一种硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，具体涉及采用图像处理识别 技术进行硅橡胶绝缘子憎水性等级的判定。
【背景技术】
[0002] 运行中的绝缘子长期受到电晕、闪络、污秽等因素的影响，尤其在湿润条件下，瓷 和玻璃绝缘子的外绝缘强度会急剧降低，从而引发电网的大规模污闪事故，给国民经济造 成重大损失。实践表明，采用硅橡胶绝缘子代替传统绝缘子（瓷或玻璃绝缘子），可以有效 遏制污闪事故的发生。硅橡胶绝缘子之所以在电网防污改造中得到大量应用，因其表面具 有良好的憎水性以及憎水迀移性。但是挂网运行中的硅橡胶绝缘子受到电场、电晕、雨雪以 及污秽等综合因素下，其表面憎水性会发生一定的变化。目前，已有大量文献刊登关于硅橡 胶绝缘子憎水性机理以及引发憎水性变化特性的因素，有关该方面的研究成果对硅橡胶绝 缘子的生产工艺、运维与检修等方面工作提供理论依据。
[0003] 硅橡胶绝缘子表面材料主要成分为甲基乙烯基硅氧烧，俗称 PDMS(polydim-ethylsiloxane)，PDMS分子结构特性决定了娃橡胶绝缘子表面所具有的特 性。PDMS分子结构主链由Si原子和0原子交替排列而成，呈现出螺旋状。运行于户外的硅 橡胶绝缘子，表面染污后，硅橡胶表面所具有的憎水性迀移到亲水性的污秽层上，从而该污 秽层也表现出一定憎水性，所以说染污后的硅橡胶绝缘子表面具有憎水迀移性。正是其具 有的憎水迀移性，与其他绝缘子相对比，硅橡胶绝缘子具有优良的耐污闪性能。
[0004] 户外硅橡胶绝缘子表面憎水性等级将不可避免的发生变化，硅橡胶绝缘子表面所 具憎水性特性会随着运行时间以及受电晕、闪络、污秽、温度、雨雪等综合因素影响而出现 下降趋势或甚至完全丧失。硅橡胶绝缘子的憎水性以及憎水迀移特性的下降具体表现是耐 污闪能力变低，从而对电力系统安全与稳定运行构成威胁。截至目前为止，国内外专家学者 针对硅橡胶绝缘子憎水性等级检测方法进行了大量研究和实验，尽管有些检测方法已在实 际得到应用，但是大部分憎水性检测与评估方法仍处于不成熟阶段，更多是依靠人工或者 繁琐的实验步骤对其憎水性进行检测，归纳起来包括：IEC/TS 62073-2003推荐测试法（按 一定规范在绝缘表面喷水，再根据绝缘子表面的水滴形状和水滴分布状况把憎水性分为 HCl~HC7共七个等级）、指示函数法以及基于图像处理与数学算法的智能算法。因此研究 一种硅橡胶绝缘子憎水性等级判定技术是非常有实用工程价值的。
【发明内容】
[0005] 针对【背景技术】中提到的问题及指针式仪表图像识别的特点，本发明提出了一种硅 橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，不需要提前建立模板图像数据库以及对图像进行一系列 复杂预处理计算。
[0006] 本发明的技术方案为：一种硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，包括下述的步 骤：
[0007] 1)获取带水珠的硅橡胶绝缘子彩色图像并进行灰度化处理；
[0008] 2)将灰度化后的图像进行滤波去噪和重构；
[0009] 3)图像二值化处理，将憎水性图像中的目标水珠与绝缘层背景进行区分，形成二 值化图像；
[0010] 4)从二值化图像提取最大水迹的面积比、形状因子和盒维数特征；
[0011] 5)基于SVM方法，采取RBF核函数，特征码取为最大水迹的面积比K、形状因子fc、 盒维数D，将复合绝缘子憎水性等级分为HCl~HC3、HC4~HC5和HC6~HC7三大类；
[0012] 6)基于多重分形的方法，构建标准憎水性图像样本HCl~HC7的广义维数谱Dq-q 曲线，将憎水性等级由三个大类细分为7个等级；
[0013] 7)通过比对标准憎水性图像样本的Dq-q曲线，判断待测样本所属憎水性等级。
[0014] 步骤2)采用Haar小波函数进行滤波处理，然后进行逆向小波变换，最终到达重构 目的。
[0015] 步骤3)基于最大类间方法找到图像的一个合适的灰度阈值，所述合适的灰度阈 值为前景和背景图像的方差最大时的值。
[0016] 所述盒维数计算采用网格法。
[0017] 采用SVM方法前对样本数据进行归一化。
[0018] 步骤5)利用标准样本的K、fc和D值进行训练，将憎水性等级分为三大类，将待测 样本的三个参数代入，得到待测样本所属憎水性类别。
