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公开(公告)号：CN106228172B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610834999.9
申请日：2016-09-20
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析的破损绝缘子图像提取方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，读取巡检绝缘子原始图像P，并进行预处理，步骤2获得与两个分量对应的K维码本向量，步骤3，获取属于目标区域的色调分量H和饱和度分量S的聚类中心；步骤4，得到色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO；步骤5，利用色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO，构造二维特征向量F(x,y)，步骤6，对特征向量F(x,y)进行聚类分析，获取对应的cF(x,y)，步骤7，根据步骤6获取的cF(x,y)，可获取巡检绝缘子图像中绝缘子的背景区域及目标区域。本发明解决了现有技术中存在的无法在巡检图像中准确提取破损绝缘子的问题。
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公开(公告)号：CN106157323B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610769474.1
申请日：2016-08-30
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明公开的一种动态分块阈值和块搜索结合的绝缘子分割提取方法，具体为：首先确定采集图像的尺寸，通过设定图像分块方案进行图像分块；其次分别对整幅图像和各子块图像进行预处理，进行OTSU获取阈值，通过设定阈值判断规则初步分类图像处理子块；然后建立图像搜索块，分别提取搜索块与各分类块颜色直方图特征，采用直方图相似性度量进行块搜索再分类处理；最后将最终分类处理结果拼接合并，平滑处理图像接缝，再通过形态学处理，从而提取出图像目标物。本发明方法，能从复杂背景绝缘子图像中准确分割出目标物，降低图像光照、阴影等拍摄外在因素影响，且较好地保存了绝缘子局部信息，对后续图像分析及故障识别都有很大的借鉴作用。
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公开(公告)号：CN107330871A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710530359.3
申请日：2017-06-29
Applicant: 西安工程大学
CPC classification number: G06T5/008 , G06T5/50 , G06T2207/10024 , G06T2207/20012 , G06T2207/30108 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明公开了一种恶劣气象条件下运行绝缘子自动识别的图像增强方法，以摄像机获得的绝缘子图像为研究对象，对图像进行通道分解得到R、G、B三个通道的图像，然后用MSRCR算法提取得到各个通道图像的反射分量并对三个反射分量图像进行自适应阈值分段灰度变换得到最终增强图像，最后对得到的三个通道增强图像进行合并得到RGB彩色图像，即本发明算法处理后的清晰图像。本发明恶劣气象条件下运行绝缘子自动识别的图像增强方法，提出了一种自适应阈值分段灰度变换算法提高了实时性和准确性，对传统MSRCR算法进行改进后也提高了算法的亮度、对比度以及色彩保真度。
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公开(公告)号：CN106157323A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610769474.1
申请日：2016-08-30
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10004
Abstract: 本发明公开的一种动态分块阈值和块搜索结合的绝缘子分割提取方法，具体为：首先确定采集图像的尺寸，通过设定图像分块方案进行图像分块；其次分别对整幅图像和各子块图像进行预处理，进行OTSU获取阈值，通过设定阈值判断规则初步分类图像处理子块；然后建立图像搜索块，分别提取搜索块与各分类块颜色直方图特征，采用直方图相似性度量进行块搜索再分类处理；最后将最终分类处理结果拼接合并，平滑处理图像接缝，再通过形态学处理，从而提取出图像目标物。本发明方法，能从复杂背景绝缘子图像中准确分割出目标物，降低图像光照、阴影等拍摄外在因素影响，且较好地保存了绝缘子局部信息，对后续图像分析及故障识别都有很大的借鉴作用。
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公开(公告)号：CN107292873A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710515376.X
申请日：2017-06-29
Applicant: 西安工程大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩特征的瓷质绝缘子灰密程度检测方法，将彩色图像通道转换得到H分量后用二维最小误差法结合形态学滤波分割提取出绝缘子盘面区域，然后提取盘面区域六个通道的均值、最大值、最小值、极差、方差、灰度各向异性、灰度熵7个特征量并用Fisher准则函数筛选出分类能力强的特征作为灰密程度判别特征，最后将训练集的判别特征作为输入，灰密程度作为输出对思维进化算法MEA优化BP神经网络进行训练，用测试集数据进行仿真预测并判断准确率，可以实现绝缘子污秽等级的非接触、在线高效检测。本发明一种基于色彩特征的瓷质绝缘子灰密程度检测方法，解决了现有灰密程度检测方法无法在线检测的问题。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN108229371A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711470765.1
申请日：2017-12-29
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于冰形建模的输电导线横截面覆冰形状识别方法，该方法以两台摄像机采集的输电导线覆冰前后的数字图像为研究对象，通过图像预处理、图像分割、边缘提取等图像处理方法进行覆冰导线边缘特诊量提取，然后通过分析决定导线覆冰最大厚度和最大直径的四个关键点在横截面的分布位置，结合数学函数建模方法对导线横截面不规则覆冰形状进行拟合，最后通过计算不同覆冰形状下的横截面覆冰净面积，进一步还可求出固定长度内导线覆冰体积和覆冰重量，从而量化输电导线覆冰情况。本发明的基于冰形建模的输电导线横截面覆冰形状识别方法，原理简单、直观易行，通过图像处理技术和数学建模知识智能化检测识别输电导线覆冰情况。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN107179479B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710436431.6
申请日：2017-06-12
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开的基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法，主要以机器人巡检为载体，搭载高清云台摄像机拍摄的输电导线可见光导线图像，通过图像预处理、图像分割、亚像素边缘提取算法先提取出导线各股边缘轮廓，然后通过分析输电导线表面股与股之间排列特征以及分布关系，根据输电导线各股方向角和圆度，确定最终可疑散股线，最后通过计算可疑散股线与它们两侧相邻股的轮廓线之间的距离，从而判断出输电导线散股故障位置。本发明的输电导线散股缺陷检测方法，原理简单、直观易行，通过图像处理技术智能化检测输电线路损伤故障情况，为输电导线故障检测测提供了一种新思路。
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