一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測的系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種系統(tǒng)和方法，用于對基于圖像的絕緣子芯棒缺陷進行在線檢測，所述系統(tǒng)包括：圖像采集單元，利用圖像采集裝置采集絕緣子芯棒圖像。圖像傳輸單元，圖像采集單元采集將絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元。圖像檢測單元，圖像檢測單元對絕緣子芯棒圖像進行預處理，將絕緣子芯棒圖像分為前景圖像和背景圖像的源二值化圖像；對源二值化圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像；用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到前景圖像的邊緣圖像；利用視覺顯著性模型判定圖像缺陷，對圖像缺陷進行標記，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記；對圖像缺陷進行去除噪聲處理。本發(fā)明提出的檢測系統(tǒng)，降低了誤檢的概率，提高了檢測的準確度。
【專利說明】
一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測的系統(tǒng)和方法
技術領域
[0001]本發(fā)明涉及檢測領域，更具體地，涉及一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測的系統(tǒng)和方法。
【背景技術】
[0002]隨著經(jīng)濟建設快速發(fā)展，在超高壓輸電線路建設中，復合絕緣子以其憎水性強，結構強度高，重量輕等優(yōu)點逐步代替了傳統(tǒng)的陶瓷、玻璃絕緣子獲得了廣泛的應用。因此復合絕緣子的質(zhì)量，很大程度上影響到了整個電網(wǎng)的安全。絕緣子芯棒作為復合絕緣子的重要組成部分，其缺陷是高壓電傳輸線路的重要隱患。
[0003]復合絕緣子芯棒在生產(chǎn)和運輸過程中，由于各種原因，在絕緣子芯棒表面可能會產(chǎn)生碰傷、開裂、干紗等缺陷。這些缺陷會對復合絕緣子芯棒的使用性能產(chǎn)生一定的影響，嚴重時會引發(fā)重大事故。大量資料表明，絕緣子芯棒的生產(chǎn)質(zhì)量問題，是導致復合絕緣發(fā)生故障的重要原因之一。
[0004]目前絕緣子芯棒的質(zhì)量檢測主要還是依靠工人肉眼判斷，是芯棒從生產(chǎn)線上截斷后，依靠檢測人員從不同角度觀察芯棒，在看到芯棒異常時人工標識缺陷位置。這種檢測方式不僅效率低下，成本較高，而且容易產(chǎn)生誤檢漏檢等情況，無法在生產(chǎn)線上實現(xiàn)在線檢測?；谟嬎銠C視覺的缺陷檢測領域得到研究者的廣泛關注，在具體的應用領域出現(xiàn)了一些研究熱點，例如鋼坯表面缺陷檢測、帶鋼缺陷檢測、彈殼表面缺陷檢測、織物表面缺陷檢測、精密光學元器件缺陷檢測等。
[0005]現(xiàn)有技術沒有基于圖像顯著性分析的絕緣子芯棒表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種系統(tǒng)，用于對基于圖像的絕緣子芯棒缺陷進行在線檢測的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括:
[0007]圖像采集單元，利用圖像傳感器采集絕緣子芯棒圖像；
[0008]圖像傳輸單元，將所述絕緣子芯棒圖像從圖像采集單元傳輸至圖像檢測單元；
[0009]圖像檢測單元，對所述絕緣子芯棒圖像進行預處理，將所述絕緣子芯棒圖像二值化以獲得源二值化圖像，所述源二值化圖像包括前景圖像和背景圖像;對所述源二值化圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像;用所述源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到所述前景圖像的邊緣圖像;利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷，對所述源二值化圖像中前景圖像缺陷進行標記，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行定位和分割從而獲得缺陷區(qū)域，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記;對判定的源二值化圖像中前景圖像缺陷區(qū)域進行去除噪聲處理，以去除圖像缺陷區(qū)域中的噪聲區(qū)域，降低圖像缺陷的判定失誤率。
