朱 丹，張舒玉，劉 飛

(1 貴州警察學(xué)院 貴州 安順 550005)

（2 貴州師范學(xué)院 貴州 貴陽(yáng) 550002）

0 引言

中國(guó)鐵路交通運(yùn)輸規(guī)程[1]規(guī)定：高鐵牽引供電系統(tǒng)與接觸網(wǎng)供電設(shè)施屬于高速鐵路行車裝備的重要組成部分，絕緣子是使?fàn)恳╇娂敖佑|網(wǎng)帶電部件保持電氣絕緣的主要元器件，一旦發(fā)生絕緣缺陷，將直接威脅鐵路運(yùn)輸安全。由于絕緣子常年暴露在空氣中，潮濕的天氣環(huán)境會(huì)使絕緣子串發(fā)生污閃，而污閃后劣質(zhì)或劣化的絕緣子極容易遭受雷擊，導(dǎo)致絕緣子出現(xiàn)掉串現(xiàn)象。目前對(duì)掉串絕緣子的檢測(cè)方法主要有人工巡視法和電磁特性檢測(cè)法。使用人工巡視法檢測(cè)效率不高、掉串缺陷檢出率低、巡視周期長(zhǎng)；而電磁特性檢測(cè)法存在著操作繁瑣、容易受電磁干擾的問(wèn)題。

隨著計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)的發(fā)展，基于圖像處理的絕緣子圖像檢測(cè)技術(shù)成為了一種比較高效的新型檢測(cè)方法，該方法可以在某些特定條件下實(shí)現(xiàn)對(duì)掉串絕緣子的快速檢測(cè)，從而及時(shí)排除險(xiǎn)情。絕緣子圖像檢測(cè)技術(shù)主要可分為以下三類：第一類是基于統(tǒng)計(jì)形狀模型的絕緣子掉串檢測(cè)，如文獻(xiàn)[2]利用計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)形狀模型的掉串絕緣子自動(dòng)檢測(cè)算法。該方法雖然檢測(cè)精度較高，但存在嚴(yán)重的誤檢測(cè)問(wèn)題。第二類是基于雙目視覺的絕緣子掉串識(shí)別與檢測(cè)技術(shù)，如文獻(xiàn)[3]通過(guò)雙目視覺互補(bǔ)特性實(shí)現(xiàn)了對(duì)掉串絕緣子的準(zhǔn)確檢測(cè)。該方法雖然檢測(cè)率很高，但操作十分繁瑣，且當(dāng)需檢測(cè)的絕緣子數(shù)量較大時(shí)，檢測(cè)耗時(shí)較長(zhǎng)且準(zhǔn)確率會(huì)大幅下降，很難滿足實(shí)際工程中的需求。第三類是結(jié)合機(jī)器視覺及深度學(xué)習(xí)的新型檢測(cè)技術(shù)，目前僅有少量文獻(xiàn)針對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了初步研究，如文獻(xiàn)[4]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確定位出接觸網(wǎng)圖像中絕緣子所在位置。該方法雖然引入了當(dāng)下最熱門的深度學(xué)習(xí)模型，但研究?jī)H停留在識(shí)別絕緣子，對(duì)于絕緣子缺陷檢測(cè)方面的問(wèn)題并沒(méi)有做更深入的探究。

本文以昌福高鐵接觸網(wǎng)安全巡檢系統(tǒng)中的絕緣子圖像為實(shí)例，針對(duì)如何解決高鐵接觸網(wǎng)掉串絕緣子的檢測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種鐵路交通掉串絕緣子圖像三維信息優(yōu)化分析新方法。該方法首先對(duì)絕緣子圖像進(jìn)行灰度化、小波閾值去噪、維納濾波、圖像增強(qiáng)等預(yù)處理，再引入三維信息變換提取掉串絕緣子的特征信息，最后利用一維判斷矩陣對(duì)其進(jìn)行曲線擬合，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同掉串情況的絕緣子的數(shù)據(jù)化。結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的絕緣子圖像處理方法，本文提出的新方法能夠使掉串絕緣子圖像具有更高的檢測(cè)精度和檢測(cè)速率，對(duì)在不同拍攝距離、角度、亮度下取得的絕緣子圖像均展現(xiàn)出較好的泛化能力。

