[发明专利]一种新型的线路绝缘子绝缘状态评估方法

权利要求书

1.一种新型的线路绝缘子绝缘状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：结合光学相机成像原理进行线路绝缘子可见光图像获取，同时使用基于Bayes估计的小波自适应绝缘子可见光图像去噪方法对线路绝缘子图像进行去噪处理；

步骤2：为了研究绝缘子盘面部分，去除无关的图像细节，先利用OTSU方法将绝缘子盘面区域分割出来，然后对因噪声干扰而形成的小洞采用形态学方法填补；

步骤3：采用费舍尔准则对图像的颜色特征进行选择，通过基于K-L变换的污秽绝缘子可见光图像特征参量的信息融合方法进行降维处理，使用基于径向基概率神经网络分类器RBPNN的人工智能方法实现绝缘子污秽等级的智能识别。

2.根据权利要求1所述的新型的线路绝缘子绝缘状态评估方法，其特征在于，步骤1中，线路绝缘子可见光图像获取和去噪处理方法如下：

步骤1-1，拍摄时，镜头的选取与杆塔呼高D及绝缘子结构高度H有关系，镜头的焦距f的计算公式如下：

其中W为相机CCD尺寸的宽度；

根据以上方法得到绝缘子表面的图像；

步骤1-2，得到绝缘子表面的图像后，对可见光图像进行灰度化处理，其处理的灰度化计算公式如下：

V_gray＝0.3R+0.59G+0.11B (2)

其中R、G、B是可见光图像的RGB值，V_gray为计算出的灰度值，对图像每个像素点采用公式(2)计算其灰度图；

步骤1-3，使用基于Bayes估计的小波自适应绝缘子可见光图像去噪方法对线路绝缘子图像进行去噪处理方法如下：

对于一个被噪声污染的信号Z＝X+n，X为信号的真实值，n为添加在信号中的噪声，Z为信号的观察值，当信号X无法直接测量时，通常根据观察值Z对信号X进行估计，X的最优估训为后验概率均值：

其中，p_n(Z-X)是噪声的概率密度函数，p(X)是信号的先验概率函数；

可以通过求得，当噪声和信号都服从零均值、分别服从方差的高斯分布时，有：

由于噪声主要分布在高频部分，保留低频部分，对高频部分小波系数采用Bayes估计，然后对所有小波系数进行小波逆变换，得到去噪后图像。

3.根据权利要求2所述的新型的线路绝缘子绝缘状态评估方法，其特征在于，步骤2中，利用OTSU方法将绝缘子盘面区域分割出来步骤如下：

(1)计算图像各灰度级的个数及各灰度级像素出现的概率；

(2)得到图像的总体灰度均值，计算背景类A和目标类B的灰度均值及背景类A和目标类B的出现概率；

(3)计算背景类A和目标类B的类分离指标即两类之间的方差；

(4)求使方差最大的值为最佳阈值T，以T为分割门限分割图像，得到绝缘子二值图像：

(5)从绝缘子二值图像中将盘面部分切割出来，得到绝缘子盘面二值图像。

4.根据权利要求3所述的新型的线路绝缘子绝缘状态评估方法，其特征在于，步骤2中，进行形态学操作填补绝缘子盘面步骤如下：

数学形态学是以集合论为基础的，其基本运算是膨胀和腐蚀运算，并以膨胀运算和腐蚀运算的不同组合方式构成开启运算、闭合运算的多种运算和操作方法；

利用膨胀运算、腐蚀运算、开启运算、闭合运算的特点，去除背景，使绝缘子盘面及细节保存完整。