图像处理技术在直升机巡检输电线路中的应用综述
像处理技术在电力设备巡检中的应用
像处理技术在电力设备巡检中的应用近年来，随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，像处理技术在电力设备巡检中的应用逐渐成为现实。
像处理技术是一种能够模仿人眼处理图像的技术，通过对电力设备巡检中的图像进行分析和处理，可以提高巡检的准确性和效率。
本文将探讨在电力设备巡检中应用像处理技术的优势，并对其未来的发展进行展望。
一、像处理技术的优势1. 提高准确性：传统的电力设备巡检往往依赖人眼的观察和判断，这样容易出现疲劳和主观偏差。
而像处理技术通过对图像进行深度学习和分析，能够准确地检测和识别设备中的问题，如漏电、短路和温度异常等，可以大大提高巡检的准确性。
2. 增加效率：电力设备众多，人工巡检需要耗费大量的人力和时间。
而像处理技术可以快速处理大量图像数据，并从中提取关键信息，大大提高巡检的效率。
此外，像处理技术还可以与无人机、机器人等智能设备结合，实现自动化巡检，进一步提高效率。
3. 降低成本：传统巡检方式需要投入大量人力和物力资源，而像处理技术的应用可以极大地降低巡检成本。
通过自动化巡检和准确的问题识别，可以避免人工巡检的重复劳动和浪费，节约人力资源和设备维护成本。
二、像处理技术在电力设备巡检中的应用案例1. 图像识别：通过像处理技术，可以将电力设备巡检中所采集到的图像进行识别和分析。
例如，通过对变压器进行图像识别，可以判断是否存在漏油、绝缘的老化等问题，及时进行维修和更换。
2. 温度监测：利用像处理技术，可以准确地测量电力设备的温度，并及时发现温度异常的情况。
特别是在高温环境下，像处理技术可以更好地监测设备的工作状态，从而提前发现潜在的故障隐患，保障设备的正常运行。
3. 漏电检测：通过像处理技术，可以对电力设备进行漏电检测。
传统的漏电检测需要手动查看设备是否存在漏电现象，工作量巨大且容易出现疏漏。
而像处理技术结合图像识别算法，可以自动识别图像中是否存在漏电，提高漏电检测的准确性和效率。
三、像处理技术在电力设备巡检中的未来发展1. 智能化巡检：随着人工智能和大数据的不断发展，像处理技术将与其他智能设备相结合，实现智能化巡检。
数字图像处理技术在航空检测中的应用研究
数字图像处理技术在航空检测中的应用研究随着航空行业的发展，对于航空器的检测和维护更加依赖科技手段。
数字图像处理技术，作为现代科技的重要组成部分，也逐渐在航空检测中得到了广泛的应用。
本文将就数字图像处理技术在航空检测中的应用进行探讨。
一、数字图像处理技术简介数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）是指对于图像进行数字化处理，即将图像转化成数字信号，然后利用数字信号进行图像增强、分割、提取、识别等操作的过程。
数字图像处理技术有很多应用，如医学、工业、军事等领域，而在航空领域中，数字图像处理技术也得到了广泛的应用。
数字图像处理技术主要包括以下几个方面：1. 图像采集：利用摄像头或其他设备将图像采集下来，形成数字信号；2. 图像增强：对于采集到的图像进行增强，使它更加清晰、明亮；3. 图像分割：将图像中的物体或者背景进行分割，使每个物体的轮廓更加清晰；4. 特征提取：对于分割好的图像中的物体进行特征提取，如大小、颜色等；5. 图像识别：根据特征信息对物体进行识别。
二、数字图像处理技术在航空检测中的应用1. 机翼的裂纹检测机翼的裂纹是一种很常见的损伤形式，它会给飞机带来很大的安全隐患。
数字图像处理技术可以利用高分辨率的摄像头对机翼表面进行扫描，然后通过图像分割和特征提取技术，找到机翼表面上的裂纹，从而及时进行修补，保障飞机的安全。
2. 发动机的故障检测发动机是飞机的核心组件，它的故障会对飞机的安全产生很大的影响。
数字图像处理技术可以利用内置在发动机中的摄像头对发动机的内部进行扫描，然后通过图像分割和特征提取技术，找到发动机内部的故障部位，从而及时进行修理，保障飞机的正常运行。
3. 航空器表面的涂层检测航空器表面的涂层是一种很常见的外观保护措施，但它的损坏也会对飞机的安全产生不良影响。
数字图像处理技术可以利用高分辨率的摄像头对航空器表面进行扫描，然后通过图像分割和特征提取技术，找到涂层上的损坏部位，从而及时进行修补，保障飞机的安全。
