[发明专利]一种绝缘子污秽等级图像识别方法

说明书

本发明公布了一种绝缘子污秽等级图像识别方法，旨在实现污秽等级非接触检测，为绝缘子人工清洗工作提供指导。该方法由图像拍摄、三分量图提取、三通道并行卷积神经网络分类器构建、污秽等级识别等步骤组成。以绝缘子上盘面图像的H、S、I分量的灰度图作为特征图。将H、S、I三分量图分别输入三个通道，经全连接层形成融合特征，进入softmax分类器构成三通道并行卷积神经网络分类器。每个通道均包括4个卷积层和4个池化层，并规定了各卷积核大小及池化大小。以现场拍摄绝缘子图像为训练样本，经人工污秽采样和测试确定污秽等级，利用训练样本进行分类器训练。将待识别绝缘子图像样本输入训练后的分类器，实现污秽等级识别。

技术领域

本发明涉及电力系统中所用的绝缘子的表面污秽等级识别领域，更具体的涉及一种以绝缘子图像为识别依据的污秽等级识别方法。

背景技术

绝缘子是电力系统中广泛使用的一种零部件，起到支撑和绝缘的作用，其的稳定运行具有重要意义。运行中的绝缘子表面会逐渐积聚污染物，当环境湿度较高时，表面污秽中的可溶性盐分溶解导致绝缘子表面绝缘性能下降，表面泄漏电流增大，泄漏电流的生热效应导致绝缘子表面局部水分蒸发，产生局部干燥带，干燥带附近电场强度增强，产生干燥带电弧，当电弧延长至绝缘子两端金具时即会发生污秽闪络。作为电力系统必不可少的组成部分，绝缘子被广泛应用于输电线路、发电厂、变电站等各个环节，由于自然环境中各种污秽物质的存在，其表面积污无法避免，导致污秽闪络事故难以得到根本性解决。污闪会造成电力系统大面积停电，严重威胁电网的可靠运行。随着电网规模的扩大和环境污染的日益严重，由积污引起的绝缘闪络事故已经超过雷害，成为电力系统安全稳定运行的最大威胁。利用可靠的技术手段及时掌握绝缘子表面的污秽程度，并以此为依据安排人工清洗作业，是防治污闪的最有效途径。

发明内容

本发明的目的是提供一种绝缘子污秽等级图像识别方法，利用可见光相机拍摄绝缘子上盘面图像，针对H、S、I三个分量图构建三通道并行卷积神经网络，实现绝缘子表面污秽等级识别。与基于泄漏电流的绝缘子污秽监测方法相比，利用图像实现污秽等级识别具有非接触测量、不必安装复杂装置、可以与多种运载平台相结合等优点。与红外图像、紫外图像相比，可见光图像不受环境温度湿度影响、拍摄设备价格低廉、使用灵活方便，更加适用于绝缘子污秽等级的现场检测。

本发明采用如下技术方案：利用可见光相机对电力系统中的绝缘子上盘面进行图像拍摄，得到绝缘子图像；提取绝缘子图像的H、S、I三个分量灰度图，将三个分量图输入一个三通道的并行卷积神经网络，利用不同污秽等级绝缘子表面色彩分布的差异，实现污秽等级识别的目的。

附图说明

图1为本发明一种绝缘子污秽等级图像识别方法的原理框图。

图2为本发明一种绝缘子污秽等级图像识别方法采用的三通道并行卷积神经网络分类器结构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施实例对本发明进行详细说明。

参考图1，一种绝缘子污秽等级图像识别方法，主要包括绝缘子图像拍摄、HSI三分量图提取、三通道并行卷积神经网络分类器构建、污秽等级识别等步骤。绝缘子图像拍摄，利用高分辨率摄像机拍摄绝缘子上盘面图像；HSI三分量图提取，提取拍摄得到的彩色绝缘子图像的H、S、I三个分量的灰度图；三通道并行卷积神经网络分类器构建，以现场拍摄的绝缘子图像样本进行训练，得到具有污秽等级识别能力的分类器，分类器输入为绝缘子图像，输出为污秽等级(Ⅰ-Ⅳ级，训练样本对应的污秽等级通过污秽采集与测试来确定)，绝缘子图像的H分量图进入通道1，S分量图进入通道2，I分量图进入通道3，三个通道提取的特征在全连接层形成融合特征，融合特征进入softmax分类器构成完整的三通道并行卷积神经网络分类器；污秽等级识别，将现场拍摄的待识别绝缘子图像样本输入训练完毕的三通道并行卷积神经网络，网络输出即为样本对应的污秽等级。参考图2，三通道并行卷积神经网络的通道1、通道2、通道3均包括4个卷积层和4个池化层；通道1的四个卷积层卷积核大小分别为3×3、5×5、7×7、9×9，四个池化层池化大小均为2×2；通道2的四个卷积层卷积核大小分别为5×5、5×5、7×7、9×9，四个池化层池化大小均为2×2；通道3的四个卷积层卷积核大小分别为7×7、7×7、9×9、9×9，四个池化层池化大小均为2×2。本发明在实际应用中，需要考虑不同材质绝缘子底色的差异，褐色瓷质、白色瓷质、玻璃、红色复合材料等类型的绝缘子需分别进行分类器构建和污秽等级识别，需要识别的图像如果被输入到非同一类型绝缘子训练样本所训练的分类器，会造成识别错误。