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    基于圖像處理的交流電纜附件安裝質(zhì)量校核方法

    2022-09-29 00:55:46陳慶華賀子琦
    自動化技術(shù)與應(yīng)用 2022年9期
    關(guān)鍵詞:電纜附件校核紋理

    陳慶華,陳 杰,張 譽,賀子琦,李 敏

    (國網(wǎng)長沙供電公司,湖南 長沙 430000)

    1 引言

    交流電纜附件安裝比普通電纜本體的安裝更加困難,因為電纜附件的架構(gòu)較為復(fù)雜,導(dǎo)致安裝難度也更高。在安裝的過程中,需要把工具放置在整潔、干燥的環(huán)境內(nèi),在使用工具時,也需要遵循工具使用準(zhǔn)則。安裝電纜附件時,利用先進的工具和裝備,也可以提升安裝質(zhì)量的水平與效率。但由于交流電纜安裝,需要通過人工進行安裝,因此不可避免地產(chǎn)生了主觀意識強與經(jīng)驗依賴性的問題,很容易忽視細微問題,影響交流電纜附件安裝質(zhì)量。

    文獻[1]提出一種基于圖像處理的檢測方法,利用壓接圖像灰度特征和幾何特征提取輸電線壓接痕跡,采用標(biāo)準(zhǔn)件法對電纜進行標(biāo)定,利用投影法實現(xiàn)壓接間距的測量。文獻[2]提出一種相位分割方法,同時結(jié)合多維尺度分析法(MDS)對特征值進行降維優(yōu)化,識別出具有較高分類能力的最優(yōu)特征量。但上述方法校核誤差較大。

    針對上述問題,提出一種基于圖像處理的交流電纜附件安裝質(zhì)量校核方法,該方法通過分析交流電纜附件安裝流程,明確安裝的大體架構(gòu)與各部件之間存在的關(guān)聯(lián),依靠非線性中值濾波算法與Otsu 算法剔除圖像噪聲,并轉(zhuǎn)換圖像為二值圖像,隨后利用灰度共生矩陣提出圖像特征,實現(xiàn)對交流電纜附件安裝質(zhì)量的校核。

    2 交流電纜附件安裝質(zhì)量校核

    2.1 交流電纜附件安裝過程分析

    在交流電纜附件安裝過程中,需要按照交流電纜附件設(shè)定的大小,用合適的工具剔除剝離層,用玻璃板對半導(dǎo)體斷口100mm處進行處理。

    在這個過程中,需要保證絕緣體不會受到損壞。對斷口也與上述相同,同時需要在玻璃片與電纜附件之間調(diào)整出10~15°的夾角,并且斷口的周圍要有40mm的錐面,保證錐面的整潔。此外,還要讓斷口處的電纜附件與平面軸存在90°的夾角。

    圖1 電纜附件屏蔽層剔除尺寸

    (1) 對于絕緣研磨,必須使用合適的工具進行加工,例如用于研磨電砂帶機,需要把砂帶圍繞在絕緣層的周圍,并且,還要確保砂帶能夠沿著電纜附件進行均勻的運動。絕緣層會出現(xiàn)一種橢圓的形狀,同時,保溫層表面應(yīng)平整干凈,避免劃傷等問題,利用清洗劑處理,再利用紗布第二次打磨。

    (2) 電纜附件屏蔽層需要用240 目的紗布進行處理,然后再使用400 目的紗布二次處理,在打磨的過程中,紗布需要在屏蔽層的周圍反復(fù)移動,以防止屏蔽層出現(xiàn)燒焦的現(xiàn)象。另外,在打磨完成后,需要確保屏蔽層的表面是整潔光滑的,并且需要清洗電纜附件的表面,防止產(chǎn)生污染。

    (3) 各部分的相互作用

    交流電纜附件需要安裝牢固,所有啟動開關(guān)[3]需要運行可靠。范圍在20~200mm 時,需要測量電纜長度的最大許可相對誤差是±0.3%。將測長儀器檢測出的長度是L電纜附件的電纜附件一端固定在鑒定臺,另一端連接重錘以提升其張力來縮減電纜附件的彎曲量,測量獲得測量結(jié)果L鋼卷尺。測長儀[4]的測量性能校驗結(jié)果△L為:

    2.2 交流電纜附件圖像預(yù)處理

    通過CCD 相機采集交流電纜附件圖像,憑借預(yù)處理步驟從初始圖像內(nèi)收集清晰規(guī)整的電纜圖像。圖像預(yù)處理的效果直接干擾到交流電纜附件安裝的檢測結(jié)果。本文將圖像預(yù)處理分成:圖像去噪、二值化、分割與歸一化四步驟。