[0010]優(yōu)選地，所述圖像傳感器連續(xù)采集所述絕緣子芯棒圖像。
[0011 ] 優(yōu)選地，所述圖像檢測單元，用于對所述絕緣子芯棒進行預處理，所述預處理包括:對所述采集的絕緣子芯棒圖像采用前景與背景分割算法，采用最大類間方差法對所述絕緣子芯棒圖像進行二值化處理，將所述芯棒圖像分為前景圖像和背景圖像的源二值化圖像。
[0012]優(yōu)選地，其中用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到所述前景圖像的邊緣圖像的步驟包括:對所述經(jīng)過二值化后的源二值化前景圖像進行腐蝕，用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像得到前景區(qū)域的邊緣圖像，使用Hough變換計算出最顯著的邊緣直線的角度Θ，計算前景圖像在角度Θ上的投影直方圖；根據(jù)檢測靈敏度確定源二值化圖像的芯棒邊緣直線判斷閾值門限為ThT2,對于投影直方圖上小于閾值門限T1的行，將整行設置為O;對于閾值門限大于T2的行，將整行設置為I。
[0013]優(yōu)選地，所述利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷包括:利用視覺顯著性模型計算所述前景圖像像素的顯著性值，并歸一化到[0，1]區(qū)間。
[0014]優(yōu)選地，對于所述顯著性值大于選定缺陷檢測閾值門限T的像素，判定為圖像缺陷。
[0015]優(yōu)選地，所述對所述圖像缺陷進行標記包括:將所述絕緣子芯棒圖像的缺陷區(qū)域的像素值標為I，并且將正常區(qū)域的像素值標為O;并且將缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記，從而實現(xiàn)缺陷區(qū)域和正常區(qū)域的區(qū)分。
[0016]優(yōu)選地，所述系統(tǒng)還包括去除噪聲處理，根據(jù)所述缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域的面積來確定標準閾值門限，將面積大于標準閾值門限的連通區(qū)域確定為缺陷區(qū)域，將面積小于標準閾值門限的連通區(qū)域確定為噪聲區(qū)域;以及去除所述缺陷區(qū)域中的所述噪聲區(qū)域。
[0017]基于本發(fā)明的另一種實施方式，本發(fā)明提供一種方法，用于對基于圖像的絕緣子芯棒缺陷進行在線檢測的方法，所述方法包括:
[0018]利用圖像傳感器采集絕緣子芯棒圖像；
[0019]將所述絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元；
[0020]通過所述圖像檢測單元對所述絕緣子芯棒圖像進行預處理，將所述絕緣子芯棒圖像二值化以獲得源二值化圖像，所述源二值化圖像包括前景圖像和背景圖像;對所述源二值化圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像;用所述源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到所述前景圖像的邊緣圖像;利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷，對所述源二值化圖像中前景圖像缺陷進行標記，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行定位和分割從而獲得缺陷區(qū)域，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記;對判定的源二值化圖像中前景圖像缺陷區(qū)域進行去除噪聲處理，以去除圖像缺陷區(qū)域中的噪聲區(qū)域，降低圖像缺陷的判定失誤率。
[0021]本發(fā)明提出一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測的系統(tǒng)，對生產(chǎn)線上的芯棒進行表面光照，通過圖像采集裝置連續(xù)拍攝生產(chǎn)線上芯棒并采集圖像，利用圖像分析算法，檢測并定位芯棒缺陷位置。本發(fā)明基于圖像的絕緣子芯棒表面缺陷檢測系統(tǒng)，對絕緣子芯棒表面的異常缺陷均能檢測，克服了目前人工芯棒檢測方式的缺點，節(jié)省了大量的人力;本系統(tǒng)用于檢測絕緣子芯棒，準確率高，適應性好;本發(fā)明提出的檢測系統(tǒng)，采用非接觸方式進行檢測，對芯棒不造成損傷。
【附圖說明】
[0022]通過參考下面的附圖，可以更為完整地理解本發(fā)明的示例性實施方式:
[0023]圖1為本發(fā)明實施方式的一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測的系統(tǒng)的結構不意圖；以及