图像处理技术在电力系统巡检中的应用研究
图像处理技术在电力系统巡检中的应用研究随着电力系统规模的不断扩大，电网设备的数量和种类不断增多，对设备的巡检任务也越来越复杂和繁琐。
而传统的电力系统巡检多为人工巡查，效率低下，存在诸多安全隐患。
因此，如何提高电力系统巡检的效率和准确度成为了重要的研究课题。
近年来，随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展，以及深度学习的兴起，图像处理技术在电力系统巡检中得到了广泛应用。
本文将从图像处理技术在电力系统巡检中的应用入手，探讨其研究现状和未来发展趋势。
一、图像处理技术在电力系统巡检中的应用图像处理技术是将数字图像作为信号，通过计算机进行各种算法和处理，从而达到对图像信息的提取、分析和识别的技术。
在电力系统巡检中，主要应用于设备缺陷检测和故障诊断。
1.设备缺陷检测传统的设备巡检主要是人工巡查，需要大量的人力和物力投入，而且效率低下、存在安全隐患。
而基于图像处理技术的设备巡检，可以通过对设备图像进行分析和处理，实现自动化和智能化的巡检。
例如，在变电站的巡检中，可以通过对高压设备的红外图像进行分析，检测设备的热量分布情况，以判断设备是否存在故障或缺陷。
2.故障诊断电力系统设备的故障原因涉及诸多因素，如设备的老化、过负荷、外力冲击等。
而基于图像处理的故障诊断，可以通过对设备的图像信息进行分析和比对，识别出设备故障的位置以及可能的原因，并给出预防措施。
例如，在电力通信线路的巡检中，可以通过对图像进行图像匹配和特征提取，识别出通信线路的故障位置，并通过故障类型和位置，给出合适的维修建议。
二、图像处理技术在电力系统巡检中的研究现状随着图像处理技术的不断发展，越来越多的研究者开始关注其在电力系统巡检中的应用。
目前，基于图像处理技术的电力系统巡检主要有以下方向和研究内容：1.图像分析和处理图像分析和处理是基于图像处理技术进行巡检的核心。
其目的是通过计算机对电力设备拍摄的图像进行分析和处理，识别出设备的缺陷和故障位置。
例如，通过热成像仪拍摄电力设备的红外图像，通过对图像亮度的分析和处理，识别出设备的故障位置和类型。
数字图像在输电线路检测中的应用徐飞雄
数字图像在输电线路检测中的应用徐飞雄摘要：输电线路属于电力系统重要组成部分，其安全运行保障国家的供电可靠性。
由于输电线路局域性广、穿越区域地形复杂且易受不良自然环境侵害，通常采用人工巡检方式监测输电线路运行情况。
人工巡检劳动强度大、耗时长，效率低下，且现代输电线路通常传输高压，危险性较高。
输电线路监测需要明确故障，保障安全。
关键词：数字图像；输电线路；检测1影响数字图像在输电线路检测中应用的因素有很多种因素都会影响图像处理技术在输电线路检测中的应用，严重影响输电线路巡检工作的效率和质量，主要影响因素如下。
第一，复杂场景、光照、四季变化等。
输电线路附近的景象与自然环境变化都会对输电线路检测工作造成影响，输电线路和有关器件的图像背景会变得更加复杂，干扰增加，对复杂环境下识别和提取目标提出了更高的要求。
第二，图像噪声。
拍摄和传输图像时，会受到图像噪声的影响，图像内会产生高斯噪声或者椒盐噪声等，对输电线路检测工作造成严重影响。
第三，运动模糊。
无人机飞行时，成像系统会受到机械振动、姿态变化、运动等因素的影响。
因此，运动模糊会严重影响输电线路检测工作。
第四，几何失真。
因为无人机飞行姿势不同、传感器不同，从而造成输电线路检测时采集的图像失真和扭曲，这种图像质量问题会导致几何失真。
第五，辐射失真。
当使用传感器检测目标的辐射能量和反射能量时，辐射失真会造成遥感图像失真，从而对遥感图像的解释与判定造成严重影响。
第六，光学镜像。
对光学系统而言，近轴区形成的理想像和远轴区形成的实际像之间存在偏差，这些像差会对图像质量造成严重影响，降低检测电力器件时的正确率。
2数字图像在输电线路检测中的应用2.1机参搭载技术无人机在输电线路中的应用解决了观察净空距离带来的模糊不清的问题，但视觉死角并没有解决，所以无人机的搭载摄像装置应重点解决视角死角的问题。
经过多次研究实践发现，无人机拍照的视角死角为机身上方，所以无人机搭载位置还应在机身上方研制搭载平台，即可实现360度无死角拍摄的功能。
图像处理技术在电力巡检中的应用研究
