CN113358660A - 一种架空输电线路承载部件破损检测***及其检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种架空输电线路承载部件破损检测***，包括无人机巡检子***和地面站子***，无人机巡检子***包括飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块和第一数据传输模块，飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块均与第一数据传输模块电性连接，地面站子***包括遥控模块、运算处理模块和第二数据传输模块，遥控模块、运算处理模块均与第二数据传输模块电性连接，第一数据传输模块与第二数据传输模块通讯连接。本发明提供的一种架空输电线路承载部件破损检测***及其检测方法，对承载部件瑕疵的拍摄、检测和分析均由检测***自行完成，无需人为操控和判别，降低了对承载部件瑕疵的检测和分析的难度，提高了对承载部件检测的速率，节省了人力和时间。
Description
技术领域
本发明涉及架空输电线路检测技术领域，具体为一种架空输电线路承载部件破损检测***及其检测方法。
背景技术
架空输电线路是是电力输送核心，电杆和绝缘子作为输电电缆的承载部件，需有足够的可靠性。电杆和绝缘子的损坏造成的供电故障，将直接影响生产和生活，日常中应及时对电杆进行巡检。
目前，架空线路电杆材质多分为金属、水泥和木材。相对于金属材质和水泥材质的电杆，木质电杆易受虫蛀，潮腐，损坏几率较高，而且木质电杆保有量较大的区域多为交通条件较为落后的农村地区，人工巡检存在路况恶劣、工作量大等问题；另一方面，绝缘子多由陶瓷和玻璃制作，极易破损。如何有效木质电杆和绝缘子巡检意义重大。
在众多巡检方案中，基于小型旋翼无人机的巡检方案具有成本低、操作容易、覆盖面广的特点被大量采用。当前基于无人机的巡检多是由飞手手动触发图像采集，并利用人工判读采集到的图像分析瑕疵，这种方式较为费力。尤其是针对木质电杆的开裂和绝缘子缺损的联合检测，目前尚无专门的基于无人机的提案。
发明内容
为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种架空输电线路承载部件破损检测***及其检测方法，通过无人机对架空输电线路进行巡检，对瑕疵的拍摄、检测和分析均由检测***自行完成，无需人为操控和判别，降低了对承载部件瑕疵的检测和分析的难度，提高了对承载部件检测的速率，节省了人力和时间。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种架空输电线路承载部件破损检测***，包括无人机巡检子***和地面站子***，无人机巡检子***包括飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块和第一数据传输模块，飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块均与第一数据传输模块电性连接，地面站子***包括遥控模块、运算处理模块和第二数据传输模块，遥控模块、运算处理模块均与第二数据传输模块电性连接，第一数据传输模块与第二数据传输模块通讯连接。
作为上述一种架空输电线路承载部件破损检测***的进一步优化：所述图像采集模块包括低分辨率相机和高分辨率相机。
作为上述一种架空输电线路承载部件破损检测***的进一步优化：所述运算处理模块包括深度学习硬件栈和深度学习软件栈。
一种架空输电线路承载部件破损检测方法，基于上述一种架空输电线路承载部件破损检测***，检测方法包括以下步骤：
S1、启动检测***；
S2、检测***自检，自检成功则执行S3，自检不成功则发出警报，检测结束；
S3、判断是否需要进入参数设置模式，若需要，则进入参数设置模式，在参数设置完成后执行S4，若不需要，则直接执行S4；
S4、飞控与遥控模块控制无人机飞行，图像采集模块对瑕疵拍摄得到初始图像，并将初始图像传递给第一数据传输模块；
S5、第一数据传输模块将初始图像传递给第二数据传输模块；
S6、运算处理模块对初始图像进行处理，得到分析图像，并对分析图像进行检测和分析，得到瑕疵属性信息；
S7、判断是否需要再次检测，若需要，则执行S4，若不需要，则检测结束。
