王力群1 曾伟波2 潘进土3
（1.国网福建省电力有限公司福州供电公司 福建省福州市 350001；2、3.福建亿榕信息技术有限公司 福建省福州市 350001）
摘要：玻璃绝缘子自爆问题影响输电线路安全运行，本文利用视觉辨识技术对输电线路绝缘子自爆缺陷进行识别，实现了输电线路巡检图像中绝缘子自爆缺陷的精确检测并对其进行分析告警。
关键词：玻璃绝缘子自爆；图像分割；轮廓检测；识别
1.引言
输电线路所处的地理环境异常复杂而且地貌一年四季都在变化，这使得输电线路图像的背景复杂多变，输电线路设备的提取变得非常困难。另一方面是，输电线路中的设备种类非常多，针对每种类别的缺陷都要设计有针对性的算法对缺陷进行识别并精确定位缺陷发生的位置，对于输电线路来说，绝缘子是其中的重要设备。
在高压输电线路中，导线与杆塔相连处经常会悬挂着一些盘状的物体，这些盘状的物体就是绝缘子，绝缘子有两个作用，第一个作用就是承受导线的拉力支撑导线，第二个作用就是绝缘，防止带电设备成为接地通路。
由于绝缘子长期处于恶劣的自然环境中，要承受冰雪、雷击、光照以及温度剧烈变化的影响，经常会出现一些故障例如绝缘子的覆冰、闪络、雷击、自爆等。传统的绝缘子故障检测主要是基于人工检测。但是传统的人工巡检方法不仅工作量大而且条件艰苦，特别是对多山区和跨越大江大河的输电线路的巡检，以及在冰灾、水灾、地震、滑坡、夜晚期间巡线检查，所花时间长、人力成本高、困难大、风险高，并且由于对象是高压输电线路，所以在检测时，检测人员的人身安全也受到了不同程度的影响。因此，为了保证电网的安全可靠运行，必须对输电线路上的绝缘子故障进行智能监测、预警。
本文针对输电线路玻璃绝缘子自爆问题进行研究，利用视觉辨识技术对输电线路绝缘子故障进行识别，通过视觉分析，识别分析输电线路绝缘子自爆等潜在威胁事件，并达到实时预警，降低事故发生率。
2.理论基础
1）图像采集
首要的任务就是从巡检图像中对目标物进行提取与识别，只有在对目标物进行识别与提取的前提下，才有可能进行目标的故障检测工作。输电线路中，需要提取与识别的目标物为绝缘子，绝缘子一般为浅绿色、半透明状，在航拍图像中，其颜色与地表植被、泛绿的湖水相似。
在实际的监控场景中，光照变化以及背景中轻微扰动、噪声等等都会影响到背景，所以在对输电线路巡检图像进行处理之前需要先进行预处理过程，预处理效果的好坏会对后期的应用效果产生直接影响。
2）颜色空间转换
直接运用RGB模型中的分量对绝缘子图像进行分割效果不佳，可将图像从RGB色彩空间转换到HSI色彩空间进行处理。
其中f(x, y)代表在像素点(x, y)处的灰度值，p(x, y)代表在该点邻域的某处局部性质。由上式可知，阈值T在一般情况下可以是(x, y)、f(x, y)和p(x, y)的函数。
本文采取基于像素值的阈值。阈值仅根据f(x, y)来选取，所得到的阈值仅与全图各像素的本身性质有关。
轮廓检测
对分割得到的图像，运用形态学操作方法将图像中的噪点滤除，直接进行轮廓检测。将图像先进行膨胀算法再进行腐蚀算法即完成形态学闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。
缺陷检测
绝缘子串总是排列成直线状态，依据绝缘子缺陷特点，检测并定位自爆绝缘子位置。
3. 辨识结果
图1为采集到的绝缘子图片，可以明显看出右导线小号侧右侧串铁塔端第3片玻璃绝缘子自爆。H&S 通道分割：同时利用 H 和 S 分量进行图像处理，忽略I 分量，既能充分利用色彩信息，又能降低光照强度对分割效果的影响，如图2所示。对处理后的图片进行轮廓检测和缺陷检测，如图3所示。在输电线路区域获取航拍现场样本，经过识别处理，得到的结果如图4所示，可以正确识别玻璃绝缘子自爆缺陷，并标记。
4.总结
绝缘子缺陷会影响输电线路的安全运行，为了保证输电线路的正常运行，必须对输电线路上的绝缘子故障进行智能监测、预警。本文研究了基于视觉辨识技术的输电线路玻璃绝缘子自爆识别方法，实现了巡检图像中玻璃绝缘子自爆缺陷识别，对输电线路安全运行提供有力的技术支撑。
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论文作者:王力群1,曾伟波2,潘进土3
论文发表刊物:《电力设备》2017年第9期
论文发表时间:2017/8/2
标签：绝缘子论文; 自爆论文; 线路论文; 图像论文; 缺陷论文; 输电线论文; 玻璃论文; 《电力设备》2017年第9期论文;