图像处理技术在电力巡检中的应用研究摘要：随着电力行业的快速发展，电力巡检在保障供电安全和提高电力设备运行效率方面起着重要作用。
传统巡检方式面临着人工巡视效率低、易出错等问题。
因此，图像处理技术的应用在电力巡检中逐渐受到关注。
本文通过对图像处理技术在电力巡检中的应用研究进行探讨，并结合实际案例分析，旨在为电力巡检提供一种新的、高效的解决方案。
关键词：电力巡检，图像处理技术，供电安全，运行效率一、绪论电力巡检是保障供电安全的重要手段之一。
传统的巡检方式主要依赖人工巡视，存在效率低、易出错等问题。
而随着图像处理技术的发展，其在电力巡检中的应用逐渐受到关注。
本文将从以下几个方面进行研究和探讨：图像处理技术的基本原理和方法、图像处理技术在电力巡检中的应用、实际案例分析以及未来研究方向。
二、图像处理技术的基本原理和方法2.1 图像处理技术的基本原理图像处理技术是指利用计算机对图像进行获取、处理、分析和解释的技术。
其基本原理包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割与提取、图像识别与理解等。
2.2 图像处理技术的方法图像处理技术的方法包括基于像素的点操作、基于空间的区域操作、基于频域的频率操作以及基于灰度等级的多边形操作等。
这些方法可以提高图像的质量、增强图像的细节、降低图像的噪声等，从而为电力巡检提供更可靠、高效的数据。
三、图像处理技术在电力巡检中的应用3.1 图像识别和目标检测在电力巡检中，通过使用图像处理技术，可以实现对电力设备的自动检测和识别。
例如，利用图像处理技术可以对电线杆、变电站等进行自动识别和定位，从而提高巡检效率和准确性。
3.2 缺陷检测与故障预警图像处理技术还可以用于电力设备的缺陷检测与故障预警。
通过对电力设备进行图像分析，可以及时发现设备的异常情况，并预测可能出现的故障。
这样可以提前采取措施，避免因故障导致的停电和安全事故发生。
3.3 智能巡检系统图像处理技术可以与人工智能相结合，开发智能巡检系统。
无人机电力线路巡检中图像处理技术应用
无人机电力线路巡检中图像处理技术应用摘要：当前，在高压输电线路巡检中，常用的方法之一是利用无人机进行线路巡线。
研究和处理无人机航拍收集的通道图像，能及时发现线路器件是否存在问题。
采用图像处理技术能有效解决人工处理效率低、误差率高等问题，在无人机电力线路巡检领域具有广阔的发展前景。
关键词：无人机；电力线路巡检；图像处理技术；应用高效、安全的无人机电力巡线已成为高压输电线路巡检的一种重要方式。
通过对无人机航拍采集的通道图像进行分析处理，可发现线路部件是否存在缺陷。
图像处理技术可突破海量图像处理的技术瓶颈，替代人工对图像的观察检测，降低人为造成的误检率，在无人机电力巡检中具有良好的应用前景。
一、无人机在电力线路巡检中的优势无人机技术的诞生最早用于军事侦察领域，因此在无人机技术诞生之初，其主要应用方向是图像识别及处理。
随着无人机技术的逐步成熟，其应用也逐步向民用领域开放，特别是在地域广、地形复杂、高海拔的工程建设领域，无人机具备广泛的用途。
其在电力线路巡检中，也具备较大的技术应用优势。
首先，传统的电力线路巡检采用的是人工检查方式，由于电力线路分布地域广，采用人工巡查方式增加了线路巡查的执行成本，同时巡查效率受人为因素影响大，采用无人机进行线路巡查，可有效提升线路的故障巡查效率，减少线路运行维护中的人工成本。
其次，传统电力线路巡查，在发现故障和处理故障时，往往依靠巡查人员的工作经验，由于部分线路所在区域地形复杂，人员及检测设备到达有一定困难，采用无人机巡检，可有效解决地形不利的问题。
最后，无人机巡检电力线路时，可通过大数据平台对故障点的实际情况及故障原因做出有效判断，通过实时图像数据处理，提前做出具有针对性的故障排除措施，提高电力线路巡检及维护效率。
二、无人机巡检系统的主要功能无人机巡检系统由无人机、信息采集设备、通信设备、地面四部分组成。
利用无人机进行线路巡视主要是通过人工操作来对无人机的飞行、停留进行控制，然后通过无人机设备中所带有的图像处理技术进行拍照，也就是信息采集，最后通过通信设备将收集到的信息传送到工作站，最终将信息输出。
图像处理技术在输电线路直升机智能巡检中的应用
Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｆ Ｉ ａ ｅ Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｃ ｌｃ ｔｏ ｏ ｍ ｇ ｏ ｅ ｓｎｇ Ｔｅ ｈｎｏ ｏｇ ｎ Ｉ ｅ ｌｇ ｎｔＰａ ｒ ｌＩ ｐｅ ｔｏ ｌ ｙ ｉ ｎｔ ｌｉ ｅ ｔ ｏ ｎｓ ｃ ｉ ｎ ｏｆＴｒ ｎ ｍ ｉｓ ｏ ｎｅ ｙ Ｈ ｅｉ ｏ ｅ ａ ｓ ｓ ｉ ｎ Ｌｉ ｓ ｂ ｌｃ ｐｔ ｒ
Ｏ 引言
常 规 的 输 电线 路 直 升 机 巡 检 是 目测 和 仪 器 自 动 检 测 相 结 合 ， 检 杆 塔 、导 地 线 、绝 缘 子 及 其 巡 金 具 等 部 件 运 行 状 态 。巡 检 线 路 设 备 是 否 有 以下 状 况 ：导 地 线 断 股 、毛 刺 、间 隔 棒 倾 斜 、脱 落 ；
像 ，改 由“ 巡检装置 ” 速记录线路全程 图像 ，事后分 析图像 ，寻找线路部件 缺陷新 的巡检方式 。这 种 快
巡 检 方 式 将 会 遇 到处 理 海 量 图 像 文 件 的 技 术 瓶 颈 ，对 这 一 技 术 现 状 进 行 了探 讨 ，并 提 出 了可 能 解 决 的 技术方案 。 关 键 词 ：输 电线 路 ；直 升 机 巡 检 ；图像 ；处 理 ；技 术 中 图 分 类 号 ： Ｍ７ ５ Ｔ ５ 文 献 标 志码 ： Ｂ 文章 编 号 ：１ ０ — ８ １ ２ １ ） ９ ０ ６ — ４ ０ ７ １ ８ （０ 能 够 获 得 同 样 巡 检 效 果 的 前 提 下 ，如 何 减 少 直 升 机 在 空 中 的巡 检 时 间 ，绍 兴 电 力 局 在 其 研 制 的直 升 机 智 能 巡 检 系 统 中做 了有 益 的 尝 试 。将 巡 检 方 式 由 目测 发 现 缺 陷 ，拍 摄 和 记 录 缺 陷位 置 的 图
２１ ０ ２年第 ９期
图像边缘检测在输电线巡检中的应用
条轮廓线 ， 通过对能量 函数最小化 ， 使得 轮廓 线逐渐运动到图像 边 缘。
一
３边缘检 测 在输 电线巡 检 中的应 用
输 电线图像边缘检测是对 输电线组成部分进行识别 以及缺陷
诊断等 图像高级处理的基础步骤 ， 输电线路边缘检测分为输电线边 缘检测和绝缘子边缘检测。 在 图像处理领域 ， 不 同的边缘检测算法 对于不 同类型 的图像具有不 同的适应性 ， 具体 的检测效果不尽相 同。 输 电线图像 具有 自身的特 点 ： （ １ ） 一般情况下 ， 输电线 图像 的背 景部分 是森林 、 草地 、 河流等 自然景物 ， 背景纹理非常复杂 。 （ ２ ） 输 电 线路 的主要部件 ， 如： 输电线、 防震锤 、 绝缘子 ， 一般 附在输 电线路 上。 （ ３ ） 直 升机巡检形成 的检测 图像 中， 输 电线是 图像 中最常 的直
线。 （ ４ ） 绝缘子 具有 丰富的纹理特征 ， 并且具有周期性。 （ ５ ） 输 电线不 同部件所处区域和背景的对 比度不同， 但普遍存在对 比度不高 、 目 ２图像边缘检测 标和背景 区分度不强的现象 。 输 电线图像具有 的这些特征使得对于 检测算法也有所 图像的边缘是 图像灰度 、 纹理有剧烈变化 的像素 区域 ， 图像边 输电线图像 的边缘检测不同于传统图像边缘检测 ， 不 同 。 缘表明了一个区域的中介和另一个区域的开始 ， 反映了物体的轮廓 根据输电线 图像的特点， 输电线路边缘检测的一般流程是 ： 首 特征 。 图像边缘检测是根据产生图像灰度变化的物理过程来表示图 先 ， 通过ｈ ｏ ｕ ｇ ｈ 变换等算法检测 图像 中的直线部分 ， 即为输电线 ， 并 像 中灰度变化的过程称。 因此 ， 图像边缘也是计算机视觉 处理领域 在输电线附近给 出一定范 围， 在该范围内包含绝缘子等重要部件 ， 和 图 像 分 析 中的 重 要 特 征 这样既可保证对重要部件不漏检 ， 同时也能减少背景对 目标 的干 在传统 的边缘检测算法 中， 提取的边缘信息有连续和不连续之
计算机视觉图像处理技术在电力线路检测中的应用
计算机视觉图像处理技术在电力线路检测中的应用电力线路检测是电力行业必不可少的关键环节之一。
为了保证电力线路的安全性和可靠性，必须对电力线路进行定期检测和维护。
而随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理技术在电力线路检测中的应用也越来越广泛。
