渗透算法与改进OPTA结合的裂纹检测技术

"该论文研究了一种基于渗透算法和改进型OPTA(One-Pass Thinning Algorithm)的裂纹检测算法，应用于低压电流互感器表面裂纹的检测。此方法首先通过获取互感器表面的灰度图像，然后利用渗透算法和预设的种子像素点与亮度阈值，有效地提取出裂纹区域的二值图像。接下来，通过改进型OPTA提取ROI(Region of Interest)的骨架，确保骨架由单像素点构成。最后，利用裂纹的分叉性特点，判断像素点邻域点数量超过2的点为裂纹。实验结果表明，渗透算法能准确地提取ROI并保持其线性特征，改进型OPTA能将ROI完全细化，提出的邻域点判别法检测效率超过97%，相比其他检测方法有显著提升。" 这篇论文主要探讨了在电力系统中，低压电流互感器的表面裂纹检测问题。由于裂纹可能导致互感器失效，甚至危及人员和设备安全，因此对裂纹的检测至关重要。论文中介绍的检测方法结合了计算机视觉和图像处理技术。 1. **渗透算法(Percolation Algorithm)**：这是一种图像处理中的方法，用于识别和分离具有特定特征的图像区域。在裂纹检测中，通过设定种子像素点和亮度阈值，渗透算法可以有效地从灰度图像中提取出裂纹区域，形成二值图像。这种方法有助于减少背景噪声的影响，准确地定位裂纹位置。 2. **改进型OPTA(One-Pass Thinning Algorithm)**：OPTA是一种骨架提取算法，用于将连通区域细化为单像素宽的骨架。在裂纹检测中，改进型OPTA用于从二值图像中提取出裂纹的骨架，以简化图像并突出裂纹的形态特征。这一过程对于后续的裂纹分析和识别非常关键。 3. **裂纹的分叉性(Forking Property)**：裂纹通常具有分叉的特点，即一条裂纹可能在某些点分支成多条小裂纹。论文利用这一特性，通过检查像素点的邻域点数量，当超过2个邻接点时，可判断该点属于裂纹的一部分，从而提高了检测的准确性。 4. **实验结果**：实验表明，渗透算法能够准确地从图像中提取ROI，并保持了ROI的线性特征，而改进型OPTA则成功地将ROI细化为单像素图像。提出的邻域点判别法在检测效率上超过了97%，相较于传统的检测方法，表现出更高的性能和精度。 该研究提出了一种高效且精确的裂纹检测算法，为电力系统的安全监测提供了技术支持。通过结合渗透算法和改进型OPTA，能够在复杂背景下准确识别裂纹，降低了误报和漏报的风险，提升了检测的可靠性。