作为上述一种架空输电线路承载部件破损检测方法的进一步优化：S4的具体步骤为：S401、飞控与遥控模块控制无人机飞行；
S402、通过低分辨率相机对承载部件进行拍摄，并且利用目标检测器对承载部件的位置进行判断，当承载部件处于低分辨率相机的焦距中心时，高分辨率相机被触发并对承载部件进行拍摄，得到初始图像；
S403、图像采集模块将初始图像传递给第一数据传输模块。
作为上述一种架空输电线路承载部件破损检测方法的进一步优化：S6的具体步骤为：S601、对初始图像进行去噪增强处理，得到去噪图像；
S602、对去噪图像进行缩放，得到标准图像；
S603、对标准图像进行分割，得到分析图像；
S604、对分析图像进行检测和分析，得到瑕疵属性信息。
有益效果是：本发明提供的一种架空输电线路承载部件破损检测***及其检测方法，针对架空输电线路承载部件上的破损瑕疵，对瑕疵的拍摄、检测和分析均由检测***自行完成，无需人为操控和判别，降低了对承载部件瑕疵的检测和分析的难度，提高了对承载部件检测的速率，节省了人力和时间。
附图说明
图1是无人机巡检子***的结构框图；
图2是地面站子***的结构框图；
图3是本发明的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1至图3所示，一种架空输电线路承载部件破损检测***，包括无人机巡检子***和地面站子***，无人机巡检子***包括飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块和第一数据传输模块，飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块均与第一数据传输模块电性连接，地面站子***包括遥控模块、运算处理模块和第二数据传输模块，遥控模块、运算处理模块均与第二数据传输模块电性连接，第一数据传输模块与第二数据传输模块通讯连接。
所述图像采集模块包括M43画幅的低分辨率相机和全画幅的高分辨率相机，为更好地拍摄检查用图像，高分辨率相机采用长焦镜头，并使高分辨率相机的焦距在低分辨率相机的焦距的正中央。
所述运算处理模块包括深度学习硬件栈和深度学习软件栈，采用型号为NVIDIA2080Ti的显卡作为深度学习硬件栈，采用PyTorch作为深度学习软件栈。
地面站子***还包括监视器，监视器与深度学习硬件栈电性连接。
工作原理：通过GPS定位模块设置指定位置参数，飞控与遥控模块操控无人机飞至指定位置，通过低分辨率相机对木质电杆或绝缘子进行拍摄，当木质电杆或绝缘子处于低分辨率相机的焦距中心时，高分辨率相机被触发，高分辨率相机拍摄木质电杆或绝缘子并生成初始图像，图像采集模块将初始图像传输至第一数据传输模块，第一数据传输模块将初始图像传输给地面站子***的第二数据传输模块，第二数据传输模块将初始图像传输给运算处理模块，运算处理模块对初始图像进行去噪增强、缩放、分割、检测等处理，得到瑕疵属性信息，例如木质电杆上开裂的长度和方向、开裂的位置以及绝缘子破损的种类等，瑕疵属性信息被传递给监视器并在监视器上显示。
相对于人为巡检、拍摄图像并对图像识别、检测，检测***能自行对瑕疵的拍摄、检测和分析，降低了对承载部件瑕疵的检测和分析的难度，提高了对承载部件检测的速率，节省了人力和时间。
一种架空输电线路承载部件破损检测方法，基于上述一种架空输电线路承载部件破损检测***，检测方法包括以下步骤：
S1、启动检测***。
S2、检测***自检，自检成功则执行S3，自检不成功则发出警报，检测结束。
S3、判断是否需要进入参数设置模式，若需要，则进入参数设置模式，在参数设置完成后执行S4，若不需要，则直接执行S4。
S4、飞控与遥控模块控制无人机飞行，图像采集模块对瑕疵拍摄得到初始图像，并将初始图像传递给第一数据传输模块。
S4的具体步骤为S401至S403：
S401、飞控与遥控模块控制无人机飞行；
S402、通过低分辨率相机对承载部件进行拍摄，并且利用目标检测器对承载部件的位置进行判断，当承载部件处于低分辨率相机的焦距中心时，高分辨率相机被触发并对承载部件进行拍摄，得到初始图像；
S403、图像采集模块将初始图像传递给第一数据传输模块。
S5、第一数据传输模块将初始图像传递给第二数据传输模块。
S6、运算处理模块对初始图像进行处理，得到分析图像，并对分析图像进行检测和分析，得到瑕疵属性信息。
S6的具体步骤为S601至S604：
S601、对初始图像进行去噪增强处理，得到去噪图像；