一、计算机视觉技术在电力线路检测中的应用1. 图像处理图像处理是计算机视觉技术的核心之一。
在电力线路检测中，图像处理技术用于处理从无人机等设备获取的高清晰度图像，帮助检测人员更细致、全面地检查电力线路的各个方面。
例如，对于电力杆的检测，图像处理技术可以识别杆子的形状、颜色和纹理等特征，并自动判断其是否存在异常情况，例如杆子的倾斜、损坏等。
这些异常情况会直接影响电力线路的使用寿命和安全性。
2. 目标检测在电力线路检测中，许多情况下需要检测的是线路上的各种设备和物品，例如电缆、绝缘子、接头等。
而目标检测技术可以帮助检测人员自动识别出这些设备和物品，以提高检测效率。
目标检测技术可以通过训练神经网络来识别不同的目标。
当从图片或视频源获取新图像时，目标检测技术可以自动检测出图像中的各种设备和物品，并标记出它们的位置和大小。
这些信息可以用于更快、更全面地检查电力线路上的各种设备和物品。
3. 视频分析视频分析技术是计算机视觉技术的另一个重要领域。
在电力线路检测中，视频分析可以帮助检测人员监视电力线路上的各种异常行为，例如鸟类滞留、树枝盘旋于电缆附近等。
视频分析技术可以使用算法来检测出不寻常的像素、速度、方向等，以便及时发现并处理异常情况。
这些技术还可以自动识别不同的动态模式，如水流、风、人类活动等，并基于这些模式来检测异常情况。
二、计算机视觉技术优势计算机视觉技术在电力线路检测中有许多优势。
最显著的优势是提高了检测效率，使检测人员能够更快速、更全面地检查电力线路上的各种设备和物品。
此外，计算机视觉技术还能自动记录检测结果，帮助检查人员更好地了解电力线路的使用情况并做出相应决策。
图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用
图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用摘要：近年来无人机应用市场日趋火热，无人机开始被应用在多个领域之中，比如航拍、植保、运输、安防等。
电网的数字化建设催生海量的数据，其中在输变电系统中的设备和环境视频监控、无人化巡检等应用场景，视频图像智能识别技术以其强大的图像数据价值萃取能力引起了广泛的关注。
关键词：图像处理技术；无人机；电力线路；巡检；应用引言无人机的自主飞行依赖导航系统提供的定位信息进行控制。
输变电系统依托现代通信技术，大多可实现对被监测对象的远程监控，降低了巡检人员要爬塔巡检或远距离到现场校验督查的工作强度，提高了巡检巡查的工作效率，但是在图像数据处理方式上，仍然需要经验丰富的专业技术人员对采集回来的巡检视频图像人工判别缺陷类型，对巡查视频图像人工纠察典型违章行为。
这种工作方式有三大缺点：一是视频数量多，图像数据大，保存周期有限，需要及时回看视频；二是异常的发现依赖于观看人员的技能水平，经验丰富的专家往往较少；三是长时间观看容易因视觉疲劳导致漏检缺陷和漏纠违章行为，增加了设备和人身安全的隐患。
当前人工智能作为技术研究热点，在图像分析、语音识别[、数据挖掘等领域取得了举世瞩目的成效，尤其是深度学习技术的发展，很好地解决了传统图像处理领域中的两大难题：自动设计图像特征和复杂环境的强健适应能力。
1电力无人机概述根据无人机的机体结构，通常可将无人机分为无人直升机、多旋翼无人机和固定翼无人机三类．目前在电力巡检中都有应用，但由于三种无人机的性能特点存在较大差异，其所承担的巡检任务也有所侧重．无人直升机与传统直升机类似，但由操控人员在地面站进行操控，是早期电网无人机巡检试验方案之一．由于无人直升机体积较大，操控难度较高，存在与电力设施碰撞产生严重后果的潜在风险，且成本较高，目前已较少应用在电力巡检领域．多旋翼无人机由多个旋翼产生升力，通过改变各个旋翼的转速控制飞行器的姿态，具有小巧灵活、垂直起降、精准悬停的优点，但机动性和飞行高度较低，负载较小，续航时间短．因此，在架空线路巡检中，多旋翼无人机通常负责小范围精细作业，或杆塔精细化建模等任务．固定翼无人机依靠螺旋桨或涡轮发动机提供前进动力，由机翼与空气的相对运动产生升力，其巡航速度快，续航时间长，但起降需要跑道，且无法悬停．在架空线路巡检中，固定翼通常负责大范围、有较高航程要求的任务．