[發(fā)明專利]一種基于水滴偏移距離的復(fù)合絕緣子憎水性等級判定方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910072637.4 | 申請日: | 2019-01-25 |
| 公開(公告)號: | CN109801283B | 公開(公告)日: | 2023-03-14 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 黃新波;聶婷婷;張燁;伍逸群 | 申請(專利權(quán))人: | 西安工程大學(xué) |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/13;G01N13/00 |
| 代理公司: | 西安弘理專利事務(wù)所 61214 | 代理人: | 韓玙 |
| 地址: | 710048 *** | 國省代碼: | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 水滴 偏移 距離 復(fù)合 絕緣子 水性 等級 判定 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種基于水滴偏移距離的復(fù)合絕緣子憎水性等級判定方法,首先獲取有水珠的硅橡膠絕緣子原始彩色圖像;對獲得的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理、圖像濾波處理,以提高圖像的對比度,去除圖像干擾噪聲;然后通過建立基于統(tǒng)計間隙隸屬度函數(shù)和關(guān)聯(lián)嫡系數(shù)分類判定的圖像模糊邊緣檢測模型,獲取水珠或水跡的輪廓;最后對得到的水滴輪廓區(qū)域進(jìn)行圓形擬合及目標(biāo)二值圖像進(jìn)行處理,得到各水珠位置信息,獲取傘裙偏移前后水滴的移動距離,進(jìn)而判斷硅橡膠復(fù)合絕緣子的憎水性等級,當(dāng)偏移距離越小表示硅橡膠復(fù)合絕緣子憎水性越好,偏移距離越大表示硅橡膠復(fù)合絕緣子憎水性越差。本發(fā)明大大提高了硅橡膠絕緣子憎水性等級識別的準(zhǔn)確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于水滴偏移距離的復(fù)合絕緣子憎水性等級判定方法。
背景技術(shù)
硅橡膠復(fù)合絕緣子以其重量輕、強(qiáng)度高、不易破碎、耐污性能好等特點(diǎn),目前已被廣泛地應(yīng)用于電力系統(tǒng)中。然而在使用過程中,由于高壓電場、高溫日照、惡劣氣候環(huán)境以及酸雨等諸多因素的共同作用,隨著時間的推移,復(fù)合絕緣子的傘裙逐漸老化,呈現(xiàn)憎水性退化的現(xiàn)象。憎水性能的退化將嚴(yán)重影響復(fù)合絕緣子的絕緣性能,增加閃絡(luò)現(xiàn)象發(fā)生的概率。為了防止污閃事故的發(fā)生,需要定期對絕緣子憎水性進(jìn)行檢測。因此,對硅橡膠復(fù)合絕緣子的憎水性能進(jìn)行檢測是判斷硅橡膠絕緣子抗污閃性能的重要手段,也是確保硅橡膠絕緣子安全運(yùn)行的重要保證,開展硅橡膠絕緣子憎水性檢測技術(shù)的研究至關(guān)重要。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于水滴偏移距離的復(fù)合絕緣子憎水性等級判定方法,大大提高了硅橡膠絕緣子憎水性等級識別的準(zhǔn)確性。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是,一種基于水滴偏移距離的復(fù)合絕緣子憎水性等級判定方法,具體按照以下步驟實(shí)施:
步驟1、獲取有水珠的硅橡膠絕緣子原始彩色圖像;
步驟2、對步驟1獲得的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理、圖像濾波處理,以提高圖像的對比度,去除圖像干擾噪聲;
步驟3、通過建立基于統(tǒng)計間隙隸屬度函數(shù)和關(guān)聯(lián)嫡系數(shù)分類判定的圖像模糊邊緣檢測模型,對步驟2獲得的圖像采用Gap模型進(jìn)行憎水性圖像邊緣檢測,獲取水珠或水跡的輪廓;
步驟4、對步驟3得到的水滴輪廓區(qū)域進(jìn)行圓形擬合,然后采用Blob分析方法對水珠目標(biāo)二值圖像進(jìn)行處理,得到各水珠位置信息,獲取傘裙偏移前后水滴的移動距離,進(jìn)而判斷硅橡膠復(fù)合絕緣子的憎水性等級,當(dāng)偏移距離越小表示硅橡膠復(fù)合絕緣子憎水性越好,偏移距離越大表示硅橡膠復(fù)合絕緣子憎水性越差。
本發(fā)明的特點(diǎn)還在于,
步驟2具體如下:
步驟2.1、圖像灰度化處理,灰度化公式為:
Y=0.299R+0.587G+0.114B (1)
其中,Y是根據(jù)R、G、B顏色分量以及顏色編碼方法YUV中亮度信號Y之間的關(guān)系算出的亮度,R、G、B分別表示紅色、綠色、藍(lán)色分量;
步驟2.2、采用高斯濾波器對經(jīng)步驟2.1進(jìn)行灰度化處理后的圖像消除噪聲的干擾,通過求取模板內(nèi)每個像素的高斯函數(shù)值,利用每個像素的高斯函數(shù)值作為每個灰度值的權(quán)值,進(jìn)行加權(quán)平均;
高斯函數(shù)定義公式具體如下:
式中,(i,j)表示步驟2.1得到圖像的某個像素的位置,用參數(shù)σ的系統(tǒng)默認(rèn)值表示高斯濾波器的寬度,g(i,j)表示某個像素濾波之后的高斯函數(shù)值。
步驟3具體如下:
Gap模型如下:
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