[1]谭慧敏,丁进,Ipyana Isaac Mbugi,等.基于边缘特征的绝缘子故障检测[J].浙江科技学院学报,2022,(06):521-527.
　TAN Huimin,DING Jin,Ipyana Isaac Mbugi,et al.Insulator fault detection based on edge features[J].,2022,(06):521-527.
点击复制

基于边缘特征的绝缘子故障检测(/HTML)
分享到：

《浙江科技学院学报》[ISSN:2097-5236/CN:33-1431/Z]

卷:
期数:
2022年06期
页码:
521-527
栏目:
出版日期:
2023-01-01

文章信息/Info

Title:
Insulator fault detection based on edge features
文章编号:
1671-8798(2022)06-0521-07
作者:
谭慧敏; 丁进; Ipyana Isaac Mbugi; 谭平
浙江科技学院 自动化与电气工程学院,杭州 310023
Author(s):
TAN Huimin;  DING Jin;  Ipyana Isaac Mbugi;  TAN Ping
School of Automation and Electrical Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, Zhejiang, China
关键词:
高铁接触网; 绝缘子; 故障检测; 边缘特征; 特征匹配
分类号:
TP391.41
文献标志码:
A
摘要:
针对绝缘子图片的一致性较差且绝缘子故障特征的不可预知性问题,提出了基于绝缘子边缘特征的故障检测算法。首先基于纵坐标方向连续单像素边缘提取算法,实现绝缘子骨架提取与伪边缘过滤;然后采用改进的Canny算法,通过基于多峰梯度直方图的阈值分割和边缘跟踪,解决边缘的连通性与伪边缘之间相斥的问题,实现边缘特征的精确提取;最后基于均匀采样的边缘特征点计算角度的算法,通过绝缘子边缘特征的按片匹配,实现绝缘子的缺陷检测。对高速铁路接触网巡检车采集的406张运营线路绝缘子图片进行测试验证,结果表明本算法检测的精确度达到99%,召回率达到98.7%。本方法适用于拍摄正常及过度曝光情况下的绝缘子检测,满足运营维修保养的要求,可为绝缘子故障检测提供参考。
更新日期/Last Update: