鐵塔，原始裂紋樣本圖像為50張；
[0091]首先，對區域內A內的10座輸電鐵塔進行編碼標識[Ai，^，^，.....，A1()];登記記錄 輸電鐵塔的位置信息、監管信息，采用MySQL數據庫軟件建立輸電鐵塔信息數據庫；
[0092] 其次，登記記錄每一張原始裂紋圖像所在鐵塔上的位置以及所在鐵塔編碼標識的 信息，并存儲到數據中心；采用MySQL數據庫軟件建立原始裂紋樣本圖像數據庫；基于 Matlab軟件平臺，對原始裂紋圖像進行處理;并根據圖像處理的結果建立裂紋分析模型，通 過采用K-means算法進行聚類分析后，得到:V= [Vi，V2，V3，V4];
[0093] 然后，采集非原始裂紋所在區域的圖像，并基于Matlab軟件平臺，對采集的圖像進 行圖像處理；
[0094]最后，通過判斷非原始裂紋所在區域的采集圖像經過圖像處理后得到的標記區域 是否屬于V的某一子類741 = 1,2,3,4)實現輸電鐵塔新增裂紋的檢測；并將識別判斷存在 新增裂紋的輸電鐵塔的裂紋信息推送到監管終端。
[0095]以上結合附圖對本發明的【具體實施方式】作了詳細說明，但是本發明并不限于上述 實施方式，在本領域普通技術人員所具備的知識范圍內，還可以在不脫離本發明宗旨的前 提下作出各種變化。
【主權項】
1. 一種區域內輸電鐵塔新增裂紋檢測方法，其特征在于:首先，針對區域內的所有輸電 鐵塔進行統一編碼標識，建立輸電鐵塔信息數據庫;其次，進行原始裂紋圖像采集、原始裂 紋樣本圖像處理，并根據圖像處理結果建立裂紋分析模型;然后，進行非原始裂紋所在區域 圖像采集、非原始裂紋所在區域圖像處理;最后，進行新增裂紋識別判斷，即根據裂紋分析 模型，實現對非原始裂紋所在區域采集圖像中裂紋的識別判斷，并將識別判斷存在新增裂 紋的輸電鐵塔的裂紋信息推送到監管終端。2. 根據權利要求1所述的區域內輸電鐵塔新增裂紋檢測方法，其特征在于具體步驟為： Stepl:建立輸電鐵塔信息數據庫:將區域內所有的輸電鐵塔統一編碼標識，并將對所 有編碼標識的輸電鐵塔的位置信息、監管信息登記記錄，建立輸電鐵塔信息數據庫； Step2:原始裂紋樣本圖像采集:對區域內輸電鐵塔的所有裂紋圖像進行采集，登記記 錄每一個裂紋圖像所在鐵塔上的位置以及所在鐵塔編碼標識的信息后，將裂紋圖像存儲到 數據中心，并建立原始裂紋樣本圖像數據庫； Step3:原始裂紋樣本圖像處理：對數據中心存儲的所有裂紋圖像分別進行圖像預處 理、圖像分割、圖像特征提取，并將圖像處理結果儲存至數據中心； Step4:建立裂紋分析模型： Step4.1:構建三維空間模型：首先，分別以圓度、最小包含矩形的面積、最小包含矩形 的長寬比作為三維空間中的三個維度，構造一個三維空間；其次，數據中心調出圖像處理結 果的所有特征參數;然后，依次將每一個特征參數中的圓度、最小包含矩形的面積、最小包 含矩形的長寬比分別對應三維空間中的三個維度，且根據特征參數中的圓度、最小包含矩 形的面積、最小包含矩形的長寬比的數值大小，最后將每一個特征參數映射成三維空間中 的一個點； Step4.2:聚類分析:采用K-means算法對構建的三維空間模型中的所有點進行聚類分 析，記為:V=[Vi，V2，V3，· · ·，Vi](i = l，2,3，· · ·）； Step5:非原始裂紋所在區域圖像采集:數據中心調用輸電鐵塔信息數據庫、原始裂紋 樣本圖像數據庫中的數據，并將數據發送給衛星系統，衛星系統接收到數據后，以輸電鐵塔 的編碼作為唯一標識，并按照編碼的順序依次對區域內輸電鐵塔的非原始裂紋所在區域進 行圖像米集； Step6:非原始裂紋所在區域圖像處理:對數據中心存儲的非原始裂紋所在區域圖像進 行圖像預處理、圖像分割、圖像特征提取，并將圖像處理結果儲存至數據中心； Step7:新增裂紋識別判斷：調用數據中心的存儲數據，將Step6中所有的標記區域的特 征參數映射到所建立的裂紋分析模型中，并逐一計算判斷每個標記區域的特征參數是否屬 于V的某一子類Vi: 1、 判斷為"是"，則提取該標記區域的特征參數所在圖像所對應的輸電鐵塔的編碼，并 以此為標識對判斷結果進行存儲； 2、 判斷為"否"，選取下一個標記區域的特征參數繼續判斷；直到遍歷所有標記區域的 特征參數； StepS:裂紋信息推送;數據中心調出Step7中的存儲結果，依據其存儲的標識，并結合 查詢Stepl中輸電鐵塔信息數據庫，依次將被識別判斷存在新增裂紋的輸電鐵塔的裂紋信 息推送到監管終端。