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采用数字图像处理方法对架空输电导线散股的研究
  • ISSN号:1004-9649
  • 期刊名称:《中国电力》
  • 时间:0
  • 分类:TM75[电气工程—电力系统及自动化] TN911.73[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]武汉大学动力与机械学院,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2006AA04Z202)
中文摘要:

架空输电导线受到施工破坏和外界环境长期作用容易产生散股,甚至断股现象,及时对其进行诊断和检修对于保证电网安全运行具有很大意义.采用巡检机器人搭载视觉检测装置巡检是现代输电线路状态检修的一种有效方式 在分析导线纹理约束及分布特征的基础上,建立了一种基于纹理斜率分布的散股判定模型,提出 了一种基于数字图像处理的架空输电导线散股自动诊断方法.该方法通过对机器人拍摄的视频数据进行处理,提取图像中导线,计算导线的纹理特征分布并利用判定模型给出图像诊断结果.实验研究表明,该方法能快速检测导线的散股故障信息,能满足在线巡检的实时性要求.

英文摘要:

Due to the stringing construction damage and the long-term effects of the external environment,untwisted strands and even broken strands are prone to occur in overhead transmission lines.Timely diagnosis and overhaul of the defects are therefore very significant for the power grid security.Inspection by robot equipped with visual detection devices is an effective method in modem condition-based maintenance of power transmission lines.On the basis of analyzing the constraints and the distribution of transmission line textures,an untwisted strand judging model is built based on the texture slope distribution and an automatic diagnosis method of the untwisted strands of overhead transmission lines is proposed based on digital image processing.This method gives the results of image diagnosis by using the judging model after calculating the textme characteristic distribution of the transmission lines which are extracted from the image taken by the robot.Experiment shows that this method can quickly detect the fault information of the untwisted strands,and satisfy the real-time requirement of online inspection.

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期刊信息
  • 《中国电力》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国网能源研究所 中国电机工程学会
  • 主编:邱忠涛
  • 地址:北京市昌平区北七家镇未来科技城国家电网公司园区B315
  • 邮编:102209
  • 邮箱:zhongshizhang@sgcc.com.cn
  • 电话:010-66603808
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9649
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3265/TM
  • 邮发代号:2-427
  • 获奖情况:
  • 2004年荣获第三届“国家期刊奖”,2001年进入“中国期刊方阵”的双效期刊,中国电力报刊协会优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27723