本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理。更具體地，本發(fā)明涉及基于機(jī)器視覺(jué)的間隔棒振動(dòng)試驗(yàn)結(jié)果檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展和電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，輸電線路的安全運(yùn)行愈發(fā)重要。間隔棒作為高壓輸電線路中的關(guān)鍵部件，主要用于保持導(dǎo)線間的合理間距，減少風(fēng)力、振動(dòng)等外界因素對(duì)導(dǎo)線的損害。然而，間隔棒長(zhǎng)期暴露在戶外環(huán)境中，常受到風(fēng)、雨、溫度變化以及電場(chǎng)等因素的影響，極易發(fā)生振動(dòng)和疲勞損傷，進(jìn)而影響輸電線路的可靠性和穩(wěn)定性。為了保障間隔棒的正常工作狀態(tài)，定期對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)已成為電力設(shè)備維護(hù)中的重要環(huán)節(jié)。

2、目前，基于機(jī)器視覺(jué)的間隔棒檢測(cè)技術(shù)通過(guò)圖像采集、特征提取和異常檢測(cè)來(lái)判斷間隔棒的振動(dòng)狀態(tài)和損傷情況，利用灰度變換、噪聲抑制、邊緣檢測(cè)等處理方法提取關(guān)鍵特征參數(shù)，以分析其表面狀態(tài)。然而，受復(fù)雜檢測(cè)環(huán)境的光線和天氣等因素影響，圖像易受噪聲干擾，導(dǎo)致處理結(jié)果不穩(wěn)定；此外，現(xiàn)有特征提取方法難以捕捉振動(dòng)產(chǎn)生的細(xì)微變化，容易造成誤判或漏判，影響檢測(cè)結(jié)果的可靠性。

3、申請(qǐng)公布號(hào)為cn104933403a的專利申請(qǐng)文件公開了一種基于間隔棒識(shí)別的導(dǎo)線舞動(dòng)的監(jiān)測(cè)方法。該專利申請(qǐng)文件以輸電線路視頻流中截取的數(shù)字圖像為研究對(duì)象，采用灰度化和平滑去噪等預(yù)處理方法，對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行閾值分割、邊緣檢測(cè)和輪廓跟蹤，提取導(dǎo)線間隔棒的輪廓。通過(guò)比較舞動(dòng)前后的模板輪廓，計(jì)算舞動(dòng)扭轉(zhuǎn)角，并在檢測(cè)到異常角度時(shí)，及時(shí)向安全檢查人員發(fā)送預(yù)警信息，以便能快速、自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)間隔棒導(dǎo)線舞動(dòng)扭轉(zhuǎn)角的檢測(cè)與預(yù)警。

4、然而，盡管上述方案在對(duì)間隔棒的異常檢測(cè)中取得了一定成效，但對(duì)圖像數(shù)據(jù)處理時(shí)依舊存在噪聲干擾和特征提取不精確的問(wèn)題，從而導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果可能存在偏差，影響最終檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述背景技術(shù)中提出的對(duì)圖像數(shù)據(jù)處理時(shí)存在噪聲干擾和特征提取不精確的問(wèn)題，本發(fā)明在如下方面中提供方案。

2、在第一方面中，本發(fā)明提供了基于機(jī)器視覺(jué)的間隔棒振動(dòng)試驗(yàn)結(jié)果檢測(cè)方法，包括：采集剛性間隔棒在振動(dòng)試驗(yàn)前后的圖像，并基于各圖像獲取對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像；其中，所述目標(biāo)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值為：

3、；

4、式中，為目標(biāo)圖像中第行第列像素點(diǎn)的灰度值，為所述圖像中第行第列像素點(diǎn)所屬的灰度級(jí)，為所述圖像中第行第列像素點(diǎn)的梯度強(qiáng)度，為第行第列像素點(diǎn)權(quán)重；權(quán)重為：

5、；

6、式中，為控制函數(shù)陡峭程度的參數(shù)，，為所述圖像中以第行第列像素點(diǎn)為中心的設(shè)定滑動(dòng)窗口內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度值的方差；若振動(dòng)試驗(yàn)前后目標(biāo)圖像中剛性間隔棒的線夾重心位置滑移量在預(yù)設(shè)滑移范圍內(nèi)，則判定剛性間隔棒的固定性正常。

