基于机器视觉的输电线路导线断股自动检测方法  

Automatic detection method of broken wires in transmission lines based on machine vision

作　　者：孔晨华 杨康 李旺 张天毅 马向宏 KONG Chenhua;YANG Kang;LI Wang;ZHANG Tianyi;MA Hong Xiang

机构地区：[1]国网兰州供电公司,甘肃兰州730070

出　　处：《自动化应用》2022年第10期123-125,129,共4页Automation Application

基　　金：国网甘肃省电力公司管理科技项目资助:522701220002。

摘　　要：由于输电线路导线断股检测的过程中,没有对图像进行去噪处理,导致断股检测效果较差、检测效率较低,对此,提出基于机器视觉的输电线路导线断股自动检测方法。通过六旋翼无人机搭载高清摄像机拍摄输电线路导线,采集导线图像;采用均值滤波算法去除原始图像中的噪点,将去噪后的图像通过遍历模板进行图像颜色转换后;使用线性灰度变化法对导线图像进行灰度拉伸处理,并利用最小二乘法对拉伸后的图像进行分割,提取检测目标图像;通过机器视觉技术将目标图像与知识库图像比对,计算出二者相似度,以此判断输电线路导线是否存在断股。经实验证明,设计方法的输电线路导线断股自动检测效果较好,检测效率较高。

关 键 词：机器视觉 输电线路 导线断股 均值滤波算法 线性灰度变化法 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]