基于OpenCV的图像处理在输电线路覆冰检测中的应用

刘 旭，杨俊杰

(上海电力学院电子与信息工程学院，上海 200090)

当线路覆冰的厚度超过线路的承载能力时，将造成机械故障，进而导致电气故障的发生.本文研究了基于图像处理的输电线路覆冰检测系统，将图像处理技术与WiFi无线传感技术相结合，由航模实时采集输电线路的覆冰图像，实现对线路覆冰的安全监控，及时获取线路覆冰状况，并进行图像处理和分析，为后续的除冰工作提供依据［1］.

1 覆冰检测系统结构

基于遥控航模的线路覆冰实时检测系统结构如图1所示.系统由前端覆冰检测子系统和后台覆冰检测信息管理软件两个部分组成.

覆冰检测子系统位于航模一侧，通过安装于航模上的CCD摄像头，完成覆冰线路图像的获取.覆冰检测信息管理软件安装于检测主机中，主要完成线路覆冰图像的显示和覆冰厚度的计算.覆冰检测子系统和检测主机之间通过WiFi无线通信网络进行连接［2］.

图1 基于航模的覆冰线路检测系统结构

2 基于OpenCV的覆冰图像处理

由前端覆冰检测子系统采集到的覆冰图像，经过WiFi无线通信网络传送到后台PC机上，采用OpenCV(Intel Open Source Computer Vision Library)［3］对覆冰图像进行处理，对比线缆覆冰前后的边缘，以此计算出线路的覆冰厚度.

覆冰图像处理流程如图2所示.

图2 线缆覆冰图像处理流程

2.1 相机的标定

光线进入摄像机透镜时，会产生两种畸变:径向畸变和切向畸变.对摄像机进行标定，就可以了解摄像机的内参数和畸变稀疏，使图像得到校正.

OpenCV提供了多种算法来计算摄像机的内参数，实际标定时通过 cvClibrationCamera2完成［4］.在该程序中，标定方法是将摄像机对准一个有很多独立可表示点的物体.在不同角度对焦该物体，并通过该图像计算摄像机的相对位置和方向，以及摄像机的内参数.然后对摄像机的内参数和畸变参数进行标定，经标定后的摄像头拍摄到的线路覆冰图像如图3所示.

图3 经标定后的摄像头拍摄的覆冰图片

2.2 曝光控制算法

由于输电线路一般架设于野外，覆冰图像的光源主要是日光，但一天之中太阳的轨迹时刻发生变化，在不同的时间和角度，太阳光的强度都会不同.而在所拍摄的覆冰图像中，覆冰线缆所处的位置是感光区域，如果摄像机不能实现合理曝光(如曝光不足或曝光过度)，那么后期提取线缆图像时将会面临很大困难.因此，用曝光控制算法对曝光时间进行控制是极为必要的.经过不同曝光处理的覆冰图像如图4所示.

图4 经不同曝光处理后的覆冰图像

2.3 线缆图像预处理

相机标定完成后，拍摄输电线缆覆冰部分和未覆冰部分的图像.在实际过程中，图像有可能受到干扰而包含噪声，使线缆边缘的提取不够准确，因此需要对图像进行预处理.

Sobel算子对于加强图像的纹理有很好的效果，它是一个离散微分算子，用于计算图像灰度函数的近似梯度［5］.本文利用水平方向的Sobel算子对图像进行卷积计算，用来加强水平方向上的图像纹理.

2.4 线缆图像特征匹配

覆冰后输电线路的纹理特征会减弱，而获取覆冰图像准确的视差图是特征匹配的关键，由于输电线路结冰的速度缓慢，因此可以将线路结冰看作一个静态的过程，以提高匹配算法的精度.

2.5 线缆边缘提取

在整幅图像中覆冰线缆并不是最近的图像，对截取的覆冰线缆所在区域的视差图像进行处理，根据场景的远近获取线缆覆冰图像，去除背景后，再根据覆冰处和未覆冰处线缆的线径差，就能得到覆冰的厚度.线缆的提取采用Canny边缘检测法.检测效果如图5所示.

图5 Canny边缘检测效果

3 线路覆冰厚度计算

3.1 鼠标事件

运用OpenCV中的相应鼠标事件，用鼠标点击图像中覆冰线路的边缘，与未覆冰时的边缘作比较，求出覆冰的厚度.

本文的图像处理是在窗口环境下工作，采用cvWaitKey()来捕捉单次触发事件.为了响应鼠标点击事件，建立一个回调函数callback，使之可以满足指定输入参数以及返回参数类型的任何函数［6］，在OpenCV中注册该回调函数，以便在特定窗口被触发鼠标事件时，OpenCV可以正确调用这一函数.

3.2 实现方法

设置4次鼠标事件，分别点在未覆冰时线缆两侧和覆冰后的线缆两侧，可以得到两条线段，根据两条线段每两点的坐标及线段的比例，计算出覆冰前和覆冰后的厚度，结果如图6所示.

图6 截取线缆厚度后的覆冰图片

图6中最右边的线路有覆冰前和覆冰后的部分，分别在这两个部分点击鼠标，得到连接覆冰部分和未覆冰部分的两条线段.得出未覆冰和覆冰后线缆两边4个点的坐标值点1(1 170，265)，点2(1 173，268)，点 3(1 106，329)，点 4(1 146，368)，以及两条线段的长度 k1=4.242 641，k2=55.865 911.即覆冰后与覆冰前的线缆厚度比例为 k2/k1=55.8/4.2=13.3，当得知线缆的实际厚度后，就可根据比例得出覆冰的厚度.

4 结语

为了实现对输电线路覆冰的在线检测，本文提出一种基于航模的覆冰线路检测系统，通过安装在航模上的摄像头获得覆冰图像，在VC++2008软件开发环境下调用开源的计算机视觉库OpenCV对线路的覆冰图像进行处理，进而计算出线路覆冰的厚度.本系统能够实现对电力线路覆冰情况的实时检测，具有一定的实用价值.

［1］ 吴娅，张峰，冯钦华.广东电网覆冰在线检测系统的研究及应用［J］.广东电力，2009，22(5):12-16.

［2］ 李浩.基于DSP的输电线路覆冰检测系统［D］.西安:西安理工大学，2008.

［3］ 刘丽梅，郑新武，陈永明，等.基于OpenCV的图像处理程序开发方法的研究［J］.机电技术，2010，12(4):45-47.

［4］ 尹文生，罗瑜林，李世其.基于OpenCV的摄像机标定［J］.计算机工程与设计，2007，28(1):56-64.

［5］ SCHULZ S，GRIGAT M G R.Optimum auto exposure based on high-dynamic—range histogram［C］∥ International Conference on Signal Processing，Robotics and Automation，IEEE，2007:269-274.

［6］ 吕学刚，于明，刘翠响.IPL和OpenCV在VC++环境下的应用［J］.微型电脑应用，2003，19(1):23-28.