基于色彩模型和纹理特征的输电线路绝缘子串航拍图像识别

随着智能电网的建设,电网公司逐渐采用无人机(UAV)代替人工去巡视输电线路。提出一种对UAV拍摄到的输电线路绝缘子串航拍图像进行处理的方法。首先,利用色彩模型中RGB各分量阈值和范围分割出目标和背景区域;然后,用数学形态学和不重叠窗口纹理特征的方法粗略标记目标区域;最后,生成最小外接水平矩形框,并对所有最小外接水平矩形框内的图案进行纹理特征识别,定位出绝缘子串航拍图像的最小水平矩形区域。该文用2幅图像进行算法验证,并与文献算法进行对比,结果显示该文算法能更好地识别出绝缘子串位置。

基于带标记分水岭的复合绝缘子憎水性图像提取算法

随着图像处理技术在复合绝缘子憎水性检测中的应用,逐渐取代了传统的人工检测方法。针对复合绝缘子上的水珠图像特点,首先在预处理步骤中将原始图像转化为HSV色彩模型,利用其中S分量中水珠与干区对比度明显的优点,对水珠图像的内部及边缘处的缺失部分进行填充,然后对预处理后的图像进行两次不同带标记的分水岭变换后,生成了水珠的边缘轮廓及其白色区域。实验结果表明,该算法可以有效分割水珠图像,检测出的水珠形状较正确,面积误差均在5%以内,为后续复合绝缘子憎水性能的确定提供依据。

基于多旋翼无人机的复合绝缘子检测平台研究

传统的复合绝缘子憎水性检测采用人工带电作业方式,不仅耗时费力,而且存在一定的安全隐患,为此文章设计了一种基于多旋翼无人机的憎水性检测平台。它以多旋翼无人机为搭载平台,集高压雾化自动喷水和实时视频传输于一体的搭载装置,利用无人机搭载的微型数码运动摄像机和图像传输设备对复合绝缘子进行拍摄和实时传送,通过研发的憎水性能自动判定软件对拍摄图片进行处理,提高了检测的效率和准确性,实现了复合绝缘子憎水性等级的智能判断。

基于最大熵的复合绝缘子表面水珠图像分割算法研究

复合绝缘子的憎水性等级好坏会严重影响架空输电线路发生污闪放电的概率。为了检测复合绝缘子的憎水性等级,目前一些数字图像处理技术已被应用于复合绝缘子憎水性等级的判定研究。文章提出了一种基于最大熵的自适应获取复合绝缘子表面水珠形状的数字图像分割方法。该方法将复合绝缘子憎水性检测的水珠图像由RGB模式转化为HSV模式,利用其V分量计算梯度图,通过预处理使水珠梯度图像的边缘更加清晰;然后根据最大熵求得梯度图的阈值,自适应地分割出水珠的边缘轮廓,得到复合绝缘子表面水珠的信息。最后以实例表明,文中提出的基于最大熵的自适应分割算法对复合绝缘子表面的水珠信息提取是有效、方便的。

基于纹理对比度的复合绝缘子表面水珠区域检测算法

在复合绝缘子憎水性的喷水分级检测中,提取复合绝缘子表面的水珠信息是判断憎水性级别的关键。为了提高水珠信息提取的准确性,提出了一种基于纹理特征的水珠区域检测算法,并对影响因素进行了分析。该算法利用检测窗提取出各窗口中纹理对比度特征量,通过自适应的对比度最小方差法,判断检测窗中是否含有水珠边缘,从而识别出图像中的水珠区域。最后通过实验验证,该算法能够有效识别出复合绝缘子表面水珠区域。

输电线路杆塔受力分析研究现状

我国电网的快速发展和电压等级的不断提高,对输电杆塔的承载力和稳定性要求越来越高。通过对输电杆塔的受力研究,可以更好地分析了解杆塔的整体受力情况,避免不必要的事故发生。目前,通过ANSYS进行有限元分析,分析其静力特性,能够比较准确地得出各种情况下的塔体受力情况,为铁塔设计、风险预防提供了可靠依据。

输电杆塔变形及倾斜检测研究现状

我国电力网络复杂,不可避免出现各种隐患,为了提高输电线路安全稳定运行,国内外有许多学者对杆塔检测方法进行研究。如今,杆塔检测技术也越来越趋于智能化,解决了许多实际人工不能解决的问题。文章总结了当前我国杆塔形变及倾斜检测的方法,并进行相应的总结,提出存在的问题。

线路拉棒在土壤中的腐蚀机理研究

目前国内外很多关于金属土壤腐蚀的研究成果,输电线路拉棒承担着防止杆塔倾斜,减少倒杆倒塔的作用,而拉棒长年埋设于土壤中,极易被土壤腐蚀。现考虑湖北某500k V线路上拉棒腐蚀情况,采取现场采样,提取0.7-0.95m、1.2-1.4m、2.6-2.8m和最末端挂环四处的部分土壤,用样本内外锈层的X射线衍射谱分析了各氧化物的成分。并基于金属土壤腐蚀条件研究出0.7-0.95m、1.2-1.4m、2.6-2.8m和最末端挂环四处的拉棒腐蚀机理。最后本文针对性的提出几项实用的防腐措施,可延长拉棒的服役时间,稳固输电杆塔基础,提高输电线路安全可靠性,减少电力工人的消缺频度。