除此之外，还有结合固定翼与多旋翼的复合翼无人机，兼具垂直起降、精准悬停与巡航速度快的优点，在灾后应急等恶劣复杂环境的应用场景中极具潜力，但在电力巡检领域尚未有大范围落地应用．从功能来说，无人机在电力巡检中所扮演的角色主要为遥感承载平台．2图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用2.1可见光影像数据处理从目前研究来看，深度学习技术在检测准确率及算法泛用性上都优于人工设计特征的机器学习方法，但距离实际应用还有相当长的一段路要走．制约深度学习技术在该领域发展的最主要因素是数据集问题．深度学习技术需要大量数据的支撑，据笔者所知，目前全球范围内尚未有公开的电力巡检数据集，所有已发表的研究均是基于各研究团队自建的小型数据集．其次，电力线路缺陷存在的严重的类不平衡现象，即高发缺陷与罕见缺陷存在较大的数量差异，同种缺陷具有多种外观表现，其分布也非完全均衡．另一方面，电力巡检缺陷种类较多，一种算法仅能检测少量缺陷因而缺乏工程意义，但要利用深度学习技术的算法泛用性，首先要解决的是缺陷的分类问题．目前的分类方法主要以生产管理为导向，并不完全契合人工智能技术的开发和应用需求．对电力缺陷进行统计分析，制定标准化的、兼顾日常生产与人工智能技术的电力缺陷描述及分类方法，有助于推动智能化技术发展及数据库建设的规范化．在检测算法方面，目前该领域大多数研究以算法的迁移应用为主，所用算法大多为FastＲCNN、YOLO等成熟的模型框架，在算法创新上有所欠缺．图像测距是使用图像处理方法进行电力巡检可见光缺陷检测的另一项关键技术，主要针对电力巡检中的限距类缺陷，如导线与周围树木、建筑物安全距离不足等．目前限距类缺陷检测主要依靠激光三维建模、电子经纬仪等手段，存在检测时效差或使用环境限制等问题．图像测距的优势在于其不需要额外的设备与巡检计划，可以直接利用无人机搭载的摄像机，在日常机巡工作中就能完成距离类缺陷检测．但由于电力线路巡检需要无人机保持10m以上的安全距离，且工作场景以户外日间为主，无法使用精度较高的主动式测距方法（如结构光投射或飞行时间法等），而基于可见光图像分析的被动式测距方法目前在精度和算法可靠性方面仍存在不足，因此该技术在巡检中尚未有实际应用，且相关研究较少．2.2输电线路移动摄像头巡检输电线路移动摄像头巡检主要包括无人机巡检、直升机巡检和巡检机器人巡检，目前较常用的是无人机巡检，通过搭载摄像头，动态拍摄采集输电线路视频图像数据，主要对绝缘子、金具、杆塔等设备缺陷进行检测。
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第34卷第12期电网技术V ol. 34 No. 12 2010年12月Power System Technology Dec. 2010 文章编号：1000-3673（2010）12-0204-05 中图分类号：TM 755 文献标志码：A 学科代码：470·4051图像处理技术在直升机巡检输电线路中的应用综述仝卫国，苑津莎，李宝树（华北电力大学，河北省保定市 071003）Application of Image Processing in Patrol Inspection ofOverhead Transmission Line by HelicopterTONG Weiguo, YUAN Jinsha, LI Baoshu(North China Electric Power University, Baoding 071003, Hebei Province, China)ABSTRACT: Due to its features such as high efficiency, accuracy and safety, patrol inspection by helicopter evolves as an important inspection manner for high voltage overhead transmission lines. Through the processing and analysis on lots of aerial photographs acquired by patrol inspection with helicopter, the faults and defects of transmission lines can be