吕泽卿，付兴建

(北京信息科技大学 自动化学院，北京100192)

0 引言

绝缘子在电力系统中可以起到绝缘作用，是输电线路的一个重要组成部件，如果发生故障，就会造成供电中断甚至发生大范围停电现象，对电力系统造成严重的损害[1]。由于绝缘子长时间暴露在大自然中，难免会因为外界环境的影响受到破坏。尤其是瓷质绝缘子，天气温度变化或者化学物质的腐蚀都可能使其强度下降或产生裂缝。因此，及时发现绝缘子裂缝，对整个电网的正常运行具有非常重要的意义[2]。但随着高压输电线路规模日益庞大，传统的绝缘子故障检测劳动强度大、效率低、危险性高，所以需要一种更加高效的方法对绝缘子的裂缝进行识别。

随着数字图像处理和计算机视觉技术的发展，运用图像处理技术的方法识别裂缝变得越来越普遍。文献[3]基于图像处理提出了一种滑坡后缘裂缝检测方法；文献[4]提出了一种基于统计特征的D邻域滑动窗路面裂缝自适应阈值分割算法。目前对绝缘子的自爆缺陷识别有较多研究，但涉及裂缝缺陷识别的研究较少。常用的边缘算法有Sobel、Canny、Roberts、Prewitt、Laplace等，文献[2]提出了一种基于改进 Sobel 算法的绝缘子陶瓷裂缝识别方法。Sobel算子更适合于灰度梯度和噪声较大的图像处理，但对边缘定位不是很准确；文献[5]提出一种基于边缘检测的瓷质绝缘子裂缝特征检测方法，但没有考虑天气、拍摄等一些复杂因素的影响。

Canny算法被认为是最成功也是应用最广泛的灰度边缘检测方法，相对于其他几种算法去噪能力更好、检测精度更高、应用范围较广[6]，但在进行绝缘子裂缝识别时，如果使用传统的Canny算法，会存在一定的误差。……