[0019] 步骤6)建立三个标准判据图，对应步骤5)划分的三个类别，在划分三大类基础 上，进一步划分憎水性等级。
[0020] HC1-HC3之间等级，q值在[-0. 5, 2];其余等级下，q值取值在[-1，1]之间。
[0021] 步骤7)如果待测绝缘子图像的广义维数值序列与相应状态下的某标准Dq- q曲线 最接近，则属于此憎水性等级。
[0022] 步骤7)根据分形维数序列组的标准差来判断，计算公式如下：
[0024] 式中，A；表示标准样本HCx的维数序列，X e [1，7]之间的整数，贫表示待测样本 k的维数序列。
[0025] 本发明与其他绝缘子等级检测技术最大的不同是不需要提前建立模板图像数据 库以及对图像进行一系列复杂预处理计算，通过对图像去噪分割重构提取形状因子及分形 维数，基于SVM和多重分形方法模型来判定憎水性等级，能够准确的区分绝缘子憎水性等 级速，为绝缘子污秽等级提供很好的判据，方便于输变电工作人员和巡检人员监控高压塔 上绝缘子污秽情况，具有实际的工程应用价值。
【附图说明】
[0026] 图1为本发明提供的一种硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法流程图；
[0027] 图2为一个实施例中对原始彩色图像进行灰度化处理后的图像；
[0028] 图3为将图2采用小波函数去噪和重构后的图像；
[0029] 图4为将图3采用大类间差分割得到的图像；
[0030] 图5由图4的实施例得到，其中（a)最大水迹的形状因子；(b)最大水迹的面积比； (c)最大水迹的盒维数值；
[0031] 图6由图5的实施例建立，其中（a)HCl_HC3标准样本的Dq-q曲线；(b)改变q测 度后HC1-HC3标准样本的D q-q曲线；（c)HC4_HC5标准样本的Dq-q曲线；（d)HC6_HC7标准 样本的D q-q曲线。
【具体实施方式】
[0032] 本发明的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，流程图如图1，具体来说包括以下具 体实施步骤：
[0033] 1.通过高压塔上的视频摄像头获取有水珠的硅橡胶绝缘子原始彩色图像，并将图 像传回安装有图像处理功能的计算机，并对传回的彩色图像进行灰度化处理，如图2所示。
[0034] 2.将灰度图像进行Haar小波去噪和重构：
[0035] 对于憎水性图像的分解滤波过程中，主要是对高频系数进行处理，而在光照不均 匀情况下噪声可以采用一定的补偿；通过选取合适的小波函数，可以实现对图像中的信号 进行分解与重构；本发明一个实例中仅对高频系数进行噪声滤除，选定某个阈值和相应阈 值函数对高频处理，将其分解为高频、低频系数，在各自系数基础上进行处理，得到新的高 频系数，处理后的新系数经逆向小波变换重构图像，得到去噪后的憎水性图像。
[0036] 在小波变换分析中，有两个重要的函数，分别是：
[0037] Haar小波尺度函数：
[0041] 小波变换基本思路是利用缩放和平移的一系列函数表示出傅里叶变换中的函数 或信号。傅里叶变换能提供频率域的信息，但存在丢失时间方面的局部信息问题；而小波变 换既能通过平移函数获取待分析信号的时间信息，又能通过缩放函数获取待分析信号的频 率域信息。
[0042] 这一步具体包括：
[0043] I)Haar小波变换分解法对图像分解表达式如下：
[0044] fj= ω 】J…+ ω 〗Jfj J…+ ω 0+f。 (3)
[0045] 其中ω j i、f』i表达式分别为：
[0048] 式中系数f1和Af1经相应迭代而得：
[0051] 式中，H和L为高、低通滤波器。当j = J时，是由取样信号
来确定，当j 一直减小，最终达到符合要求的级别。
[0052] 2)在对高、低频系数处理后，需要进行逆向小波变换，最终到达重构的目的。根据 Haar重构定理：
[0053] f = f。+ ω。+ ω A ω 2+…+ ω 〗i (8)
[0054] 对式（8)信号进行重构，得到表达式为：
[0056] Haar小波函数去噪重构后的图像，如图3所示。
[0057] 3.对Haar小波去噪后的图像采用最大类间方差分割图像：根据图像的灰度分布 特性，使受处理图像分为目标和背景