高压输电线防震锤锈蚀缺陷检测

发布时间：2020-11-05 23:02

【摘要】：基于图像处理技术提出了一种防震锤锈蚀缺陷检查的方法。此方法主要结合直方图均衡化、形态学处理和RGB彩色模型的使用。通过防震锤正常与锈蚀情况的对比来进行判断,从而实现锈蚀缺陷的检测。该方法检测效率较高、针对性强。
【图文】：

?Ｆｉｇ．３?Ｔｈｅ?ｅｆｆｅｃｔ?ｐｉＺｏｆｔｌｉｅ?ｂａｃｋｅｎｄ?ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ??结合使用可以滤除不需要的背景，保留需要用于检测的??物体。有助于达到分隔目标物的目的。?显然，可以看到边缘检测检测出了两个区域。防震??＾?锤只会出现在其中的一个区域，所以要根据这两个区域??４?的最小外接矩形的面积来选择出防震锤存在的区域。根??＿?据图像的特点，发现防震锤存在的区域为两区域中面积??、防震锤分，先耍对前酬处的图像进行￥缘ｆ佥歡的那－块，所以保留面积大的区域，如图４所示。然??Ｍ?’廳Ｓ?ｉｔｋ＃?４?？?Ｍ。后根据保留的区域，在原图中雛震插分割出来。??能很快地找到防震锤所在的大概区域，如图３所示。有??；：ｉｔ?■?／ｌ?＾?ｍ?ｒｉ：?ｓ＾ｉ?■）?ｉ＇?ｉ?■?＾?ｒ＇ｉ?ｎ?ｉ?：ｉ?；?ｊｕ?＇ｉ?／／?；ａ?．?Ｊｉｉ??于检测效率的提高。??６７－２２?２０１６?１８：５９：５９??＇：??－－＇＾?⑷边缘麵??．?ｊｐ｜Ｍｐ?＇；?（ａ）?Ｆｉｇｕｒｅ?ｏｆ?ｅｄｇｅ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ??ｇ｜＾ｆｅｉ｜｜Ｓ?（ｂ）区域选抒图??？?＾＾４?．?ｊ．ｉ＾?（ｂ）?Ｆｉｇｕｒｅ?ｏｆ?ａｒｅａ?ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ??＼＾Ａｌ?图４分割预处理??Ｓ?Ｆｉｇ．?４?Ｆｉｇｕｒｅ?ｏｆ?ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ??，?分割预处理直接影响到防震锤最后分割的好坏，由??于背景的差异以及拍摄角度的变动，每次分割预处理出??（ｂ）＾＾１ＳＩ）ｔｅｒ?现的区域情况是不一样的。当只有一个区域时，就默认??为防震锤区域；其他情况则比较各区域的

１１６?仪器仪表学报??第３?７卷??即为防震捶区域。最后分割的效果图如图５所示。?的论文较少，本文根据图像的特点灵活采用图像处理学??■?科中的各种方法对图像进行背景滤除，实现了防震锤分割。腐蚀、膨胀、开运算、闭运算这些形态学处理方法??的先后顺序以及其模板的大小都影响到后面防震锤的分??害Ｌ在实验中根据逐步处理后的效果图来决定下一步采??用什么方法以及使用什么样的模板。最后一步是通过对??分割出的防震锤的各彩色通道的值的特点发现Ｒ通道的??值可以用来对锈蚀缺陷进行判断，因为防震锤在正常和??锈蚀情况下Ｒ通道的值存在明显的不同。通过采集的视??图５防震锤分割?频截取的图像组成了实验的图像库，对图像库中的图像??Ｆｉｇ．?５?Ｔｈｅ?ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?ｆｉｇｕｒｅ?ｏｆ?ｓｈｏｃｋ?ｈａｍｍｅｒ?进行检测，防震锤锈蚀识别的准确率在８０％左右，在正??常情况下能基本完成检测。本文的防震锤锈蚀缺陷检测??ｗ?＿?为机器人巡检工作提供了良好的视觉准备，方便了后续??５锈蚀判断与标记?巡检机器人功能的扩展。??参考文献??根据调研锈蚀的检测研究较少，在锈蚀检测中有人?ｈ，１?．??运用超红色法、最小二乘拟合和几何特征结合来检测输?＝自损测ｆ??电线路中的缺陷［，〇］。但其中的检测不是仅仅只针对某?＝比＝性研九［Ｊ］．微计算机信心，２０１０，２６?（３?）：??－种线路附件，其检测的細比较杂，对于锈蚀缺陷检测?ＳＵＮ?Ｆ，?ＣＨＥＮ?ＭＺＨ，ＬＵ０Ｔ，?ｅ，?ａｌ．?Ｔｈｅ?ｃｏｓｔｉｖｅ??的删性较好，但如果只腦测防震锤则不需要结合太?ｒｃｓ＿ｈ?ｄｅｔｅｅｔｉｎｇ?＾??多的方法，这

图６锈蚀ｒ测Ｆｉｇ．?６?Ｔｈｅ?ｆｉｇｕｒｅ?ｏｆ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
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4 向锐;贾治辉;;基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法[J];兰州理工大学学报;2008年04期

5 皋军;;图象的灰度直方图均衡化的实现[J];盐城工学院学报;2001年04期

6 刘叔军;毛丽民;徐本连;;基于分级直方图均衡化的白细胞识别研究[J];中南大学学报(自然科学版);2013年S2期

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10 姚若河,黄继武,吴湘淇;改进的直方图均衡化图象增强算法[J];铁道学报;1997年06期

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5 蔡超峰;局部直方图均衡化算法研究及其应用[D];郑州大学;2005年

6 宋玉婷;基于三维彩色直方图均衡化的彩色图像增强算法研究[D];山东财经大学;2013年

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9 黄丛珊;直方图均衡化图像增强算法的改进及其OpenCL并行实现[D];暨南大学;2014年

10 葛彬;基于FPGA的直方图均衡化图像增强方法研究[D];南京邮电大学;2013年

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