究提供参考。
[Abstract]:Based on image recognition technology, a fault detection method for insulator of UAV transmission line is designed and implemented. The method performs image color conversion, image loading and preprocessing with Otsu or maximum entropy segmentation, and insulator contour detection in turn. The foreground extraction and recognition function of no obvious overlap and obvious overlap image between insulators is realized. A feature detection algorithm based on spatial sequence relation is used to detect and locate the fault of self-detonation defect of no obvious overlapped insulators in the middle of the image. The test results show that the fault detection and location of self-detonation defects have higher accuracy and faster speed, which has certain application value, and can provide a reference for the research of similar insulator fault detection.
【作者单位】： 国网山东省电力公司检修公司;北京中飞艾维航空科技有限公司;
【分类号】：TM75;TP391.41

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本文编号：1854709