基于机器视觉的间隔棒振动试验结果检测方法与流程

本发明涉及图像数据处理。更具体地，本发明涉及基于机器视觉的间隔棒振动试验结果检测方法。

背景技术：

1、随着电力系统的发展和电网规模的不断扩大，输电线路的安全运行愈发重要。间隔棒作为高压输电线路中的关键部件，主要用于保持导线间的合理间距，减少风力、振动等外界因素对导线的损害。然而，间隔棒长期暴露在户外环境中，常受到风、雨、温度变化以及电场等因素的影响，极易发生振动和疲劳损伤，进而影响输电线路的可靠性和稳定性。为了保障间隔棒的正常工作状态，定期对其进行检测已成为电力设备维护中的重要环节。

2、目前，基于机器视觉的间隔棒检测技术通过图像采集、特征提取和异常检测来判断间隔棒的振动状态和损伤情况，利用灰度变换、噪声抑制、边缘检测等处理方法提取关键特征参数，以分析其表面状态。然而，受复杂检测环境的光线和天气等因素影响，图像易受噪声干扰，导致处理结果不稳定；此外，现有特征提取方法难以捕捉振动产生的细微变化，容易造成误判或漏判，影响检测结果的可靠性。

3、申请公布号为cn104933403a的专利申请文件公开了一种基于间隔棒识别的导线舞动的监测方法。该专利申请文件以输电线路视频流中截取的数字图像为研究对象，采用灰度化和平滑去噪等预处理方法，对数字图像进行阈值分割、边缘检测和轮廓跟踪，提取导线间隔棒的轮廓。通过比较舞动前后的模板轮廓，计算舞动扭转角，并在检测到异常角度时，及时向安全检查人员发送预警信息，以便能快速、自动实现对间隔棒导线舞动扭转角的检测与预警。

4、然而，尽管上述方案在对间隔棒的异常检测中取得了一定成效，但对图像数据处理时依旧存在噪声干扰和特征提取不精确的问题，从而导致检测结果可能存在偏差，影响最终检测的准确性。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中提出的对图像数据处理时存在噪声干扰和特征提取不精确的问题，本发明在如下方面中提供方案。

2、在第一方面中，本发明提供了基于机器视觉的间隔棒振动试验结果检测方法，包括：采集刚性间隔棒在振动试验前后的图像，并基于各图像获取对应的目标图像；其中，所述目标图像中各像素点的灰度值为：

3、；

4、式中，为目标图像中第行第列像素点的灰度值，为所述图像中第行第列像素点所属的灰度级，为所述图像中第行第列像素点的梯度强度，为第行第列像素点权重；权重为：

5、；

6、式中，为控制函数陡峭程度的参数，，为所述图像中以第行第列像素点为中心的设定滑动窗口内所有像素点灰度值的方差；若振动试验前后目标图像中刚性间隔棒的线夹重心位置滑移量在预设滑移范围内，则判定刚性间隔棒的固定性正常。

7、上述技术方案通过采集振动试验前后的刚性间隔棒图像，并利用加权合成的方法生成目标图像，结合像素点的灰度值和梯度强度，并基于自适应的权重系数对各像素进行平滑处理，使目标图像能更清晰地呈现振动前后图像的细微差异；其中权重的计算考虑了局部灰度方差，提升了对图像局部特征的响应灵敏度，进而确保了图像细节的有效表达。同时，通过计算刚性间隔棒线夹重心位置的滑移量并与预设滑移范围进行比对，可准确判断间隔棒的固定性是否正常，保障了判定过程的可靠性与准确性。

8、进一步地，所述线夹重心位置为：利用canny边缘检测算法提取振动试验前后目标图像中刚性间隔棒线夹的轮廓，获取所述轮廓的最小外接矩形，所述最小外接矩形的中心点位置即为线夹重心位置。

