對(duì)輸電線路瓷瓶裂紋檢測(cè)的研究

摘 要：隨著電力行業(yè)的發(fā)展，高壓傳輸電變得非常重要，而對(duì)輸電線路瓷瓶的檢測(cè)也變得十分必要，本文從4個(gè)部分介紹了瓷瓶裂紋檢測(cè)的原理，從圖像處理的方面對(duì)瓷瓶裂紋做出分析，為瓷瓶裂紋檢測(cè)提供了理論基礎(chǔ)，能及時(shí)檢測(cè)出瓷瓶的裂紋，為電力傳輸安全提供了一定的保障。

關(guān)鍵詞：輸電線路；瓷瓶裂紋；對(duì)比度；二值化

輸電線路擔(dān)負(fù)著電能傳輸?shù)闹厝危陌踩煽啃灾苯雨P(guān)系到經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，而線路上的瓷瓶是用來(lái)固定導(dǎo)體并使這個(gè)導(dǎo)體與其他導(dǎo)體絕緣，也稱做絕緣子。它在保障電力線路的安全運(yùn)行上有必不可少的責(zé)任，因此，對(duì)瓷瓶進(jìn)行裂紋的檢測(cè)是十分有必要的。

對(duì)瓷瓶裂紋檢測(cè)算法主要包括：圖像預(yù)處理、對(duì)比度增強(qiáng)、圖像二值化、裂紋判別四個(gè)部分。首先輸入圖像，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)對(duì)比度，其中包括邊緣提取得到瓷瓶區(qū)域，然后是圖像二值化，最后就是對(duì)窗口中黑色像素所占比的判定。

其中是否使用邊緣提取得到瓷瓶區(qū)域，根據(jù)實(shí)際測(cè)試圖像中背景的復(fù)雜程度選擇，若能直接通過(guò)圖像二值化來(lái)分離瓷瓶與背景，則不需要進(jìn)行圖像邊緣提取。

1 圖像的預(yù)處理

預(yù)處理常常是指，為了保證圖像具有較好的質(zhì)量，獨(dú)立于之后的圖像應(yīng)用的一類對(duì)圖像的操作。基本的預(yù)處理有對(duì)比度校正和噪聲抑制。

根據(jù)噪聲產(chǎn)生的來(lái)源，大致可分為外部噪聲和內(nèi)部噪聲兩大類；從統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)看，凡是統(tǒng)計(jì)特征不隨時(shí)間變化的稱為平穩(wěn)噪聲，統(tǒng)計(jì)特征隨時(shí)間變化的稱為非平穩(wěn)噪聲。

以上討論的各種類型的噪聲反映在圖像畫面上，大致可分為兩種典型的圖像噪聲。一種是噪聲的幅值基本相同，但是噪聲出現(xiàn)的位置是隨機(jī)的，一般稱這類噪聲為椒鹽噪聲（也稱為雙極性脈沖噪聲，脈沖噪聲的一種）通常，負(fù)脈沖以黑點(diǎn)（胡椒點(diǎn)）出現(xiàn)，正脈沖以白點(diǎn)（鹽點(diǎn)）出現(xiàn)。一種是圖像每一點(diǎn)都存在噪聲，但噪聲的幅值是隨機(jī)分布的。從噪聲幅值大小的分布統(tǒng)計(jì)來(lái)看，其概率密度函數(shù)有高斯型、瑞利型，分別稱為高斯噪聲和瑞利噪聲，又如頻譜均勻分布的噪聲為白噪聲等等。

經(jīng)過(guò)分析，圖像噪聲點(diǎn)上的像素通常比周圍非噪聲點(diǎn)的像素要亮或暗。因此，可以設(shè)想，如果在噪聲點(diǎn)像素周圍尋找一個(gè)合理的值對(duì)它進(jìn)行替代，在一定程度上應(yīng)該可以獲得較理想的濾波效果。基于考慮，設(shè)計(jì)的中值濾波器就是一種有效的方法。中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值。中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。

2 初步分離出裂紋和背景

將瓷瓶從背景中分離出來(lái)，一般使用顏色提取和邊緣檢測(cè)，但對(duì)于亮度很高的白色瓷瓶和亮度較低的裂紋，則可以使用更有效的方法進(jìn)行區(qū)別。

2.1 圖像對(duì)比度增強(qiáng)

