本文選題：圖像處理　切入點：圖像分割　出處：《安徽理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：國民經(jīng)濟的快速發(fā)展,必然導致對電力能源的需求量也越來越大,與此同時,電力工程建設(shè)的力度也會隨著需求不斷加強。由于現(xiàn)在電力工程建設(shè)對人力和智能化的要求都比較高,而現(xiàn)有輸電線路巡檢存在如下現(xiàn)實情況:一方面線路大量建設(shè),覆蓋面增廣,地形狀況變復雜;另一方面,線路上的設(shè)備和電纜的細小故障,初期比較微小,難以被發(fā)現(xiàn)。鑒于以上原因,本課題提出采用圖像處理技術(shù)來實現(xiàn)對輸電線路安全隱患的檢測。該檢測過程分為兩大步驟:第一,提出基于圖像拼接和幀間差分相結(jié)合的圖像分割新算法,實現(xiàn)紅外圖像中輸電線的分割。第二,利用偽彩色值與輸電線表面熱值之間的映射關(guān)系,計算輸電線表面溫度平均值;再將監(jiān)控的輸電線實時電流與計算得到的輸電線表面溫度的平均值作為SVM算法的特征向量的兩個屬性,采用SVM算法對特征數(shù)據(jù)進行分類,由分類結(jié)果判斷輸電線路上是否存在安全隱患。為驗證提出的算法的可行性,本課題在MATLAB平臺上對提出的算法進行了仿真,仿真結(jié)果證明了該算法的可行性。進一步的,為使提出的算法得以實現(xiàn),本課題設(shè)計了以無人機為載體的巡檢系統(tǒng)整體方案,該方案包括硬件電路設(shè)計和軟件設(shè)計。其中,硬件部分主要對圖像處理模塊中的電路進行了設(shè)計;軟件設(shè)計主要包括:系統(tǒng)的主程序和圖像分割、圖像拼接子程序、SVM算法子程序等設(shè)計。本課題重點研究的適用于輸電線圖像分割的新方法和輸電線故障判別的方法,可初步實現(xiàn)用圖像技術(shù)對輸電線路故障進行檢測。有效檢測輸電線中存在的安全隱患,預防事故的發(fā)生,減少經(jīng)濟的損失。此外,為將上述算法付諸實踐,本課題設(shè)計的以無人機為載體的巡檢系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對輸電線路紅外圖像的獲取、處理、判斷和信息的傳輸,提高了輸電線路巡檢的智能化程度,解決了人力難以到達的地區(qū)輸電線路巡檢困難的問題,提高了巡檢效率,減少了人力開支,基本實現(xiàn)了本課題的要求。
[Abstract]:The rapid development of the national economy will inevitably lead to a growing demand for power energy, and at the same time, The strength of electric power engineering construction will also be strengthened with the demand. As the demand for manpower and intelligence of power engineering construction is relatively high, the existing power transmission line inspection and inspection exist as follows: on the one hand, a large number of lines are built, Coverage has increased, terrain has become more complex, on the other hand, minor failures of equipment and cables on the line are initially minor and difficult to detect. In this paper, image processing technology is used to detect the hidden danger of transmission line security. The detection process is divided into two steps: first, a new image segmentation algorithm based on the combination of image stitching and inter-frame difference is proposed. Secondly, using the mapping relationship between pseudo-color value and surface calorific value of transmission line, the average value of transmission line surface temperature is calculated. Then, the real-time current of the monitored transmission line and the average value of the calculated surface temperature of the transmission line are taken as the two attributes of the eigenvector of the SVM algorithm, and the SVM algorithm is used to classify the characteristic data. In order to verify the feasibility of the proposed algorithm, this paper simulates the proposed algorithm on the MATLAB platform, and the simulation results prove the feasibility of the algorithm. In order to realize the proposed algorithm, the whole scheme of patrol inspection system based on UAV is designed, which includes hardware circuit design and software design. The hardware part mainly designs the circuit in the image processing module, and the software design mainly includes: the main program of the system and the image segmentation, The subroutine of image stitching and SVM algorithm is designed. In this paper, a new method for image segmentation of transmission lines and a method for fault identification of transmission lines are studied. It is possible to use image technology to detect transmission line faults, effectively detect hidden safety problems existing in transmission lines, prevent accidents and reduce economic losses. In addition, in order to put the above algorithm into practice, The cruise inspection system based on UAV designed in this paper can acquire, process, judge and transmit the infrared image of transmission line, and improve the intelligent degree of transmission line inspection. It solves the problem of the difficult inspection of transmission line in the area where manpower is difficult to reach, improves the efficiency of the inspection, reduces the expenditure of manpower, and basically realizes the requirement of this subject.
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TM755

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本文編號：1648703