关键词:
输电线路
覆冰检测
图像增强
图像分割
遗传算法
摘要:
输电线路是电力系统的重要组成部分,线路覆冰是严重威胁电网安全运行的自然灾害之一,尤其在山区高寒地区十分常见,当覆冰严重时可能直接影响到线路的承载能力、机械结构,导致断线和杆塔倒塌等事故。本文针对输电线路覆冰图像检测中存在的图像质量差、目标提取困难等问题,提出了一种基于图像处理的覆冰检测方法。
首先,通过分析线路覆冰的形成机理,对覆冰进行分类,研究表明雨凇型覆冰因其高密度和强附着力,对电网安全运行威胁最大。针对山区线路雨凇型覆冰图像的对比度低、背景复杂等特点,提出了一种基于改进Retinex-同态滤波的图像增强方法。该方法通过设计新的滤波函数替代传统高斯滤波,并结合图像锐化的引导滤波来增强图像边缘,有效解决了传统方法存在的亮度失衡和边缘模糊问题。
其次,为从图像中精确识别出覆冰线路,本文提出了一种基于遗传算法和图像处理结合的覆冰检测方法。该方法首先采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)和改进的中值滤波对图像进行预处理。然后通过遗传算法,以图像的类间方差为适应度函数,寻找阈值分割的最佳阈值,对图像进行分割;最后通过形态学处理和连通域分析提取目标线路。实验结果表明,该方法能够在复杂背景下有效地提取出规则和不规则覆冰线路。
最后,基于上述算法设计了基于树莓派4B的覆冰检测系统。该系统使用高清摄像头进行图像采集,基于Py Qt5搭建人机交互界面,包括图像处理、远程监控等功能模块。同时系统引入覆冰比值概念对覆冰程度进行评估分级,实现了覆冰的实时监测与预警,为电网安全运行提供了有效保障。
实验结果表明,本文提出的方法在图像增强和覆冰识别方面均取得了良好效果。该研究对提高电网覆冰监测能力、保障电网安全运行具有重要的理论意义和实用价值。