基于圖像處理技術的飛機巡線導線斷股缺陷檢測方法

齊國順，尚 方，韓 冰，王孝余

(1.國網黑龍江省電力有限公司，哈爾濱 150090 ；2.國網黑龍江省電力有限公司電力科學研究院，哈爾濱 150030)

基于圖像處理技術的飛機巡線導線斷股缺陷檢測方法

齊國順1，尚 方2，韓 冰2，王孝余2

(1.國網黑龍江省電力有限公司，哈爾濱 150090 ；2.國網黑龍江省電力有限公司電力科學研究院，哈爾濱 150030)

為了檢測輸電線路中導線斷股的情況，闡述了導線斷股檢測的設計方案，提出了利用圖像處理技術和圖像識別技術來檢測輸電線路中導線斷股缺陷的方法，通過設定好的模板進行比對，可以提取出復雜背景中的導線及斷股缺陷。現場測試結果表明，圖像處理技術的飛機巡線導線斷股缺陷檢測方法能夠提高導線斷股缺陷的速度與準確率，可以應用到使用直升機與無人機等多種方式的輸電線路巡檢中。

圖像處理；導線斷股；飛機巡線

目前，中國電網工程長距離電力輸配主要使用的是鋼芯鋁絞線。對于35kV以上的線路，普遍使用復合式架空光纜(OPGW)，一方面作為光纜傳輸電力系統的各種工作信號及業務數據，另一方面作為地線承擔防雷等功能[1-2]。其在野外常年經受嚴寒酷暑、雷擊、濕度等環境因素影響，以及風力、覆冰、舞動等嚴重的外力作用，易產生局部疲勞損傷，容易引起外部包繞的絞線發生斷股[3]。不論是鋼芯鋁絞線或者是OPGW，當其剛發生斷股的一段時間內，傳輸的電流或者數據并不會受到明顯影響，難以通過遠方探測的方式發現。如果不及時處理，就會發生斷股導線在斷股點附近迅速勞損、斷路甚至短路的情況，造成業務數據中斷、大面積停電和設備人員損失等嚴重后果[4-5]。 對于導線斷股缺陷的發現方式，雖然有學者進行嘗試多種方案，但目前還是通過線路巡檢這個手段[6-8]。近年來，開始逐步展開應用直升機尤其是無人機巡檢的方式，極大地提高了巡線的工作效率，待技術更成熟會降低經濟成本。而斷股缺陷目前在無人機自動巡檢及故障識別方面，還需更加精確。本文根據電力輸電線路巡檢工作實際情況，利用圖像處理技術和圖像識別技術來檢測輸電線路中導線斷股缺陷，分析斷股缺陷的圖像特點，通過設定好的模板進行比對，提取出復雜背景中的導線及斷股缺陷，最終通過圖形方向模板以計算機圖像視覺中成熟的相似度測量函數的方法，標記出斷股缺陷所在位置。

1 導線斷股檢測的設計方案

為了研發合適的導線斷股檢測算法，通過經驗總結以及參考相關文獻[9-10]設定了以下工作流程：

1) 分析導線斷股缺陷的圖像特點。

2)根據特點進行圖像預處理。

3) 檢測出圖像中導線斷股。

4) 導線斷股缺陷檢測結果。

基于以上分析，設計了一種基于圖像檢測與識別技術的導線斷股缺陷檢測方法：對拍照圖像預處理，包括剔除出無效照片、圖像剪裁、增強導線在圖像中的導線特征、消除噪聲等；利用導線提取與識別方法提取圖像中導線信息；將導線的交叉點結構作為目標識別的信息，來判斷導線上是否存在斷股缺陷，檢測流程如圖1所示。

圖1 斷股缺陷檢測流程Fig.1 Breakage defect detection flow

2 導線斷股檢測方法

2.1 分析導線斷股缺陷的圖像特點

由于直升機或無人機在航拍時沿輸電線路線飛行，航拍的角度大多數是自上而下的，此時是以地面為背景，也有小型無人機采用與導線高度相仿的高度巡航，此時以天空為背景，但不論怎樣，在航拍過程中飛機巡航高度和對地速度、相對于輸電線路所在的空間位置是基本固定的，因此導線在圖像中多呈現為貫穿狀直線，在一組序列圖像中獲取的導線圖像大小、像素量基本保持不變。具有以下特點：1)鋼絞線在斷股缺陷附近處散開，分叉形成許多散亂的細線；2)斷股點處導線，沿著導線方向粗度發生改變；3)斷股點處導線的灰度值下降；4)斷股點附件導線有凸起情況；5)相對于正常導線的圖像，在導線斷股點的邊緣，圖像梯度有明顯增強。可以根據這些先驗信息，把導線的斷股缺陷識別出來。

