-
公开(公告)号：CN107367362B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201710482353.3
申请日：2017-06-22
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01M7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的复合绝缘子疲劳破坏检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，获取强风时复合绝缘子振动的视频；步骤2，提取复合绝缘子所在矩形区域图像，步骤3，对步骤2中提取的图像进行灰度化处理并去除图像中的噪声后，进行自适应阈值操作提取复合绝缘子所在区域并做边缘提取获取图像P；步骤4，定义并计算参数弯曲角θ，求取局部极小值；步骤5，计算大伞裙的形变参数σ；步骤6，对材料的疲劳累计损伤D进行计算，判断绝缘子是否破坏。解决了现有技术未曾涉及的强风下运行的复合绝缘子形变量的测量方法，对构成复合绝缘子大伞裙根部的疲劳情况进行定量分析，对整串复合绝缘子大伞裙根部的疲劳状态的在线评估奠定良好基础。
-
公开(公告)号：CN106595593B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201610991141.3
申请日：2016-11-10
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开的基于椭圆特征拟合的悬垂绝缘子串风偏监测方法，通过安装在杆塔上的摄像机采集风偏绝缘子串图像，并通过图像预处理、图像分割、边缘检测算法提取绝缘子串边缘轮廓，然后通过设定椭圆拟合控制条件，获得最优椭圆，并求解椭圆几何参数。最后根据输电线路绝缘子风偏实际情况分析，建立绝缘子风偏计算模型，利用线性拟合得到绝缘子串空间方程，计算得到绝缘子串风偏角。本发明基于椭圆特征拟合的悬垂绝缘子串风偏监测方法，其原理简单易行，能实时且更智能化监测绝缘子串风偏情况，为输电线路安全运行提供了一种新思路。
-
公开(公告)号：CN108734709A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810533013.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子凸缘形状参数识别与破坏检测方法具体如下：步骤1：根据绝缘子串的位置调整摄像机的安装位置和拍摄角度；对采集到的现场绝缘子图像进行直方图均衡化、分割、滤波、连通域标记处理，最终得到绝缘子凸缘区域；步骤2：通过分析绝缘子完好凸缘和缺损凸缘在图像中的特征，提取凸缘区域的周长C、面积A、相对圆心距离d、圆形度e四个形状特征作为凸缘缺陷检测的特征参数，进一步确定绝缘子是否存在破损；步骤3：构建绝缘子凸缘破坏检测模型，将步骤2中得到的四个特征参数作为输入，凸缘完好/存在缺陷作为输出，训练并测试模型，最终实现绝缘子凸缘破坏的检测与识别。本方法能够实现绝缘子凸缘破坏的非接触、在线监测。
-
公开(公告)号：CN106408025A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610835298.7
申请日：2016-09-20
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的航拍图像绝缘子分类识别方法，步骤1，对图像进行红蓝色差灰度化处理和加权平均灰度化处理两种方式的灰度化处理；步骤2，对比步骤1中得到的两种灰度处理的结果，选取对比度大的图像；步骤3，利用步骤2中选取的灰度对比度大的图像进行聚类分析，即设步骤2中选定的对比度较高的灰度化图像为图像gray，图像各坐标点(x,y)处的灰度值表示为gray(x,y)，采用改进的K-means算法，对图像gray进行聚类分析；步骤4，去除噪声点，最终获取更新的二值图像binary；步骤5，将步骤4获取的新的二值图像binary映射到图像P上，提取准确分割的绝缘子图像，并判断绝缘子种类。解决了现有技术无法准确的提取绝缘子并对其进行快速的分类识别的问题。
-
公开(公告)号：CN109785285B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201811511230.9
申请日：2018-12-11
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆特征拟合的绝缘子破损检测方法，首先采集绝缘子原始图像，然后进行图像灰度化、图像滤波处理，去除图像的干扰噪声，然后对图像进行二维OTSU阈值分割，获取全局阈值，得到绝缘子区域，并结合形态学滤波和连通区域标记对经过二维OTSU阈值分割后的图像进行“孔洞”填充和伪目标去除；对处理后的图像进行边缘检测获取绝缘子的边缘轮廓，通过最优椭圆拟合求解中心坐标点和长轴转角，得到绝缘子片中每一片绝缘子的拟合椭圆，通过分析绝缘子串的上方以及下方绝缘子片求得整个绝缘子串的最优椭圆拟合；最后利用斜坡模型进行破损检测。本发明解决了现有绝缘子分割效率低且绝缘子图像中阴影、光照对图像分割影响大问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108734689B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810123552.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域生长的导线散股检测方法，步骤包括：1)输入航拍的输电导线俯视图像I，得到灰度图像A；再通过区域生长法得到导线区域图像C；2)对导线区域图像C进行反色得到反色图像D，再用Bersen算法进行阈值分割，得到二值图E；3)对二值图E进行形态学处理，先去除小于指定像素面积的小区域再进行膨胀处理，分别得到图像F和图像H，再进行中心轴提取，若不平行对图像F进行旋转得到图像J；4)根据拟合得到的导线单股斜率判断散股位置，并进行标记。本发明的原理简单、直观易行，能够准确定位出散股位置。
