專利名稱：一種在紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種在紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法。特別涉及到一種從
連續(xù)多幀紫外圖像中跟蹤最大放電區(qū)域的方法，該方法可以準確的跟蹤到目標區(qū)域，并且 能應用到高壓輸電線路的實時在線檢測中。
背景技術：
高壓電力線路是國家經(jīng)濟的命脈，它是每個國家的工業(yè)，人民生活的基本保障。所 以對于電力線路的維護、保養(yǎng)就十分重要。目前，對高壓電力線路的維護，主要是通過人工 巡線的方式進行的，或將采集到的輸電線路圖像，由人眼對比判斷線路的缺陷。在各種電力 線巡檢手段中，采用直升機對高壓架空送電線路進行巡檢具有較高的效率。在直升機上安 裝有多光譜的圖像采集設備，用于對輸電線路的缺陷進行檢測。 可見光主要用來發(fā)現(xiàn)一些電力線路的表面可能存在的問題，如導線的斷股、附著 異物、玻璃絕緣子上的掉串、防震錘的移位、缺損等缺陷；紅外光主要通過檢測電力線路上 的設備的溫度變化來判斷線路上是否存在可能的缺陷；紫外光主要是通過檢測電暈區(qū)域的 大小來檢測電力設備是否存在問題。 這里所指的紫外光是日盲紫外(Solid Blind UV)，其波長在220 280nm之間的 紫外光。由于大氣層中的灰塵和微粒的散射和吸收的作用，進入大氣層的太陽光中的這部 分紫外光含量很少，幾乎為零。所以在220 280nm這個波段，目標的紫外輻射強于太陽光 的輻射，目標就很容易被顯現(xiàn)出來。 如果電力設備存在電暈現(xiàn)象，由于電暈區(qū)域在220 280nm區(qū)域的輻射強度大于 太陽光，所以，在采集的紫外圖片上電暈區(qū)域的亮度一定遠大于其他區(qū)域。這樣，便可以通 過分析紫外圖像上的亮度區(qū)域來判斷電力線路上的設備是否存在放電現(xiàn)象。因此日盲紫外 對有電暈缺陷的電力設備檢測非常有效。有統(tǒng)計表明，在電力設備的檢測中，通過紫外檢測 發(fā)現(xiàn)的問題占了總問題數(shù)的50 % ，而紅外和可見光則各占28 %和22 % ?？梢娮贤鈾z測在電 力線巡檢中已經(jīng)起到越來越重要的作用。 在文獻"趙玉環(huán)，閆豐，隋永新，楊懷江，曹健林，紫外序列圖像中目標的提取.光 電工程.2007年11月，第34巻第ll期"中提出了對紫外圖像的處理，其中包括了對紫外圖 像的降噪處理。由于高壓電線一般是鋪設在野外的，所以，檢測的圖像上很可能會包含一些 背景的干擾?，F(xiàn)有的對于紫外圖像的處理，沒有對其進行一些背景干擾排除的處理，比如民 房等，導致由于背景的干擾造成對電暈現(xiàn)象的誤判比較多。 文獻"蔣火孚，紫外電暈檢測儀在電暈放電檢測中的應用，華東電力.2004年8 月-第32巻第8期"中是由美國EPRI公司牽頭編寫的一份架空線電暈現(xiàn)象的正確評估檢 測導則，其中介紹的紫外評價方法采用同類比較法、檔案分析法都是要將采集的電力設備 紫外圖像與已有的一些歷史記錄進行比較。這樣就無法做到實時檢測的要求。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供了一種在紫外圖像上尋找電力設備放 電區(qū)域的方法，可用在直升機巡檢系統(tǒng)中，在機載實時的檢測要求下，實時在線對采集的圖 像進行分析診斷，并確定輸電線路是否存在缺陷，本發(fā)明具有能提高巡線的效率、提高缺陷 診斷正確性的特點。 為達到上述的目的，本發(fā)明采用如下技術方案， 針對電力設備放電故障，用于檢測紫外圖像上電暈區(qū)域的方法，包括如下步驟首
先采集紫外圖像，并對紫外圖像進行預處理，通過對采集的紫外圖像上疊加在一起的可見
光圖像進行處理，進而檢測出紫外圖像上電暈區(qū)域，以此初步檢測出放電區(qū)域；然后對于每
