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      基于LabVIEW的絕緣子外損圖像自動(dòng)識(shí)別方法

      2018-07-31 01:34:16彭紅霞賈斌徐珂王智杰楊越文
      電氣自動(dòng)化 2018年2期
      關(guān)鍵詞:程序框圖絕緣子灰度

      彭紅霞,賈斌,徐珂,王智杰,楊越文

      (1.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司菏澤供電公司,山東 菏澤 274000; 2.上海交通大學(xué) 電氣工程系,上海 200240)

      0 引 言

      絕緣子在電網(wǎng)中使用的數(shù)量巨大,種類繁多,主要是在電能傳輸過程中對(duì)裸載流導(dǎo)體起到絕緣及機(jī)械支持的作用[1]。多數(shù)絕緣子是在自然環(huán)境下工作,其損壞概率相對(duì)較高。以往對(duì)絕緣子的外部損傷檢查主要依靠工作人員巡線,但存在查找難度高、工作量多、工作強(qiáng)度大的缺點(diǎn),尤其是野外的輸配電線路[2]。

      圖像處理技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)的迅速發(fā)展為絕緣子外損自動(dòng)化檢測(cè)提供了可能[3]。若絕緣子的圖像采集、圖像預(yù)處理以及外觀判別等一系列工作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,將大大減少人員工作量,同時(shí)也可盡量排除人為因素導(dǎo)致的絕緣子外損漏判[4]。

      本文利用LabVIEW及NI視覺開發(fā)模塊,以某變電站變壓器絕緣子為例,對(duì)由攝像頭獲取的圖像進(jìn)行灰度化、二值化、自動(dòng)匹配查找絕緣子、圖像噪點(diǎn)過濾等操作,識(shí)別出外部受損的絕緣子,并對(duì)絕緣子的損壞區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)。

      1 相關(guān)軟件簡(jiǎn)介

      1.1 LabVIEW簡(jiǎn)介

      LabVIEW使用圖形化編輯語言G編寫程序[5],它由前面板和后面板組成,前面板是VI(虛擬儀器)的面板,是向用戶展示的界面,用于輸入、輸出,如按鈕、顯示控件等。后面板流程圖提供VI圖形化源程序,主要對(duì)VI進(jìn)行編程操作,實(shí)現(xiàn)函數(shù)模塊、結(jié)構(gòu)、連線等程序功能。LabVIEW采用數(shù)據(jù)流的形式確定VI函數(shù)的執(zhí)行順序。

      1.2 NI視覺開發(fā)模塊簡(jiǎn)介

      NI公司的視覺開發(fā)模塊供從事機(jī)器視覺開發(fā)和科學(xué)圖像應(yīng)用的科技人員使用。NI視覺開發(fā)模塊包括:NI Vision Assistant——提供不通過編程就實(shí)現(xiàn)將LabVIEW應(yīng)用快速成型的直觀環(huán)境;IMAQ視覺——擁有強(qiáng)大視覺處理函數(shù)的庫。NI Vision Assistant可自動(dòng)生成LabVIEW程序框圖,該程序框圖中包含NI Vision Assistant建模時(shí)一系列操作的相同功能。NI Vision Assistant和IMAQ視覺的緊密協(xié)同工作簡(jiǎn)化了視覺軟件的開發(fā)。

      2 絕緣子圖像預(yù)處理

      2.1 圖像的灰度化

      在彩色圖中任何顏色都由紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)分量組成,對(duì)于圖像的灰度化,有以下幾種常用的方法:

      (1)浮點(diǎn)算法:Gray=R×0.3+G×0.59+B×0.11

      (2)整數(shù)算法:Gray=(R×30+G×59+B×11)/100

      (3)平均值法:Gray=(R+G+B)/3

      (4)僅取某單色,如綠色:Gray=G

      在Vision Assistant的歡迎界面點(diǎn)擊Open Image打開需要處理的圖像,該變電站變壓器絕緣子背景顏色為藍(lán)色,為了將絕緣子元件和背景更好地區(qū)分開,采用從RGB圖像中抽取藍(lán)色分量的方法對(duì)圖像進(jìn)行灰度化操作,效果如圖1所示,從圖1中可看出經(jīng)過藍(lán)色分量抽取后的背景和絕緣子有較明顯的區(qū)分。

      2.2 圖像的二值化

      圖像的二值化可使圖像的數(shù)據(jù)量減小,目標(biāo)物輪廓更為突出,使得圖像后續(xù)處理變得更為簡(jiǎn)單方便。統(tǒng)計(jì)灰度圖的直方圖[6],以波谷的灰度值為二值化所需閾值,所有大于等于閾值的像素判定為特定目標(biāo),置255表示,小于閥值的像素將被排除在特定目標(biāo)外,其值置0。灰度圖在通過二值化處理后可使目標(biāo)物和背景有效地分割開來,如圖2所示。

