基于图像处理的悬式绝缘子串破损检测技术

张 菲

（西安工程大学 电子信息学院，西安 710048）

0 引言

高压输电线路上的绝缘子串不仅对传输电流的导线有支撑作用，而且能够防止电流对地形成通道接地［1］。由于绝缘子串长期受到机械负荷、环境气候的影响，以及强电场的作用，再加上人为的破坏［2］，使得绝缘子串极易破损。一旦绝缘子串发生破损，就会丧失绝缘能力，严重时将引起电网事故［3］。因此，对绝缘子串的定期检测［4］显得尤为重要。目前绝缘子在线检测方法［5］主要采用直接观察法，这种人工巡检维护方式存在很多问题。由于线路所处的环境复杂，给人工巡检带来很大困难，不仅运行维护费用高，对于巡检人员来说也有很大的危险性。

随着高速数字图像采样技术和数字图像处理技术的发展，使得在高压输电线路中基于图像处理的绝缘子串破损检测技术的应用成为可能［6-7］。目前最常用的方法是利用背景差分法检测绝缘子破损，其原理是通过当前帧图像和背景帧图像的相减来检测绝缘子的破损，而背景帧图像的建立依赖于背景建模技术。但在自然场景中，背景是动态变化的，如晃动的树叶、变化的光照以及一些干扰物，给背景建模带来很大困难，因此实际的处理效果并不理想。鉴于背景差分算法复杂，处理时间长并且处理结果受很多干扰物影响，出现很多错误提取的情况，提出一种将差分法和基于圆弧拟合的曲线拟合法相结合的方法来实现绝缘子的破损检测，不需建立复杂的背景模型，而是通过图像分割，将与检测无关的像素点全部置0，排除了其他像素点随环境因素变化的干扰。实验结果表明，该算法能很快地检测出绝缘子的破损处。

1 绝缘子破损检测算法的原理

运用差分法和曲线拟合［8-9］的方法对绝缘子串进行破损检测的算法实现步骤如下：从前端摄像机采集的视频流中截取一幅绝缘子串的单帧图像作为研究对象，对图像进行预处理，包括图像的灰度化、图像增强、图像去噪以及图像直方图均衡化等，再利用Canny算子对绝缘子进行边缘提取［10］，将提取出的边缘用圆弧法进行曲线拟合，然后将提取出的边缘曲线和拟合出的边缘曲线进行差分，再根据经验阈值，从而判断绝缘子是否发生边缘破损。基于曲线拟合的绝缘子串破损检测算法流程图如图1所示。

图1 基于曲线拟合的绝缘子串破损检测算法流程图

1.1 背景差分法

背景差分法是以当前帧图像与预先确定或者实时更新得到的背景图像相减，得到一个差分图像，并设定一个阈值，若所得图像中某像素点的值大于设定的阈值，则判定该像素点是破损区域，否则认为这个像素点为背景区域。背景差分法基本原理如下。

首先设Bk（x，y）为背景图像，其中x，y代表图像的二维空间坐标，k表示帧数（k=1…N，N为图像序列总数）。fk（x，y）为当前帧图像，差分图像为Dk（x，y），则

设差分后二值图像为Rk（x，y），则

式中T——二值化阈值。

若差分图像Dk（x，y）大于T，则认为该图像为前景，否则判断为背景。背景差分法的基本原理流程图如图2所示。

图2 背景差分法的基本原理图

在理想情况下，通过当前帧图像（破损的绝缘子图像）和其背景图像（完好的绝缘子图像）相减，能够实现绝缘子的破损检测。但实际上，要想实时获得当前帧图像的当前背景图像是不可能实现的。获取背景图像的理想方法是在视频处理之前先采集一幅现场中完好的绝缘子图像预存下来。但由于大气环境不断发生变化（如四季交替、沙尘、雨雪、日光照射角度变化）导致摄像机采集的当前帧（破损的绝缘子图像）图像像素灰度值发生改变，即与背景图像（完好的绝缘子）相比，不仅是破损处的灰度值发生了改变，其他处的灰度值也将发生改变，引入很多干扰，结果将会出现很多错误提取。

本文将拟合好的绝缘子边缘曲线作为背景图像，将提取出的边缘曲线作为当前帧图像，避免了环境因素及摄像机偏移因素导致的干扰，使得差分变得更加简单，结果更加准确。

1.2 边缘检测

目前能实现边缘检测的算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、高斯偏导滤波器LOG以及Canny边缘检测等。由于Canny算子提取边缘比较完整，边缘的连续性很好，效果优于其他算子，所以采取Canny算子实现绝缘子的边缘检测。