幀紫外圖像，還要根據(jù)一些電暈區(qū)域的特性排除一些背景的干擾；通過多幀圖像來跟蹤確
定該區(qū)域中的設備是否放電；且能同時跟蹤每一幀圖像上的多個放電區(qū)域。 所述的預處理包括灰度化，降噪處理和二值化。 所述的降噪處理是指采用形態(tài)學5X5濾波器進行降噪處理，刪除一些小的孤立 噪聲點。 所述的二值化是指將與紫外圖像疊加在一起的可見光圖像進行統(tǒng)一的色階擴展
為歸一化圖像處理，采用統(tǒng)一的亮度閾值門限進行判決，亮度閾值門限選取為235 245之
間，將紫外彩色圖像轉化為亮度圖像，采用亮度閾值判決，生成紫外的二值圖像；二值圖像
上的"l"表示可能是電暈區(qū)域；"0"表示背景區(qū)域；以此初步檢測出放電區(qū)域。 所述的根據(jù)一些電暈區(qū)域的特性排除一些背景的干擾的方法是指根據(jù)電力設備
放電區(qū)域有電暈區(qū)域一般呈現(xiàn)為大區(qū)域，周圍再伴隨著一些小區(qū)域，且一般區(qū)域為類圓形
的特性，對初步判斷為放電區(qū)域的紫外二值圖像采用像素區(qū)域管理與測量的方法，排除一
些背景的干擾，將誤判的電暈區(qū)域剔除。 所述的像素區(qū)域管理的方法為首先運用矩形擬合度來排除紫外二值圖像上一些 幾何形狀上不符合條件的電暈區(qū)域；再對每個符合條件的電暈區(qū)域進行判定，判定的依據(jù) 是將該區(qū)域的面積擴大，查找在擴大的面積范圍中是否還有別的電暈區(qū)域，從而判斷了該 電暈區(qū)域是否符合放電特性，將不符合放電特性的電暈區(qū)域剔除；所述的像素區(qū)域測量的 方法為對紫外二值圖像進行掃描，將"1 "連通的像素組成一個區(qū)域，對二值圖像掃描后， 可能會產(chǎn)生多個區(qū)域，再進一步對每個區(qū)域的形狀進行兩個參數(shù)測量，測量每個區(qū)域的長 寬比，明顯為長條或線狀，剔除該區(qū)域；測量每個區(qū)域的圓似度，如明顯為矩形，剔除該區(qū) 域；將上述所有誤判電暈區(qū)域剔除后，得到一個判斷較準確的電暈區(qū)域。 所述的電力設備放電分為連續(xù)放電和間斷性放電兩種；連續(xù)性放電相對放電區(qū)域 較小，每幀圖像上都有放電；間斷性放電相對放電區(qū)域較大，并非每幀圖像上都存在放電。
將采用像素區(qū)域管理與測量的方法處理后的紫外二值圖像做進一步的判斷，對其 分以下兩種情況處理，第一種情況是當測得的區(qū)域面積較大(對720X576的紫外圖像， 面積占到了 1/4)，圓似度較高，在后續(xù)多幀中，在圖像接近區(qū)域又存在類似的大面積區(qū)域， 可確定是間歇性放電，設備缺陷較嚴重；第二情況是電力設備放電存在一定的分布及方向 性，在二值圖像上，表現(xiàn)為多個區(qū)域大致分布在圖像的一定區(qū)域范圍內(nèi)，而放電的方向性可 能與部件缺陷部位及電力線、絕緣子的安裝方位有關，為確定這種分布區(qū)域，首先找出可能 是最大的電暈區(qū)域，以該區(qū)域作為單位區(qū)域，在其周圍的8鄰域內(nèi)進行搜索，進一步在第二層次的周圍的24鄰域進行搜索，確定鄰域內(nèi)是否存在小的區(qū)域，如鄰域內(nèi)存在許多小的區(qū) 域，即可確定這個最大的區(qū)域是電暈區(qū)域所在的圖像。 所述的對多幀圖像來跟蹤確定該區(qū)域中的設備是否放電是指將確定的電暈區(qū)域 還需要進行時序跟蹤。 所述的時序跟蹤是指當檢測到第一幀存在電暈區(qū)域的圖像時，記錄下檢測到的最 大的電暈區(qū)域，將該區(qū)域存儲入一個電暈時序管理結構中；當?shù)诙瑘D像到來的時候，先 對電暈時序管理結構中的第一個最大電暈區(qū)域進行跟蹤。