      圖1 抽取藍(lán)色分量效果圖

      圖2 灰度圖二值化效果圖

      3 絕緣子圖像匹配查找

      在對(duì)絕緣子進(jìn)行破損識(shí)別之前,首先需要在圖像中找到絕緣子,也即需要進(jìn)行絕緣子圖像匹配。IMAQ Vision中的模板匹配技術(shù)運(yùn)用了高效率的非均勻采樣法、邊緣檢測(cè)、幾何建模、模板特征提取等算法,對(duì)模板匹配的精度和效率都有了不小的提升,并且對(duì)目標(biāo)旋轉(zhuǎn),遮擋和灰度變化有較好的適應(yīng)性。

      圖3 模板匹配參數(shù)選項(xiàng)

      在Vision Assistant中運(yùn)用Pattern Matching進(jìn)行模板匹配,首先要?jiǎng)?chuàng)建模板文件:(1)先對(duì)用于模板的圖像進(jìn)行灰度化;(2)創(chuàng)建模板文件,點(diǎn)擊New Template,框取模板文件并把需要忽略的區(qū)域用畫筆抹掉;(3)保存模板文件;(4)對(duì)匹配參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,參數(shù)可按圖3所示進(jìn)行選取。

      參數(shù)設(shè)置完畢后即可在圖像中查找絕緣子,效果如圖4所示。

      圖4 模板匹配效果

      匹配查找完成后,在結(jié)果中輸出定位坐標(biāo),角度和匹配分?jǐn)?shù)等??赏ㄟ^Vision Assistant自動(dòng)生成LabVIEW程序框圖,如圖5所示。

      圖5 自動(dòng)生成模板匹配程序

      4 絕緣子圖像破損識(shí)別

      完成絕緣子圖像的匹配查找后,可根據(jù)匹配所得坐標(biāo)值框取ROI(region of interest),進(jìn)而可對(duì)ROI中的絕緣子進(jìn)行相關(guān)處理,如小孔洞填充,以便進(jìn)行絕緣子破損區(qū)域篩選及標(biāo)識(shí)操作。

      4.1 破損區(qū)域篩選

      在Adv. Morphology Setup(高級(jí)形態(tài)設(shè)置)選項(xiàng)中選擇Fill holes選項(xiàng),對(duì)圖2中的孔洞處進(jìn)行填充。并使用Operators運(yùn)算將孔洞填充后的圖像減去原二值圖像,如圖6所示。可見,兩圖相減后出現(xiàn)19個(gè)紅色區(qū)域,在絕緣子破損面積較大的情況下,絕緣子破損比反光所造成的紅色區(qū)域面積更大,即19個(gè)紅色區(qū)域中有18個(gè)較小區(qū)域是由于絕緣子元件表面反光造成的,1個(gè)較大區(qū)域是由于絕緣子元件的破損造成。

      采用粒度分析獲得各區(qū)域面積并進(jìn)行篩選、濾除絕緣子因?yàn)榉垂馑a(chǎn)生的干擾。可通過Vision Assistant的Particle Filter函數(shù)模塊實(shí)現(xiàn),結(jié)果如圖7所示??梢?,經(jīng)過篩選后,絕緣子的破損面粒子保留下來,而絕緣子反光造成的粒子則被濾除,從而達(dá)到絕緣子破損識(shí)別的目的。絕緣子破損識(shí)別的圖像處理部分程序框圖如圖8所示。

      圖6 兩圖像相減所得結(jié)果

      4.2 破損區(qū)域標(biāo)識(shí)

      根據(jù)粒度分析得到的數(shù)據(jù),當(dāng)檢測(cè)到絕緣子有破損時(shí),對(duì)破損區(qū)域定位,標(biāo)識(shí)出當(dāng)前絕緣子的工作狀態(tài),發(fā)出報(bào)警信息?;境绦蚩驁D見圖9,標(biāo)識(shí)效果見圖10,可見,采用本文所述方法,可以準(zhǔn)確找到并標(biāo)識(shí)出絕緣子破損區(qū)域。

      圖7 粒子過濾結(jié)果

      圖8 絕緣子破損識(shí)別的圖像處理程序框圖

      圖9 絕緣子元件破損標(biāo)識(shí)程序框圖

      圖10 絕緣子元件破損識(shí)別效果圖

      5 結(jié)束語

      大多數(shù)絕緣子因?yàn)殚L(zhǎng)期工作于自然環(huán)境中,除了自身材料的老化導(dǎo)致機(jī)械強(qiáng)度降低,還需要面對(duì)各種可能造成損傷的外界因素。一旦絕緣子受損,其機(jī)械強(qiáng)度及絕緣強(qiáng)度必然會(huì)有所降低,這將為電網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行埋下隱患,因此絕緣子外損的檢查是十分重要的一項(xiàng)工作。

      本文利用LabVIEW及NI視覺開發(fā)模塊,實(shí)現(xiàn)了絕緣子設(shè)備圖像破損識(shí)別的功能。

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