found, so there is a good application prospect of image processing technology in patrol inspection of overhead transmission lines. Present research situation of applying image processing to patrol inspection of overhead transmission lines by helicopters home and abroad is analyzed, and main technical problems to be solved in the field of applying image processing technology to this field are put forward, and possible solutions are discussed. Finally, the development trend in this field is prospected.KEY WORDS: image processing technology; patrol inspection of overhead transmission line by helicopter; image extraction and recognition; fault diagnosis摘要：直升机巡检以其高效、准确和安全等特点逐渐成为高压输电线路巡检的重要方式。
通过对直升机巡检采集到的大量航拍图像的处理和分析可以发现输电线路故障和缺陷，因此图像处理技术在电力线路巡检中具有良好的应用前景。
分析了国内外直升机巡检输电线路图像处理技术的研究现状，提出了图像处理技术应用于该领域需要解决的几个主要技术问题，并探讨了可能的解决方案，最后对输电线路巡检的发展方向进行了预测,并提出该领域将可能成为研究热点。
关键词：图像处理技术；直升机巡检输电线路；图像提取与识别；故障诊断0 引言直升机巡检输电线路具有高效、快捷、可靠、成本低、不受地域影响等优点，已成为我国输电线路巡检的重要方式[1-2]。
“直升机巡视为主，人工巡视为辅”是我国高压、超高压线路巡检的发展方向。
从20世纪50年代开始，欧美一些发达国家就开始了由直升机对架空线路进行例行巡检、维护、带电作业等方面的研究。
我国从20世纪80年代开始进行直升机巡检和带电作业等方面的研究，目前，华中电网公司、华北电网公司、南方电网公司等相继开展了直升机电力作业的尝试，并取得了一些宝贵经验[3]。
直升机巡检以目测为主，并与仪器观察和仪器自动检测相结合，可以完成杆塔、导地线及其金具、绝缘子等部件的运行状态的巡检。
巡检内容包括：1）通道变化情况，包括污源分布变化情况，线路附近房屋及其他设施变化情况，塔基附近地形变化情况，保坎、护坡、排水沟是否完好等；2）标示牌、警示牌是否完好，铁塔塔材是否丢失、锈蚀，塔上是否有异物等；3）防震锤是否脱落或滑移，间隔棒是否倾斜或滑移，地线放电间隙变化情况；4）绝缘子是否破裂，绝缘子串是否倾斜，金具零件是否锈蚀和变形。
此外，还可以进行接点过热、异常电晕、导地线内部损伤、接触电阻、绝缘距离等的测量和绝缘子质量判断。
日常直升机巡检中，主要工作方式是目测，也可借助望远镜观察线路，或者事后观看摄影、摄像记录的图像来判断线路故障及隐患。
显然以上方法效率低，检测结果受主客观因素影响大，检测精度难以保证。
直升机巡检过程中，摄影、摄像设备记录了大量输电线路图像信息，包括数字图像信息、序列图像信息和红外图像信息等。
这些图像包含了输电线路的基本特征及运行状态信息，通过对这些图像的处理可得到输电线路的基本状况，发现设备缺陷和故障隐患。
如果能够实现对巡检图像的自动处理，不仅可克服人工方式的各种缺陷，提高工作效率和第34卷第12期电网技术 205检测精度，而且能够提高线路巡检的自动化水平，减少巡检人员，提高直升机巡检的安全性和质量。
图像处理技术和GPS技术在电力巡检领域中的应用[4]使直升机自动巡检成为可能，同时也为无人机在电力巡检中的应用奠定了基础。
实现以上功能的关键是巡检图像处理，包括图像预处理、图像检测和模式识别等。