在當前圖片中根據(jù)第一個最大 電暈區(qū)域的屬性中的外接矩形的坐標找到相應區(qū)域，由于事先不知道拍攝設備的運動方 向，所以將該區(qū)域上下左右各擴大30個像素，得到一個跟蹤區(qū)域AREA' (X15 Yp X2， Y2)= AREA(Xi士30， Yi士30， X2±30， Y2±30)，其中AREA'為擴大后的區(qū)域，AREA為原來的區(qū)域， (&， Y》，(X2， Y2)為區(qū)域的左上角和右下角的坐標，如圖1所示，為原來的區(qū)域和擴展后的 區(qū)域； 當跟蹤區(qū)域在當前圖像上有電暈放電，則將電暈時序結構中的第一個最大放電區(qū) 域的光子數(shù)與跟蹤區(qū)域中的光子數(shù)進行累加，同時將該最大放電區(qū)域的最小外接矩形更新 為跟蹤區(qū)域中的放電區(qū)域的最小外接矩形；否則，當前圖像上該區(qū)域沒有電暈放電，第一個 最大電暈區(qū)域保持不變；然后，再對第二幀圖像進行檢測，首先找到第二幀圖像上的最大電
暈區(qū)域，如果該電暈區(qū)域和電暈時序結構中的第一個最大電暈區(qū)域相同(即最小外接矩形
的坐標相近，或相差幾個像素點的距離)則不將該電暈區(qū)域加入到電暈時序管理結構中，
否則將該最大電暈區(qū)域作為新的結構放入到電暈時序管理結構的末尾； 當接收到下一幀紫外圖像時，都進行與上述相似的處理。只是在將新的最大電暈
區(qū)域結構加入到電暈時序管理結構的時候需要做一下判斷，當電暈時序管理結構已經(jīng)滿了
(即結構的深度已經(jīng)達到了預設的大小)，就需要先將電暈時序管理結構中的第一個最大
電暈區(qū)域結構刪除，再將新創(chuàng)建的最大電暈區(qū)域結構加入到電暈時序管理結構的末尾； 當已經(jīng)處理的圖像幀數(shù)達到預設的大小時，就需要對電暈時序管理結構中的第一
個最大電暈區(qū)域結構進行判斷并輸出結果；判斷的依據(jù)就是第一個結構屬性中的累計光電
子數(shù)是否大于一個門限值，并且在已經(jīng)處理的這些圖像中，這個區(qū)域的放電幀數(shù)是否達到
了預設的一個門限；如果條件都符合，則輸出結果，否則不輸出結果，并刪除該結構。 在輸出結構時，由于對每個最大放電區(qū)域都進行了跟蹤，只要存在放電，該區(qū)域的
最小外接矩形的坐標就會更新；所以，輸出時只要輸出該最大區(qū)域的最小外接矩形即可。 上述過程是針對在一幀圖像上只取一個最大電暈區(qū)域進行跟蹤的情況；同樣可以
擴展到對一幀圖像上取多個大電暈區(qū)域進行跟蹤的情況，只是這時需要增加一個容器用來
放置多個結構池。 本發(fā)明的有益效果是由于高壓電力設備放電的特性有連續(xù)放電，間歇放電兩種
方式。間歇放電方式放電區(qū)域比較大，設備損壞比較嚴重，容易識別；連續(xù)放電方式設備
連續(xù)放電，放電區(qū)域相對比較小，設備損壞不太嚴重，在連續(xù)放電方式下，只有連續(xù)幾幀放
電圖像中的放電電子數(shù)累計達到一定的數(shù)值才能認為設備存在放電現(xiàn)象。 本發(fā)明的方法可以應用于像直升機巡檢系統(tǒng)中，通過采集紫外圖像對電力設備電
暈進行實時在線檢測，可以實時檢測電力設備紫外放電情況，實時在線對采集的圖像進行
分析診斷，并確定輸電線路是否存在缺陷，本發(fā)明具有能提高巡線的效率、提高缺陷診斷正確性的特點。
圖1為本發(fā)明所指的原始區(qū)域與擴展區(qū)域示意圖； 圖2為本發(fā)明實施例預處理前的原始圖像； 圖3為本發(fā)明實施例預處理后的圖像； 圖4為本發(fā)明實施例中對未排除干擾時，可能將民居誤判為電暈放電的圖像； 圖5為本發(fā)明實施例中當排除干擾后，不會將民居誤判為電暈放電的圖像； 圖6為本發(fā)明實施例中電暈時序管理結構的示意圖； 圖7為本發(fā)明實施例中檢測序列的第一幀圖像； 圖8為本發(fā)明實施例中檢測序列的第二幀圖像； 圖9為本發(fā)明實施例中檢測序列的第三幀圖像； 圖10為本發(fā)明實施例中檢測序列的第四幀圖像； 圖11是本發(fā)明實施例中檢測序列的第五幀圖像； 圖12是本發(fā)明實施例中檢測序列的第六幀圖像。
具體實施方式
