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公开(公告)号：CN106595593A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610991141.3
申请日：2016-11-10
申请人： 西安工程大学
摘要： 本发明公开的基于椭圆特征拟合的悬垂绝缘子串风偏监测方法，通过安装在杆塔上的摄像机采集风偏绝缘子串图像，并通过图像预处理、图像分割、边缘检测算法提取绝缘子串边缘轮廓，然后通过设定椭圆拟合控制条件，获得最优椭圆，并求解椭圆几何参数。最后根据输电线路绝缘子风偏实际情况分析，建立绝缘子风偏计算模型，利用线性拟合得到绝缘子串空间方程，计算得到绝缘子串风偏角。本发明基于椭圆特征拟合的悬垂绝缘子串风偏监测方法，其原理简单易行，能实时且更智能化监测绝缘子串风偏情况，为输电线路安全运行提供了一种新思路。
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公开(公告)号：CN106228172A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610834999.9
申请日：2016-09-20
申请人： 西安工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于聚类分析的破损绝缘子图像提取方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，读取巡检绝缘子原始图像P，并进行预处理，步骤2获得与两个分量对应的K维码本向量，步骤3，获取属于目标区域的色调分量H和饱和度分量S的聚类中心；步骤4，得到色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO；步骤5，利用色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO，构造二维特征向量F(x,y)，步骤6，对特征向量F(x,y)进行聚类分析，获取对应的cF(x,y)，步骤7，根据步骤6获取的cF(x,y)，可获取巡检绝缘子图像中绝缘子的背景区域及目标区域。本发明解决了现有技术中存在的无法在巡检图像中准确提取破损绝缘子的问题。
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公开(公告)号：CN105931198A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610230775.7
申请日：2016-04-14
申请人： 西安工程大学
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/003 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/20064
摘要： 本发明公开了一种基于小波变换的覆冰绝缘子图像增强方法，以输电线路视频流中截取的数字图像为研究对象，通过图像灰度化、数学形态学等方法对图像进行前期处理，然后对前期处理后的图像进行小波变换及小波逆变换，将逆变换后的图像作为背景图像，然后与灰度化后的图像进行除法运算，得到合成图像，然后通过观察合成图像的清晰度是否达到要求。本发明一种基于小波变换的覆冰绝缘子图像增强方法，不需要建立精确的数学模型，能快速、自动实现绝缘子覆冰图像的增强检测。
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公开(公告)号：CN106408025B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201610835298.7
申请日：2016-09-20
申请人： 西安工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于图像处理的航拍图像绝缘子分类识别方法，步骤1，对图像进行红蓝色差灰度化处理和加权平均灰度化处理两种方式的灰度化处理；步骤2，对比步骤1中得到的两种灰度处理的结果，选取对比度大的图像；步骤3，利用步骤2中选取的灰度对比度大的图像进行聚类分析，即设步骤2中选定的对比度较高的灰度化图像为图像gray，图像各坐标点(x,y)处的灰度值表示为gray(x,y)，采用改进的K‑means算法，对图像gray进行聚类分析；步骤4，去除噪声点，最终获取更新的二值图像binary；步骤5，将步骤4获取的新的二值图像binary映射到图像P上，提取准确分割的绝缘子图像，并判断绝缘子种类。解决了现有技术无法准确的提取绝缘子并对其进行快速的分类识别的问题。
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公开(公告)号：CN108229371A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711470765.1
申请日：2017-12-29
