發(fā)布時(shí)間：2020-10-13 04:23

　　 輸電線路是電力系統(tǒng)的動(dòng)脈,輸電導(dǎo)線是組成輸電線路的重要部件。外力破壞、氣象災(zāi)害、線路老化等因素造成的輸電導(dǎo)線斷股與損壞嚴(yán)重威脅線路穩(wěn)定運(yùn)行,給人們正常的生產(chǎn)、生活造成嚴(yán)重影響。通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)巡線的航拍輸電導(dǎo)線視頻/圖像進(jìn)行圖像處理,能夠?qū)崿F(xiàn)輸電導(dǎo)線運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)檢測(cè),有效保障電網(wǎng)的安全運(yùn)行。因此,基于無(wú)人機(jī)巡檢的輸電導(dǎo)線斷股與損傷的在線檢測(cè)技術(shù)研究具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。在圖像預(yù)處理部分,首先,針對(duì)航拍輸電導(dǎo)線圖像中導(dǎo)線區(qū)域與背景的清晰度不同這一圖像特征,提出一種基于灰度方差歸一化的顏色模型轉(zhuǎn)換方法,以有效突出圖像中的導(dǎo)線區(qū)域;其后,通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)圖像分割算法的處理效果,采用一種改進(jìn)的K-means分割算法結(jié)合形態(tài)學(xué)處理,實(shí)現(xiàn)導(dǎo)線區(qū)域的準(zhǔn)確提取。在輸電導(dǎo)線故障識(shí)別檢測(cè)部分,提出一種基于圖像處理的輸電導(dǎo)線斷股與損傷的識(shí)別算法,其內(nèi)容主要包括:(1)根據(jù)導(dǎo)線表面損傷區(qū)域灰度值分散程度相較于其他區(qū)域突出的特點(diǎn),對(duì)導(dǎo)線區(qū)域灰度方差歸一化結(jié)果進(jìn)行橫向投影及高通濾波,獲取導(dǎo)線表面橫向潛在損傷區(qū)域,再對(duì)該區(qū)域分別進(jìn)行縱向投影和高通濾波,結(jié)合面積閾值處理,實(shí)現(xiàn)導(dǎo)線表面損傷區(qū)域的有效識(shí)別。(2)根據(jù)導(dǎo)線區(qū)域表面的循環(huán)特征,首先,通過(guò)擬合導(dǎo)線區(qū)域中心軸及其上下對(duì)稱軸線,提取各軸線灰度值分布并進(jìn)行去噪及閾值處理,獲取各軸線上表征單股導(dǎo)線的Z字波形,比較單股導(dǎo)線實(shí)際寬度,獲取各軸線上輸電導(dǎo)線潛在斷股區(qū)域;其次,根據(jù)獲取的各潛在斷股區(qū)域的最大值與單股導(dǎo)線實(shí)際寬度,實(shí)現(xiàn)輸電導(dǎo)線斷股數(shù)的準(zhǔn)確識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的基于灰度方差歸一化的顏色模型轉(zhuǎn)換方法能夠有效突出圖像中的導(dǎo)線區(qū)域,為后續(xù)輸電導(dǎo)線斷股與損傷的檢測(cè)奠定良好基礎(chǔ);基于航拍圖像的輸電導(dǎo)線損傷區(qū)域識(shí)別方法能實(shí)現(xiàn)導(dǎo)線表面損傷區(qū)域的準(zhǔn)確識(shí)別,識(shí)別率可達(dá)95.72%;提出的輸電導(dǎo)線斷股識(shí)別方法將導(dǎo)線的斷股檢測(cè)問(wèn)題簡(jiǎn)化為一維數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)導(dǎo)線斷股的準(zhǔn)確識(shí)別,準(zhǔn)確率達(dá)93.60%。
【學(xué)位單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TM75;TP391.41
【部分圖文】：

圖2-2無(wú)人機(jī)巡檢體方案設(shè)計(jì)復(fù)雜環(huán)境下航拍獲取的輸電導(dǎo)線特征的圖的導(dǎo)線區(qū)域，對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行顏色模線圖像進(jìn)行去噪與圖像增強(qiáng)處理，以提高對(duì)預(yù)處理圖像采用改進(jìn) K-means 算法及像中的導(dǎo)線區(qū)域；最后，根據(jù)輸電導(dǎo)線布特征，分別對(duì)分割獲取的導(dǎo)線區(qū)域進(jìn)行斷股與損傷的檢測(cè)，本文算法主要完成以轉(zhuǎn)換有效突出輸電導(dǎo)線圖像中的導(dǎo)線區(qū)域表面的對(duì)比度與清晰度；電導(dǎo)線區(qū)域的準(zhǔn)確分割提取，及其中心軸損傷區(qū)域表面分散程度的分布特征，實(shí)

[50]。RGB 色彩的空間示意圖如圖 3-3 所示。圖3-3 RGB色彩空間示意圖彩色圖像中的任何色彩都可以看作是 RGB 三色光矢量疊加的線性組合[57]。

（3-3）（a）H 分量 （b）S 分量 （c）I 分量圖3-6 HSI分量（3）HSV 模型HSV 模型是由 A. R. Smith 根據(jù)顏色的直觀特性創(chuàng)建的一種顏色空間，也稱六角錐體模型（Hexcone Model），該模型中的顏色參數(shù)分別是：色調(diào)（H），飽和度（S）和明度（V）[53,54]。如圖 3-7 所示，HSV 模型對(duì)應(yīng)于圓柱坐標(biāo)系中的一個(gè)圓錐形子集，圓錐很好地描述了 HSV 模型空間。其頂面是一個(gè)圓形，每種顏色間相隔 60°。藍(lán)（240°）黃綠（120°）S=1紅（0°）S（飽和度）品紅黑（V=0）青色彩角H（色相）白（V=1）圖3-7 HSV的六棱錐模型在 RGB 3 個(gè)分量中，最大值用 MAX 表示
【參考文獻(xiàn)】

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