-
公开(公告)号：CN106408025B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201610835298.7
申请日：2016-09-20
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的航拍图像绝缘子分类识别方法，步骤1，对图像进行红蓝色差灰度化处理和加权平均灰度化处理两种方式的灰度化处理；步骤2，对比步骤1中得到的两种灰度处理的结果，选取对比度大的图像；步骤3，利用步骤2中选取的灰度对比度大的图像进行聚类分析，即设步骤2中选定的对比度较高的灰度化图像为图像gray，图像各坐标点(x,y)处的灰度值表示为gray(x,y)，采用改进的K‑means算法，对图像gray进行聚类分析；步骤4，去除噪声点，最终获取更新的二值图像binary；步骤5，将步骤4获取的新的二值图像binary映射到图像P上，提取准确分割的绝缘子图像，并判断绝缘子种类。解决了现有技术无法准确的提取绝缘子并对其进行快速的分类识别的问题。
-
公开(公告)号：CN108734689A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810123552.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域生长的导线散股检测方法，步骤包括：1)输入航拍的输电导线俯视图像I，得到灰度图像A；再通过区域生长法得到导线区域图像C；2)对导线区域图像C进行反色得到反色图像D，再用Bersen算法进行阈值分割，得到二值图E；3)对二值图E进行形态学处理，先去除小于指定像素面积的小区域再进行膨胀处理，分别得到图像F和图像H，再进行中心轴提取，若不平行对图像F进行旋转得到图像J；4)根据拟合得到的导线单股斜率判断散股位置，并进行标记。本发明的原理简单、直观易行，能够准确定位出散股位置。
-
公开(公告)号：CN107367362A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710482353.3
申请日：2017-06-22
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01M7/02
CPC classification number: G01M7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的复合绝缘子疲劳破坏检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，获取强风时复合绝缘子振动的视频；步骤2，提取复合绝缘子所在矩形区域图像，步骤3，对步骤2中提取的图像进行灰度化处理并去除图像中的噪声后，进行自适应阈值操作提取复合绝缘子所在区域并做边缘提取获取图像P；步骤4，定义并计算参数弯曲角θ，求取局部极小值；步骤5，计算大伞裙的形变参数σ；步骤6，对材料的疲劳累计损伤D进行计算，判断绝缘子是否破坏。解决了现有技术未曾涉及的强风下运行的复合绝缘子形变量的测量方法，对构成复合绝缘子大伞裙根部的疲劳情况进行定量分析，对整串复合绝缘子大伞裙根部的疲劳状态的在线评估奠定良好基础。
-
公开(公告)号：CN107367361A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710481177.1
申请日：2017-06-22
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01M7/02
CPC classification number: G01M7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视频差异分析的复合绝缘子疲劳程度评价方法，首先采集视频图像及风速波形，然后对获取的复合绝缘子振动视频中各帧图像进行灰度化处理，获得灰度图像P(t)；对获取的灰度化图像P(t)进行边缘提取，获取边缘曲线的两个横向左凸角点坐标，然后再计算t时刻复合绝缘子单位时间内的形变量e(t)＝ηd(t)f1，并根据采集的视频，求取正弦曲线的原函数，获取复合绝缘子强风下的振动正弦曲线波形e(t)；最后计算出复合绝缘子疲劳程度的评价参数α。解决了现有技术未曾涉及的强风下运行的复合绝缘子形变量的测量方法的问题，对构成复合绝缘子的橡胶材料的疲劳程度进行定量评价，为整串复合绝缘子的故障状态的评估奠定良好基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.021 seconds)