1 絕緣子圖像的預(yù)處理

1.1 圖像灰度化

絕緣子圖像預(yù)處理[5]是將所獲取的視覺信息交由識(shí)別模塊進(jìn)行處理的技術(shù)，目的是改善圖像質(zhì)量，增強(qiáng)特征抽取、識(shí)別的可靠性，從而提升關(guān)鍵信息檢測(cè)的準(zhǔn)確率。絕緣子圖像預(yù)處理步驟包括圖像灰度化、小波閾值去噪、維納濾波以及圖像增強(qiáng)。

圖像灰度化[6]，即指將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖的過(guò)程。結(jié)合絕緣子圖像降維過(guò)程易出現(xiàn)信息丟失、局部構(gòu)圖復(fù)雜的特點(diǎn)，引入一種新型顏色編碼方法，即色相（H,Hue）、飽和度（S,Saturation）、明度（V,Value）顏色空間，HSV 是將RGB 中的點(diǎn)置入倒圓錐體中的表示方法，可以用一個(gè)圓錐空間模型來(lái)描述。將RGB 顏色空間轉(zhuǎn)換處理為HSV 顏色空間，能有效防止圖像在降維過(guò)程中丟失關(guān)鍵信息，同時(shí)大大提高灰度圖的清晰度和對(duì)比度，能滿足后續(xù)研究中對(duì)絕緣子精確檢測(cè)的需求。

1.2 小波閾值去噪

對(duì)絕緣子圖像進(jìn)行小波閾值去噪可分為以下3 個(gè)基本步驟。

（1）小波分解：選擇合適的小波函數(shù)和相應(yīng)的小波分解層次，對(duì)絕緣子圖像信號(hào)進(jìn)行多層小波分解。

（2）閾值去噪：通過(guò)對(duì)分解系數(shù)的每一層選擇合適的閾值進(jìn)行處理，使絕緣子圖像達(dá)到最佳效果。

（3）小波重構(gòu)：利用處理后的低頻系數(shù)與閾值量化去噪處理后的高頻系數(shù)對(duì)絕緣子圖像的小波進(jìn)行重構(gòu)，得到去噪后的絕緣子圖像。

一次閾值去噪通常不能完全去除噪聲，對(duì)絕緣子圖像進(jìn)行多次閾值去噪能得到更滿意的效果。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比小波閾值去噪與圖像處理中常用的中值濾波去噪[7]兩種方法的去噪效果，分別用中值濾波去噪和小波閾值去噪對(duì)絕緣子圖像進(jìn)行去噪處理，結(jié)果表明小波閾值去噪處理效果更好。

1.3 維納濾波去噪

在實(shí)際工程應(yīng)用中，接觸網(wǎng)綜合巡檢車在拍攝圖像時(shí)本身處于高速運(yùn)動(dòng)之中，其拍攝的接觸網(wǎng)絕緣子圖像極可能出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊，會(huì)對(duì)后續(xù)的絕緣子檢測(cè)造成干擾。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出了一種基于維納濾波的新方法，以去除獲取絕緣子圖像時(shí)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)模糊。維納濾波是一種計(jì)算量小、抗噪聲能力強(qiáng)的線性降噪濾波方法，在處理絕緣子圖像的運(yùn)動(dòng)模糊時(shí)，最好的方法是根據(jù)維納濾波器的輸出信號(hào)和需要信號(hào)之差的均方值最小化來(lái)獲得最佳的濾波器參數(shù)，模型表達(dá)式為：

式中，G(f)、H(f)為g、h 在頻率域f的傅里葉變換，S(f)、N(f)分別是絕緣子圖像輸入信號(hào)x(t)和噪聲n(t)的功率譜。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)存在運(yùn)動(dòng)模糊的絕緣子圖像進(jìn)行維納濾波處理，結(jié)果表明：維納濾波有效地解決了絕緣子圖像的運(yùn)動(dòng)模糊問(wèn)題，與未受運(yùn)動(dòng)模糊影響的圖像相比，處理后的圖像依然能反映絕緣子的特征輪廓、亮度等級(jí)分布等關(guān)鍵信息。