9、上述技术方案准确提取了振动试验前后目标图像中刚性间隔棒线夹的轮廓，确保了对关键边缘特征的精准捕捉。然后，通过计算轮廓的最小外接矩形并确定其中心点位置，实现了对线夹重心位置的精确定位。这种方法提高了重心定位的稳定性和一致性，使得在不同振动状态下对线夹重心位置的追踪更加可靠，从而有效支持对刚性间隔棒固定性的判定，增强了整体检测过程的精度和可靠性。

10、进一步地，还包括，检测振动试验前后刚性间隔棒的减振性能：利用canny边缘检测算法提取振动试验前后目标图像中刚性间隔棒橡胶元件的所在区域，并分别标记振动试验前后目标图像中刚性间隔棒橡胶元件所在区域内的连通域数量；若振动试验前后目标图像中刚性间隔棒橡胶元件所在区域内连通域数量的变化在预设数量范围内，则判定刚性间隔棒的减振性能正常。

11、上述技术方案精确提取了振动试验前后图像中刚性间隔棒橡胶元件所在的区域，结合连通域分析方法，分别计算橡胶元件区域内的连通域数量。通过对比试验前后橡胶元件连通域数量的变化，并设定合理的变化范围，能够有效判断橡胶元件是否发生显著形变或磨损，从而间接评估刚性间隔棒的减振性能是否正常。此方案提高了减振性能检测的灵敏度和准确性，能够更早识别出橡胶元件的潜在损耗问题，从而为设备的健康状态提供有力保障。

12、进一步地，所述灰度级为8位，范围为[0,255]。

13、进一步地，利用cmos相机或ccd相机采集刚性间隔棒在振动试验前后的图像。

14、进一步地，还包括，对所述图像进行图像灰度化和中值滤波处理。

15、上述技术方案有效简化了图像的颜色信息，将图像转换为单一灰度通道，减少了数据复杂性，便于后续分析。同时，采用中值滤波去除图像中的噪声，特别是针对振动试验中可能产生的随机噪点，中值滤波能有效保留边缘细节，避免模糊关键特征。此预处理步骤使得图像更加清晰平滑，为后续的边缘检测和特征提取提供了更高质量的输入数据，提升了整体检测精度和稳定性。

16、进一步地，利用索贝尔算子算法获取刚性间隔棒振动试验前后图像中各像素点的梯度强度。

17、上述技术方案有效突出了图像中的边缘和结构细节，尤其是刚性间隔棒的边缘特征。利用梯度强度能够更全面反映图像的整体和局部变化趋势，从而增强了对振动试验前后细微形变和位置变化的敏感性。为进一步分析刚性间隔棒在振动过程中的稳定性提供了丰富的数据信息，有助于精确评估试验影响下的结构变化，提高检测准确性和可靠性。

18、进一步地，利用直方图均衡化算法获取刚性间隔棒振动试验前后图像中各像素点所属的灰度级。

19、上述技术方案利用直方图均衡化算法对刚性间隔棒振动试验前后图像中各像素点的灰度级进行调整，可以有效提升图像的对比度和细节表现，特别是在低对比度区域，这有助于增强图像中的微小变化和细节特征。在振动试验中，刚性间隔棒可能会经历细微的形变或位置变化，直方图均衡化能够优化图像的整体视觉效果，使得这些变化更容易被检测和分析。此外，均衡化处理还可以减少光照不均或阴影影响，提升图像的整体质量，从而为后续的图像分析、特征提取和检测算法提供更加可靠和精确的数据支持，增强系统的敏感度和准确性。

20、本发明的有益效果在于：

21、本发明通过基于机器视觉的方法检测间隔棒在振动试验前后的固定性和减振性能，采用多种图像处理技术提升检测的精确度和稳定性。通过获取图像中各像素点的灰度值和梯度强度，并结合加权处理和自适应参数，能更清晰地呈现试验前后图像的微小变化。利用canny边缘检测提取间隔棒关键部件的轮廓及橡胶元件区域的连通域数量，直观反映振动后的位移和磨损情况。结合图像灰度化、中值滤波、直方图均衡化及索贝尔算子等处理手段，进一步提高了图像的清晰度和噪声去除效果，使检测结果更为准确可靠，显著提升了基于机器视觉的间隔棒性能检测效果。