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基于机器视觉的接触网绝缘子污秽检测技术研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的接触网绝缘子污秽检测技术研究 |
| 关键词： | 电气化铁路;接触网绝缘子;污秽识别;机器视觉;特征提取 |
| 摘要： | 在电气化铁路运营过程中，接触网绝缘子起着无可替代的作用，是电气化铁路安全运行的重要保障。我国气候、地形复杂，绝缘子表面容易积累污秽发生污闪，污闪往往会导致大面积停电。污闪事故对于电气化铁路的安全运营是一个极大的隐患。因此，对绝缘子表面污秽和绝缘子运行状态的检测就显得非常重要。 随着机器视觉的发展，该技术已经在诸多领域有了成功的应用，例如人脸识别、车牌识别、车辆追踪和纺织品、外包装缺陷检测等。凭借着非接触式、速度快、准确性高、智能化程度高等诸多优点，成为近年来研究的热门。本文主要研究了如何将机器视觉技术应用在接触网绝缘子污秽检测过程中，以提高绝缘子污秽检测的效率和智能化程度。 本文主要对接触网绝缘子识别定位、接触网绝缘子污秽识别分类、接触网绝缘子污秽等级划分以及接触网绝缘子污秽种类、等级的记录四个方面进行了研究。首先介绍如何对接触网绝缘子进行识别与定位。本文利用双目摄像头采集绝缘子图像信息并传入计算机，由计算机完成图像灰度化、去除噪声等工作，降低外界因素的干扰。之后使用SURF算法提取绝缘子特征来进行识别。最后使用双目测距获得绝缘子的位置信息。以上这些部分，是绝缘子的污秽检测工作的先决条件。 在此基础上，通过色彩空间转换、特征提取等方式，将污秽区域进行标记，之后统计绝缘子表面污秽的H、S、V各分量的范围，确定污秽的颜色特征，然后用这一特征来实现污秽的识别与分类功能。污秽等级的划分，则是将收集到的污秽各等级标本提取特征并处理，然后采用聚类分析的方法，在有一定先验知识的基础上，对样本进行聚类。最后用聚类的结果对绝缘子的污秽等级进行划分。 最后使用数据库建立一套记录系统，对绝缘子的型号、位置信息、污秽种类、污秽等级等信息进行记录，为后续的其他研究提供资料和依据。 本文硬件采用双目摄像头、六自由度机械臂等设备。算法实现方面，使用Matlab先对理论进行验证，以保证其正确性，然后用软件加以实现。软件使用Visual Studio2013和OpenCV进行编写。实验室测试表明，在双目摄像头的支持下，该设计对绝缘子的识别定位准确。在此基础上，运用特征提取、聚类分析等方法，可以实现绝缘子污秽种类识别和污秽等级划分的自动化，提高了绝缘子状态检测的效率。 |
| 作者： | 高宇 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 姚晓通;高利敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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