[0024]圖2為本發(fā)明實施方式的一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0025]現(xiàn)在參考附圖介紹本發(fā)明的示例性實施方式，然而，本發(fā)明可以用許多不同的形式來實施，并且不局限于此處描述的實施例，提供這些實施例是為了詳盡地且完全地公開本發(fā)明，并且向所屬技術領域的技術人員充分傳達本發(fā)明的范圍。對于表示在附圖中的示例性實施方式中的術語并不是對本發(fā)明的限定。在附圖中，相同的單元/元件使用相同的附圖標記。
[0026]除非另有說明，此處使用的術語(包括科技術語)對所屬技術領域的技術人員具有通常的理解含義。另外，可以理解的是，以通常使用的詞典限定的術語，應當被理解為與其相關領域的語境具有一致的含義，而不應該被理解為理想化的或過于正式的意義。
[0027]圖1為本發(fā)明實施方式的一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測的系統(tǒng)的結構示意圖100。系統(tǒng)100用于對基于圖像的絕緣子芯棒缺陷進行在線檢測，系統(tǒng)100包括:圖像采集單元101，利用圖像采集裝置采集芯棒圖像。圖像傳輸單元102，圖像采集單元采集將芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元。圖像檢測單元103，對絕緣子芯棒圖像進行預處理，將所緣子芯棒圖像二值化以獲得源二值化圖像，所述源二值化圖像包括前景圖像和背景圖像;對源二值化圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像;用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到前景圖像的邊緣圖像;利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行標記，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行定位和分割從而獲得缺陷區(qū)域，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記;對判定的源二值化圖像中前景圖像缺陷區(qū)域進行去除噪聲處理，以去除圖像缺陷區(qū)域中的噪聲區(qū)域，降低圖像缺陷的判定失誤率。
[0028]如圖1所示，圖像采集單元101利用圖像采集裝置采集芯棒圖像。圖像采集單元101包括光源，或圖像傳感器、相機等圖像采集裝置，利用光源對生產(chǎn)線上的絕緣子芯棒表面提供照射，使圖像采集滿足需要的光照條件。優(yōu)選地，通常光源以一定的角度從上至下照射在被檢測的芯棒上，圖像采集裝置設置在芯棒的垂直上方，光源設置在圖像采集裝置的兩側，圖像采集裝置從上向下獲取絕緣子芯棒圖像，并且圖像采集裝置可以連續(xù)采集絕緣子芯棒圖像。另外，光源以一定的角度從下至上照射在被檢測的絕緣子芯棒上，圖像采集裝置設置在絕緣子芯棒的垂直下方，光源設置在圖像采集裝置的兩側，圖像采集裝置從下向上獲取絕緣子芯棒圖像，并且圖像采集裝置可以連續(xù)采集絕緣子芯棒圖像。
[0029]如圖1所示，圖像傳輸單元102，圖像采集單元采集將絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元。優(yōu)選地，圖像傳輸單元102利用圖像傳輸線路，或通過無線傳輸、藍牙傳輸、局域網(wǎng)絡方式傳輸圖像采集單元101采集的絕緣子芯棒圖像，絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元103。
[0030]如圖1所示，圖像檢測單元103，對絕緣子芯棒圖像進行預處理，將絕緣子芯棒圖像分為前景圖像和背景圖像的源二值化圖像。優(yōu)選地，對采集的絕緣子芯棒圖像采用前景與背景分割算法，采用最大類間方差法對所述絕緣子芯棒圖像進行二值化處理，將絕緣子芯棒圖像分為前景圖像和背景圖像的源二值化圖像?；谧鳛榍熬暗慕^緣子芯棒區(qū)域為規(guī)則的四邊形，對二值化后的源二值化前景圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像；用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到前景圖像的邊緣圖像。優(yōu)選地，用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到前景圖像的邊緣圖像的步驟包括，對經(jīng)過二值化后的圖像做腐蝕，用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像得到前景區(qū)域的邊緣圖像，使用Hough變換計算出最顯著的邊緣直線的角度Θ，計算前景圖像在角度Θ上的投影直方圖；對于直方圖上小于閾值門限T1的行，將整行設置為O;對于閾值門限大于T2的行，將整行設置為UT^T2是芯棒邊緣直線判斷閾值門限，根據(jù)需要的檢測靈敏度調(diào)整，也可以根據(jù)芯棒的形狀計算調(diào)整，典型的閾值門限!^取丨/^，!^取 2/3。