圖像對(duì)比度增強(qiáng)是增強(qiáng)原始圖像的各部分的反差，使不同灰度間的差異變得更大，難以區(qū)分的灰度差異變得更容易區(qū)分。

圖像對(duì)比度增強(qiáng)的方法是變換原始圖像的直方圖，把相同灰度值的所有像素變換到另一灰度，非線性灰度變換對(duì)于要進(jìn)行擴(kuò)展的亮度值范圍是有選擇的，擴(kuò)展的成都是隨亮度值的變化而連續(xù)變化的，常用的非線性變換有對(duì)數(shù)變換和指數(shù)變換。

對(duì)數(shù)變換，當(dāng)希望對(duì)圖像的低亮度區(qū)有較大的擴(kuò)展而對(duì)高亮度區(qū)壓縮，可采用此變換。表達(dá)式為：

a，b，c則是按需要可以調(diào)整的參數(shù)

指數(shù)變換，可以對(duì)圖像的高亮度區(qū)給予較大的擴(kuò)展，表達(dá)式為：

a，b，c則是按需要可以調(diào)整的參數(shù)

為了能增強(qiáng)整個(gè)圖像的明暗對(duì)比，即“亮則更亮，暗則更暗”，可以使用分段線性灰度變換，為了突出人們比較感興趣的目標(biāo)或亮度值的區(qū)間，要求對(duì)局部擴(kuò)展亮度值范圍，可以有效地利用有限個(gè)灰度級(jí)，達(dá)到最大限度增強(qiáng)圖像中有用信息的目的：

2.2 圖像二值化

圖像的二值化，就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白的視覺效果。

一幅圖像包括目標(biāo)物體、背景還有噪聲，要想從多值的數(shù)字圖像中直接提取出目標(biāo)物體，最常用的方法就是設(shè)定一個(gè)全局的閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分：大于T的像素群和小于T的像素群。將大于T的像素群的像素值設(shè)定為白色（或者黑色），小于T的像素群的像素值設(shè)定為黑色（或者白色），計(jì)算公式為：

全局二值化，在表現(xiàn)圖像細(xì)節(jié)方面存在很大缺陷。為了彌補(bǔ)這個(gè)缺陷，出現(xiàn)了局部二值化方法。

局部二值化的方法就是按照一定的規(guī)則將整幅圖像劃分為N個(gè)窗口，對(duì)這N個(gè)窗口中的每一個(gè)窗口再按照一個(gè)統(tǒng)一的閾值T將該窗口內(nèi)的像素劃分為兩部分，進(jìn)行二值化處理。

對(duì)于單獨(dú)檢測(cè)的瓷瓶，或在電線檢測(cè)中已經(jīng)分割出來(lái)的瓷瓶，由于瓷瓶為白色，黑色的裂紋在瓷瓶上會(huì)非常明顯，而細(xì)小的裂紋與大面積的暗色背景不同，處于瓷瓶的白色之中，因此提高瓷瓶圖像的對(duì)比度并使用二值化操作，如圖1：

3 區(qū)分裂紋和背景

雖然裂紋和背景都是黑色，但含有裂紋的窗口中，裂紋圖像的黑色部分所占比例只有10%左右，而含有背景的窗口中，背景黑色所占比例超過(guò)40%。如圖2所示。

對(duì)于黑色像素，檢測(cè)其25*25窗口內(nèi)的黑色像素個(gè)數(shù)，超過(guò)總數(shù)的30%則認(rèn)為該像素是背景，反之認(rèn)為是裂紋。

最后統(tǒng)計(jì)黑色像素的周圍是否擁有較多白色像素即可將裂紋檢測(cè)并標(biāo)記出來(lái)，

4 結(jié)束語(yǔ)

文章對(duì)瓷瓶上裂紋的檢測(cè)做出了一定的理論介紹，并分析了瓷瓶檢測(cè)的算法和原理，通過(guò)對(duì)瓷瓶的圖像進(jìn)行局部二值化，能夠分析統(tǒng)計(jì)出黑色像素的周圍是否擁有較多的白色像素，并將裂紋檢測(cè)標(biāo)記出來(lái)，加以分析和判定得出低于30%的被認(rèn)定為裂紋，則可判斷裂紋的大小并做進(jìn)一步分析，為線路上瓷瓶的異物和裂紋的在線檢測(cè)提供了一定的理論基礎(chǔ)。

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