论文 | 绝缘子覆冰厚度图像识别

Posted 2021-04-07 殇寅琛文坞

绝缘子覆冰厚度图像识别

《电网覆冰数据挖掘》 课 程 论 文

(2019-2020学年第一学期)

绝缘子覆冰厚度图像识别

张启 张孟川 李玉鹏 戴昱 庞军柱

摘要：架空线路覆冰对电力系统安全运行的危害非常大，所以需要一些准确可靠的覆冰检测方法。为此，我们粗略地学习了一些计算机处理图片的技术，对监控终端采集的图片进行绝缘子覆冰厚度识别，在忽略误差的情况下计算出覆冰厚度。

关键词：绝缘子覆冰；图像处理；测量

0 引言

电力系统长期暴露在自然环境下，容易遭受到各种自然灾害带来的破坏，其中冰灾是电力系统最严重的威胁之一。当严重的冰灾持续时，电力系统则会遭受破坏，轻则发生冰闪，重则杆塔倒塌、线路中断。其中冰闪大多数是绝缘子覆冰造成的，我们准备找到一种简单易行的检测绝缘子覆冰厚度的方法。通过查找资料，我们发现目前主要有两种绝缘子覆冰检测方案 :

(1)设立覆冰观测站, 由专人职守并记录气象信息及覆冰情况；

(2)在线路上安装测量张力 、重量 、气候等参数的传感器。

但是两种方案都有不足，方案一设立站点一般较为偏远 ,生活艰苦 ,人为因素较大 ,成本太高 ;方案二张力 、重量与覆冰状况之间的对应关系不明确 , 缺少直接判断依据 , 很难判断覆冰的冰厚 、冰量 、导线覆冰类型等情况 , 而且传感器的安装也不方便 , 因而应用受到限制 。

针对此，我们在网上下载了图像处理软件imageJ并粗略地学习了一下，运用计算机实现覆冰厚度的测量。

Image J能够显示，编辑，分析，处理，保存，打印8位，16位，32位的图片， 支持TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。ImageJ支持图像栈(stack)功能，即在一个窗口里以多线程的形式层叠多个图像， 并行处理。只要内存允许，Image J能打开任意多的图像进行处理。除了基本的图像操作，比如缩放，旋转，扭曲，平滑处理外，Image J还能进行图片的区域和像素统计，间距，角度计算，能创建柱状图和剖面图，进行傅里叶变换。

1 图像筛选

我们手动筛选了老师给的2013年4月2号到4月11号各杆塔上的绝缘子图像，总共3353张图片90次覆冰事件其中雾凇643张，轻雾凇441张，重雾凇373张，偏雾凇845张，雨凇536张，积雪508张。最后发现偏雾凇图片最多但无法处理或者说技术限制我们暂时处理不了；测厚度需要测量径向厚度，重雾凇图片容易处理但是重雾凇图片少并且视角正对窗口容易测量的就更少了。为此，我们选择了其中一些具有代表性的图片进行处理。

2  图像处理

2.1 图片转化

将图片转化为只含有亮度信息不含色彩信息的灰度图Image-Type-8bit

 

2.2 图像增强

指按特定需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或除去某些不需要的信息的处理方法.目的是使处理后的图像对某些特定应用来说比原始图像更适用。具体操作是Image-Adjust-brightness/contrast 点击Auto便能得到所需效果

 

2.3 阈值化

阈值化分割是最简单的图像分割方法。适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。基本原理是通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类。Image-Threshold-black/white 调节阈值

 

3 测量

照相机的基本原理是凸透镜成像的原理，绝缘子附近专门装设 1个摄像头 , 用于监测绝缘子 , 摄像头是可以调焦的 。 结合这些条件 , 把摄像头抽象成一个凸透镜 , 且绝缘子中心轴线与凸透镜的轴线在同一个铅锤平面内 

 

f表示凸透镜焦距，d表示物距，v表示像距。另设绝缘子直径为l。则根据凸透镜成像原理，可知像的大小为

L=f/(d-f)*l[1]

后来我们发现这样做太繁琐，于是自己提出了一种测量方法

水平方向覆冰实际厚度（有误差）D=（d1-d2）×D2/d2 ×1/2

d1和d2分别为绝缘子覆冰后和覆冰前的图像在imageJ上测量得的直径D2为绝缘子实际直径

         

4 结语

本文结合监控终端拍摄图像对绝缘子覆冰特征进行分析，基于数字图像处理技术实现了绝缘子覆冰厚度的远程测量。

参考文献

[1] 张 成 , 盛戈皞 , 江秀臣等 基于图像处理技术的绝缘子覆冰自动识别 上海交通大学 电子信息与电气工程学院。

 

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供稿：张启

主编：洛小川

一审：琛小雪

终审：寅小马