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《东北农业大学》 2018年
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基于无人机视觉的绝缘子缺陷识别检测研究

荀子扬  
【摘要】:近年来,我国电力行业发展迅猛,因此电力系统的运行维护的重要性与日俱增。电力系统运行维护中重要的一项便是巡线,传统的巡线方法多采用派遣专门的工作人员沿途检查,但是这种方法效率较低。因此,近年来部分地区尝试投入无人机来辅助工作人员进行巡检,无人机具有良好的操控性,并且对工作人员的安全更有保障。本文旨在解决绝缘子图像的缺陷识别这一问题。在无人机巡视中,无人机通过搭载的图传设备,可以拍摄沿途的绝缘子图像,这些图像中,有一部分反映了绝缘子的缺陷,可以通过设计一种算法,利用计算机来进行缺陷绝缘子图像的识别。本文首先采用一种基于图像特征点的识别方法。先将原始图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间以排除光照等因素对处理结果的影响。然后将图像中的绝缘子部分分割出来,分割过程中,采用形态学处理和面积滤波等方式去除图像中非绝缘子部分的干扰。分割出绝缘子图像后采用直线拟合的方式确定绝缘子位置并依此建立模型,划分绝缘子区域。根据绝缘子图像在该区域的面积占比判断绝缘子缺陷情况。然后采用一种基于SIFT的识别方法。首先介绍了有关SIFT特征以及其改进型PCA-SIFT特征的一些背景知识。实际测试中,绝缘子的SIFT特征提取效果不理想,因此改用提取PCA-SIFT特征并采用支持向量机方法识别出图像中的绝缘子部分。这些识别结果有一部分不是绝缘子,因此采用RANSAC方法优化识别结果并最终得到准确识别的绝缘子。然后对绝缘子进行缺陷检测,检测方法是扫描识别出的绝缘子并计算相邻绝缘子距离,当这个距离出现突变时说明该处存在缺陷。将本文使用的两种缺陷检测方法与传统的边缘提取缺陷检测方法进行比较实验。通过对同一批图像的处理,测试本文使用的两种检测方法的实际效果。然后将传统方法作为参照,分析本文检测方法的优势与不足。并根据对比结果指导未来的研究方向。
【学位授予单位】:东北农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM216;TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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