7、上述技術(shù)方案通過(guò)采集振動(dòng)試驗(yàn)前后的剛性間隔棒圖像，并利用加權(quán)合成的方法生成目標(biāo)圖像，結(jié)合像素點(diǎn)的灰度值和梯度強(qiáng)度，并基于自適應(yīng)的權(quán)重系數(shù)對(duì)各像素進(jìn)行平滑處理，使目標(biāo)圖像能更清晰地呈現(xiàn)振動(dòng)前后圖像的細(xì)微差異；其中權(quán)重的計(jì)算考慮了局部灰度方差，提升了對(duì)圖像局部特征的響應(yīng)靈敏度，進(jìn)而確保了圖像細(xì)節(jié)的有效表達(dá)。同時(shí)，通過(guò)計(jì)算剛性間隔棒線夾重心位置的滑移量并與預(yù)設(shè)滑移范圍進(jìn)行比對(duì)，可準(zhǔn)確判斷間隔棒的固定性是否正常，保障了判定過(guò)程的可靠性與準(zhǔn)確性。

8、進(jìn)一步地，所述線夾重心位置為：利用canny邊緣檢測(cè)算法提取振動(dòng)試驗(yàn)前后目標(biāo)圖像中剛性間隔棒線夾的輪廓，獲取所述輪廓的最小外接矩形，所述最小外接矩形的中心點(diǎn)位置即為線夾重心位置。

9、上述技術(shù)方案準(zhǔn)確提取了振動(dòng)試驗(yàn)前后目標(biāo)圖像中剛性間隔棒線夾的輪廓，確保了對(duì)關(guān)鍵邊緣特征的精準(zhǔn)捕捉。然后，通過(guò)計(jì)算輪廓的最小外接矩形并確定其中心點(diǎn)位置，實(shí)現(xiàn)了對(duì)線夾重心位置的精確定位。這種方法提高了重心定位的穩(wěn)定性和一致性，使得在不同振動(dòng)狀態(tài)下對(duì)線夾重心位置的追蹤更加可靠，從而有效支持對(duì)剛性間隔棒固定性的判定，增強(qiáng)了整體檢測(cè)過(guò)程的精度和可靠性。

10、進(jìn)一步地，還包括，檢測(cè)振動(dòng)試驗(yàn)前后剛性間隔棒的減振性能：利用canny邊緣檢測(cè)算法提取振動(dòng)試驗(yàn)前后目標(biāo)圖像中剛性間隔棒橡膠元件的所在區(qū)域，并分別標(biāo)記振動(dòng)試驗(yàn)前后目標(biāo)圖像中剛性間隔棒橡膠元件所在區(qū)域內(nèi)的連通域數(shù)量；若振動(dòng)試驗(yàn)前后目標(biāo)圖像中剛性間隔棒橡膠元件所在區(qū)域內(nèi)連通域數(shù)量的變化在預(yù)設(shè)數(shù)量范圍內(nèi)，則判定剛性間隔棒的減振性能正常。

11、上述技術(shù)方案精確提取了振動(dòng)試驗(yàn)前后圖像中剛性間隔棒橡膠元件所在的區(qū)域，結(jié)合連通域分析方法，分別計(jì)算橡膠元件區(qū)域內(nèi)的連通域數(shù)量。通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)前后橡膠元件連通域數(shù)量的變化，并設(shè)定合理的變化范圍，能夠有效判斷橡膠元件是否發(fā)生顯著形變或磨損，從而間接評(píng)估剛性間隔棒的減振性能是否正常。此方案提高了減振性能檢測(cè)的靈敏度和準(zhǔn)確性，能夠更早識(shí)別出橡膠元件的潛在損耗問(wèn)題，從而為設(shè)備的健康狀態(tài)提供有力保障。

