(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211381403.6 (22)申请日 2022.11.07 (71)申请人 山东天意机 械股份有限公司 地址 272100 山东省济宁市兖州市北环城 路260号 (72)发明人 刘海龙　刘洪彬　张林　 (74)专利代理 机构 济宁仁礼信知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37383 专利代理师 周建军 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 一种电力设备故障快速 定位方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种电力设备故障快速定位方法。 方法包括： 对电 力设备的红外热图像进行超像素分割获得多个 超像素块， 基于各超像素块内像素点的平均灰度 值获得各种子超像素块； 基于各种子超像素块的 平均灰度值和与各种子超像素块相邻的各超像 素块的平均灰度值得到红外热图像中的各区域； 采用形态学中的开运算和闭运算对各区域进行 处理， 获取各区域中目标子区域的边缘像素点， 进而获得各区域中的目标子区域， 对 各区域中的 目标子区域是否出现故障进行判断， 进而获取故 障区域的位置。 本发明提高了电力设备故障检测 结果的可信度。 权利要求书3页 说明书11页 附图1页 CN 115439474 A 2022.12.06 CN 115439474 A 1.一种电力设备故障快速 定位方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取电力设备的红外热图像； 对所述红外热图像进行超像素分割获得不少于两个的超像素块， 基于各超像素块内像 素点的平均灰度值获得各种子超像素块； 基于各种子超像素块内像素点的平均灰度值和与 各种子超像素块相邻的各超像素块内像素点的平均灰度值对超像素块进 行合并， 得到所述 红外热图像中的各区域； 对于任一区域： 采用形态学中的开运算和闭运算对该区域进行处理， 基于该区域中灰 度值最大 的像素点以及该区域的中心点， 得到该区域中的目标子区域的中心点； 过所述 目 标子区域的中心 点作所述目标子区域的中心 点对应的预设条线段； 基于各线段上像素点的 灰度值， 得到各线段上 的目标子区域的疑似边缘像素点； 基于各疑似边缘像素点的预设邻 域内像素点的灰度值、 各疑似边缘像素点与其所在的区域内所有超像素块的边缘像素点的 距离的最小值和各疑似边缘像素点与其所在的线段上的相 邻像素点的灰度差值， 得到各线 段上的目标子区域的边缘像素点； 基于所述边缘像素点的预设邻域内的像素点， 获得该区 域中的目标子区域的边缘像素点； 基于所述目标子区域的边缘像素点获得该区域中的目标 子区域； 基于各区域中的目标子区域内所有像素点的平均灰度值和各区域中除目标子区域外 的所有像素点的平均灰度值， 判断各区域中的目标子区域是否出现故障； 若出现故障， 则获 取对应目标子区域的位置 。 2.根据权利要求1所述的一种电力设备故障快速定位方法， 其特征在于， 所述基于各超 像素块内像素点的平均灰度值获得 各种子超像素块， 包括： 对于电力设备的红外热图像中的任一超像素块： 获取与该超像素块相邻的各超像素 块， 判断与该超像素块相 邻的所有超像素块内像素点的平均灰度值是否均小于该超像素块 内像素点的平均灰度值， 若均小于， 则判定该超像素块 为种子超像素块。 3.