3. 根據權利要求2所述的區域內輸電鐵塔的裂紋檢測方法，其特征在于:所述非原始裂 紋所在區域圖像采集方法具體為： (1) 數據中心調用Stepl中建立的輸電鐵塔信息數據庫、Step2中建立的原始裂紋樣本 圖像數據庫中的數據，并將數據傳輸給衛星系統;衛星系統收到數據中心發送的數據后，對 數據進行解析，解析完成后，按照Stepl中對輸電鐵塔的編碼順序，并選取第一個編碼所對 應的輸電鐵塔作為當前輸電鐵塔； (2) 衛星系統利用當前輸電鐵塔的位置信息進行定位，定位成功后，通過調用Step2中 建立的原始裂紋樣本圖像數據庫中的數據對當前輸電鐵塔的非原始裂紋所在區域進行圖 像采集，并將采集后的圖像以及當前輸電鐵塔的編碼一起發送回數據中心； (3) 數據中心成功接收后，首先，以當前輸電鐵塔的編碼為標識對所接收圖像進行存 儲;然后，查詢判斷當前輸電鐵塔的編碼是否為Stepl中輸電鐵塔的編碼順序中最后一個編 碼： ① 判斷為"是"，數據中心向衛星系統發出"結束"指令，衛星接接收到指令后，結束對區 域內所有輸電鐵塔的圖像采集任務； ② 判斷為"否"，數據中心向衛星系統發出"成功接收"指令，衛星接收到指令后，結束對 當前輸電鐵塔的圖像采集，并按照Stepl中輸電鐵塔的編碼順序選取下一個輸電鐵塔作為 當前輸電鐵塔； (4) 重復(2)、（3)步驟，直到當前輸電鐵塔為Stepl中輸電鐵塔的編碼順序中的最后一 個輸電鐵塔。4. 根據權利要求2所述的區域內輸電鐵塔的裂紋檢測方法，其特征在于:所述圖像預處 理、圖像分割、圖像特征提取具體步驟為： (1) 圖像預處理： ① 對原始圖像進行灰度處理； ② 采用中值濾波的方法對灰度圖像進行濾波，去除噪聲； ③ 采用Roberts梯度算法對去噪后的灰度圖像進行銳化處理，增強圖像中的邊緣部分 和灰度值突變部分； (2) 圖像分割： (2.1) 采用Canny算子對預處理后的圖像進行邊緣檢測;其具體步驟如下： ① 將預處理后的圖像與高斯濾波器進行卷積運算，使用一階差分因子，計算圖像中圖 像梯度的方向和幅值； ② 遍歷圖像，確定邊緣點； ③ 采用雙閾值算法檢測、連接邊緣； (2.2) 使用膨脹運算對圖像中存在邊緣的區域進行區域填充；再使用開運算，平滑邊 緣； (3) 圖像特征提出： ① 對圖像中的每一個區域進行標記； ② 計算圖像中每一個標記區域的特征參數，包括：圓度、最小包含矩形的面積、最小包 含矩形的長寬比，并將圖像中每一個標記區域的特征參數存儲到數據中心。
【專利摘要】本發明涉及一種裂紋檢測方法，具體的說是一種區域內輸電鐵塔新增裂紋檢測方法。本發明為：首先，針對區域內的所有輸電鐵塔進行統一編碼標識，建立輸電鐵塔信息數據庫；其次，進行原始裂紋圖像采集、原始裂紋樣本圖像處理，并根據圖像處理結果建立裂紋分析模型；然后，進行非原始裂紋所在區域圖像采集、非原始裂紋所在區域圖像處理；最后，進行新增裂紋識別判斷，即根據裂紋分析模型，實現對非原始裂紋所在區域采集圖像中裂紋的識別判斷，并將識別判斷存在新增裂紋的輸電鐵塔的裂紋信息推送到監管終端。本發明不僅降低了勞動成本，且大幅度提高了輸電鐵塔新增裂紋檢測的精度，提高了工作效率，同時有效消除了輸電鐵塔中潛在的安全隱患。
【IPC分類】G01N21/88
【公開號】CN105510344
【申請號】CN201510823469
【發明人】龍華, 高杰
【申請人】昆明理工大學
【公開日】2016年4月20日
【申請日】2015年11月24日