基于图像处理的输电线压接间距检测

卢 明，胡 涛，叶中飞，纪鉴真，申立群

(1.国网河南省电力公司电力科学研究院，河南郑州 450052；2.哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院，黑龙江哈尔滨 150001)

0 引言

随着电网规模的不断扩大，大量输电线路跨越重要区段，线路一旦发生掉线、断线将会导致公共安全事件和电网安全事件[1]。输电线的连接采用压接型电力金具(接续管和耐张线夹)，通过对大量输电线事故原因的分析统计，表明在压接过程中的欠压和漏压是导致事故的主要原因，主要表现在压接金具的握力不足，在连接处无法承受导线的张力。对压接间距的检测可以有效的防止产生漏压。目前，国内外对输电线压接间距的检测主要采用钢卷尺进行测量，该方法受操作人员的影响较大，不能保证精度，且测量时要对多组相邻压痕之间的距离进行测量，测量效率不高。

本文提出一种基于压接图像的压接间距检测方法，通过边缘检测、过滤去噪、骨架提取和投影运算等步骤，实现压接间距的测量，该方法具有非接触、速度快、精度高等优点，可以较好的避免由于人为疏忽造成的粗大误差。

1 输电线压接痕迹特性分析

两根输电线之间的连接是通过液压机对电力金具进行压接完成的，在压接的过程中相邻压模之间的重叠将产生压接痕迹。不同于其他缺陷检测，压接痕迹的目标区域和背景十分相似，图像对比度低，且输电线存储和运输环境存在一定的差异性，导致输电线表面存在特性不同的划痕与缺陷。压接痕迹和平滑区域位置的反光情况不同，一般在压接痕迹处呈现高亮状态，正常区域的灰度偏低，而缺陷、划痕和锈迹的灰度大小不具有普遍规律。压接痕迹主要体现在径向方向上，整个压接电缆的压接痕迹的大小存在一致性，每一个痕迹在图像上所占的像素数都在一定的范围内。综合以上特征，可以通过对图像分割以后，统计目标区域的特征参数把干扰区域去除，从而确定最后的压接痕迹。

2 输电线压接间距检测算法

2.1 检测算法整体流程

本文基于压接图像的灰度特征和几何特征对压接间距进行检测。首先，对原始图像进行预处理，用仅对横向突变敏感的自定义算子进行处理，得到压接电缆的压接痕迹及部分划痕和锈迹；然后，根据图像的几何特征去除干扰，保留压接痕迹；最后，通过投影法得到压痕的质心坐标。采用标准件法对相机进行标定，整个压接间距检测流程如图1所示。

图1 压接痕迹检测流程

2.2 径向压接痕迹的提取

边缘信息是图像最基本的特征，边缘在灰度图像中表现为灰度值的剧烈变化，可以看作为一个区域的终结和另一个区域的开始，图像边缘是灰度发生突变像素的集合，根据灰度突变情况的不同，可将边缘分为台阶突变、斜坡突变和屋顶突变3种。方向和幅度是边缘的两个基本要素，沿着边缘走向的像素值变化比较平缓，而垂直于边缘走向的像素值变化较大，因此，根据这一特性，通常采用一阶和二阶导数对边缘进行检测。

(a)5×5区域内像素

(b)自定义边缘检测算子

用zi(i=1,2…,25)表示与模板对应的图像像素灰度值，自定义的边缘检测算子对图像进行处理得到的偏微分结果为

(z1+z2+z6+z7+2z11+2z12+z16+z17+z21+z22)

(1)

梯度幅值为：

R(x,y)=|gx|

(2)

为验证本文模板的有效性，将其与传统的Prewitt算子、Canny算子对压接图像进行处理得到的结果进行对比，其结果如图3所示，其中图3(a)为原始图像。从图中可看出自定义算子能够更好的提取压接痕迹信息。

(a)原始图像

(b) prewitt算子

(c)canny算子

(d) 自定义算子

获取梯度信息后，为获取压痕的准确位置，去除干扰，需提取ROI区域。ROI区域的提取有助于简化后续的处理步骤及去除干扰[4]。本文提出一种双阈值自适应二值化的方法对归一化后的梯度图像I2进一步处理。在梯度图像I2中，压痕及干扰信息对应的像素数量较少，大部分像素的数值可近似为0。设梯度图像I2二值化后的图像为I3，考虑到压接图像及对应梯度信息的相似性，其像素平均值所在区间为[gb,gt]。如I3的像素平均值小于gb，说明二值化选取的阈值k过大，I3中有效压接信息损失过大；如I3的像素平均值大于gt，说明二值化选取的阈值k过小，I3中干扰信息较多，不利于后续处理。阈值的迭代选取过程为：

步骤1：设定像素平均值区间[gb,gt]；

步骤2：阈值ki(i=1,2,…)，利用此阈值对I2图像进行二值化，二值化图像的像素平均值为gi；

步骤3：判断gi是否在区间[gb,gt]内，若gigt，则增加阈值ki，增加步长为tstep，增加后阈值为ki+tstep，跳转到步骤2，当gi≤gt，此时二值化阈值km；

步骤4：获取大阈值km下的二值化图像Ib，该图像具有压痕的基本信息，但损失了较多的有效压痕细节；

步骤5：取小阈值kt=0.5·km，利用此阈值对I2图像进行二值化，获取小阈值下的二值化图像I1。与Ib相比，It保留有更多的压痕细节；

步骤6：将Ib图像向垂直方向进行投影，以各非零数值重心为基础，取一定宽度作为压痕的定位区域。在It上，保留上述相应区域的图像，将其他区域的像素值置0，得到图像I4。

