专利名称：悬式复合绝缘子串风偏角的检测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及电力传输领域，尤其涉及一种悬式复合绝缘子串风偏角的检测方法及>J-U ρ α装直。
背景技术：
一年四季，绝缘子串都暴露于空气之中，直接受到强风、覆冰、骤冷骤热等天气变化，还受到强机械力、强电磁场等恶劣环境条件的影响，一旦有大风天气轻则造成导线电弧烧伤、相间闪络、金属夹具损坏，重则造成线路风偏跳闸停电、拉倒杆塔、断股、断线等严重事故，给系统的安全稳定运行带来严重影响。尽管风偏跳闸的发生频率不是很高，但与雷击、操作冲击跳闸相比，大多数风偏跳闸都发生在工作电压下，重合闸率低(25%左右)，这将造成大面积停电事故，严重影响供电稳定性和可靠性，给电网的运行造成了较大的危害， 同时也造成了重大的经济损失。发生风偏跳闸时，常常伴有大风和雷雨天气，很难及时判断和查找故障点，给线路的检修带来一定难度。因此，对输电线路风偏的监测显得尤为重要。
目前，对绝缘子串风偏角的检测一般采用两种方法，一种是通过在悬式复合绝缘子串上安装倾角传感器来进行测量，该方法在安装传感器时只能将传感器安装在绝缘子串上部不带电部位，当只是最下端的绝缘子偏移量很大时，而此时绝缘子串并没有接近杆塔 (及并没有发生风偏放电)，就会造成误报，难以准确预警；另一种是通过测量绝缘子串附近的风速、风向、温度、湿度等参数，利用风偏角计算公式计算风偏角，该方法受传感器精度及所选数学模型的制约，且数学模型不能够完全将各种影响风偏的参数都考虑详尽，存在一定误差。发明内容
针对上述现有技术，本发明的目的在于提供一种悬式复合绝缘子串风偏角的检测技术，从而准确地确定风偏角，解决现有悬式复合绝缘子串风偏角计算准确度低、易受外界环境参数影响的问题。
根据本发明的一个方面，提供一种悬式复合绝缘子串风偏角的检测方法，所述方法包括以下步骤
滤波步骤，对所采集的绝缘子串的彩色图像进行自适应中值滤波处理，以滤除噪声；
灰度化步骤，对所述滤波步骤处理后的彩色图像进行灰度化，以将彩色图像转化为灰度图像；
帧间差分步骤，对灰度图像中连续的三帧图像进行帧间差分并进行二值化处理， 以提取绝缘子串的边缘特征；以及
边缘特征匹配步骤，根据绝缘子串的边缘特征的模型，通过不变性广义霍夫变换来匹配上述绝缘子串的边缘特征，以确定绝缘子串的两端端点的坐标， 进而计算出绝缘子串的风偏角大小。
优选地，在所述滤波步骤中，使用能够根据被滤波区域的图像特性改变窗口尺寸的自适应中值滤波器来对所采集的绝缘子串的彩色图像进行滤波处理。
优选地，在所述灰度化步骤中，根据公式(I)将RGB图像的每个像素按下式转化， 从而形成灰度图像
Y=O. 299*R+0. 587*G+0. 114*B (I)
其中，Y为亮度，即灰度图像中像素点的灰度值，R、G、B分别为彩色图像中像素点的红色、绿色和蓝色分量。
优选地，在所述帧间差分步骤中，首先采用帧间差分法来提取绝缘子串的边缘特征相关信息，采用连续的三帧图像作为一组，进行对称差分，具体方式为
选取连续的三巾贞图像fk—: (χ, y)、fk(x, y) >fk+1 (χ, y)，其中fk(x, y)表示第k巾贞图像, 令Dk(x，y)表示第k-1、k、k+Ι三帧图像的差分结果，如以下公式(2)
Dk (X，y) =fk_! (x, y) -fk (x, y) +fk+1 (χ, y) -fk (χ, y)
即Dk(x, y) = Ux, y)+fk+1(x, y)_2fk(x, y) (2)