實施例1 本實施例按如下步驟實現(xiàn)電暈區(qū)域的檢測 設計一個紫外圖像采集與診斷軟件。設計一個按鍵來控制紫外圖像的采集與停 止。首先通過設備采集紫外圖像時，將紫外圖像傳輸?shù)阶贤庠\斷模塊中，開始進行診斷。
首先，將紫外圖像讀入到軟件中處理紫外圖像的模塊中。然后，對讀入的圖像數(shù)據(jù) 做預處理，包括灰度化，降噪處理，二值化。所述的二值化是指將與紫外圖像疊加在一起的 可見光圖像進行統(tǒng)一的色階擴展為歸一化圖像處理，采用統(tǒng)一的亮度閾值門限進行判決， 亮度閾值門限選取為235 245之間，將紫外彩色圖像轉化為亮度圖像，采用亮度閾值判 決，生成紫外的二值圖像；二值圖像上的"l"表示可能是電暈區(qū)域；"0"表示背景區(qū)域；以此 初步檢測出放電區(qū)域。預處理后的二值圖上，采用白色區(qū)域為電暈區(qū)域，其他的為黑色，如 圖2所示，為預處理前的原始圖像。圖3為預處理后的圖像。定義一個用來存儲每一個連 通的紫外電暈區(qū)域的管理結構，稱它為"Blob"。結構"Blob"中包含了電暈區(qū)域的最小外接 矩形的上下左右的坐標、電暈區(qū)域的面積(即電暈區(qū)域所占的像素點的個數(shù))、電暈區(qū)域中 每個像素點的坐標等屬性值。 在處理時，背景域可能會被誤判成電暈區(qū)域，采用像素區(qū)域管理與測量的方法，將 誤判的電暈區(qū)域剔除。本實施例碰到的是居民的房屋的白色的墻。由于墻的幾何特征(方 形)，可以通過計算每個電暈區(qū)域的矩形擬合度來判斷是否該區(qū)域不是噪聲干擾，是真正的 電暈區(qū)域，如圖4所示，為沒有排除干擾的情況，此時會產(chǎn)生誤判；圖5為排除干擾的情況， 此時不會將民居誤判為電暈區(qū)域。 同時，根據(jù)電暈的幾何特性(因為電暈區(qū)域一般都是類圓形)。然后對紫外二值圖 進行掃描，將"1"連通的像素組成一個區(qū)域，進一步對每個區(qū)域的形狀進行兩個參數(shù)測量， 測量每個區(qū)域的長寬比，明顯為長條或線狀，剔除該區(qū)域；測量每個區(qū)域的圓似度，如明顯
7為矩形，利用矩形擬合度，通過計算每個電暈區(qū)域的面積與其最小外接矩形的比值來判斷， 該區(qū)域是否是電暈區(qū)域。將上述所有誤判電暈區(qū)域剔除后，得到一個判斷較準確的電暈區(qū) 域。 然后將所有符合條件的電暈區(qū)域存入Blob中。由于可能還是存在噪聲干擾，將采 用像素區(qū)域管理與測量的方法處理后的紫外二值圖像做進一步的判斷，發(fā)現(xiàn)干擾都是獨立 存在的，而真正的電暈區(qū)域都是聚集的比較密的，不會單獨出現(xiàn)一個電暈區(qū)域，一般的都是 一個比較大的電暈區(qū)域，周圍還伴隨著許多小的電暈區(qū)域。 第一種情況是當測得的區(qū)域面積較大(對720X576的紫外圖像，面積占到了 1/4)，圓似度較高，在后續(xù)多幀中，在圖像接近區(qū)域又存在類似的大面積區(qū)域，可確定是間 歇性放電，設備缺陷較嚴重；第二情況是電力設備放電存在一定的分布及方向性，在二值圖 像上，表現(xiàn)為多個區(qū)域大致分布在圖像的一定區(qū)域范圍內(nèi)，而放電的方向性可能與部件缺 陷部位及電力線、絕緣子的安裝方位有關，為確定這種分布區(qū)域，首先找出可能是最大的電 暈區(qū)域，以該區(qū)域作為單位區(qū)域，在其周圍的8鄰域內(nèi)進行搜索，進一步在第二層次的周圍 的24鄰域進行搜索，確定鄰域內(nèi)是否存在小的區(qū)域，如鄰域內(nèi)存在許多小的區(qū)域，即可確 定這個最大的區(qū)域是電暈區(qū)域所在的圖像。 所以通過這個特性，又可以做一些限制來再排除掉一些干擾。以每個Blob的面積 為基礎，將用來判斷的范圍擴大至該Blob面積的8倍大小，在這個判斷范圍內(nèi)尋找是否有 別的Blob存在。如果沒有別的Blob存在就認為是獨立的，將該Blob的屬性設置為獨立的； 如果有別的Blob存在，就認為該Blob符合要求。最后在對所有的Blob判斷結束以后，將 刪除所有獨立的Blob結構。 將符合要求的紫外二值圖進行時序跟蹤，設置一個用來存放每幀圖像上的最大電
