基于机器视觉的高压线故障检测方法研究

【摘要】超高压输电线里是现今社会传输电力的一个重要的载体和工具。近几年来，由于高压输电线路经常受到恶劣气候环境如雨雪、大风等剧烈天气的影响而致使地面上的众多异物刮到了超高压线路上，从而会致使常见的高压线线路故障如超高压线造成短路、放电等，这些故障的时有发生，十分严重的破坏了高压线输电的安全性和高压线供电可靠性和稳定性，对人们的生命安全及财产都有着很大的威胁。因此，必须对输电线路进行定期巡视检查，随时掌握和了解输电线路的运行情况以及线路周围环境的变化情况，及时发现和消除隐患，预防事故的发生。本文提出了一种新型机器人，该机器人是利用多个传感器，巡线机器人的行驶路径是超高压输电线线路，该巡线机器人的优点是能够带电工作并且可以跨越障碍物。本文研究的主要目的是让此巡线机器人能够自主的跨越高压线上的障碍物，沿着高压线路进行巡线检查，为了获得高压线路径的图像，巡线机器人利用自身携带的CCD摄像机模拟人的眼球结构进行实时高压线图像信息的获取采集。本文重点研究高压线巡检机器人视觉系统故障检测部分。利用数字图像处理技术完成对采集到的高压线图像进行预处理，采用MATLAB对采集回来的高压线图像进行了仿真处理及分析，对有故障问题的高压线路进行了故障识别定位，进而找到了有故障点的高压线的位置进行重点监控，最后设计出了高压线故障点检测系统。首先论述了移动巡线机器人机器视觉导航研究的目的、意义以及机器视觉系统的构成，阐述了自动高压线检测技术在国内外发展状况和关键技术，以机器视觉理论为基础，利用摄像机对不同场景的超高压线场景拍摄，从而完成高压线的图像采集，并提出了一种新型的能够实现对高压线故障点提取的方法。
【作者】赵裴；
【导师】罗中明；
【作者基本信息】哈尔滨理工大学，测试计量技术及仪器，2013，硕士
【关键词】高压线；图像处理；机器视觉；故障检测；

【参考文献】
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