优选地，在所述帧间差分步骤中，进一步采用图像分割中的最大类间方差法来自适应获取分割阈值，从而对帧间差分后的图像进行二值化，该最大类间方差法自动计算出最佳分割阈值，图像灰度值大于该最佳分割阈值的像素点为白色，否则为黑色，则将图像转换为二值图像，得到绝缘子串的边缘特征。
优选地，在所述边缘特征匹配步骤中，通过不变性广义霍夫变换法来实现对绝缘子串的边缘特征的匹配，该方法具体包括如下步骤
步骤1:构建绝缘子串的模型的不变性R-表，进一步包括
步骤11 :确定边缘点Oi的索引角β及'
假设点Oi和一个固定的特征角α，那么可以决定点ωρ进而确定Qi处的切线与连接点0^切线之间的角度β，其中α为Ji/4;
步骤12 :选择边缘点CJi的特征值
为了定位中心点bKxd, y0),计算ω ^到中心点b的距离d,并定义角度k为点Coi 的角度1与边缘点％与13点构成直线的斜率I之间的差值，即k=(K「Φ" i，它是独立于旋转的，其中Φ" i表不为公式(3)代表的直线的斜率
y0 = φ " j (χ0- ω xi) + ω yi (3)；
步骤13 :存储特征值
重复步骤11和步骤12逐个确定每个边缘点ω ,的特征值(β，k，d)并存储，从而构建出绝缘子串的模型的不变性R-表；以及
步骤2 :投票阶段
对于在所述帧间差分步骤中处理后的图像中的每一个边缘点COi'，按照给定的特征角α = π/4得到对应的边缘角ω/，进而计算出对应的索引角β'，然后依照该索引角在不变性R-表中索引出对应的特征值k、d，然后根据这些特征值的定义根据上述公式 (3)定义的直线收集证据，计算出边缘点ω/在二维累计空间中的投票点，这样循环下去直至所有的边缘点都完成投票，最后在投票完的霍夫空间中找出那些投票数超过阈值的局部极值点，局部极值点的个数和位置代表图像中存在着目标匹配的个数及位置，
由于在要检测的绝缘子串图像中有两个匹配点，确定了两个匹配点(Xl，yi)、(x2, y2)的坐标后，即绝缘子串两端的像素位置坐标，根据下面公式(4)计算出绝缘子串的风偏角a + ((X1 -X·，))
Θ = arctan ~K(Y1-Yi)J(4)
其中，d为绝缘子串的偏移量。
根据本发明的另一个方面，还提供一种悬式复合绝缘子串风偏角的检测装置，其特征在于，所述装置包括以下模块
滤波模块，用于对所采集的绝缘子串的彩色图像进行自适应中值滤波处理，以滤除噪声；
灰度化模块，用于对所述滤波步骤处理后的彩色图像进行灰度化，以将彩色图像转化为灰度图像；
帧间差分模块，用于对灰度图像中连续的三帧图像进行帧间差分并进行二值化处理，以提取绝缘子串的边缘特征；以及
边缘特征匹配模块，用于根据绝缘子串的边缘特征的模型，通过不变性广义霍夫变换来匹配上述绝缘子串的边缘特征，以确定绝缘子串的两端端点的坐标，进而计算出绝缘子串的风偏角大小。
优选地，所述灰度化模块具体根据公式(I)将RGB图像的每个像素按下式转化，从而形成灰度图像
Y=O. 299*R+0. 587*G+0. 114*B (I)
其中，Y为亮度，即灰度图像中像素点的灰度值，R、G、B分别为彩色图像中像素点的红色、绿色和蓝色分量。
优选地，所述帧间差分模块首先采用帧间差分法来提取绝缘子串的边缘特征相关信息，采用连续的三帧图像作为一组，进行对称差分，具体方式为
选取连续的三巾贞图像(χ, y)、fk(x, y)、fk+1(x, y)，其中fk(x, y)表示第k巾贞图像, 令Dk(x，y)表示第kl、k、k+l三帧图像的差分结果，如以下公式(2)
Dk (χ, y) =^1 (x, y) -fk (x, y) +fk+1 (x, y) -fk (x, y)
即Dk (x, y) = (x, y) +fk+1 (χ, y) ~2fk (χ, y) (2)