Canny算子边缘检测的基本原理是［11］：采用二维高斯函数任一方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像f（x，y）卷积进行滤波；然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。

Canny边缘检测算子实现检测图像边缘的步骤和方法如下：

（1）用高斯滤波器平滑图像；

（2）计算滤波后图像梯度的幅值和方向；

（3）对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值点置零以得到细化的边缘；

（4）再用双阈值算法检测和连接边缘。

1.3 曲线拟合

圆弧拟合是一种描绘通过型值点的几何拟合方法。它用分段圆弧代替曲线，并且使相邻两个圆弧有公共切线［12］。具体方法如下：它先将平面曲线离散化为一组点列，再采用圆弧样条拟合这组点列，依次计算每两段圆弧公切点到原曲线的最短距离。若距离大于给定的误差值，则在原曲线上相应于最短距离处插入一个新型值点，重新用圆弧样条拟合，再进行误差判别，直到所有的圆弧满足精度要求为止。

这样构成的曲线在总体上是一阶光滑、分段等曲率的多段圆弧［13］。所谓一阶光滑是指在连接点处，两相邻圆弧有共同的切线，一阶导数连续，二阶导数存在但不一定连续，整条拟合曲线应保持原型值点的凹凸性，且无多余拐点。

2 阈值选取

差分过程图如图3所示。运用Canny算子提取出破损绝缘子的边缘曲线，如图3（a）所示，再运用圆弧法对提取出来的边缘曲线进行曲线拟合，拟合出来的标准曲线如图3（b）所示。将边缘曲线首末两端分别连接，形成平面1，将拟合出来的标准曲线以相同方式进行首末两端分别连接，形成平面2。将两个平面进行差分，得到差分区域，差分结果如图3（c）所示，在图3中标号为4的区域就是破损区域。通过面积阈值选取法，将面积在［min，max］范围的差分区域选取出来，从而找到破损处。

图3 差分过程图

对于阈值的设定，采取经验值法。选取了8幅不同尺寸破损的绝缘子图像，通过调试，计算如图3（c）中4区域的面积，得到8组数据（见表1）。

表1 绝缘子破损处面积

由表1可知，最小破损面积为179pixels，最大破损面积为283pixels，可以将阈值范围选取在［175，290］。

3 拟合误差滤除

圆弧拟合是用分段圆弧代替曲线，它将平面曲线离散化为一组点列，再采用圆弧样条拟合这组点列，拟合出来的曲线虽然满足精度要求，但是与原曲线并不能完全重合，两者之间是存在误差的［14-15］。为了避免此误差带来的干扰，对完好绝缘子进行误判，本文选取了两张在不同角度下拍摄的完好绝缘子图片，先将完好绝缘子的边缘提取出来，得到边缘曲线，再对边缘曲线进行曲线拟合，将边缘曲线与拟合曲线进行差分，得到差分区域，如图4所示。图4中共有9个差分小区域，计算出各个差分小区域的面积，得到拟合误差数据，如表2所示。

图4 差分区域

表2 完整绝缘子拟合误差

由表2可知，这些数据都落在［175，290］以外。所以当经验阈值选取在［175，290］时，可以排除曲线拟合误差所带来的干扰。

4 实例验证

因为完好绝缘子提取出来的边缘都是光滑的曲线，当出现边缘破损，曲线的光滑性就会遭到破坏。绝缘子破损检测过程图如图5所示。对破损的绝缘子进行边缘提取，再对提取出来的边缘曲线进行曲线拟合（见图5（a）），将绝缘子的边缘曲线与拟合的标准曲线进行差分，得到如图5（b）所示的差分区域。计算各个差分区域的面积，根据给定的经验阈值，将面积在［min，max］范围内的区域选取出来，如图5（c）是通过面积阈值选取出来的区域，判断为绝缘子破损区域，并将破损处标识出来发出报警信号，如图5（d）所示。

5 实际运行分析

为了验证算法的可行性，搭建了实验平台，运用专家软件对绝缘子进行分析检测，检测结果如图6所示。实际运行结果表明，该算法能准确检测出绝缘子的破损处。运用背景差分法实现的绝缘子破检测结果如图7所示。

图5 破损检测过程图

图6 绝缘子实际运行图

图7 运用背景差分法的检测结果

6 结语

由实验结果可见，单纯利用背景差分法进行绝缘子破损检测会出现很多错误提取，而融合了差分法和曲线拟合法的一种新型绝缘子破损检测方法可以快速、准确地定位出绝缘子的破损处。但该方法只能检测出绝缘子的边缘破损，如何检测出绝缘子的表面破损，仍需深入研究。

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