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摘要：现如今，我国的经济在迅猛发展，社会在不断进步，针对输电线路损伤检测的准确性低、特征分辨能力弱，导致输电线路无损探伤检测能力低，基于无人机技术对输电线路无损探伤应用进行研究，采用无人机进行输电线路的视觉图像采集，建立输电线路无人机视觉图像的边缘轮廓检测模型，采用多尺度特征分解方法进行输电线路无人机视觉空间分布式融合处理，构建输电线路无人机视觉特征重构模型，结合模糊度检测和信息增强方法，进行输电线路无人机视觉图像信息增强处理，构建输电线路无人机视觉信息特征分布式融合模型，根据视觉特征的差异性进行输电线路无人机视觉图像的损伤检测，实现对输电线路的无损检测设计。仿真结果表明，采用该方法进行输电线路损伤检测的准确性较好，特征分辨能力较强，实现输电线路的无损探伤检测。
关键词：无人机技术；输电线路；无损探伤；图像；视觉
引言
电力是保障国民经济发展与人民生活正常进行的重要基础设施之一，随着社会经济的发展，我国的电网建设事业也发生了日新月异的变化。不但电力基础设施明显增加，规模显著扩大，且输电线路也变得更加错综复杂，这些都将增加输电线路巡检的难度。之前的人工巡检方式，已经明显不能满足我国电力事业发展的实际需要，电力系统相关工作人员必须积极探究现代无人机技术在我国输电线路巡检工作中的应用，以不断提高电网巡检的效率与质量。
1无人机巡视输电线路的特征
在输电线路巡视中无人机具备非常明显的特征，这是因为输电线路其中的绝缘子和金具较小并且与居民区靠近等，尽管塔杆自身的高度较低，可是飞行难度要求超出输电线路，所以在可见光摄像头进行拍摄过程中，因为输电线路自身的绝缘子和金具相对较小等，有关部件具备的精密度则要高出一些，为了可以得到较为详尽的图片信息无人机一定要靠近目标，这对于人员自身的操作技能给出了更为严格的提出了更高的要求。通常在进行拍摄过程中，一般使用的是推拉杆的一种操作形式，让无人机慢慢的与杆塔设备靠近，并且把无人机控制在距离拍摄物体大概2.0到3.0m左右的位置时进行悬停，同时对其进行拍照。基于这种操作模式下，推拉杆操作的核心就是需要掌握无人机停住的瞬间以及推杆自身杆量，这样的一个操作要求具备一定的工作经验才可以进行，通常熟练人员可以按照相关要求在3.0m左右进行抓拍，甚至可以与被拍摄物体靠近。假如至对线路通道进行巡视，则需要在下风侧进行飞行，和带电体之间需要保持在3m米之上的一个安全距离，使用7m/s～8m/s平稳飞行同时完成拍照以及录像。
2基于无人机技术的输电线路无损探伤应用研究
2.1无人机图像采集
为了实现基于无人机技术的输电线路无损探伤应用，建立输电线路无人机视觉图像的边缘轮廓检测模型，采用多尺度特征分解方法进行输电线路无人机视觉空间分布式融合处理，建立模糊信息融合模型，进行输电线路无人机视觉图像的自适应学习，建立输电线路无人机视觉图像的量化分析模型，得到输电线路无人机视觉图像的统计函数为：
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上式表示为输电线路无人机视觉图像边缘像素特征量，结合模糊约束指标参量集融合的方法，进行输电线路无人机视觉重构，像素分布特征函数为一个标准的正态分布函数，ω为输电线路无人机视觉图像的统计特征分布的惯性权重。采用统计平均分析方法，进行输电线路无人机视觉图像的量化分析，建立输电线路无人机视觉图像的关联规则分布集ＲN与XN，得到输电线路无人机视觉关联分布关系为：
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把
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和
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的表达式代入到上述方程组中，建立输电线路无人机视觉图像采集模型，采用输电线路无人机视觉图像的边缘轮廓检测模型进行特征检测和重建，采用多尺度特征分解方法进行输电线路无人机视觉空间分布式融合处理。受光照、风速及气流等因素的影响，采用传统的输电线路损伤检测方法获取输电线路图像易出现模糊现象，而采用输电线路无人机视觉图像的边缘轮廓检测模型进行特征检测和重建并经过处理后的图像，能获取到清晰的输电线路导线图像，并通过相应的图像处理可以对实现输电导线损伤的准确识别。
2.2利用无人机快速清除输电线路附着杂物
因为我国的输电线路大多处于户外暴露状态，所以它们在运行过程中难免受大风、雨、雪等诸多不确定因素影响，经常性附着一些杂物异物。这就需要巡检人员及时彻底清理输电线路，以免因此造成输电线路运行异常，停运甚至引发相关的触电事故。但是依靠人力方式进行输电线路上附着杂物异物的清除不但效率低还存在着极大的安全风险。引进无人机技术后，就可以将激光模组、控制器等相关设备装置在多旋翼无人机上，当巡检人员利用云台摄像头找准杂物附着位置时，就可以适时的调整无人机的悬停方位，以确保杂物能处在无机搭载的激光模组的焦点上。这时工作人员可以通过无程控制系统打开激光模组，这样激光模组中发射出的能量激光就可以快速地熔断杂物，使输电线路处于常规状态了。
2.3无人机巡检的技术要求
为了能够与当前复杂环境下的线路巡检要求保持一致，工作人员还要求进一步完成无人机相关路线要求的细化，并且使用多种科学合理的技术方式使得无人机功能得到完善，这样才可以更好的与未来输电线路巡检提出的要求保持一致，基于这样的一种情况，本文给出的具体处置方式为：无人机在输电线路巡检的过程中经常会受到树木行业建筑物以及其他一些等级的电力线路和通信架空光缆等障碍对其产生的影响，给予这样的一种情况会对巡检获得的效果产生影响，因此为了能够与当前复杂环境下提出的巡检要求保持一致，需要保障无人机不仅能够拥有GPS自主路线导航的控制功能，同时还需要具备电力线路杆塔的自动跟踪飞行控制能力，通过持续的识别和躲避障碍物，使得巡检过程能够快速进行完成。从当前技术的实际发展情况分析，当前国内无人机自动障碍规避系统可以在飞行过程中完成障碍物的判别，同时还能够有效的完成路线绕飞的选择，可以适合使用在一些复杂多变的输电线路巡检。无人机巡检安装其安装的可见光摄像以及红外线热成像等相关设备，在功能上需要使用摄像快速对焦和图像的高分辨率与杆塔所具备的自动识别等能力，在无线技术的支撑下去进行数据信息的有效传递。当前因为受到了5G技术发展对其产生的影响，及时的完成高清的图片以及视频的传递已经成为了可能，除了这些之外还能够使用人工的方式去对线路运行中的缺陷进行识别。当前伴随着图像识别技术的持续快速发展，无人机巡检智能的分析和识别电力缺陷等技术在持续的完善，图像其自身的传输效率变得更高，巡检技术人员会也可以更为快速精准的找出故障点，并且对其给予快速处置。
结语
提出基于无人机技术的输电线路无损探伤方法，采用统计平均分析方法，进行输电线路无人机视觉图像的量化分析，结合参数分析和图像边缘特征参数分析的方法，进行输电线路无人机视觉图像的模糊参量识别。构建输电线路无人机视觉信息特征分布式融合模型，根据视觉特征的差异性进行输电线路无人机视觉图像的损伤检测，实现对输电线路的无损检测设计。分析得知，采用本方法进行输电线路损伤检测的准确性较好，特征分辨能力较强，实现输电线路的无损探伤检测，具有很好的应用价值。
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