经上述步骤处理，图像I4既保留了压痕附近的细节，又将距离压痕较远的干扰去除，其处理结果如图4所示。

(a)大阈值二值化

(b)小阈值下确定的ROI区域I4图4 原图像和痕迹区域

2.3 面积过滤和毛刺处理

图像I4内包含划痕、锈迹和污迹等干扰信息，可看出每一个压接痕迹大小相似，通过实验分析得到压痕占据像素数范围，选取面积参数对图像进行过滤，得到图像I5。

经过面积过滤后，图像I5中的压接痕迹上有大量毛刺，依据像素点的8邻域信息对毛刺进行处理，统计像素点8邻域内像素值为1的个数，若大于5个则认为该点的像素值为1，否则将该点的像素置0。得到图像I6，处理结果如图5所示。

(a)面积过滤图像I5

(b)毛刺处理图像I6图5 面积过滤和毛刺处理

可看出，经过面积过滤可去除掉压痕所在区域中细小的干扰区域，同时，经过毛刺处理可去除掉压痕周边的毛刺干扰，得到清晰规整的压痕。

2.4 骨架提取和剪枝处理

图像I6中的压接痕迹非单一像素宽度，在计算压接间距时无法确定具体的测量点，需对压接痕迹进行骨架提取。本文采用一种并行的细化算法[5]，首先定义一个像素点为p1，则它的8邻域点为p2到p9，位置如图6所示：

图6 图像8邻域位置

细化分为两个步骤，在第一次迭代中依据p1点东南方向邻域像素信息，决定是否删除p1点，若判断结果是保留p1点，则在第二次迭代中依据p1点西北方向邻域像素信息，进一步决定是否删除p1点。

对图像进行扫描。对于不为0的点，如果同时满足以下4个条件，则删除该p1点。

(1)2≤p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9≤6；

(3)p2·p4·p6=0 ；

(4)p4·p6·p8=0。

在完成第一次子迭代过程后，接下来，在第二次迭代中保持前两个条件(1)和(2)不变，将判断东南方向的两个条件(3)和(4)变成判断西北方向的条件(5)和(6)；

(5)p2·p4·p8=0；

(6)p2·p6·p8=0。

执行完上述两个步骤，完成一次细化，直至获得单像素宽度的压痕时停止细化，得到图像I7，实验结果如图7(a)所示。

从图像I7中可看出骨架提取后的压接痕迹存在分支，压接痕迹的位置和形状将直接影响测量的精度，为得到光滑的连通骨架，应对图像I7进行剪枝处理，采用一种基于骨架追踪的剪枝算法[6-7]：

从图7(a)可以看出，分支的长度远远小于主干的长度，将长度小于20个像素的分支去除，得到图像I8，实验结果表明该方法能够快速有效的进行剪枝处理，实验结果如图7(b)所示。

(a) 骨架提取I7

(b)剪枝处理I8图7 骨架提取和剪枝处理

2.5 压接间距计算

在对压接间距进行测量，需要确定每一条压接痕迹的测量点位置，本文采用对剪枝后图像I8向x轴进行投影[8]，得到投影图像I9，如图8所示，计算图像I9中每一个子区域的质心的横坐标，作为压接的痕迹测量点位置，相邻两点之间的像素距离代表压接电缆的压接间距。

根据电力行业标准对压接工艺的要求[9]，钢管相邻两模重叠压接应不小于5 mm，铝管相邻两模重叠压接应不少于10 mm。本文用来测试的压接电缆属于铝管。采用标准件法对系统进行标定，标定板的精度为±0.02 mm，相机分辨率为1 280×1 024，得到像素当量：

k=0.210 4 mm/pixel

(3)

计算图像I9中每一个子区域的质心的横坐标，以此作为压接间距的测量点，其中质心坐标公式为

(a)原始图像I1

(b)投影结果I9图8 压接痕迹投影结果

(4)

式中：k=1,2,…N,代表图像中共有N个压接痕迹；mk,i代表第k个压接痕中的第i(i=1,2,…,L)个横坐标的像素位置，其中L代表一个压接痕迹在x轴方向所占据的像素个数，不同的压接图像对应的L可能不同；nk,i代表在横坐标像素位置为mk,i时，其纵坐标投影得到的像素个数。相邻两点之间的像素距离代表压接电缆的压接间距。

3 实验结果及分析

为验证算法的有效性，在不同光照下对两根压接电缆，获取原始图像如图9所示。

(a)压接电缆1

(b)压接电缆2图9 压接电缆原始图像

将本文算法与卷尺的测量结果进行比对，压接电缆1的测量结果如表1所示。同样，压接电缆2的测量结果如表2所示。

从以上实验结果可看出，本文提出的算法和人工测量得到数据具有很好的一致性，测量偏差在1 mm以内，满足电力行业规范对压接间距测量的精度要求。

表1 工件1测量方法对同一压接电缆压接间距的测量结果 mm

表2 工件2测量方法对同一压接电缆压接间距的测量结果 mm

同样，本文算法对光照变化有较好的适应性。

4 结论

本文提出基于图像处理的压接电缆压接间距的测量方法，能够定位出压接痕迹所在区域，准确的提取出压接痕迹。通过一次测量可得到压接电缆的全部压接间距，测量效率有很大程度的提高。对不同压接电缆进行测量，测量结果满足电力行业标准对压接间距测量的精度要求。作为压接间距测量的一种新技术，该方法具有很好的实际应用价值。