之后，所述帧间差分模块进一步采用图像分割中的最大类间方差法来自适应获取分割阈值，从而对帧间差分后的图像进行二值化，该最大类间方差法自动计算出最佳分割阈值，图像灰度值大于该最佳分割阈值的像素点为白色，否则为黑色，则将图像转换为二值图像，得到绝缘子串的边缘特征。
优选地，所述边缘特征匹配模块通过不变性广义霍夫变换法来实现对绝缘子串的边缘特征的匹配，具体以如下方式进行
首先所述边缘特征匹配模块构建绝缘子串的模型的不变性R-表
第一操作确定边缘点Coi的索引角β及ω」
假设点Oi和一个固定的特征角α，那么可以决定点，进而确定Qi处的切线与连接点0^切线之间的角度β，其中α为Ji/4;
第二操作选择边缘点ω i的特征值
为了定位中心点b= (Xci, yj ,计算Qi到中心点b的距离d,并定义角度k为点Coi的角度Φ' 1与边缘点％与13点构成直线的斜率Cjii之间的差值，即Ii=Cjii' -C^i"，它是独立于旋转的，其中Φ " i表不为公式(3)代表的直线的斜率
y0 = φ " j (χ0- ω xi) + ω yi (3)；
第三操作存储特征值
重复第一操作和第二操作逐个确定每个边缘点COi的特征值(β，k，d)并存储，从而构建出绝缘子串的模型的不变性R-表；以及
然后，所述边缘特征匹配模块执行投票阶段
对于在所述帧间差分步骤中处理后的图像中的每一个边缘点Coi'，按照给定的特征角α = π/4得到对应的边缘角ω/，进而计算出对应的索引角β'，然后依照该索引角在不变性R-表中索引出对应的特征值k、d，然后根据这些特征值的定义根据上述公式(3)定义的直线收集证据，计算出边缘点ω/在二维累计空间中的投票点，这样循环下去直至所有的边缘点都完成投票，最后在投票完的霍夫空间中找出那些投票数超过阈值的局部极值点，局部极值点的个数和位置代表图像中存在着目标匹配的个数及位置，
由于在要检测的绝缘子串图像中有两个匹配点，所述边缘特征匹配模块确定了两个匹配点(Xl，Y1)、(x2，y2)的坐标后，即绝缘子串两端的像素位置坐标，根据下面公式(4)计算出绝缘子串的风偏角
权利要求
1.一种悬式复合绝缘子串风偏角的检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤滤波步骤，对所采集的绝缘子串的彩色图像进行自适应中值滤波处理，以滤除噪声； 灰度化步骤，对所述滤波步骤处理后的彩色图像进行灰度化，以将彩色图像转化为灰度图像；帧间差分步骤，对灰度图像中连续的三帧图像进行帧间差分并进行二值化处理，以提取绝缘子串的边缘特征；以及边缘特征匹配步骤，根据绝缘子串的边缘特征的模型，通过不变性广义霍夫变换来匹配上述绝缘子串的边缘特征，以确定绝缘子串的两端端点的坐标，进而计算出绝缘子串的风偏角大小。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述滤波步骤中，使用能够根据被滤波区域的图像特性改变窗口尺寸的自适应中值滤波器来对所采集的绝缘子串的彩色图像进行滤波处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述灰度化步骤中，根据公式(I)将 RGB图像的每个像素按下式转化，从而形成灰度图像Y=O. 299*R+0. 587*G+0. 114*B (I)其中，Y为亮度，即灰度图像中像素点的灰度值，R、G、B分别为彩色图像中像素点的红色、绿色和蓝色分量。