[0031]利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行標記，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行定位和分割，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記。利用視覺顯著性模型判定圖像缺陷包括，利用視覺顯著性模型計算前景圖像像素的顯著性值，并歸一化到[0，I]區(qū)間。對于顯著性值大于選定閾值門限T的像素，判定為圖像缺陷。T是缺陷檢測閾值門限，取值范圍為O至I之間。如果閾值門限T取值偏小，則檢測靈敏度高，會造成過檢測；如果閾值門限T取值偏大，則會造成欠檢測。本發(fā)明實施方式閾值門限T選取范圍為0.2至0.3。對圖像缺陷進行標記包括，對于絕緣子芯棒圖像缺陷區(qū)域像素值都標為I，正常區(qū)域像素值都標為O。將缺陷區(qū)域組成的各連通區(qū)域進行標記，實現(xiàn)缺陷區(qū)域和正常區(qū)域的區(qū)分。將缺陷區(qū)域組成的各連通標記出來，方便缺陷圖像的區(qū)分和處理。將缺陷圖像連通標記進行定位標記，方便對有質(zhì)量缺陷的絕緣子芯棒進行查找。優(yōu)選地，對圖像缺陷進行標記后，系統(tǒng)發(fā)出報警信號。優(yōu)選地，系統(tǒng)還包括去除噪聲處理，根據(jù)缺陷區(qū)域組成的連通面積設計標準閾值門限，連通面積大于標準閾值門限確定為缺陷區(qū)域，連通面積小于標準閾值門限確定為噪聲區(qū)域。去除缺陷區(qū)域中的噪聲區(qū)域。噪聲區(qū)域的面積與缺陷區(qū)域面積相比較小，并且比較孤立，噪聲區(qū)域會干擾系統(tǒng)對于缺陷區(qū)域的判斷，系統(tǒng)會將噪聲區(qū)域判斷為缺陷區(qū)域，影響檢測的準確度。對噪聲區(qū)域進行去除處理，可以降低誤檢的概率，更好地提高檢測的準確度。
[0032]圖2為本發(fā)明實施方式的一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測方法200的流程圖。在步驟201，利用圖像采集裝置采集絕緣子芯棒圖像，圖像采集單元利用圖像采集裝置采集絕緣子芯棒圖像。圖像采集單元包括光源，或圖像傳感器、相機等圖像采集裝置，利用光源對生產(chǎn)線上的絕緣子芯棒表面提供照射，使圖像采集滿足需要的光照條件。優(yōu)選地，通常光源以一定的角度從上至下照射在被檢測的絕緣子芯棒上，圖像采集裝置設置在絕緣子芯棒的垂直上方，光源設置在圖像采集裝置的兩側，圖像采集裝置從上向下獲取絕緣子芯棒圖像，并且圖像采集裝置可以連續(xù)采集絕緣子芯棒圖像。另外，光源以一定的角度從下至上照射在被檢測的絕緣子芯棒上，圖像采集裝置設置在絕緣子芯棒的垂直下方，光源設置在圖像采集裝置的兩側，圖像采集裝置從下向上獲取絕緣子芯棒圖像，并且圖像采集裝置可以連續(xù)采集絕緣子芯棒圖像。
[0033]在步驟202，將絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元，圖像采集單元采集將絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元。優(yōu)選地，圖像傳輸單元利用圖像傳輸線路，或通過無線傳輸、藍牙傳輸、局域網(wǎng)絡方式傳輸圖像采集單元采集的絕緣子芯棒圖像，絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元。
