利用无人机巡检高压输电线路故障,可以解决传统人工观测故障巡检方式的成本高、效率低等问题。为此,提出了一种基于可见光图像识别间隔棒框架断裂故障的方法。首先利用图像匹配和形态学运算从图像中提取出间隔棒,校正透视畸变后进行骨架提取,最后用加权的不变矩值进行形状度量,并根据最小风险原则设计了分类方法。对32幅间隔棒图像(其中故障图像10张)进行了计算,数据显示,2类图像的相关值具有良好的区分度,应用该方法能识别出所有故障图片。结果表明,提出的方法可有效对框架断裂故障间隔棒进行检测。 为重要。首先利用文献［１７］提出的方法，在航拍图像中找到间隔棒的位置，将间隔棒图像作为目标图像截取出来。在图像中间隔棒与输电线相连，利用间隔棒与输电线图像的形态差异，通过形态学算法去除与其相连接的电力线，获得间隔棒图像，再利用透视畸变校正算法，校正由于拍摄角度、故障诊断方法-数控弯管机滚弧机滚圆机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机位置的不确定性导致的透视几何畸变，最后在此基础上提取间隔棒骨架，根据其形状特征与正常间隔棒的差异实现故障诊断。本文提出的输电线间隔棒故障识别流程如图１所示。２间隔棒图像预处理２． 本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.wanguanji138.com１形态学运算去除电力线形态学算法原理形态学运算的基本思想是利用一个称作结构元素的“探针”收集图像的形态特征，考察其相互关系，５：对于不满足以上条件的黑色点ｄ０认为为简单点，作删除处理。步骤６：反复进行以上处理，直到没有简单点被删除为止［２１］。图５所示为分别用３种方法处理４分裂框架间隔棒图像所得骨架图像与期望所得骨架图像的对比，图５（ａ）为用基于距离变换的方法所得的骨架图像，图５（ｂ）为用传统的基于细化的方法［１８］所得的骨架图像，图５（ｃ）为用本文方法所得的骨架图像，图５（ｄ）为期望所得骨架图像。由图５可得，本文所采用的方法能减少冗余分支，与期望间隔棒骨架图像相似度最高。图６（ａ）和图６（ｂ）所示为分别对图４（ｂ）和图４（ｄ）按上述方法处理所得正常间隔棒骨架和断裂间隔棒骨架图像。可以发现，它们的骨架形状具有明显差异，通过计算不变矩可以将形状差异用数据显示出来并据此实现故障诊断。３．２间隔棒的不变矩计算３．２．１不变矩不变矩是由ＨＵ在１９６２年提出的，它在图像像素数目一定时，具有对图像的旋转、平移和尺度变化的不变性，是一种非常重要的表示目标总体形状的特征量。图５各种间隔棒骨架图像对比Ｆ故障诊断方法-数控弯管机滚弧机滚圆机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.wanguanji138.com