基于图像处理的瓷质绝缘子污秽程度检测技术研究
发布时间：2021-06-23 19:30
由于运行绝缘子长期处于外部环境下,空气中的污染物会在其表面积累附着,污秽层会吸收空气中的水分,导致绝缘子的电气强度显著下降,很容易造成污秽闪络,甚至严重的停电和线路停运事故。近年来,随着数字图像处理和计算机机器视觉技术的发展以及“坚强智能电网”的不断推进,高压传输线路的在线监测与故障诊断也逐渐由人工转向智能。本文采用图像处理算法,对瓷质绝缘子在恶劣气象条件下的识别与污秽程度检测技术进行了研究。主要进行了以下几部分工作:（1）分析了目前输电线路绝缘子预处理、识别与污秽检测技术的研究现状,存在的不足之处以及之后的发展趋势,根据这些基础制定了本文的研究方案。介绍了本文实现输电线路绝缘子污秽程度检测技术的总体架构,对系统涉及到的关键技术分块进行了说明。此外,介绍了本文绝缘子污秽程度检测技术的图像处理算法的总体实现流程。（2）针对绝缘子复杂现场环境和恶劣气象条件,提出一种改进MSRCR图像增强算法。首先,将绝缘子图像分解为R、G和B三个分量,分别提取三个通道的反射图像分量;然后分段变换的两个边界点由二维最小误差法计算得到,并用自适应阈值分段线性变换分别处理三个反射图像;最后通道合并得到增强后的彩...
【文章来源】：西安工程大学陕西省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
绝缘子故障检测方法
2 输电线路绝缘子污秽程度检测技术架构早期，主要依靠人工巡检或者通过架设在杆塔上的各种图像监测装置对高压输电线路上的各个部件的工作状况进行监控[31]。但是，高压输电线路大多架设在野外或偏远地区，运行环境复杂，单独依据传感器采集到的数据无法实现绝缘子的在线可视化监测[15,32-33]。本文应用数据通信技术和网络编程技术，与图像处理技术和模式识别技术相结合，并使用绝缘子为研究对象设计输电线路绝缘子的故障状态诊断系统。前端架设的摄像机或无人机负责采集现场绝缘子图像，压缩后传输到后台，通过嵌入的图像识别和诊断算法进行处理，并将数据进行记录储存。现场巡线人员根据这些数据做出相应的应对措施，及时发现事故。2.1 系统总体架构如图 2-1 所示为本文提出的输电线路绝缘子污秽程度检测系统总体框架，该系统主要由前端视频/图像监测装置、数据通信网络和后台监控中心三部分组成[34]。后台监控中心主要包括智能分析软件，以及绝缘子图像预处理与目标识别算法、绝缘子污秽程度检测算法等。
前端视频/图像监测装置主要包括视频/图像采集模块、压缩模块和电源模块等[34]。现场安装图如图2-2 所示，监测结构如图 2-3 所示。图 2-2 监测装置现场安装图图 2-3 前端监测结构主要模块介绍如下：（1）视频/图像采集模块：对输电线路现场的运行绝缘子进行视频捕获，得到的视频数据需要在压缩模块进行压缩后才可以传输。本系统采用的是抗噪声能力强、功耗低、分辨率高的专用摄像机，通过调节预置位置，焦距和光圈，可以采集高质量的视频图像，以实现各个角度连续性的监测[15]。如图 2-4 所示为现场运行的绝缘子图像。（2）视频/图像压缩模块：将采集模块传来的模拟视频/图像信号处理为数字信号，再使用 H.264 视频压缩方法压缩信号，等待传输到通信模块[15]。（3）电源模块：经过分析输电线路的现场环境和地势，监测装置的电源模块采
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Faster R-CNN的航拍图像中绝缘子识别[J]. 程海燕,翟永杰,陈瑞. 现代电子技术. 2019(02)
[2]基于组合特征的手写英文字母识别方法[J]. 王维,万文略. 计算机应用. 2018(S2)