申请人： 西安工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于冰形建模的输电导线横截面覆冰形状识别方法，该方法以两台摄像机采集的输电导线覆冰前后的数字图像为研究对象，通过图像预处理、图像分割、边缘提取等图像处理方法进行覆冰导线边缘特诊量提取，然后通过分析决定导线覆冰最大厚度和最大直径的四个关键点在横截面的分布位置，结合数学函数建模方法对导线横截面不规则覆冰形状进行拟合，最后通过计算不同覆冰形状下的横截面覆冰净面积，进一步还可求出固定长度内导线覆冰体积和覆冰重量，从而量化输电导线覆冰情况。本发明的基于冰形建模的输电导线横截面覆冰形状识别方法，原理简单、直观易行，通过图像处理技术和数学建模知识智能化检测识别输电导线覆冰情况。
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公开(公告)号：CN107367362A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710482353.3
申请日：2017-06-22
申请人： 西安工程大学
IPC分类号： G01M7/02
CPC分类号： G01M7/00
摘要： 本发明公开了一种基于图像处理的复合绝缘子疲劳破坏检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，获取强风时复合绝缘子振动的视频；步骤2，提取复合绝缘子所在矩形区域图像，步骤3，对步骤2中提取的图像进行灰度化处理并去除图像中的噪声后，进行自适应阈值操作提取复合绝缘子所在区域并做边缘提取获取图像P；步骤4，定义并计算参数弯曲角θ，求取局部极小值；步骤5，计算大伞裙的形变参数σ；步骤6，对材料的疲劳累计损伤D进行计算，判断绝缘子是否破坏。解决了现有技术未曾涉及的强风下运行的复合绝缘子形变量的测量方法，对构成复合绝缘子大伞裙根部的疲劳情况进行定量分析，对整串复合绝缘子大伞裙根部的疲劳状态的在线评估奠定良好基础。
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公开(公告)号：CN107367361A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710481177.1
申请日：2017-06-22
申请人： 西安工程大学
IPC分类号： G01M7/02
CPC分类号： G01M7/00
摘要： 本发明公开了一种基于视频差异分析的复合绝缘子疲劳程度评价方法，首先采集视频图像及风速波形，然后对获取的复合绝缘子振动视频中各帧图像进行灰度化处理，获得灰度图像P(t)；对获取的灰度化图像P(t)进行边缘提取，获取边缘曲线的两个横向左凸角点坐标，然后再计算t时刻复合绝缘子单位时间内的形变量e(t)＝ηd(t)f1，并根据采集的视频，求取正弦曲线的原函数，获取复合绝缘子强风下的振动正弦曲线波形e(t)；最后计算出复合绝缘子疲劳程度的评价参数α。解决了现有技术未曾涉及的强风下运行的复合绝缘子形变量的测量方法的问题，对构成复合绝缘子的橡胶材料的疲劳程度进行定量评价，为整串复合绝缘子的故障状态的评估奠定良好基础。
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公开(公告)号：CN105701457A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610009547.7
申请日：2016-01-08
申请人： 西安工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于人脸识别控制的直流电磁继电器装置，包括人脸识别模块、电源开关控制器、语音播报器、直流电磁继电器、液晶显示器，人脸识别模块分别与液晶显示器、电源开关控制模块及语音播报器连接，电源开关控制模块与直流电磁继电器的低压控制电路连接，能够通过识别授权用户实时面部图像的方法达到控制直流电磁继电器电路的通断的目的，能够简单、快速、安全、可靠、智能的控制电气设备。本发明还公开了该基于人脸识别控制的直流电磁继电器装置的控制方法，具体步骤为：步骤1，对采集到的人脸图像进行预处理，步骤2，经过对强分类器输出的特征人脸向量预处理后，再利用Angle Contex矩阵对特征向量进行相似人脸匹配。
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公开(公告)号：CN105574589A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201610007843.3
申请日：2016-01-07
申请人： 西安工程大学
CPC分类号： G06N3/12 , G01R31/027
摘要： 本发明公开的基于小生境遗传算法的变压器油色谱故障诊断方法，具体为：1)先针对具体问题对故障集选择合适的编码并输入数据产生初始种群，然后计算个体适应度，最后按照适应度大小将种群中的个体重新排队；2)对形成的初始种群进行选择、交叉、变异操作；3)经2)后，对种群进行小生境淘汰操作，重新计算适应度最终选择适应度最大的染色体，即获得了故障类型的组合，完成基于小环境遗传算法的变压器油色谱故障诊断。本发明基于小生境遗传算法的变压器油色谱故障诊断方法，采用小生境遗传算法分析故障油中气体特征信号，建立油色谱特征参数与故障类型的对应关系，实现变压运行故障的判别，具有高效、快速及自适应学习能力强的特点。
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