1.4 圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)[7]是指通過(guò)一定手段對(duì)絕緣子圖像附加信息或變換數(shù)據(jù)，從而達(dá)到改善圖像視覺效果、使絕緣子特征顯示更加清晰的目的。常使用以下三類函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)：線性函數(shù)（直方圖均衡化等）、對(duì)數(shù)函數(shù)（Log變換）、非線性函數(shù)（Gamma 變換），結(jié)合絕緣子圖像相似度較高、局部構(gòu)圖復(fù)雜的特點(diǎn)，本文對(duì)去噪后的絕緣子灰度圖采用了基于Gamma 變換的圖像增強(qiáng)，利用該方法對(duì)絕緣子圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)做乘積運(yùn)算。

本文通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)，提出了灰度值g 與γ 值對(duì)應(yīng)關(guān)系表，如表1 所示。

表1 像素點(diǎn)灰度值g 與γ 值對(duì)應(yīng)表

用上述方法對(duì)絕緣子圖像進(jìn)行處理，結(jié)果表明，相較于去噪后的灰度圖，基于Gamma 變換的絕緣子圖像對(duì)比度和亮度都有了明顯提高。

如圖1 所示為絕緣子圖像預(yù)處理的整個(gè)流程。結(jié)果表明，預(yù)處理過(guò)程有效去除了原圖像中的雜質(zhì)，有利于后續(xù)對(duì)絕緣子圖像的識(shí)別，提高了檢測(cè)精度。

2 絕緣子圖像預(yù)處理的三維信息變換分析

通過(guò)昌福高鐵接觸網(wǎng)安全巡檢系統(tǒng)獲取的絕緣子圖像多是夜間拍攝，背景為黑色，較為單一且易于檢測(cè)；同時(shí)絕緣子圖像結(jié)構(gòu)具有明顯的周期性、方向性、均勻性和規(guī)律性[8]，因此只要確定圖像空間中絕緣子特征的灰度關(guān)系就可以判定絕緣子的狀態(tài)。結(jié)合上述特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了一種新型的三維信息變換，一方面能有效地提取絕緣子圖像的特征信息[7]，另一方面也能在不同的拍攝距離、角度、亮度下展現(xiàn)出較好的泛化能力。

如圖2（a）所示為絕緣子圖像原圖，利用三維信息變換對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，分析結(jié)果如圖2（b）所示。由圖可以看出，三維信息圖像中絕緣子在橫坐標(biāo)方向呈現(xiàn)出與絕緣子盤片等量的峰值，但特征突出并不明顯。

如圖2（c）所示為經(jīng)過(guò)圖像灰度化、小波閾值去噪、維納濾波以及圖像增強(qiáng)四步預(yù)處理后的絕緣子圖像，利用三維信息變換對(duì)絕緣子圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，分析結(jié)果如圖2（d）所示。與圖2（b）相比，預(yù)處理后絕緣子圖像的三維信息變換特點(diǎn)十分明顯，峰值突出，特征信息得到了增強(qiáng)。通過(guò)對(duì)比三維信息分析圖，說(shuō)明絕緣子圖像預(yù)處理效果非常好，有效去除了原圖中噪聲及其他雜質(zhì)的干擾。

3 掉串絕緣子圖像的三維信息變換分析

通過(guò)查閱大量文獻(xiàn)資料，將常見的絕緣子掉串歸納為單片掉串、連續(xù)掉串、多片不連續(xù)掉串三類：

1）單片掉串：如圖3（a）所示為預(yù)處理后的單片掉串絕緣子圖像，使用該三維變換模型對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)處理分析，分析結(jié)果如圖3（b）所示。

2）連續(xù)掉串：如圖3（c）所示為預(yù)處理后的連續(xù)掉串絕緣子圖像，使用該三維變換模型對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)處理分析，分析結(jié)果如圖3（d）所示。