    步驟1:圖像去噪

    交流電纜附件圖像在采集的流程內(nèi)受到照明干擾、電纜表面清潔和噪聲。這些噪聲對電纜附件的檢測和提取帶來很大的干擾。其中最為主要的噪聲即離散的隨機噪聲[5]。利用非線性中值濾波方法處理噪聲,在保留初始圖像細節(jié)的同時,有效抑制噪聲的影響。

    步驟2:圖像二值化

    圖像二值化即圖像處理較為基礎(chǔ)的圖像分割算法。其就是將一幅圖像憑借一定的閾值分割成背景與對象[6]。本文利用Otsu 算法來確定閾值。其基礎(chǔ)的原理即:擬定一種離散概率密度函數(shù):

    其中,n代表總像素數(shù),ng代表灰度級是rg的像素數(shù),L就是產(chǎn)生的灰度級數(shù)。擬定一種閾值k,C0是圖像灰度級為[0,1,…,k-1]的像素,C1代表圖像灰度級是[k,k+1,…,L-1]的像素數(shù)。Otsu算法利用最大化類間方差的閾值將方差擬定成k。

    步驟3:圖像分割

    交流電纜附件圖像內(nèi)存在多個交流電纜附件,而電纜安裝特征識別只需要對單個電纜附件進行。為實現(xiàn)電纜附件安裝的特征識別[7],需要對圖像內(nèi)的電纜附件進行分割處理。對于不同的處理對象,需要結(jié)合圖像的具體狀況與先驗知識進行挑選。鑒于上述電纜附件的特征,本文通過基于X,Y方向投影的算法進行處理,具體流程如下所示:

    運算二值圖像沿方向的白像素[8]統(tǒng)計分布。

    (1) 憑借Y方向的白像素統(tǒng)計分布,自下而上,依次掃描,同時選擇白像素數(shù)等于3 的臨界點,選出電纜附件的上下邊界。

    (2) 運算二值圖像沿X方向的白像素的統(tǒng)計分布值。

    (3) 憑借X方向的白像素統(tǒng)計分布由右至左依次掃描,選擇白像素數(shù)等于2的臨界點。判斷整體電纜附件的左右邊界。

    (4) 在(3)所確定的左右邊界從左到右進行掃描,同時依靠白像素數(shù)等于2的電纜附件當(dāng)作間隔點,進而確定出所有電纜附件的左右邊界。

    (5) 憑借所有電纜附件的高度與寬度坐標(biāo)分割單一電纜附件。

    步驟4:圖像歸一化

    電纜附件圖像通過分割處理之后,由于分割的算法不會確保所有電纜附件的大小相同,需要對分割之后的電纜附件進行歸一化處理,確保特征提取存在相同的基礎(chǔ),采集的特征才能夠更加存在可比性。

    電纜附件歸一化能夠分成非線性歸一化與線性歸一化。線性歸一化即對單一電纜附件圖像進行線性縮放處理,使其轉(zhuǎn)變成需要的尺寸。其優(yōu)勢是容易實現(xiàn)與操作簡單,而缺點即處理之后的電纜附件圖像容易出現(xiàn)失真的問題。非線性歸一化處理即憑借像素的分別進行縮放處理,使得像素在整體圖像內(nèi)能夠均勻分布。其優(yōu)勢即能夠一定程度地克服失真問題。缺點就是算法相較于線性方法較為復(fù)雜。對于電纜附件,使用線性歸一化就能夠獲得較好的結(jié)果。電纜附件圖像只存在電纜附件,本文通過線性歸一化算法把前述的電纜附件分割成25×16 的圖像。其算法原理即:擬定初始電纜附件圖像尺寸為m×n,某一點的坐標(biāo)是(x0,y0),那么轉(zhuǎn)換之后的對應(yīng)坐標(biāo)點(x1,y1)就能夠描述成:

    為了使失真的問題最小化,需要憑借差值算法加以優(yōu)化。

    2.3 基于特征提取的交流電纜附件安裝質(zhì)量校核

    為了得到適合檢測的交流電纜附件圖像紋理信息,通過特征識別或特征提取的方式對圖像進行處理。從某種意義上來說,特征提取或特征識別是為達到特征降維這一目標(biāo)。特征識別就是通過某種轉(zhuǎn)換組合形式,來提升初始高維特征,以獲取一組低維的紋理特征,而特征選擇則是憑借專家的經(jīng)驗或某個標(biāo)準(zhǔn)來選取出來的紋理特征,并沒有生成新特征。

    在處理的過程中,能夠先把初始特征空間轉(zhuǎn)換成低維空間,即上述將初始圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。然后在二值圖像的空間中,依靠像素灰度共生矩陣,對像素進行降維與關(guān)聯(lián)計算,以此獲得圖像的紋理特征。