暈區(qū)域的結構，稱它為Block。設置一個用來存放每個獨立出現(xiàn)在不同幀圖像上的最大電暈
區(qū)域的結構(該結構即為電暈時序管理結構)，稱它為UvBlocks，包含了 FrameNumber (本
實施中設置FrameNumber為5)也就是5個最大電暈區(qū)域結構(即該結構的深度)。
FrameNumber是在判斷線路是否放電前要處理的圖像的幀數(shù)，如圖6所示，為UvBlock結構
的示意圖。最大電暈區(qū)域結構存儲了每幀圖像中放電量最大的Blob(即面積最大的Blob)。 當?shù)谝粠瑘D像進來的時候，如果存在電暈區(qū)域，則將最大的電暈區(qū)域存入一個臨
時的最大電暈區(qū)域結構中。然后，直接將該Block結構加入到UvBlocks中。 隨后到的各幀，同樣首先建立一個臨時的最大電暈區(qū)域結構，稱它為tmpBlock。先
更新UvBlocks中的每一個最大電暈區(qū)域結構。更新的方式是在當前圖像中找到UvBlocks
中的每個最大電暈區(qū)域屬性中外接矩形的坐標相應的區(qū)域，將該區(qū)域位置上下左右擴大
30個像素大小，得到一個跟蹤區(qū)域AREA' (X" Y" X2， Y2) 二AREA(X!士30， Y!士30， X2±30，
Y2士30)，其中AREA'為擴大后的區(qū)域，AREA為原來的區(qū)域，(&， Y》，(X2， Y2)為區(qū)域的左上
角和右下角的坐標。在擴大后，如果該位置上存在電暈區(qū)域，則將該電暈區(qū)域包含的光子數(shù)
(即放電量)加入到相應的最大電暈區(qū)域結構的光子數(shù)字段上，并且更新該電暈區(qū)域的最
小外接矩形的坐標。這也就完成了對每個最大電暈區(qū)域結構的跟蹤處理。 然后判斷是否要對UvBlocks中的第一個最大電暈區(qū)域結構進行輸出判斷。依據(jù)
是，是否已經(jīng)處理了 FrameNumber幀圖像了。如果是，則要判斷第一個結構是否存在放電現(xiàn)
象。如果不是，則不判斷，繼續(xù)后續(xù)處理。判斷是否存在放電現(xiàn)象的依據(jù)是第一個最大電暈區(qū)域結構的(即UvBlocks[l])中的累計放電量是否大于設置的門限Threshold(本實施例
中采用的門限值為ioo，為本實施例中測試序列上存在放電現(xiàn)象)，并且，該最大電暈區(qū)域
在已經(jīng)處理的這些幀圖像中放電的次數(shù)也達到預設的大小。如果條件都符合，則認為放電， 并輸出放電區(qū)域。否則，認為該區(qū)域不放電，并刪除該結構。 在輸出放電區(qū)域時，由于，需要被輸出的區(qū)域的最小外接矩形在每次跟蹤時，存在 放電就會被更新，所以只需要根據(jù)要輸出區(qū)域的最小外接矩形進行輸出即可，如圖7至圖 12所示。為本系統(tǒng)對前6幀放電圖像的跟蹤，判決，輸出。其中，圖7至圖10是對前4幀圖 像檢測序列的跟蹤，圖11是對第一幀圖像(圖7)的判決輸出，為檢測序列的第五幀圖像； 圖12是對第二幀圖像(圖8)的判決輸出，為檢測序列的第六幀圖像。
最后，判斷之前建立的臨時最大電暈區(qū)域結構tmpBlock是否要添加到UvBlocks 中。判斷依據(jù)是，如果UvBlocks中存在和tmpBlock相近的結構(即最小外接矩形的坐標 相近，便認為是相同的結構)，則不添加。如果不存在，則將tmpBlock添加到UvBlocks的末 尾。在添加前還要判斷UvBlocks是否已滿，如果滿了 ，則先刪除第一個結構，再添加，否則， 直接添加。這樣也就完成了對每一幀紫外圖像的檢測。 本實施例可同時跟蹤每一幀圖像上的多個放電區(qū)域是指對于每幀圖像上可能存 在多個放電區(qū)域的情況，可以保存多個放電區(qū)域，再對每個保存的區(qū)域進行時序跟蹤，檢 測，輸出；從而實現(xiàn)對每幀紫外圖像上的多個放電區(qū)域進行檢測。
