[发明专利]一种用于激光异物清除器的异物识别方法有效
申请号: | 201810942661.4 | 申请日: | 2018-08-17 |
公开(公告)号: | CN109191438B | 公开(公告)日: | 2021-10-08 |
发明(设计)人: | 段鹏飞;吕德亮;陈晓磊;刘鑫;贺岩;叶峰 | 申请(专利权)人: | 中科光绘(上海)科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;B23K26/03 |
代理公司: | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人: | 张宁展 |
地址: | 201800 上海市嘉*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 一种用于激光异物清除器的异物识别方法,包括步骤: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;⑥根据边缘曲率的分布,判断边缘曲率是否存在异常点;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。本发明通过识别异物,确定异物与电线的交点位置,进而控制激光发射器的发射方向,实现异物自动清除功能,实现激光异物清除设备的自动化操作,提高了工作效率,满足电网维护领域自动化智能化的发展需求。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 激光 异物 清除 识别 方法 | ||
【主权项】:
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;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。
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