2.2 根據特點進行圖像預處理

圖像處理軟件首先需要預處理，即在大量的照片中尋找到包含導線的區域，再進行邊緣提取，最后定位區域目標， 預處理的目的是確定輸入檢測參數范圍，根據圖像分辨率和實際輸電線尺寸范圍的先驗信息，確定其在圖像上可能的尺度范圍；把有用信息保留，無用信息排查。

2.2.1 邊緣提取

利用計算機圖形學領域應用成熟的CANNY算子邊緣檢測出單象素寬、位置準確的邊緣[10]。

1) 直線段檢測。利用相位編組算法檢測直線段，可檢測出低對比度的情況。

2) 直線段擬合連接。根據一定的規則和約束(如直線方向、直線對比度、直線寬度、直線段距離接近的約束條件等)將直線段擬合連接成有意義的直線。在此基礎上，用CANNY算子檢測的邊緣進行Hough變換提取直線，根據最小二乘準則進行驗證[11]。

3) 區域特征提取。依據長度、直線亮度篩選可能的直線，并根據直線間的平行性、間距、直線對比度等特征提取所有有意義的平行線對，并提取它們的特征[12]。

4) 目標模型匹配。根據建立的各種結構形式的輸線電路模型，將各平行線對組合成有意義的輸電線區域，考慮有可能是拋物線形狀，需進行相應的擬合處理。

2.2.2 區域目標定位

對上一步檢測得到的輸電線區域進行定位，并提取其屬性。此步驟的目的是進一步定位檢測區域目標，為接下來的模板匹配進行正則化處理。

導線提取的流程如圖2所示。

圖2 導線提取流程Fig.2 Wire extraction flow

2.3 檢測出圖像中導線斷股

根據飛機飛行的軌跡，航拍導線和光纜在照片中呈直線平行分布，一般不出現交叉現象，如果出現交叉，此處的導線就會存在斷股缺陷的可能性。因此，可以初步判斷輸電線的斷股缺陷的位置，再進行后期處理。利用計算機來找到具有某個特征的圖像信息，有很多成熟的手段，一般采用目標匹配方法。這種方法需要關注兩方面問題，一是設計出交叉點結構模板圖像，二是采用合適的圖像匹配相似性度量函數。

2.3.1 交叉點結構模板圖像設計

根據文獻[9]為代表的一系列論文試驗的結論，選取5×5個像素大小的窗口，采用了6個方向模板圖像，如圖3所示。

圖3 交叉點結構匹配模板圖像Fig.3 Template images for intersection structure matching

模板窗口的大小可以根據實際航拍圖像的分辨率以及預處理來調整。當圖像分辨率較高時，導線寬度一般為3至5個像素時，可以選擇窗口大小為7×7個像素的交叉點結構匹配模板圖像；當圖像分辨率較低時，導線寬度一般為1至2個像素時，可以選擇窗口大小為3×3個像素的交叉點結構匹配模板圖像。本文數據來源是中分辨率的圖像，經過圖像預處理后導線寬度為2至3個像素點，選用窗口大小為5×5個像素交叉點結構匹配模板圖像是最適宜的。

2.3.2 相似性度量函數

相似性度量是計算機圖像處理技術中，用來表示兩幅圖像之間相似性程度的一套方法。通過圖像的灰度信息，頻率信息提取出一套特征，再用這個特征在圖像中進行比對。提取特征的方法很多，而比對的方法也非常多。在計算機圖像處理中，已經具備了一系列比較成熟的相似性度量方法。相似性度量的結果是下一步搜索策略的基礎，也就直接決定了匹配變換方法的選擇和變換模型的準確。

根據文獻[9]的結論，特征提取和相似性度量決定了選擇的匹配算法的抗干擾能力。采用互相關匹配的計算方法，其相似性度量函數為

R(i,j)=

式中：E為搜索子圖與模板圖T的灰度平均值；(I,j)為該像素點在整個圖中的坐標；(m,n)為匹配點在匹配窗口中的坐標。

通過實驗測試，選取5×5個像素窗口大小、采用協方差矩陣的相似性度量方式具有良好的效果，可以在高速識別的同時保持較高的準確率。

2.3.3 圖像中導線斷股點的檢測方法

通過人工判讀的方式單純使用交叉點來判斷導線是否存在斷股缺陷是不準確的，因為飛機在航拍過程中需要轉彎，拍攝角度、地面背景信息混雜等情況，所以容易產生導線斷股的誤判。實際上在斷股點的周圍，導線的寬度會突然變細(因為斷股而少了鋼絞線)或變寬(鋼絞線散開)，導線邊緣點的梯度會變大。據此需對上一步結果進行篩查，篩選出缺陷的精確位置，篩查判斷流程如圖4所示。