權利要求
一種在紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于包括如下步驟首先采集紫外圖像，并對紫外圖像進行預處理，通過對采集的紫外圖像上疊加在一起的可見光圖像進行處理，進而檢測出紫外圖像上電暈區(qū)域，以此初步檢測出放電區(qū)域，然后對于每幀紫外圖像，還要根據(jù)一些電暈區(qū)域的特性排除一些背景的干擾；通過多幀圖像來跟蹤確定該區(qū)域中的設備是否放電；且能同時跟蹤每一幀圖像上的多個放電區(qū)域。
2. 如權利要求1所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所述 的預處理包括灰度化，降噪處理和二值化；其中所述的降噪處理是指采用形態(tài)學5X5濾波器進行降噪處理，刪除一些小的孤立 噪聲點；所述的二值化是指將與紫外圖像疊加在一起的可見光圖像進行統(tǒng)一的色階擴展為歸 一化圖像處理，采用統(tǒng)一的亮度閾值門限進行判決，亮度閾值門限選取為235 245之間， 將紫外彩色圖像轉化為亮度圖像，采用亮度閾值判決，生成紫外的二值圖像；二值圖像上的 "l"表示可能是電暈區(qū)域；"0"表示背景區(qū)域；以此初步檢測出放電區(qū)域。
3. 如權利要求1所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所述 的根據(jù)一些電暈區(qū)域的特性排除一些背景的干擾的方法是指根據(jù)電力設備放電區(qū)域有電 暈區(qū)域一般呈現(xiàn)為大區(qū)域，周圍再伴隨著一些小區(qū)域，且一般區(qū)域為類圓形的特性，對初步 判斷為放電區(qū)域的紫外二值圖像采用像素區(qū)域管理與測量的方法，排除一些背景的干擾， 將誤判的電暈區(qū)域剔除。
4. 如權利要求3所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所述的 像素區(qū)域管理的方法為首先運用矩形擬合度來排除紫外二值圖像上一些幾何形狀上不符 合條件的電暈區(qū)域；再對每個符合條件的電暈區(qū)域進行判定，判定的依據(jù)是將該區(qū)域的面 積擴大，查找在擴大的面積范圍中是否還有別的電暈區(qū)域，從而判斷了該電暈區(qū)域是否符 合放電特性，將不符合放電特性的電暈區(qū)域剔除；所述的像素區(qū)域測量的方法為對紫外 二值圖像進行掃描，將"1"連通的像素組成一個區(qū)域，對二值圖像掃描后，可能會產(chǎn)生多個 區(qū)域，再進一步對每個區(qū)域的形狀進行兩個參數(shù)測量，測量每個區(qū)域的長寬比，明顯為長條 或線狀，剔除該區(qū)域；測量每個區(qū)域的圓似度，如明顯為矩形，剔除該區(qū)域；將上述所有誤 判電暈區(qū)域剔除后，得到一個判斷較準確的電暈區(qū)域。
5. 如權利要求3所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于將采 用像素區(qū)域管理與測量的方法后的紫外二值圖像對其分以下兩種情況處理，第一種情況是 當測得的區(qū)域面積較大，圓似度較高，在后續(xù)多幀中，在圖像接近區(qū)域又存在類似的大面積 區(qū)域，可確定是間歇性放電，設備缺陷較嚴重；第二情況是電力設備放電存在一定的分布及 方向性，在二值圖像上，表現(xiàn)為多個區(qū)域大致分布在圖像的一定區(qū)域范圍內(nèi)，而放電的方向 性可能與部件缺陷部位及電力線、絕緣子的安裝方位有關，為確定這種分布區(qū)域，首先找出 可能是最大的電暈區(qū)域，以該區(qū)域作為單位區(qū)域，在其周圍的8鄰域內(nèi)進行搜索，進一步在 第二層次的周圍的24鄰域進行搜索，確定鄰域內(nèi)是否存在小的區(qū)域，如鄰域內(nèi)存在許多小 的區(qū)域，即可確定這個最大的區(qū)域是電暈區(qū)域所在的圖像。
