[发明专利]一种基于拓扑匹配的变电站设备红外图像的视觉检测方法

说明书

本发明公开了一种基于拓扑匹配的变电站设备红外图像的视觉检测方法。包括下述步骤：步骤1采集变电站的红外图像G，生成红外图像G1；步骤2针对G1采用Hough算法计算提取图像中直线集Lines，步骤3从Lines中选择凸显变电站2根直线L1和L2；步骤4选定目标对象T，设定模板区域；步骤5计算拓扑相关参数，包括T与直线L1和L2相对位置关系，L1、L2的倾角和它们之间的夹角；步骤6对直线集Lines进行拓扑匹配运算，寻找最佳的直线对；步骤7确定待检测目标T'在图像中的位置C'及倾角θ；步骤8针对G1，构建金字塔状图层信息；步骤9逐层与T的模板匹配，进行角度微调检测，求得最佳旋转角度；步骤10计算目标T'的红外温度分布，判断该目标是否在正常工作范围。

技术领域

本发明涉及一种变电站设备的定位检测算法，尤其涉一种基于拓扑匹配的变电站设备红外图像的视觉检测方法，属于机器视觉的技术领域。

背景技术

现代电网自动化技术日新月异，绝大部分的变电站已经实现无人值班，但由于自动化技术和功能范围并不完善，很多设备的运行数据不能通过现有的在线检测设备简单获取，往往需要安排工作人员定期巡检。

视觉自动检测的技术的引入，可以显著弥补现有电网的监控技术的不足。通过变电站图像采集和红外温度采集，识别和分析，可以实时分析系统运行的重要参数，并监控异常情况，为以后的统计分析提供大数据支持。

在可见光或红外光的视觉检测技术中，图像匹配技术是重要的核心技术之一，传统的图像匹配技术往往采用基于关键点(如Harris角点)的图像匹配，或基于SIFT特征的图像匹配，此类算法虽然较稳定，且不易受光照条件影响，但是由于算法牵涉到大量的特征点提取与匹配，整体算法效率偏低。同时，针对红外图像，由于部分目标的温度与周边环境差异较小，往往会影响到特征点计算的准确性。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种能有效地克服现存红外图像匹配技术的不足，实现变电站目标的快速精确定位和温度测量，降低人工检测的工作量，提高检测的效率，实现非接触、实时可靠，成本低、自动化程度较高的一种基于拓扑匹配的变电站设备红外图像的视觉检测方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于拓扑匹配的变电站设备红外图像的视觉检测方法，包括下述步骤：

步骤1、采集变电站的红外图像G，并进行预处理生成红外图像G1；

步骤2、针对红外图像G1采用Hough算法计算提取图像中直线集Lines，其中分为：

拓扑参数和模板设定：

步骤3、从直线集Lines中选择能凸显变电站主要结构的至少2根直线作为参照直线，分别标记为L1和L2，且直线不相互平行；

步骤4、选定目标对象T，并设定模板区域；

步骤5、计算拓扑相关参数，包括T与直线L1和L2的相对位置关系，L1、L2的倾角和它们之间的夹角；

目标检测：

步骤6、对直线集Lines进行拓扑匹配运算，参照直线L1和L2倾角和夹角参数，寻找最佳的直线对，使得它们与直线L1、L2位置关系最相似；

步骤7、依据拓扑参数中，目标T与直线L1和L2的位置关联，确定待检测目标T'在图像中的位置C'及倾角θ；此时，已经完成了目标的初次定位；

步骤8、针对红外图像G1，提取目标区域附近的数据，构建金字塔状图层信息，便于图像快速匹配；

步骤9、依据金字塔图层信息，自上而下，逐层与T的模板匹配，寻找最佳匹配位置；最后，进行角度微调检测，求得最佳旋转角度；

步骤10、计算目标T'的红外温度分布，并判断该目标是否在正常工作范围。