一种基于人工智能的电流检测装置及其检测方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于人工智能的电流检测装置及其检测方法，属电气工程领域。该电流检测装置包括红外图像采集模块、主控单元、样本图像存储模块；主控单元包括第一DSP、第二DSP；红外图像采集模块采集图像并送至第一DSP进行图像处理，处理后送至第二DSP与样本图像存储模块中的样本图像进行图像比对、计算：首先通过实验获取冷却装置启动和未启动时导体承载不同电流时的红外温度场图像，并进行图像处理作为样本图像，建立样本图像数据库；其次采集被测电流回路导体的红外温度场图像并处理得到采样图像，与样本图像比对及计算，得出电流值。本发明专利技术检测装置体积小、重量轻；计算量小、快速准确，尤其适合于高电压、大电流场合的电流检测。

A current detection device based on artificial intelligence and its detection method

The present invention relates to a current detection device based on artificial intelligence and a detection method, which belongs to the field of electrical engineering. The current detection device comprises an infrared image acquisition module, a main control unit, image storage module; the main control unit comprises a first DSP, second DSP; infrared image acquisition module and image acquisition to the first DSP for image processing, processing and sent to second DSP and the sample image stored in the image storage module sample image comparison and calculation cooling device: first through the experiments to get started and did not start when the conductor carrying infrared image temperature field under different currents, and image processing as the sample image, establishing sample image database; second image acquisition infrared temperature field of the measured current loop conductor and processing the sample image, and sample image comparison and calculation, it is concluded that the current value. The detection device of the invention is small in volume, light in weight, small in calculation, fast and accurate, and is especially suitable for current detection in high voltage and large current situations.

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的电流检测装置及其检测方法
本专利技术涉及一种电流检测装置及方法，尤其是一种基于人工智能的电流检测装置及其检测方法，属于电气工程

技术介绍
