[发明专利]一种用于激光异物清除器的异物识别方法

权利要求书

1.一种用于激光异物清除器的异物识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

①通过激光异物清除器采集输电线图像；

②对采集到的图像采用最大类间方差法进行图像分割；

③对分割后的图像进行形态学处理得到滤波后的图像；

④对滤波后的图像进行边缘检测，得到边缘提取图像；

⑤计算各边缘点的曲率,具体是：

先对提取的所有边缘点进行排序；然后计算各边缘点的曲率；

曲线曲率定义如下：

式中：表示弧段的平均曲率，Δs表示弧段的长度，Δα表示弧段对应切线转角；

通过边缘提取和排序后，根据边缘点的坐标，转换后的曲率计算公式如下：

K表示当前采样点的曲率；V表示采样间隔，α₂表示后一点到当前点连线与X轴的夹角；α₁表示当前点到前一点连线与X轴的夹角，其中α的计算公式如下：

式中：α表示两相邻采样点连线与X轴的夹角；x₁、y₁表示前采样点的坐标；x₂、y₂表示后采样点的坐标；

⑥根据边缘曲率的分布，判断边缘曲率是否存在异常点，该异常点为边缘曲率的突变点，若边缘曲率分布中不存在异常点，则该图像中无异物存在；若存在异常点，则表明该图像中含有异物，获取该异常点的图像坐标，该异常点的坐标即为异物与电线的交点坐标；

⑦根据异常点坐标以及激光异物清除器测距系统，即可获取异物与电线交点的三维坐标。

2.根据权利要求1所述的用于激光异物清除器的异物识别方法，其特征在于，该方法还包括⑧根据三维坐标，规划激光异物清除器的运动轨迹，将激光异物清除器运动到指定位置后，打开激光，进行异物清除工作。

3.根据权利要求1或2所述的用于激光异物清除器的异物识别方法，其特征在于，所述的步骤②采用最大类间方差法进行图像分割，具体是：

步骤2.1设图像包含L个灰度级(0,1...，L-1)，灰度值为i的出现概率为p_i，分割前景和背景的阈值为k；

图像的前景区域的分布概率ω_F和背景区域的分布概率ω_B为：

图像的前景区域的灰度均值μ_F和背景区域的灰度均值μ_B为：

整幅图像的灰度均值μ_T为：

图像的前景区域和背景区域的总方差

满足最大的阈值k便是最佳区域分割阈值。

4.根据权利要求1或2所述的用于激光异物清除器的异物识别方法，其特征在于，所述的步骤③形态学处理，具体是先对图像进行腐蚀，然后对腐蚀后的图像进行膨胀运算，实现图像中相邻点的连接，以及分割后图像噪声元素的消除。

5.根据权利要求1或2所述的用于激光异物清除器的异物识别方法，其特征在于，所述的步骤④边缘检测，是采用Canny边缘检测法提取图像。