圖4 斷股點缺陷判斷流程Fig.4 Breaking stock defect determination flow

具體算法如下：

1)讀入交叉點處子圖像矩陣Am×n，設置一個較小的初始參數δH，同時輸入一個判定是否為斷股點的參數δθ。

2)計算子圖像Am×n內主直線L1的平均灰度H(L1)和分支線L2的平均灰度H(L2)，圖像計算式為

3)判斷圖像中形成交叉點的導線平均灰度差是否滿足δH，即|H(L1)-H(L2)|<δH，如果不滿足，判定此處交叉點就不是斷股點，換下一個交叉點繼續比較；如果導線平均灰度差小于δH，就繼續進行下個步驟。

4)計算形成交叉點的導線邊緣點梯度相位方差δθ，即

θ=arctan[Δfy(x,y)/Δfx(x,y)]

式中圖像的梯度定義為

Δfx(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y)

Δfy(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1)

式中：N為導線邊緣點的個數。

5)查看σθ>δθ是否成立，若成立則判定此處為斷股缺陷，輸出坐標并在圖像上顯示出來，否則此處不是斷股缺陷。

6)繼續判斷其他交叉點。

2.4 導線斷股缺陷檢測結果

采用以上方法，可以獲得良好的導線斷股缺陷檢測效果。

為清晰對比，選擇3組典型實例進行驗證：圖5是在航拍圖像中選出的3張具有導線斷股缺陷情況的原始照片，分別標記為圖5 (a)、圖5 (b)、圖5 (c)。其中圖5 (a)拍攝以地面為背景，向側方拍照；(b)以地面為背景，向正下方拍照；以天空為背景，水平方式拍照。這幾組照片涵蓋了無人機、直升機巡線拍照所獲取照片的角度，背景較為復雜。圖6是算法軟件自動標記出的導線識別情況，其中可以清晰的發現，處于正常狀態的直導線以及斷股后形成的較粗部分導線，都已經良好的識別出來。而斷股后形成的鋼絞線毛刺部分，過于細而被忽略掉了。在圖6中也采用本文算法軟件自動標記出的導線斷股缺陷所在位置，分別對比圖6(a)、圖6(b)、圖6(c)三組的標記情況，可以發現軟件正確識別了導線交叉點，并把交叉點判為斷股點，結果正確。通過大批量測試，若拍照圖像比較清晰，則算法的漏檢率在2%以下，誤報的情況不超過10%。為了更加嚴格的監督斷股缺陷，可以調整算法公式的參數，使漏檢率進一步降低，但是誤報的概率也會有所升高。對于缺陷的檢測，往往采用“寧可誤報也不漏報”的情況，軟件標記的結果還要反饋給工作人員再進行審核，得到確定之后再判定為缺陷。

圖5 導線原始圖像Fig.5 Original wire images

圖6 導線判定及斷股點檢測Fig.6 Wire determination and breaking stock detection

3 結 語

本文從電力輸電線路巡檢工作實際出發，針對目前導線斷股缺陷的檢測方式，制定了合理的技術解決方案。通過分析斷股缺陷的圖像特點，制定了識別導線-識別交叉點-判斷是否屬于缺陷的技術步驟，最終通過圖形方向模板以計算機圖像視覺中成熟的相似度測量函數的方法，標記出斷股缺陷所在位置。通過實地測試，本文提出的基于圖像處理技術的飛機巡線導線斷股缺陷檢測方法可以大幅度提升無人機及直升機在巡線中發現導線斷股缺陷的速度與準確率。

[1] 尹慶福,劉亞新.OPGW復合光纜斷股原因分析及對策[J].電力設備,2005,6(7):60-62.

YIN Qingfu, LIU Yaxin. Case study and counter measures of brokenstrand for OPGW[J]. Electrical Equipment 2005, 6(7):

60-62.

[2] 董艷紅,杜廣平,于會寧，等.一起110kV線路單相斷線故障分析[J].黑龍江電力,2011,33(3):208-210.

DONG Yanhong, DU Guangping, YU Huining, et al.Fault analysis of single-phase wire break of 110kV[J]. Heilongjiang Electric Power, 2011, 33(3): 208-210.

[3] 劉洋,朱學成,李童，等.鋼芯鋁絞線低溫機械性能的試驗研究[J].黑龍江電力,2014,36(6):518-520.