3）不連續(xù)掉串：如圖3（e）所示為預(yù)處理后的不連續(xù)掉串絕緣子圖像，使用該三維變換模型對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)處理分析，分析結(jié)果如圖3（f）所示。

掉串絕緣子圖像的三維信息變換特點(diǎn)十分明顯，峰值突出，絕緣子在橫坐標(biāo)方向呈現(xiàn)出與絕緣子盤片等量的峰值，掉串部分與完好部分對(duì)比強(qiáng)烈，掉串特征清晰可見。

4 絕緣子圖像的一維判斷矩陣擬合曲線優(yōu)化

在三維信息變換的基礎(chǔ)上，本文引入了一維判斷矩陣擬合曲線[9]，即通過(guò)提取三維信息變換的水平分量，將曲線擬合得到完好的絕緣子水平分布曲線圖。本文歸納并制作了以下4 類絕緣子圖像的一維判斷矩陣擬合曲線。

（1）完好絕緣子：如圖4（a）所示為完好絕緣子的三維信息變換，利用一維判斷矩陣對(duì)其進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果如圖4（b）所示。

（2）單片掉串絕緣子：如圖4（c）所示為單片掉串絕緣子的三維信息變換，利用一維判斷矩陣對(duì)其進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果如圖4（d）所示。

（3）連續(xù)掉串絕緣子：如圖4（e）所示為連續(xù)掉串絕緣子的三維信息變換，利用一維判斷矩陣對(duì)其進(jìn)行擬合，結(jié)果如圖4（f）所示。

（4）多片不連續(xù)掉串絕緣子：如圖4（g）所示為多片不連續(xù)掉串絕緣子的三維信息變換，利用一維判斷矩陣對(duì)其進(jìn)行擬合，結(jié)果如圖4（h）所示。

從絕緣子圖像的一維判斷矩陣擬合曲線中可以看出，絕緣子盤片分布與曲線波峰分布完全一致，掉串絕緣子擬合曲線圖與完好絕緣子曲線圖相比有明顯不同，因此可以通過(guò)曲線中波峰異常位置直觀地判斷出絕緣子的掉串位置。

5 總結(jié)

考慮到高鐵接觸網(wǎng)絕緣子結(jié)構(gòu)在周期、方向、規(guī)律、均勻等方面的特殊性，本文結(jié)合昌福高鐵接觸網(wǎng)安全巡檢系統(tǒng)中的絕緣子圖像數(shù)據(jù)，采用基于三維信息變化的方法對(duì)高鐵接觸網(wǎng)上的絕緣子圖像進(jìn)行優(yōu)化分析。

首先對(duì)絕緣子圖像進(jìn)行灰度化、小波閾值去噪、維納濾波、圖像增強(qiáng)等預(yù)處理，絕緣子圖像預(yù)處理是將所獲取的視覺信息交由識(shí)別模塊進(jìn)行處理的技術(shù)，目的是改善圖像質(zhì)量，增強(qiáng)特征抽取、識(shí)別的可靠性，從而提升關(guān)鍵信息檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

然后針對(duì)高鐵接觸網(wǎng)絕緣子特征進(jìn)行了算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)，對(duì)經(jīng)過(guò)灰度化、小波閾值去噪、維納濾波、圖像增強(qiáng)四步預(yù)處理后的絕緣子圖像進(jìn)行三維信息變換分析。

最后利用昌福高鐵接觸網(wǎng)安全巡檢系統(tǒng)中采集到的掉串絕緣子圖像，對(duì)掉串絕緣子圖像進(jìn)行三維信息變換分析，并通過(guò)提取三維信息變換的水平分量，最終將掉串絕緣子圖像擬合得到水平分布曲線圖。結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的絕緣子圖像處理方法，本文提出的新方法能夠?qū)Φ舸^緣子圖像具有更高的檢測(cè)精度和檢測(cè)速率，對(duì)在不同的拍攝距離、角度、亮度下取得的絕緣子圖像均展現(xiàn)出較好的泛化能力。