12、進(jìn)一步地，所述灰度級(jí)為8位，范圍為[0,255]。

13、進(jìn)一步地，利用cmos相機(jī)或ccd相機(jī)采集剛性間隔棒在振動(dòng)試驗(yàn)前后的圖像。

14、進(jìn)一步地，還包括，對(duì)所述圖像進(jìn)行圖像灰度化和中值濾波處理。

15、上述技術(shù)方案有效簡(jiǎn)化了圖像的顏色信息，將圖像轉(zhuǎn)換為單一灰度通道，減少了數(shù)據(jù)復(fù)雜性，便于后續(xù)分析。同時(shí)，采用中值濾波去除圖像中的噪聲，特別是針對(duì)振動(dòng)試驗(yàn)中可能產(chǎn)生的隨機(jī)噪點(diǎn)，中值濾波能有效保留邊緣細(xì)節(jié)，避免模糊關(guān)鍵特征。此預(yù)處理步驟使得圖像更加清晰平滑，為后續(xù)的邊緣檢測(cè)和特征提取提供了更高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)，提升了整體檢測(cè)精度和穩(wěn)定性。

16、進(jìn)一步地，利用索貝爾算子算法獲取剛性間隔棒振動(dòng)試驗(yàn)前后圖像中各像素點(diǎn)的梯度強(qiáng)度。

17、上述技術(shù)方案有效突出了圖像中的邊緣和結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)，尤其是剛性間隔棒的邊緣特征。利用梯度強(qiáng)度能夠更全面反映圖像的整體和局部變化趨勢(shì)，從而增強(qiáng)了對(duì)振動(dòng)試驗(yàn)前后細(xì)微形變和位置變化的敏感性。為進(jìn)一步分析剛性間隔棒在振動(dòng)過(guò)程中的穩(wěn)定性提供了豐富的數(shù)據(jù)信息，有助于精確評(píng)估試驗(yàn)影響下的結(jié)構(gòu)變化，提高檢測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性。

18、進(jìn)一步地，利用直方圖均衡化算法獲取剛性間隔棒振動(dòng)試驗(yàn)前后圖像中各像素點(diǎn)所屬的灰度級(jí)。

19、上述技術(shù)方案利用直方圖均衡化算法對(duì)剛性間隔棒振動(dòng)試驗(yàn)前后圖像中各像素點(diǎn)的灰度級(jí)進(jìn)行調(diào)整，可以有效提升圖像的對(duì)比度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)，特別是在低對(duì)比度區(qū)域，這有助于增強(qiáng)圖像中的微小變化和細(xì)節(jié)特征。在振動(dòng)試驗(yàn)中，剛性間隔棒可能會(huì)經(jīng)歷細(xì)微的形變或位置變化，直方圖均衡化能夠優(yōu)化圖像的整體視覺(jué)效果，使得這些變化更容易被檢測(cè)和分析。此外，均衡化處理還可以減少光照不均或陰影影響，提升圖像的整體質(zhì)量，從而為后續(xù)的圖像分析、特征提取和檢測(cè)算法提供更加可靠和精確的數(shù)據(jù)支持，增強(qiáng)系統(tǒng)的敏感度和準(zhǔn)確性。

20、本發(fā)明的有益效果在于：

21、本發(fā)明通過(guò)基于機(jī)器視覺(jué)的方法檢測(cè)間隔棒在振動(dòng)試驗(yàn)前后的固定性和減振性能，采用多種圖像處理技術(shù)提升檢測(cè)的精確度和穩(wěn)定性。通過(guò)獲取圖像中各像素點(diǎn)的灰度值和梯度強(qiáng)度，并結(jié)合加權(quán)處理和自適應(yīng)參數(shù)，能更清晰地呈現(xiàn)試驗(yàn)前后圖像的微小變化。利用canny邊緣檢測(cè)提取間隔棒關(guān)鍵部件的輪廓及橡膠元件區(qū)域的連通域數(shù)量，直觀反映振動(dòng)后的位移和磨損情況。結(jié)合圖像灰度化、中值濾波、直方圖均衡化及索貝爾算子等處理手段，進(jìn)一步提高了圖像的清晰度和噪聲去除效果，使檢測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確可靠，顯著提升了基于機(jī)器視覺(jué)的間隔棒性能檢測(cè)效果。