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述帧间差分步骤中，首先采用帧间差分法来提取绝缘子串的边缘特征相关信息，采用连续的三帧图像作为一组，进行对称差分， 具体方式为选取连续的三巾贞图像Ux, y)、fk(x, y)、fk+i (χ, y)，其中fk(x, y)表示第k巾贞图像,令 DkU，y)表示第kl、k、k+1三帧图像的差分结果，如以下公式(2)Dk (χ, y) =fk_! (χ, y) -fk (x, y) +fk+1 (x, y) -fk (x, y)即 Dk (x, y) = fk_! (x, y) +fk+1 (x, y) ~2fk (x, y) (2)。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述帧间差分步骤中，进一步采用图像分割中的最大类间方差法来自适应获取分割阈值，从而对帧间差分后的图像进行二值化， 该最大类间方差法自动计算出最佳分割阈值，图像灰度值大于该最佳分割阈值的像素点为白色，否则为黑色，则将图像转换为二值图像，得到绝缘子串的边缘特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述边缘特征匹配步骤中，通过不变性广义霍夫变换法来实现对绝缘子串的边缘特征的匹配，该方法具体包括如下步骤步骤1:构建绝缘子串的模型的不变性R-表，进一步包括步骤11 :确定边缘点Oi的索引角β及COj假设点Oi和一个固定的特征角α，那么可以决定点ωρ进而确定(Oi处的切线与连接点切线之间的角度β，其中α为Ji/4;步骤12 :选择边缘点Oi的特征值为了定位中心点b=(X(l，y(l)，计算(^到中心点b的距离d，并定义角度k为点Coi的角度Φ' 1与边缘点《1与13点构成直线的斜率Φ" i之间的差值，即k=(K「Φ" i，它是独立于旋转的，其中Φ " i表不为公式(3)代表的直线的斜率 y0 = Φ " i (x0- ωχ ) + ω yi (3)；步骤13 :存储特征值重复步骤11和步骤12逐个确定每个边缘点Qi的特征值(β，k，d)并存储，从而构建出绝缘子串的模型的不变性R-表；以及步骤2 :投票阶段对于在所述帧间差分步骤中处理后的图像中的每一个边缘点ω' i，按照给定的特征角a = Ji/4得到对应的边缘角ω/，进而计算出对应的索引角β'，然后依照该索引角在不变性R-表中索引出对应的特征值k、d,然后根据这些特征值的定义根据上述公式(3) 定义的直线收集证据，计算出边缘点ω/在二维累计空间中的投票点，这样循环下去直至所有的边缘点都完成投票，最后在投票完的霍夫空间中找出那些投票数超过阈值的局部极值点，局部极值点的个数和位置代表图像中存在着目标匹配的个数及位置，由于在要检测的绝缘子串图像中有两个匹配点，确定了两个匹配点(Xl，Y1)、(x2，y2)的坐标后，即绝缘子串两端的像素位置坐标，根据下面公式(4)计算出绝缘子串的风偏角
7.—种悬式复合绝缘子串风偏角的检测装置，其特征在于，所述装置包括以下模块 滤波模块，用于对所采集的绝缘子串的彩色图像进行自适应中值滤波处理，以滤除噪声；灰度化模块，用于对所述滤波步骤处理后的彩色图像进行灰度化，以将彩色图像转化为灰度图像；帧间差分模块，用于对灰度图像中连续的三帧图像进行帧间差分并进行二值化处理， 以提取绝缘子串的边缘特征；以及边缘特征匹配模块，用于根据绝缘子串的边缘特征的模型，通过不变性广义霍夫变换来匹配上述绝缘子串的边缘特征，以确定绝缘子串的两端端点的坐标，进而计算出绝缘子串的风偏角大小。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述灰度化模块具体根据公式(I)将RGB 图像的每个像素按下式转化，从而形成灰度图像Y=O. 299*R+0. 587*G+0. 114*B (I)其中，Y为亮度，即灰度图像中像素点的灰度值，R、G、B分别为彩色图像中像素点的红色、绿色和蓝色分量。