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基于机器视觉的接触网绝缘子破损检测技术研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的接触网绝缘子破损检测技术研究 |
| 关键词： | 电气化铁路;接触网绝缘子;破损检测;机器视觉;小波变换 |
| 摘要： | 随着我国电气化铁路的发展，随之增多的电气化铁路建设，以及对速度的要求不断加快，因此对电气化铁路安全运行的要求也越来越高。绝缘子是电气化铁路接触网支持悬挂装置中的重要部件，其状态的好坏是电气化铁路安全运行的前提。由于电气化铁路接触网绝缘子工作环境需要长时间暴露在户外，并承受着机车运行时带来的机械张力、电气闪络以及材料长时间老化等问题，因此绝缘子会出现不同程度的破损。如果不及时对绝缘子进行检测并更换，将导致不可预料的事故和巨大的经济损失。目前，传统的检测技术都需要人为现场进行实时监控，并且效率低、准确性差。因此本文将机器视觉技术引入到接触网绝缘子的检测中，以机器视觉技术代替人眼对绝缘子状态实现智能化检测，有助于提高检测效率，保障电力机车安全运行。 本文以接触网绝缘子为研究对象，结合机器视觉相关技术，以实现电气化铁路接触网绝缘子自动、高效检测为目标，深入的研究绝缘子破损检测技术。若要实现绝缘子状态的精确检测，就需要准确识别出待检测的绝缘子。在识别过程中，提出了基于双目视觉的识别定位方法。首先利用模板特征匹配的方法，通过SURF算法进行绝缘子特征检测和描述，用以识别目标;在完成目标识别的基础上，根据双目视觉原理结合摄像机标定获得参数，恢复目标的三维信息进行定位。 在破损检测过程中，为了突出破损特征提高检测准确率，使用小波变换原理增强目标，即利用小波分解与重构原理对检测目标图像进行多尺度分解，将图像进行分解成高、低不同分量，保留低频子图像并对高频子图像进行维纳滤波和小波阈值滤波处理，减少干扰信息，再将各个分量进行重构最终得到图像清晰边缘信息，根据破损特征进行检测。 针对接触网绝缘子破损检测存在识别、定位和检测等问题，分析提出了基于双目立体视觉结合SURF算法的识别定位方法，并提出了一种小波变换增强的方法，利用小波分解与重构特性结合维纳滤波增强破损特征。最后结合所有研究内容通过Visual Studio2013和OpenCV软件平台，设计和实现了接触网绝缘子视觉识别检测系统。系统最终实现对待检测绝缘子的识别定位，完成了对识别定位后绝缘子掉串和裂纹检测。通过对系统进行实验测试，验证了本文研究内容的正确性以及系统的可行性，为电气化铁路接触网绝缘子的破损检测技术研究提供了一定的理论基础。 |
| 作者： | 潘影丽 |
| 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： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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