[发明专利]基于计算机视觉的变压器复合绝缘子套管监测方法及系统

摘要

一种基于计算机视觉的变压器复合绝缘子套管监测方法及系统，在各变压器上空龙门架处分别安装摄像头，拍摄所得图像传输到服务器端，在服务器端进行图像采集、图像预处理、图像区域分割、套管污秽分级处理及套管工况缺陷识别。本发明用可见光图像识别与处理技术提高变压器运行可靠性，及时发现缺陷，对套管污秽情况进行分级；而且对套管工况进行监测判断，提高套管运行可靠性。本发明可广泛用于各种电压等级的变压器套管监测。

主权项

1.一种基于计算机视觉的变压器复合绝缘子套管监测方法，其特征在于：在各变压器上空龙门架处分别安装摄像头，拍摄所得图像传输到服务器端，在服务器端进行图像采集、图像预处理、图像区域分割、套管污秽分级处理及套管工况缺陷识别；所述图像采集，包括采集拍摄所得图像，包括变压器复合绝缘子套管的憎水性图像和变压器复合绝缘子套管整体的工况图像；所述图像预处理采用基于同态增晰的局部直方图均衡化方式实现；所述图像区域分割，包括对预处理后的图像，采用改进的Canny算子检测图像边缘，然后对边缘检测后的图像采用数学形态学运算进行修正，得到分割结果；所述采用改进的Canny算子检测图像边缘实现方式如下，利用高斯滤波器对预处理后的变压器复合绝缘子套管的憎水性图像进行平滑滤波处理；用邻域一阶偏导的有限差分来计算平滑后图像的梯度幅值和方向，包括使用3×3邻域来计算梯度，包括计算水平和垂直方向的梯度幅值，还计算45°和135°方向的梯度幅值；对梯度幅值图像进行处理，抑制梯度幅值的非极大值；用OTSU算法求出最佳分割阈值，然后用该最佳分割阈值进行检测并连接边缘；针对工况图像，对边缘检测后的图像采用数学形态学运算进行修正的实现方式为，对待检测图像和标准样本图像经预处理和图像边缘检测后的结果，采用方形结构元素对两幅图像分别进行开运算，并用圆盘形结构元素实行膨胀运算得到图像矩阵A和B；同时，采用方形结构元素对两幅图像分别进行闭运算，再用圆盘形结构元素进行腐蚀得到图像矩阵A1和B1；分别用A减去A1、B减去B1，得到标准样本图像和待检测图像的边缘；使用最大熵法求取阈值得到标准二值边缘图像，对两图像边缘进行中值滤波后还使用bwareaopen函数进行后处理，去除图像中的多余杂点；所述套管污秽分级处理，包括根据憎水性图像的分割结果，提取四个与变压器复合绝缘子套管憎水性有关的量作为特征码，包括最大水珠面积比K，水珠覆盖率C，最大水珠偏心率e，最大水珠形状因子fc，采用基于最小二乘支持向量机的方式得到检测样本所属的憎水等级；最大水珠面积比K计算如下，式中，S表示最大水珠的面积，XY为整幅图像的面积；水珠覆盖率C计算如下，式中，n表示识别出的水珠个数，Si为第i个水珠的面积；最大水珠偏心率e计算如下，式中，a表示最大水珠的长轴，b表示最大水珠的短轴；最大水珠形状因子fc计算如下，式中，L表示最大水珠的周长，S表示最大水珠的面积；所述套管工况缺陷识别，包括将工况图像作为待检测图像，根据工况图像的分割结果，将待检测图像边缘矩阵减去标准样本图像边缘矩阵并取绝对值，进行标准样本图像和待检测图像的对比；使用bwareaopen函数去除污秽和斑点，将标准样本图像和待检测图像的边缘图像最大灰度差的绝对值和最大熵法求取的阈值相组合成为判断是否存在裂痕的阈值，若未超过阈值则判定为无裂痕，若是则提出告警。