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述帧间差分模块首先采用帧间差分法来提取绝缘子串的边缘特征相关信息，采用连续的三帧图像作为一组，进行对称差分，具体方式为选取连续的三巾贞图像Ux, y)、fk(x, y)、fk+i (χ, y)，其中fk(x, y)表示第k巾贞图像,令 DkU，y)表示第k-1、k、k+1三帧图像的差分结果，如以下公式(2)Dk (χ, y) =fk_! (x, y) -fk (x, y) +fk+1 (χ, y) -fk (χ, y)即 Dk (χ, y) = fk_! (χ, y) +fk+1 (χ, y) ~2fk (χ, y) (2)之后，所述帧间差分模块进一步采用图像分割中的最大类间方差法来自适应获取分割阈值，从而对帧间差分后的图像进行二值化，该最大类间方差法自动计算出最佳分割阈值，图像灰度值大于该最佳分割阈值的像素点为白色，否则为黑色，则将图像转换为二值图像， 得到绝缘子串的边缘特征。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述边缘特征匹配模块通过不变性广义霍夫变换法来实现对绝缘子串的边缘特征的匹配，具体以如下方式进行首先所述边缘特征匹配模块构建绝缘子串的模型的不变性R-表第一操作确定边缘点Qi的索引角β及ω」假设点Oi和一个固定的特征角α，那么可以决定点ωρ进而确定(Oi处的切线与连接点切线之间的角度β，其中α为Ji/4;第二操作选择边缘点ω j的特征值为了定位中心点b=(X(l，y(l)，计算(^到中心点b的距离d，并定义角度k为点Coi的角度Φ' 1与边缘点《1与13点构成直线的斜率Φ" i之间的差值，即k=(K「Φ" i，它是独立于旋转的，其中Φ " i表不为公式(3)代表的直线的斜率 y0 = Φ " i (x0- ωχ ) + ω yi (3)；第三操作存储特征值重复第一操作和第二操作逐个确定每个边缘点Qi的特征值(β，k, d)并存储,从而构建出绝缘子串的模型的不变性R-表；以及然后，所述边缘特征匹配模块执行投票阶段对于在所述帧间差分步骤中处理后的图像中的每一个边缘点Oi'，按照给定的特征角a = Ji/4得到对应的边缘角ω/，进而计算出对应的索引角β'，然后依照该索引角在不变性R-表中索引出对应的特征值k、d,然后根据这些特征值的定义根据上述公式(3) 定义的直线收集证据，计算出边缘点ω/在二维累计空间中的投票点，这样循环下去直至所有的边缘点都完成投票，最后在投票完的霍夫空间中找出那些投票数超过阈值的局部极值点，局部极值点的个数和位置代表图像中存在着目标匹配的个数及位置，由于在要检测的绝缘子串图像中有两个匹配点，所述边缘特征匹配模块确定了两个匹配点(Xl，Y1)、(x2，y2)的坐标后，即绝缘子串两端的像素位置坐标，根据下面公式(4)计算出绝缘子串的风偏角
全文摘要
本发明公开了一种悬式复合绝缘子串风偏角的检测方法及装置。本发明通过对悬式复合绝缘子串的图像进行分析跟踪，得出风偏角，解决了现有悬式复合绝缘子串风偏角计算准确度低、易受外界环境参数影响的问题。同时，该技术原理简单、直观易行、检测可靠，从特征匹配上测量绝缘子串风偏角做了有益的尝试，为输电线路的安全稳定运行提供了一种新的检测技术。
文档编号G01B11/26GK103063166SQ201310002049
公开日2013年4月24日 申请日期2013年1月5日 优先权日2013年1月5日
发明者逯海军, 任远, 王启银, 王晓强, 薛辉 申请人:山西省电力公司大同供电分公司, 国家电网公司