目前电流检测均采用电流互感器、电流传感器等，将一次侧的大电流转换为小电流信号。其共同特点是电量检测。其缺点是：电流互感器笨重、体积大、成本高，尤其在高电压、大电流场合采用上述方法的电流检测装置笨重、体积庞大、价格高昂，使得高电压、大电流的成套电器设备成本高、占地面积大。导体通入电流以后将会发热，其温度必然升高。也就是说，温度或温升和电流之间有必然的函数关系，那么只要通过检测温度即可检测到电流大小。但目前电器设备均采用自然冷却或风扇、水冷等强迫冷却方式，散热条件不同，有可能导致温度相同而电路中流过的实际电流不同，这使得求解温度与电流之间的关系变得异常复杂。如果能通过红外热成像技术摄取被测导体周围的温度场分布图像，运用图像处理和图像识别以及机器学习等人工智能技术分析摄取到的导体红外温度场分布图像，即可实现用无电量方式来检测电流值。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于：针对现有技术的不足和空白，根据导体通电后温度发生变化的特点，突破传统的电流检测方式，运用人工智能技术，提出一种非电量的电流检测方法，从而解决高电压、大电流场合的电流检测装置体积庞大、价格高的缺陷。为了达到以上目的，本专利技术一种基于人工智能的电流检测装置，包括：红外图像采集模块、主控单元、样本图像存储模块；所述红外图像采集模块包括高清红外图像传感器、视频解码器；所述主控单元包括第一DSP芯片、第二DSP芯片；所述样本图像存储模块包括USB接口芯片、大数据存储设备，所述大数据存储设备为U盘或硬盘，建有经实验获得的被测电流回路导体承载不同电流时的红外温度场样本图像数据库。所述高清红外图像传感器用于采集被测电流回路导体的红外视频温度场图像，并传送至视频解码器；所述视频解码器将红外视频温度场图像解码后送至所述主控单元的第一DSP芯片；所述第一DSP芯片对解码后的红外温度场图像进行处理得到采样图像，采样图像送至所述主控单元的第二DSP芯片；所述第二DSP芯片负责图像识别，通过采集、分析被测电流回路的断路器工作位置信号、冷却装置启动信号，并通过所述USB接口芯片搜索、读取所述大数据存储设备中的样本图像，与所述第一DSP芯片处理得到的采样图像进行比对、计算，最终得到被测电流回路的电流值。上述基于人工智能的电流检测装置的检测方法包括以下步骤：步骤1，通过实验分别获取冷却装置未启动和启动工况下，被测电流回路导体承载不同电流时的红外温度场图像，其方法是：1)在冷却装置未启动情况下，给所述导体通入某一电流；2)从所述导体通电起直至达到稳定温升，每隔一定时间间隔摄取一幅所述导体的红外温度场图像，并进行图像处理，即进行噪声滤波、确定特征点、提取特征点的像素，将处理过的图像作为样本图像；这一小组中的每幅样本图像均代表一个电流值；3)重复步骤1)-2)，直至采集到满足测量精度的足够数量的样本图像。4)在冷却装置启动情况下，给所述导体通入某一电流；5)从所述导体通电起直至达到稳定温升，每隔一定时间间隔摄取一幅所述导体的红外温度场图像，并进行图像处理，即进行噪声滤波、确定特征点、提取特征点的像素，将处理过的图像作为样本图像；这一小组中的每幅样本图像均代表一个电流值；6)重复步骤4)-5)，直至采集到满足测量精度的足够数量的样本图像。步骤2，建立样本图像数据库并存储在所述大数据存储设备中：首先将步骤1获得的所有样本图像分为两类：冷却装置未启动类和启动类；然后根据量程，按电流等级范围将每类样本图像分为若干组，每组图像再按电流大小分为若干小组，其中电流值居中的那个小组称为中间值小组，每个小组中有若干样本图像，其每幅样本图像均代表一个电流值；取每组中间值小组中稳定温升时的样本图像作为该组的代表样本图像；步骤3，采集被测电流回路的断路器工作位置信号、冷却装置启动信号；步骤4，分析被测电流回路的断路器工作位置信号，如果断路器处于分闸位置，则判定电流为0，返回步骤3；否则转至步骤5；步骤5，分析冷却装置启动信号，根据冷却装置是否工作，确定数据库中样本图像的相应类别，为图像比对做好准备；步骤6，采集被测电流回路导体的红外温度场图像；步骤7，对采集的红外温度场图像进行处理，得到本次的采样图像，其过程是：1)噪声滤波；2)寻找特征点；3)提取特征点的像素；步骤8，图像比对：采用基于特征点和像素相似性的图像比对算法，找到本次的采样图像与数据库中相应类别的样本图像特征点像素之间的映射关系，实现图像比对，得到电流值；其过程是：根据步骤5确定的样本图像类别，从该类别的样本图像数据库中搜索与采样图像匹配的样本图像：首先进行粗配：将经步骤7处理过的采样图像与数据库中各组代表样本图像进行比对，找到最佳组；其次细配：在最佳组中搜寻最佳小组，然后在最佳小组中搜寻匹配图像，如果完全匹配，则此时的电流值即为该样本图像代表的电流值；如果不完全匹配，则采用神经网络自适应学习法，最终算出电流值。本专利技术的有益效果是：1)无需电流互感器、电流传感器，完全采用非电量(温度)的检测方法实现电流测量，检测装置重量轻、体积小、成本低，尤其适合于高电压、大电流场合的电流检测，可大大降低大电流检测装置的成本，使其体积大大减小，从而使得高电压、大电流成套电器设备进一步小型化、智能化；2)基于特征点和像素相似性的图像比对算法，计算量小，快速准确，且能够自动实现图像匹配。附图说明附图为本专利技术基于人工智能的电流检测装置构成图。其中，1-红外图像采集模块，11-高清红外传感器，12-视频解码器；2-主控单元，21-第一DSP芯片，22-第二DSP芯片；3-样本图像存储模块，31-USB接口芯片，32-大数据存储设备。