[0034]在步驟203，對絕緣子芯棒圖像進行預處理，將絕緣子芯棒圖像分為前景圖像和背景圖像的源二值化圖像。優(yōu)選地，對采集的絕緣子芯棒圖像采用前景與背景分割算法，采用最大類間方差法對所述絕緣子芯棒圖像進行二值化處理，將絕緣子芯棒圖像分為前景圖像和背景圖像的源二值化圖像?；谧鳛榍熬暗慕^緣子芯棒區(qū)域為規(guī)則的四邊形，對二值化后的前景圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像;用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到前景圖像的邊緣圖像。優(yōu)選地，源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到前景圖像的邊緣圖像的步驟包括，對經(jīng)過二值化后的源二值化前景圖像做腐蝕，用源二值化前景圖像減去腐蝕后的圖像得到前景區(qū)域的邊緣圖像，使用Hough變換計算出最顯著的邊緣直線的角度Θ，計算前景圖像在角度Θ上的投影直方圖；對于直方圖上小于閾值門限T1的行，將整行設置為O;對于閾值門限大于T2的行，將整行設置為UTu 1~2是芯棒邊緣直線判斷閾值門限，根據(jù)需要的檢測靈敏度調(diào)整，也可以根據(jù)芯棒的形狀計算調(diào)整，典型的閾值門限
[0035]在步驟204，對絕緣子芯棒圖像進行預判定，利用視覺顯著性模型判定圖像缺陷，對圖像缺陷進行標記，對圖像缺陷進行定位和分割，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記。利用視覺顯著性模型判定圖像缺陷包括，利用視覺顯著性模型計算前景圖像像素的顯著性值，并歸一化到[0，I]區(qū)間。對于顯著性值大于選定閾值門限T的像素，判定為圖像缺陷。T是缺陷檢測閾值門限，取值范圍為O至I之間。如果閾值門限T取值偏小，則檢測靈敏度高，會造成過檢測；如果閾值門限T取值偏大，則會造成欠檢測。本發(fā)明實施方式閾值門限T選取范圍為0.2至0.3。對圖像缺陷進行標記包括，對于絕緣子芯棒圖像缺陷區(qū)域像素值都標為I，正常區(qū)域像素值都標為O。將缺陷區(qū)域組成的各連通區(qū)域進行標記，實現(xiàn)缺陷區(qū)域和正常區(qū)域的區(qū)分。將缺陷區(qū)域組成的各連通標記出來，方便缺陷圖像的區(qū)分和處理。將缺陷圖像連通標記進行定位標記，方便對有質(zhì)量缺陷的絕緣子芯棒進行查找。
[0036]在步驟205，對絕緣子芯棒圖像噪聲進行去除，本發(fā)明的實施方式還包括去除噪聲處理，根據(jù)缺陷區(qū)域組成的連通面積設計標準閾值門限，連通面積大于標準閾值門限確定為缺陷區(qū)域，連通面積小于標準閾值門限確定為噪聲區(qū)域。去除缺陷區(qū)域中的噪聲區(qū)域。噪聲區(qū)域的面積與缺陷區(qū)域面積相比較小，并且比較孤立，噪聲區(qū)域會干擾本發(fā)明對于缺陷區(qū)域的判斷，本發(fā)明的實施方式會將噪聲區(qū)域判斷為缺陷區(qū)域，影響檢測的準確度。對噪聲區(qū)域進行去除處理，可以降低誤檢的概率，更好地提高檢測的準確度。
[0037]在步驟206，對絕緣子芯棒缺陷圖像報警輸出。優(yōu)選地，對圖像缺陷進行標記后，系統(tǒng)發(fā)出報警信號。
[0038]本發(fā)明提出一種基于圖像的絕緣子芯棒缺陷在線檢測的方案，對生產(chǎn)線上的絕緣子芯棒進行表面光照，通過圖像采集裝置連續(xù)拍攝生產(chǎn)線上絕緣子芯棒并采集圖像，利用圖像分析算法，檢測并定位絕緣子芯棒缺陷位置。本發(fā)明基于圖像的絕緣子芯棒表面缺陷檢測系統(tǒng)，對絕緣子芯棒表面的異常缺陷均能檢測，克服了目前人工絕緣子芯棒檢測方式的缺點，節(jié)省了大量的人力;本系統(tǒng)用于檢測絕緣子芯棒，準確率高，適應性好;本發(fā)明提出的檢測系統(tǒng)，采用非接觸方式進行檢測，對絕緣子芯棒不造成損傷;本發(fā)明提出的檢測系統(tǒng)，降低了誤檢的概率，提高了檢測的準確度。
[0039]已經(jīng)通過參考少量實施方式描述了本發(fā)明。然而，本領域技術人員所公知的，正如附帶的專利權利要求所限定的，除了本發(fā)明以上公開的其他的實施例等同地落在本發(fā)明的范圍內(nèi)。
[0040]通常地，在權利要求中使用的所有術語都根據(jù)他們在技術領域的通常含義被解釋，除非在其中被另外明確地定義。所有的參考“一個/所述/該[裝置、組件等]”都被開放地解釋為所述裝置、組件等中的至少一個實例，除非另外明確地說明。這里公開的任何方法的步驟都沒必要以公開的準確的順序運行，除非明確地說明。
【主權項】
1.一種用于對基于圖像的絕緣子芯棒缺陷進行在線檢測的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括: 圖像采集單元，利用圖像傳感器采集絕緣子芯棒圖像； 圖像傳輸單元，將所述絕緣子芯棒圖像從圖像采集單元傳輸至圖像檢測單元； 圖像檢測單元，對所述絕緣子芯棒圖像進行預處理，將所述絕緣子芯棒圖像二值化以獲得源二值化圖像，所述源二值化圖像包括前景圖像和背景圖像;對所述源二值化圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像;用所述源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到所述前景圖像的邊緣圖像;利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷，對所述源二值化圖像中前景圖像缺陷進行標記，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行定位和分割從而獲得缺陷區(qū)域，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記;對判定的源二值化圖像中前景圖像缺陷區(qū)域進行去除噪聲處理，以去除圖像缺陷區(qū)域中的噪聲區(qū)域，降低圖像缺陷的判定失誤率。