[3]基于边缘检测的瓷质绝缘子裂缝特征检测方法[J]. 杨璐雅,黄新波,张烨,纪超,刘成,章小玲. 广东电力. 2018(07)
[4]基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法[J]. 黄新波,杨璐雅,张烨,曹雯,李立浧. 电力系统自动化. 2018(14)
[5]基于相关滤波的绝缘子跟踪与测距算法[J]. 刘永姣,闫斌,叶润. 科学技术与工程. 2017(26)
[6]Fisher判别分类法在光伏并网系统稳态电能质量评估中的应用[J]. 王继东,庞文杰. 电力自动化设备. 2017(03)
[7]基于Fisher判别分析的多囊卵巢综合征中医证候分布规律[J]. 章浩伟,孙洋洋,刘颖,王子楠. 北京生物医学工程. 2017(01)
[8]输电线路绝缘子覆冰厚度图像识别算法[J]. 张烨,冯玲,穆靖宇,黄新波,李菊清,刘新慧. 电力系统自动化. 2016(21)
[9]基于HSI修正空间信息融合的彩色白细胞图像分割方法[J]. 缪慧司,梁光明,刘任任,丁建文. 生物医学工程学杂志. 2016(02)
[10]极端天气条件下低质图像增强算法研究[J]. 刘振宇,江海蓉,徐鹤文. 计算机工程与应用. 2017(08)
博士论文
[1]转炉炼钢吹炼数据预测中火焰图像多特征提取方法研究[D]. 刘辉.昆明理工大学 2012
硕士论文
[1]输电线路绝缘子识别与故障状态检测技术研究[D]. 张慧莹.西安工程大学 2018
[2]基于图像处理的输电线路运行状态智能监控平台设计[D]. 邢晓强.西安工程大学 2018
[3]输电线路导线断股与损伤的图像识别算法研究[D]. 刘新慧.西安工程大学 2018
[4]高压输电线路图像的绝缘子识别与定位[D]. 朱邵成.安徽大学 2018
[5]复杂环境下覆冰绝缘子识别检测技术[D]. 李菊清.西安工程大学 2017
[6]计及电压时序特性和设备选型配置的配电网无功规划研究[D]. 陈欣晖.华南理工大学 2017
[7]航拍图像中绝缘子检测与定位方法研究[D]. 王迪.华北电力大学 2017
[8]电力电子电路故障诊断技术研究[D]. 李猛.南京航空航天大学 2015
[9]基于多信息融合的广域后备保护系统研究[D]. 陈琳.广东工业大学 2014
[10]基于视频图像的车型识别算法研究与实现[D]. 王小龙.西安电子科技大学 2014
本文编号：3245529
【文章来源】：西安工程大学陕西省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
绝缘子故障检测方法
2 输电线路绝缘子污秽程度检测技术架构早期，主要依靠人工巡检或者通过架设在杆塔上的各种图像监测装置对高压输电线路上的各个部件的工作状况进行监控[31]。但是，高压输电线路大多架设在野外或偏远地区，运行环境复杂，单独依据传感器采集到的数据无法实现绝缘子的在线可视化监测[15,32-33]。本文应用数据通信技术和网络编程技术，与图像处理技术和模式识别技术相结合，并使用绝缘子为研究对象设计输电线路绝缘子的故障状态诊断系统。前端架设的摄像机或无人机负责采集现场绝缘子图像，压缩后传输到后台，通过嵌入的图像识别和诊断算法进行处理，并将数据进行记录储存。现场巡线人员根据这些数据做出相应的应对措施，及时发现事故。2.1 系统总体架构如图 2-1 所示为本文提出的输电线路绝缘子污秽程度检测系统总体框架，该系统主要由前端视频/图像监测装置、数据通信网络和后台监控中心三部分组成[34]。后台监控中心主要包括智能分析软件，以及绝缘子图像预处理与目标识别算法、绝缘子污秽程度检测算法等。
