无人机电力巡检中的输电线路断股检测与定位

刘长银，王义春，侯艳权，宋人杰，李英杰

(1.国网黑龙江省电力有限公司七台河供电公司，黑龙江 七台河 154600; 2.东北电力大学 计算机学院，吉林 吉林132012)

0 引 言

输电线路是电力系统中最基本的结构[1]，它的作用是输送电能，将发电厂、变电站和用户连接起来。由于电力输送容量和输送距离迅速增长，大容量远距离的输电线路投入运行[2-4]，这对输电线路安全性提出了更高的要求。传统的输电线路具有跨越区域范围广、所处地形复杂、自然环境恶劣以及输电线路设备长期暴露在外等特点[5-7]，使得输电线路非常容易发生断股、磨损或有附着物等问题，直接影响到电力的安全运输。为确保输电线路的安全稳定运行以及输电可靠性,需要及时对输电线路进行定期巡检。

目前利用无人机进行高压输电线路的巡检和维护的技术在发达国家已经相对成熟[8]，该技术极大地降低了工人的劳动成本和劳动强度，提高了巡检过程中的工作效率。在输电线路故障检测领域中，相关人员进行了很多理论研究。文献[9]应用小波奇异性检测理论分析了输电线路故障定位方法，针对输电线路故障，能基本满足定位的准确性，但采样信号中的噪声消除以及分解尺度和层数的选取，会直接影响到故障点的定位；文献[10]提出了一种基于随机矩阵谱分析的输电线路故障检测算法，该算法不受故障位置、非全相运行、潮流转移影响，但需要大量数据构成故障检测矩阵，很难达到快速识别的要求；文献[11]提出一种基于离散余弦变换算法的航拍影像中输电导线快速识别技术，通过对图像进行输电直线检测，依据导线宽度的变换同正常导线做比较，识别出输电线路断股，但并没有实现对输电线断股处的定位。

本文提出一种通过图像处理技术对输电线路缺陷进行检测与定位的方法，用来解决输电线断股故障问题。该方法将巡检图像经过预处理转换为灰度图像，使用改进的Canny算法获取到图像边缘，结合Hough算法提取到输电线导线边缘。通过边缘跟踪算法遍历直线得到对应直线的最大连通边缘，与直线做“或”运算得到分叉断股。计算断股边缘直线的夹角与距离，通过与设定经验阈值的比较，实现输电线路断股故障的识别与定位。

1 输电线断股形态特征与分析

巡检图像中的输电导线如图1所示。输电线路中的断股有以下特点：

1) 依据输电线路形态特征，很容易提取到输电线路边缘直线。

2) 断股与输电线路有连接点。

3) 若输电线路发生断股，断股与输电线直线连接处存在夹角。

4) 若输电线路发生断股，断股边缘点到输电线路直线存在最大距离。

图1 输电线路断股

通过分析上述输电线路断股的特征，提出输电线路断股故障检测与定位方法。主要分为5个部分，处理方法流程如下：

1) 图像预处理：将输电线路RGB彩色图进行灰度化处理，得到对应的灰度图像。

2) 获取输电线路直线：利用改进的Canny边缘提取算法提取图像边缘，经由霍夫变换得到输电线路的拟合直线集，计算直线与x轴的角度集。

3) 确定待定断股区域集：遍历直线集中的每条直线，以直线一端像素为起始点，采用8-邻域边缘跟踪算法求得包含遍历直线的最大连通边缘，与遍历直线进行“或”操作，记录断股故障候选区域。

4)故障识别：遍历待定断股集中的断股边缘像素，以断股一端边缘点为起点计算起点与遍历点形成的角度，与对应直线角度做差值运算，通过差值与设定的经验阈值比较，判断是否为断股。

5)通过计算起点像素与遍历点像素到输电线路边缘直线的最大距离和最大高度，完成故障点的定位。

所得预处理结果如图2所示。

图2 输电线路灰度图

2 相关算法

2.1 改进的Canny边缘检测算法

传统Canny边缘检测算法是利用高斯滤波器对图像进行平滑噪声，由于固定区域的像素灰度值差值较大，高斯滤波在去掉噪声的同时，也使得图像边缘模糊，造成边缘信息减弱，在后续处理中可能会漏掉一些需要的边缘，特别是弱边缘和孤立的边缘，可能在双阀值和联通计算中被剔除。