2.根據(jù)權利要求1所述的系統(tǒng)，所述圖像傳感器連續(xù)采集所述絕緣子芯棒圖像。3.根據(jù)權利要求1所述的系統(tǒng)，所述圖像檢測單元，用于對所述絕緣子芯棒進行預處理，所述預處理包括:對所述采集的絕緣子芯棒圖像采用前景與背景分割算法，采用最大類間方差法對所述絕緣子芯棒圖像進行二值化處理，將所述芯棒圖像分為前景圖像和背景圖像的源二值化圖像。4.根據(jù)權利要求1所述的系統(tǒng)，其中用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到所述前景圖像的邊緣圖像的步驟包括:對所述經(jīng)過二值化后的源二值化前景圖像進行腐蝕，用源二值化圖像減去腐蝕后的圖像得到前景區(qū)域的邊緣圖像，使用Hough變換計算出最顯著的邊緣直線的角度Θ，計算前景圖像在角度Θ上的投影直方圖；根據(jù)檢測靈敏度確定源二值化圖像的芯棒邊緣直線判斷閾值門限為T^T2,對于投影直方圖上小于閾值門限T1的行，將整行設置為O;對于投影直方圖上大于閾值門限T2的行，將整行設置為I。5.根據(jù)權利要求1所述的系統(tǒng)，所述利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷包括:利用視覺顯著性模型計算所述前景圖像像素的顯著性值，并歸一化到[0，I]區(qū)間。6.根據(jù)權利要求5所述的系統(tǒng)，對于所述顯著性值大于選定缺陷檢測閾值門限T的像素，判定為圖像缺陷。7.根據(jù)權利要求6所述的系統(tǒng)，所述對所述圖像缺陷進行標記包括:將所述絕緣子芯棒圖像的缺陷區(qū)域的像素值標為I，并且將正常區(qū)域的像素值標為O;并且將缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記，從而實現(xiàn)缺陷區(qū)域和正常區(qū)域的區(qū)分。8.根據(jù)權利要求1所述的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)還包括去除噪聲處理，根據(jù)所述缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域的面積來確定標準閾值門限，將面積大于標準閾值門限的連通區(qū)域確定為缺陷區(qū)域，將面積小于標準閾值門限的連通區(qū)域確定為噪聲區(qū)域；以及去除所述缺陷區(qū)域中的所述噪聲區(qū)域。9.一種用于對基于圖像的絕緣子芯棒缺陷進行在線檢測的方法，所述方法包括: 利用圖像傳感器采集絕緣子芯棒圖像； 將所述絕緣子芯棒圖像傳輸至圖像檢測單元； 通過所述圖像檢測單元對所述絕緣子芯棒圖像進行預處理，將所述絕緣子芯棒圖像二值化以獲得源二值化圖像，所述源二值化圖像包括前景圖像和背景圖像;對所述源二值化圖像進行腐蝕，得到腐蝕后的圖像;用所述源二值化圖像減去腐蝕后的圖像，得到所述前景圖像的邊緣圖像;利用視覺顯著性模型判定源二值化圖像中前景圖像缺陷，對所述源二值化圖像中前景圖像缺陷進行標記，對源二值化圖像中前景圖像缺陷進行定位和分割從而獲得缺陷區(qū)域，并對缺陷區(qū)域組成的連通區(qū)域進行標記;對判定的源二值化圖像中前景圖像缺陷區(qū)域進行去除噪聲處理，以去除圖像缺陷區(qū)域中的噪聲區(qū)域，降低圖像缺陷的判定失誤率。
【文檔編號】G06T5/00GK106097380SQ201610630228
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年8月3日 公開號201610630228.8, CN 106097380 A, CN 106097380A, CN 201610630228, CN-A-106097380, CN106097380 A, CN106097380A, CN201610630228, CN201610630228.8
【發(fā)明人】鄧桃, 周軍, 別紅霞, 張學軍, 鄧禹, 劉博 , 蔡坤
【申請人】中國電力科學研究院, 國家電網(wǎng)公司, 北京郵電大學, 國網(wǎng)河北省電力公司