S602、对去噪图像进行缩放，得到标准图像；
S603、对标准图像进行分割，得到分析图像；
S604、对分析图像进行检测和分析，得到瑕疵属性信息。
S7、判断是否需要再次检测，若需要，则执行S4，若不需要，则检测结束。
在实际应用中，启动检测***，检测***首先经过自检程序进行自检，自检有异常则报警，无异常则可进入参数设置模式对整个***进行参数设定，例如向GPS定位模块输入指定位置信息，在深度学习软件栈内搭建U-Net神经网络等。遥控模块通过第二数据传输模块和第一数据传输模块向飞控与遥控模块发出飞行指令，飞控与遥控模块接收飞行指令后操控无人机飞行，无人机根据GPS定位模块内的指定位置信息飞行。到达指定位置后，当Yolo V3目标检测器检测到木质电杆处于低分辨率相机焦距的中央位置时，高分辨率相机被触发，拍摄高分辨率照片，得到初始图像，初始图像被传输至运算处理模块，初始图像经过去噪增强、缩放后生成标准图像，采用U-Net神经网络对标准图像进行分割，得到分析图像，并对分析图像进行检测和分析，得到木质电杆开裂的长度、位置等瑕疵属性信息，瑕疵属性信息被传输至监视器并在监视器上显示。
如根据高分辨率相机拍摄的图像无法得到瑕疵属性信息，高分辨率相机再次被触发进行拍摄，得到初始图像，重新进行检测和分析。
木质电杆上的瑕疵检测完成后，进行绝缘子的检测，绝缘子的检测方法与木质电杆的检测方法相同，控制无人机飞行至指定位置，直至Yolo V3目标检测器检测到绝缘子处于低分辨率相机焦距的中央位置，高分辨率相机被触发进行拍摄，得到初始图像，初始图像被传输至运算处理模块，初始图像经过去噪增强、缩放、分割等处理，得到分析图像，对分析图像进行检测和分析，得到绝缘子破损类型等瑕疵属性信息，瑕疵属性信息被传输至监视器并在监视器上显示。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种架空输电线路承载部件破损检测***，其特征在于：包括无人机巡检子***和地面站子***，无人机巡检子***包括飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块和第一数据传输模块，飞控与遥控模块、图像采集模块、GPS定位模块均与第一数据传输模块电性连接，地面站子***包括遥控模块、运算处理模块和第二数据传输模块，遥控模块、运算处理模块均与第二数据传输模块电性连接，第一数据传输模块与第二数据传输模块通讯连接。
2.如权利要求1所述的一种架空输电线路承载部件破损检测***，其特征在于：所述图像采集模块包括低分辨率相机和高分辨率相机。
3.如权利要求2所述的一种架空输电线路承载部件破损检测***，其特征在于：所述运算处理模块包括深度学习硬件栈和深度学习软件栈。
4.一种架空输电线路承载部件破损检测方法，其特征在于：基于权利要求3所述一种架空输电线路承载部件破损检测***，检测方法包括以下步骤：
S1、启动检测***；
S2、检测***自检，自检成功则执行S3，自检不成功则发出警报，检测结束；
S3、判断是否需要进入参数设置模式，若需要，则进入参数设置模式，在参数设置完成后执行S4，若不需要，则直接执行S4；
S4、飞控与遥控模块控制无人机飞行，图像采集模块对瑕疵拍摄得到初始图像，并将初始图像传递给第一数据传输模块；
S5、第一数据传输模块将初始图像传递给第二数据传输模块；
S6、运算处理模块对初始图像进行处理，得到分析图像，并对分析图像进行检测和分析，得到瑕疵属性信息；
S7、判断是否需要再次检测，若需要，则执行S4，若不需要，则检测结束。
5.如权利要求4所述的一种架空输电线路承载部件破损检测方法，其特征在于：S4的具体步骤为：
S401、飞控与遥控模块控制无人机飞行；
S402、通过低分辨率相机对承载部件进行拍摄，并且利用目标检测器对承载部件的位置进行判断，当承载部件处于低分辨率相机的焦距中心时，高分辨率相机被触发并对承载部件进行拍摄，得到初始图像；
S403、图像采集模块将初始图像传递给第一数据传输模块。
6.如权利要求4所述的一种架空输电线路承载部件破损检测方法，其特征在于：S6的具体步骤为：
S601、对初始图像进行去噪增强处理，得到去噪图像；
S602、对去噪图像进行缩放，得到标准图像；
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