针对上述问题对Canny边缘检测算法进行改进优化，利用双边滤波代替高斯滤波对输电线图像进行去噪操作。在保有降低图像噪声的同时，也能保留更多的弱边缘细节信息。

在双边滤波中，输出像素的值依赖于邻域像素值的加权组合，且同时考虑了空间域与值域的差别[12]，双边滤波器的数学表达式为

式中：f(k,l)为图像窗口内的像素灰度值；ω(i,j,k,l)为权重系数。

权重系数ω(i,j,k,l)，取决于定义域d(i,j,k,l)与值域核r(i,j,k,l)的乘积。而权重系数、定义域以及值域核的数学表达式为

经改进的Canny边缘算法对输电线路灰度图像进行处理后，得到的边缘图像结果如图3所示。

图3 输电线路边缘图像

2.2 霍夫变换提取直线

霍夫(Hough)变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一[13]。它的核心思想是采取变换两个坐标空间的方式，把在某一空间中呈现相同形状的直线转化为另一坐标空间的某一峰值，将提取直线转换成统计峰值的形式。采用极坐标参数空间进行直线检测。在极坐标系中，直线可以表述为以下形式：

ρ=xcosθ+ysinθ

对上步经过Canny边缘检测处理后得到的图像进行Hough直线变换处理，获得输电线对应的直线集L={l1,l2,…,lm}。

直线上的任意两点(x1,y1)、(x2,y2)满足

3 检测定位的方法与思路

通过改进的Canny边缘算法得到了连续的边缘二值图像，采用Hough变换提取到了输电线直线，以两者为前提，进行输电线路断股缺陷的识别与定位，方法与思路如下：

1) 遍历直线集L中的直线li，设定该直线一端像素为起始点，通过边缘跟踪算法求得包含遍历直线的最大连通边缘。最大连通边缘与遍历直线进行“或”操作，得到直线上的分叉边缘，即待定断股边缘，构建待定断股边缘集Ei={e1,e2,…,en}。实验中待定断股边缘如图4所示。

图4 待定断股边缘

边缘跟踪算法采用8-邻域搜索像素点边缘，设定顺时针方向遍历8个邻近像素以后，定位到下一个像素点，下一次遍历时，就以下一个像素点为中心像素点，直至8邻域都不存在轮廓。8邻域如图5所示。

图5 8-邻域示意图

2) 判断是否断股。根据待定断股边缘的像素个数来找到断股段的起点与终点。设经过待定断股边缘的白色像素点个数为count，设(xi,yi)为经过断股边缘的第一个像素点，从该点遍历待定断股像素。以左上角为坐标原点，向右为x正方向，向下为y轴正方向建立直角坐标系。设(x0,y0)为起点，(xj,yj)为遍历待定断股边缘点，起点与待定断股边缘像素同x轴所成夹角为φ，依据计算式φ=arctan{(yj-y0)/(xj-x0)}，计算断股边缘最大夹角φmax。与待定断股所在直线li的夹角θi做差值运算，取绝对值可得

|Δθ|=φmax-θi

设定经验阈值threshold=π/36,如果|Δθ|大于指定阈值threshold，则判定该段为输电线断股，记录下该段的起始点位置。如果|Δθ|小于等于指定阈值threshold，则继续检测下一个待定断股边缘ei+1，直到该直线li上的待定断股边缘全部遍历结束。输电线是否发生断股的判定式为

3) 输电线断股定位。由上述步骤可知，断股边缘ei起点与待定断股边缘的白色像素点个数为count，设断股边缘像素点到直线li的高为ΔH，遍历断股边缘沿直线的投影为ΔH，其计算式分别为

可计算断股段距离遍历直线的最大高度max(ΔW)和最大宽度max(ΔH)，原理如图6所示。

将断股段起点作为标记起点，由Δθ的正负判断断股定位方向，判定函数为

计算定位终点，完成该断股缺陷位置的定位标记，重复步骤1)，直至遍历完直线集中L的所有直线。

图6 断股故障定位原理图

4 实验结果

应用上述方法对经过Hough算法提取输电线直线后的图像进行输电线断股故障检测，最终检测结果如图7所示。

图7 断股标记定位结果

5 结 语

提出了基于边缘跟踪的输电线路断股缺陷检测与定位方法。首先对巡检图像进行预处理，从RGB空间转换到灰度空间，便于后期处理。然后在标准的Canny算法的基础上进行了改进，采用双边波器替代传统的高斯滤波器，在去噪的同时保留了更多的细节，获得了更高的边缘检测精度。最后通过设计的输电线断股缺陷检测与定位方法，直观地得出输电线断股点所在位置，以及准确地标记出输电线断股。从实验结果来看，该方法能够有效地检测与定位出输电线路断股故障，在无人机电力巡检领域具有一定的工程应用价值。