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术作进一步详细说明。如附图所示，本专利技术基于人工智能的电流检测装置，包括：红外图像采集模块1、主控单元2、样本图像存储模块3；红外图像采集模块1包括高清红外图像传感器11、视频解码器12；主控单元2包括第一DSP芯片21、第二DSP芯片22；样本图像存储模块3包括USB接口芯片31、大数据存储设备32，根据样本图像数量，大数据存储设备32可以是U盘或硬盘，有足够的容量建有经实验获得的被测电流回路导体承载不同电流时的红外温度场样本图像数据库。主控单元2的第一DSP芯片21的输入端与红外图像采集模块1的视频解码器12连接，第一DSP芯片21的输出端与第二DSP芯片22连接，样本图像存储模块3的USB接口芯片31、被测回路的断路器工作位置信号、冷却装置启动信号等均与第二DSP芯片22连接，USB接口芯片31与大数据存储设备32相连。红外图像采集模块1的高清红外图像传感器11用于采集被测电流回路导体的红外视频温度场图像，并传送至视频解码器12；视频解码器12将红外视频温度场图像解码后送至主控单元2的第一DSP芯片21；第一DSP芯片21对解码后的红外温度场图像进行处理得到采样图像，采样图像送至主控单元2的第二DSP芯片22；第二DSP芯片22负责图像识别，通过采集、分析被测电流回路的断路器工作位置信号、冷却装置启动信号，并通过USB接口芯片31搜索、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能的电流检测装置，其特征在于，包括：红外图像采集模块、主控单元、样本图像存储模块；所述红外图像采集模块包括高清红外图像传感器、视频解码器；所述主控单元包括第一DSP芯片、第二DSP芯片；所述样本图像存储模块包括USB接口芯片、大数据存储设备，所述大数据存储设备建有经实验获得的被测电流回路导体承载不同电流时的红外样本图像数据库；所述高清红外图像传感器用于采集被测电流回路导体的红外视频温度场图像，并传送至视频解码器；所述视频解码器将红外视频温度场图像解码后送至所述主控单元的第一DSP芯片；所述第一DSP芯片对解码后的红外温度场图像进行处理得到采用图像，采样图像送至所述主控单元的第二DSP芯片；所述第二DSP芯片负责图像识别，通过采集、分析被测电流回路的断路器工作位置信号、冷却装置启动信号，并通过所述USB接口芯片搜索、读取所述大数据存储设备中的样本图像，与所述第一DSP芯片处理得到的采样图像进行比对、计算，最终得到被测电流回路的电流值。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电流检测装置，其特征在于，包括：红外图像采集模块、主控单元、样本图像存储模块；所述红外图像采集模块包括高清红外图像传感器、视频解码器；所述主控单元包括第一DSP芯片、第二DSP芯片；所述样本图像存储模块包括USB接口芯片、大数据存储设备，所述大数据存储设备建有经实验获得的被测电流回路导体承载不同电流时的红外样本图像数据库；所述高清红外图像传感器用于采集被测电流回路导体的红外视频温度场图像，并传送至视频解码器；所述视频解码器将红外视频温度场图像解码后送至所述主控单元的第一DSP芯片；所述第一DSP芯片对解码后的红外温度场图像进行处理得到采用图像，采样图像送至所述主控单元的第二DSP芯片；所述第二DSP芯片负责图像识别，通过采集、分析被测电流回路的断路器工作位置信号、冷却装置启动信号，并通过所述USB接口芯片搜索、读取所述大数据存储设备中的样本图像，与所述第一DSP芯片处理得到的采样图像进行比对、计算，最终得到被测电流回路的电流值。2.一种如权利要求1所述基于人工智能的电流检测装置的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过实验分别获取冷却装置未启动和启动工况下，被测电流回路导体承载不同电流时的红外温度场图像，其方法是：1)在冷却装置未启动情况下，给所述导体通入某一电流；2)从所述导体通电起直至达到稳定温升，每隔一定时间间隔摄取一幅所述导体的红外温度场图像，并进行图像处理，即进行噪声滤波、确定特征点、提取特征点的像素，将处理过的图像作为样本图像；这一小组中的每幅样本图像均代表一个电流值；3)重复步骤1)-2)，直至采集到满足测量精度的足够数量的样本图像；4)在冷却装置启动情况下，给所述导体通入某一电流；5)从所述导体通电起直至达到稳定温升，每隔一定时间间隔摄取一幅所述导体的红外温度场图像，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡彬，孙宗耀，褚晓广，刘振，邵长彬，崔国栋，
申请(专利权)人：曲阜师范大学，
类型：发明
国别省市：山东,37