目前，国内外关于电力巡检图像处理技术的研究还处于起步阶段，直升机巡检图像自动处理及故障自动诊断将成为直升机巡检研究的又一重要课题。
本文将分析直升机巡检图像处理技术的研究现状和存在问题，以期为该领域图像处理技术研究提供参考。
1 国内外研究现状直升机巡检采集的图像存在不同程度的退化现象，即在成像过程中出现了畸变、模糊、失真或噪声混入，造成了图像质量的下降。
造成图像退化的原因很多，主要包括：1）光学系统的像差、衍射、带宽有限等造成的图像失真；2）太阳辐射、云层遮挡、大气湍流的扰动效应等造成的遥感图像失真；3）成像器件的拍摄姿态、光电转换器件的非线性等引起的图像几何失真；4）成像系统与被拍摄景物的相对运动造成的图像运动模糊；5）图像在成像、数字化、采集和处理过程中引入了噪声等。
其中，运动模糊和各种噪声的影响尤为严重。
四季更替使输电走廊的自然环境和地貌不断变化，采集图像的背景会随环境的变化变得非常复杂，对比度降低，且干扰增多，同时其他自然地貌与人工建筑也使图像背景的复杂程度进一步加深。
复杂自然背景下目标图像的提取与识别是输电线故障自动诊断的另一个主要技术瓶颈。
输电线路巡检需要监测的设备种类多，故障类型也多，所以自动诊断过程需根据不同的设备和故障类型采用不同的检测方法，如数字图形学方法、神经网络技术和模糊逻辑算法等。
国内外在直升机巡检图像处理技术方面的研究已取得一定成果：1）图像采集方面成果。
直升机巡检过程中，目标物体的相对运动以及摄像设备的“振动”会引起图像的退化现象[5-6]。
对于静态图像可以容忍的视场运动需在视场范围的1%~2%，一般应保证在1%以内；同时图像采集过程中视角的变化应小于10−4 rad。
为了补偿直升机运动造成的图像退化，文献[7]采用角点检测方法来配准图像固定点，从而实现相机调焦过程中能够调整检测范围以实现目标跟踪，并设计了摄像机自动控制系统以实现巡检图像的自动采集。
2）目标提取与识别方面成果。
巡检图像处理中，目标图像提取是关键。
背景复杂性及其变化的多样性使目标图像和背景之间的差异很小，因此目标图像提取与背景去除是巡检图像处理中的瓶颈问题。
在输电线提取与识别方面，国内外已有一些初步研究成果。
文献[8]用Ratio算子提取电力线像素点，然后采用分段Radon变换提取并连接各分段电力线，再利用类卡尔曼滤波技术跟踪连接电力线的断裂部分，从而完成输电线的提取；文献[9]采用差分几何方法提取图像边缘，采用Hough变换和数字图形学方法提取输电线；文献[10]指出有学者采用雷达反射波极化统计方法提取和识别输电线；文献[11]采用神经网络法滤除背景噪声后提取输电线；文献[12]基于最大熵阈值方法进行图像分割，应用连通区域方法对绝缘子串进行提取和识别。
以上方法初步解决了输电线设备的提取和识别问题，但还有待进一步完善。
3）输电线路故障诊断方面成果。
文献[13]介绍了应用高精度图像分辨技术测量弧垂的装置，其将“聪明相机”固定安装在杆塔上，对准固定悬挂在导线上的标靶，通过装置内部的图像处理软件获取摄取图像中标靶的空间坐标，计算出导线的弧垂数据；文献[14]介绍了日本采用直升机巡检输电电缆的方法，通过图像处理软件检测电缆的亮度和形状，判断电缆的受损伤情况；文献[15]介绍了基于机器视觉原理的输电线弧垂测量方法，通过机器视觉方法确定输电线路上特征点(隔离棒)的空间坐标，进而应用曲线拟合方法实现弧垂的实时测量。
华中电网公司研发了“机载多角度电力巡线系统”[16]，该系统利用多角度图像数据和线路高度数据提取特定目标信息，对目标进行三维重建，可方便获取高压线路走廊周围物体与电力线的距离，进行距离测量和危险点定位，该项目的软硬件系统已开发完毕，并已完成实验样机且进行了飞行实验。
2 直升机巡检图像处理技术存在的问题2.1 图像处理技术巡检图像处理流程如图1所示。
CCD(charge coupled device)包括：可见光数码相机、数码摄像机206 仝卫国等：图像处理技术在直升机巡检输电线路中的应用综述V ol. 34 No. 12图1 图像处理流程Fig. 1 Flow chart of image process以及红外照相机；差分全球定位系统(difference global positioning system，DGPS)设备安装在直升机内部，提供直升机的方位信息，并应用差分动态定位技术进行定位，平面定位误差可达2cm，高程误差为5cm。