    在二值化的電纜附件圖像內(nèi),某個方向相距一段尺寸的灰度統(tǒng)計規(guī)律,可表示為部分紋理特征?;叶裙采仃囀窃诙A組合概率密度函數(shù)的基礎(chǔ)上,組建的一種紋理分析算法。

    兩像素δ坐標(biāo)的關(guān)聯(lián)下會產(chǎn)生的灰度共生矩陣為Pδ。

    而一旦出現(xiàn)共生矩陣,就能夠憑借共生矩陣的特征進行定義與驗證。由此能夠運算出慣性、熵與能量等紋理特征:

    如果圖像內(nèi)不存在任何紋理,熵的值就會靠近零,假如圖像里存在大量的紋理信息,那么圖像內(nèi)的熵就會提升,同時紋理的溝紋就會變得越深,而圖像的視覺描述強度就會越發(fā)顯著。能量可以被描述成灰度分布是否均勻地測量閾值,從全局角度檢測圖像的灰度分布,如果能量較高,那么圖像的紋理就會越粗,通過能量與紋理的對比就能夠得出交流電纜附件是否存在缺陷。

    2.4 交流電纜附件安裝校核結(jié)果不確定度評測

    安裝現(xiàn)場周圍環(huán)境會對方法造成一定干擾,導(dǎo)致算法結(jié)果產(chǎn)生微小誤差,以下為微小環(huán)境不確定度的計算測評過程,加強最終校驗結(jié)果精準(zhǔn)度。

    (1) 不確定度分量的運算

    交流電纜附件質(zhì)量的數(shù)值顯示誤差在半寬為10mm中均勻分布,因此,交流電纜附件自動校核引入的不確定度u(LT1)是:

    (2) 標(biāo)準(zhǔn)的讀數(shù)對誤差與本身的示值誤差能夠合并為一種綜合影響量,該影響量融入的標(biāo)準(zhǔn)不確定度u(Li)是:

    (3) 交流電纜附件安裝校核的電纜與標(biāo)準(zhǔn)附件,需要處于相同環(huán)境條件溫度下,膨脹系數(shù)引入的標(biāo)準(zhǔn)不確定度u(α)即:

    (4) 校核交流電纜附件安裝的彎曲量是1mm/m,將其考慮為均勻分布,取半寬為0.5mm/m,那么標(biāo)準(zhǔn)的不確定度u(LT2)為:

    (5) 合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度

    由于上述的不確定度存在獨立且不相關(guān)性,因此這些不確定度的合成不確定度為:

    (6) 擴展不確定度

    采集包含因子k=2,存在U=uc(y)×k。

    由于U≈18mm<130m×±0.3%=90mm。

    以此確定校核方法符合相關(guān)能夠有效完成校核。

    3 實驗證明

    實驗環(huán)境為:數(shù)字工業(yè)相機使用MVDC300 作為基礎(chǔ),利用SDK 開發(fā)包作為圖像采集軟件,圖像的分辨率函數(shù)為Int16-SetwIndowMode,相機默認分辨率為640*512,顯示位置函數(shù)為:Int16MV-SetDisplayWindow,數(shù)據(jù)讀取以BGR作為數(shù)據(jù)格式,同時相機的參數(shù)擬定為0。

    其中圖3 和圖4 是現(xiàn)場采集的兩張待校核圖像,通過對比能夠清楚地看出,本文方法處理后圖像邊緣清晰,細節(jié)信息也沒有丟失,這是因為使用二值化以及歸一化處理,大幅度降低了圖像噪聲,可為后期校核提供有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    圖3 預(yù)處理前采集圖像

    圖4 預(yù)處理后待校驗圖像

    從圖5中能夠看出,紅線標(biāo)記區(qū)域為通過灰度共生矩陣得出的缺陷特征,其中導(dǎo)體接頭沒有連接壓實,沒有緊密捆綁絕緣體,為安裝事故;另一處捆綁絕緣體但未正確連接,也存在安全隱患,需要工作人員進行重新的安裝和檢驗。

    圖5 校驗結(jié)果

    4 結(jié)束語

    文章提出一種基于圖像處理的交流電纜附件安裝質(zhì)量校核方法,通過實驗?zāi)軌虻弥?,該方法校核效果?yōu)良,可加強安裝質(zhì)量。但由于所提方法是基于現(xiàn)場交流電纜附件安裝質(zhì)量的圖像校驗,需要拍攝連續(xù)圖像,很容易出現(xiàn)遺漏問題,因此下一步研究課題為:拍攝視頻,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得出最優(yōu)校驗結(jié)果,幫助節(jié)省工作量和工作時間。

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