前端视频/图像监测装置主要包括视频/图像采集模块、压缩模块和电源模块等[34]。现场安装图如图2-2 所示，监测结构如图 2-3 所示。图 2-2 监测装置现场安装图图 2-3 前端监测结构主要模块介绍如下：（1）视频/图像采集模块：对输电线路现场的运行绝缘子进行视频捕获，得到的视频数据需要在压缩模块进行压缩后才可以传输。本系统采用的是抗噪声能力强、功耗低、分辨率高的专用摄像机，通过调节预置位置，焦距和光圈，可以采集高质量的视频图像，以实现各个角度连续性的监测[15]。如图 2-4 所示为现场运行的绝缘子图像。（2）视频/图像压缩模块：将采集模块传来的模拟视频/图像信号处理为数字信号，再使用 H.264 视频压缩方法压缩信号，等待传输到通信模块[15]。（3）电源模块：经过分析输电线路的现场环境和地势，监测装置的电源模块采
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Faster R-CNN的航拍图像中绝缘子识别[J]. 程海燕,翟永杰,陈瑞. 现代电子技术. 2019(02)
[2]基于组合特征的手写英文字母识别方法[J]. 王维,万文略. 计算机应用. 2018(S2)
[3]基于边缘检测的瓷质绝缘子裂缝特征检测方法[J]. 杨璐雅,黄新波,张烨,纪超,刘成,章小玲. 广东电力. 2018(07)
[4]基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法[J]. 黄新波,杨璐雅,张烨,曹雯,李立浧. 电力系统自动化. 2018(14)
[5]基于相关滤波的绝缘子跟踪与测距算法[J]. 刘永姣,闫斌,叶润. 科学技术与工程. 2017(26)
[6]Fisher判别分类法在光伏并网系统稳态电能质量评估中的应用[J]. 王继东,庞文杰. 电力自动化设备. 2017(03)
[7]基于Fisher判别分析的多囊卵巢综合征中医证候分布规律[J]. 章浩伟,孙洋洋,刘颖,王子楠. 北京生物医学工程. 2017(01)
[8]输电线路绝缘子覆冰厚度图像识别算法[J]. 张烨,冯玲,穆靖宇,黄新波,李菊清,刘新慧. 电力系统自动化. 2016(21)
[9]基于HSI修正空间信息融合的彩色白细胞图像分割方法[J]. 缪慧司,梁光明,刘任任,丁建文. 生物医学工程学杂志. 2016(02)
[10]极端天气条件下低质图像增强算法研究[J]. 刘振宇,江海蓉,徐鹤文. 计算机工程与应用. 2017(08)
博士论文
[1]转炉炼钢吹炼数据预测中火焰图像多特征提取方法研究[D]. 刘辉.昆明理工大学 2012
硕士论文
[1]输电线路绝缘子识别与故障状态检测技术研究[D]. 张慧莹.西安工程大学 2018
[2]基于图像处理的输电线路运行状态智能监控平台设计[D]. 邢晓强.西安工程大学 2018
[3]输电线路导线断股与损伤的图像识别算法研究[D]. 刘新慧.西安工程大学 2018
[4]高压输电线路图像的绝缘子识别与定位[D]. 朱邵成.安徽大学 2018
[5]复杂环境下覆冰绝缘子识别检测技术[D]. 李菊清.西安工程大学 2017
[6]计及电压时序特性和设备选型配置的配电网无功规划研究[D]. 陈欣晖.华南理工大学 2017
[7]航拍图像中绝缘子检测与定位方法研究[D]. 王迪.华北电力大学 2017
[8]电力电子电路故障诊断技术研究[D]. 李猛.南京航空航天大学 2015
[9]基于多信息融合的广域后备保护系统研究[D]. 陈琳.广东工业大学 2014
[10]基于视频图像的车型识别算法研究与实现[D]. 王小龙.西安电子科技大学 2014
本文编号：3245529
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