根据权利要求1所述的一种电力设备故障快速定位方法， 其特征在于， 所述基于各种 子超像素块内像素点的平均灰度值和与各种子超像素块相邻的各超像素块内像素点的平 均灰度值对 超像素块进行合并， 得到所述红外热图像中的各区域， 包括： 对于任意一个种子超像素块： 将该种子超像素块作为第1个类别的种子超像素块， 分别 判断该种子超像素块的各相邻像素块内像素点的平均灰度值是否大于等于该种子超像素 块内像素点的平均灰度值， 若大于等于， 则将对应的相邻超像素块对应的合并概率记为1， 若小于， 则将对应的相邻超像素块对应的合并概率记为0； 将合并概率为1的邻域超像素块 与该种子超像素块进 行合并， 并将合并概率为 1的邻域超像素块作为第2个类别的种子超像 素块， 将合并概率为1的邻域超像素块作为新种子超像素块， 继续判断新种子超像素块的各 邻域超像素块是否与其合并， 获取新种子超像素块， 并作为第3个类别的种子超像素块， 以 此类推， 直到新种子超像素块的所有邻域超像素块对应的合并概率 都为0为止， 获得多个图 像块； 将同时属于 两个或两个以上的图像块内的超像素块记为第一超像素块； 对于任意一个第一超像素块： 若该第一超像素块在各图像块内对应的类别序号不同， 则将该第一超像素块划分到类别序号最小时对应的图像块内； 若 该第一超像素块在各图像 块内对应的类别序号相同， 则对于该第一超像素块所在的任意一个图像块， 该第一超像素权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115439474 A 2块在该图像块内为第x个类别的种子超像素块， 根据该图像块内的超像素块完成第 次 合并后所有像素点的平均灰度值和该图像块内的超像素块完成第 次合并后所有像素点 的平均灰度值， 获得该第一超像素块在该图像块内对应的灰度均值的差异； 根据该第一超 像素块在各图像块内对应的灰度均值的差异获得 该第一超像素块对应的图像块； 对所有第一超像素块进行划分获得 所述红外热图像中的各区域。 4.根据权利要求1所述的一种电力设备故障快速定位方法， 其特征在于， 所述基于该区 域中灰度值最大 的像素点以及该区域的中心点， 得到该区域中的目标子区域的中心点， 包 括： 获取该区域中灰度值最大的像素点， 若该区域中灰度值最大的像素点的数量为1， 则将 灰度值最大的像素点作为该区域中的目标子区域的中心 点； 若该区域中灰度值最大的像素 点的数量大于1， 则将该区域中距离该区域的中心点最近的灰度值最大 的像素点作为该区 域中的目标子区域的中心点。 5.根据权利要求1所述的一种电力设备故障快速定位方法， 其特征在于， 预设条线段中 的每条线段上的其中一个端点为所述目标子区域的中心 点， 另一个端点为该区域的边缘像 素点； 每条线段 过所述目标子区域的中心点的预设邻域内的一个 像素点。 6.根据权利要求1所述的一种电力设备故障快速定位方法， 其特征在于， 所述基于各线 段上像素点的灰度值， 得到各线段 上的目标子区域的疑似边 缘像素点， 包括： 对于所述目标子区域的中心点对应的任意 一条线段： 按照线段上像素点与目标子区域的中心点由近到远的顺序， 计算该线段上相邻 两像素 点的灰度差值， 基于所述灰度差值构建该线段对应的灰度差值集合， 所述灰度差值为距离 目标子区域的中心点较近的像素点的灰度值减去距离目标子区域的中心点较远的像素点 的灰度值； 基于所述灰度差值集合中大于所述灰度差值集合中的所有元素的均值的元素， 构建该 线段对应的第一集合； 将该线段对应的第一集合中各元素对应的两个像素点中的前一个像 素点作为目标子区域的疑似边 缘像素点。 7.根据权利要求6所述的一种电力设备故障快速定位方法， 其特征在于， 基于各疑似边 缘像素点的预设邻域内像素点的灰度值、 各疑似边缘像素点与其所在的区域内所有超像素 块的边缘像素点的距离的最小值和各疑似边缘像素点与其所在的线段上的相邻像素点的 灰度差值， 得到各线段 上的目标子区域的边 缘像素点， 包括： 对于所述目标子区域的中心点对应的任意 一条线段： 对于该线段上的第j个疑似边缘像素点， 计算该疑似边缘像素点的预设邻域内所有像 素点的灰度值的方差， 记为该疑似边缘像素点对应的灰度方差； 采用如下公式计算该疑似 边缘像素点对应的可能性指标： 其中， 为第j个疑似边缘像素点对应的可能性指标， 为第j个疑似边缘像素点与其权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115439474 A 3