LIU Yang, ZHU Xuecheng, LI Tong, et al.Experimental study oncryogenic mechanical properties of ACSR[J]. Heilongjiang Electric Power, 2014, 36(6):518-520.

[4] 劉洋,張浩,金鎮山，等.220kV鶴木線松花江大跨越微風振動的在線監測分析[J].黑龍江電力,2011,33(2):121-124.

LIU Yang, ZHANG Hao, JIN Zhenshan, et al. On-line monitoringanalys is of aeolian vibration of Songhua River long span of Hegang-Mulan 220kV transmission line[J]. Heilongjiang Electric Power, 2011, 33(2): 121-124.

[5] 劉洋,李童,朱學成，等.500 kV永興線松花江大跨越微風振動在線監測系統應用與研究[J].黑龍江電力,2013,35(6):512-514.

LIU Yang, LI Tong, ZHU Xuecheng, et al. On-line monitoring analysis of Aeolian vibration of Songhua River long span of Yongyuan-Xingfu 550 kV transmission line[J]. Heilongjiang Electric Power, 2013, 35(6): 512-514.

[6] 夏云峰,蔣興良,張志勁，等.應用小生境遺傳算法優化導線鋼芯斷股漏磁檢測傳感器[J].中國電機工程學報，2011，48(19)：122-128.

XIA Yunfeng, JIANG Xingliang, ZHANG Zhijing, et al. Optimization design of detector for steel core brokenstrand faults in transmission line based on Nichegenetic algorithm[J]. Proceedings of CSEE, 2011, 48(19): 122-128.

[7] 楊凌輝,肖嶸,季獻武，等.基于OTDR技術的高壓輸電導線斷股和損傷檢測[J].光電子.激光, 2013,1(5):961-966.

YANG Linghui, XIAO Rong, JI Xianwu, et al. Detection of brokenstrands and damage faults of high-voltage transmission line based on OTDR technology[J]. Journal of Optoelectronics.Laser, 2013, 1(5):961-966.

[8] 樊菊杰.輸電線路圖像中導線的識別方法研究[D].大連:大連海事大學,2011.

FAN Jujie.The method research on power lines recognition in transmission line image[D].Dalian: Dalian Maritime University, 2011.

[9] 李安.輸電線路導線斷股的圖像檢測方法[D].北京:華北電力大學,2013.

LI An. The method of image detection for broken strands of transmission line[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2013.

[10] 陳思明,閆斌,周小佳，等.基于傾角的輸電線路弧垂三維模型算法研究[J].計算機應用與軟件,2014,31(3):82-84.

CHEN Siming, YAN Bin, ZHOU Xiaojia,et al.Study on three-dimensional model algorithm for transmission line sag based on inclination[J]. Computer Applications and Software, 2014, 31(3):82-84.

[11] 羅朝祥,萬華艦,羅文博，等.輸電線路導線覆冰圖像處理與識別技術[J].中國電力,2014,47(9):132-136.

LUO Chaoxiang, WAN Huajian, LUO Wenbo, et al. Image processing and recognition technology for transmission line icing[J].Electric Power, 2014,47(9): 132-136.

[12] 孫鳳杰,楊鎮澴,李媛媛，等.輸電導線圖像目標識別方法[J].中國圖象圖形學報.2012,17(3):349-358.

SUN Fengjie, YANG Zhenhuan, LI Yuanyuan, et al.Methods of transmission line target recognition[J]. Journal of Image and Graphics, 2012, 17(3): 349-358.

Wire breakage defectdetection method in the aircraft inspection lines based on image processing technology

QI Guoshun1, SHANG Fang2, HAN Bing2, WANG Xiaoyu2

(1. State Grid Heilongjiang Electric Power Co., Ltd., Harbin 150090, China;2. Electric Power Research Institute of State Grid Heilongjiang Electric Power Co., Ltd., Harbin 150030, China)

In order to detect the wire breakage in the transmission lines, the design scheme of wire breakage detection is expounded, in which a method of detecting wire breakage defect in the transmission linesis proposed by using image processing and image recognition technology.A good template is set to make a comparison, so that the wire and breakage defects can be extracted under the complex background. The field test results show that the wir ebreakage defectins pection method in the aircraft inspection line based on image processing technology can improve the speed and accuracy of wire breakage defects, which can be applied to the transmission lines inspection by helicopters, unmanned aerial vehicles and others.

image processing; wire breakage; aircraft inspection lines

2017-07-31;

2017-11-13。

齊國順(1962—)，男，高級工程師，研究方向為電力系統自動化、電力信息通信。

TN911.73

A

2095-6843(2017)05-0522-05

(編輯侯世春)