6. 如權利要求1所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所述 的對多幀圖像來跟蹤確定該區(qū)域中的設備是否放電是指將確定的電暈區(qū)域還需要進行時j^足艮足宗o
7. 如權利要求6所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所述 的時序跟蹤是指保存第一幀存在最大電暈區(qū)域的圖像中最大的放電區(qū)域，在之后的每幀圖 像中，判斷該區(qū)域是否還存在放電，如存在，就更新該區(qū)域的放電量，以及該區(qū)域的最小外 接矩形的坐標；當對該區(qū)域跟蹤的幀數(shù)達到了預設的數(shù)值時，就判定該區(qū)域放電，進行輸 出；由于每次跟蹤時，如果被跟蹤區(qū)域的當前圖像中存在放電，就要對該區(qū)域的最小外接矩 形的坐標進行更新，所以輸出時，只要直接輸出該最小外接矩形即可。
8. 如權利要求7所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所述 的預設數(shù)值設置的依據(jù)是對于電力線上的設備放電，跟蹤處理多少幀圖像，才認為能達到 了判斷的標準；當完成了跟蹤后，就要對該區(qū)域進行判定，需要判斷該區(qū)域的電子數(shù)是否超 過了預設的門限值，還要判斷該區(qū)域放電的次數(shù)是否超過了預設的門限值；如果超過了就 認為是放電了 ，否則就認為不放電；然后對放電區(qū)域進行輸出。
9. 如權利要求7所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所 述的該區(qū)域的最小外接矩形的坐標為第一個最大電暈區(qū)域外接矩形坐標上下左右各擴大 30個像數(shù)；該區(qū)域上下左右各擴大30個像素，得到一個跟蹤區(qū)域AREA' (X" Y" X2， Y2)= AREA(Xi士30， Yi士30， X2±30， Y2±30)，其中AREA'為擴大后的區(qū)域，AREA為原來的區(qū)域， (U)， (X2，Y2)為區(qū)域的左上角和右下角的坐標。
10. 如權利要求1所述的紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，其特征在于所述 的同時跟蹤每一幀圖像上的多個放電區(qū)域是指對于每幀圖像上可能存在多個放電區(qū)域的 情況，可以保存多個放電區(qū)域，再對每個保存的區(qū)域進行時序跟蹤，檢測，輸出；從而實現(xiàn)對 每幀紫外圖像上的多個放電區(qū)域進行檢測。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種在紫外圖像上尋找電力設備放電區(qū)域的方法，包括如下步驟首先采集紫外圖像，并對紫外圖像進行預處理，通過對采集的紫外圖像上疊加在一起的可見光圖像進行處理，進而檢測出紫外圖像上電暈區(qū)域，以此初步檢測出放電區(qū)域，然后對于每幀紫外圖像，還要根據(jù)一些電暈區(qū)域的特性排除一些背景的干擾；通過多幀圖像來跟蹤確定該區(qū)域中的設備是否放電；且能同時跟蹤每一幀圖像上的多個放電區(qū)域。本發(fā)明可用在直升機巡檢系統(tǒng)中，在機載實時的檢測要求下，實時在線對采集的圖像進行分析診斷，并確定輸電線路是否存在缺陷，該發(fā)明具有能提高巡線的效率、提高缺陷診斷正確性的特點。
文檔編號G06T7/00GK101726693SQ20091015391
公開日2010年6月9日 申請日期2009年11月26日 優(yōu)先權日2009年11月26日
發(fā)明者張勁, 張揚, 邱君華, 陳舫明, 韓軍, 龔堅剛 申請人:紹興電力局;上海大學