基于红外、紫外和可见光图像融合一体化的检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法，包括以下步骤：对被检测设备分别进行红外、紫外以及可见光的拍摄，获取红外探测故障现象图像，选取带有紫外光斑的紫外光斑图像，将设备图像与红外探测故障现象图像融合得到红外探测设备图像，将设备图像与紫外光斑图像融合得到紫外光斑设备图像，将红外探测设备图像与紫外光斑设备图像融合，得到融合后的图像用于被检测设备的故障判定。融合的图像中可以体现紫外光拍摄的光晕或电弧等现象，红外光拍摄的温度异常现象等，更全面地反映设备当前的状况，对紫外图像进行自动增益调节，并可自动判定修改增益规则，使得检测更加精确，并提供相应的检测设备。

【技术实现步骤摘要】
基于红外、紫外和可见光图像融合一体化的检测方法和装置
本专利技术涉及图像检测领域，特别是指一种基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法和装置。
技术介绍
目前，对电气设备进行局部放电检测的技术有观察法、超高频法、超声波法、红外成像法、光测法、绝缘油色谱分析法、紫外成像法等。目前，红外热成像技术在我国电力系统中应用日益广泛，它已成了开展电气设备状态检查的必备手段。紫外成像法是一种新兴的通过检测电晕、电弧放电来识别电力设备绝缘状态的技术。实际应用中，本专利技术的专利技术人发现，红外热成像技术虽然可以检测各种致热型设备的温度，或者明火现象，但受日光照射影响很大，容易出现误警；紫外成像技术虽然可以检测到电晕、电弧等放电现象，但不能做出基于设备的故障判定，也存在一定缺陷性。因此，有必要提供一种更全面、更易于判定设备故障的检测方法和检测装置。现有的专利技术201710064171.4公开了基于红外紫外可见光一体化的检测方法，但都只是单一的进行检测，没有进行图像融合操作，容易受外界光因素的干扰，准确性很低。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法和装置，对红外紫外可见光拍摄的图像进行融合，提高检测精度。为解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法，包括以下步骤：S1、对被检测设备分别进行红外、紫外以及可见光的拍摄，得到红外图像、紫外图像以及可见光图像，其中紫外图像运用自动增益调节方法获得；S2、利用预存的设备图像或设备的特征点，从拍摄的可见光图像中识别并提取出设备图像；S3、从拍摄的红外图像中获得温差信息，利用预存的各种红外探测的故障的特征点，根据获得的温差信息获取红外探测故障现象图像；S4、从拍摄的紫外图像中选取带有紫外光斑的紫外光斑图像，并对紫外光斑图像进行处理；S5、将步骤S2中所得的设备图像与步骤S3中所得的红外探测故障现象图像融合得到红外探测设备图像，将步骤S2中所得的设备图像与步骤S4中所得的紫外光斑图像融合得到紫外光斑设备图像；S6、将步骤S5所得的红外探测设备图像与紫外光斑设备图像融合，得到融合后的图像用于被检测设备的故障判定。进一步的优选，所述步骤S1中对被检测设备进行紫外拍摄得到紫外图像包括如下步骤：S11、接收被检测设备发送的紫外光子信号，并转化为数字信号；S12、对数字信号进行自动增益调节；S13、将调整后的数字信号转化为紫外图像。进一步的优选，所述步骤S12具体包括如下步骤：S121、按照预先设定的增益设置规则对紫外光子信号进行自动增益调节，所述增益设置规则的增益模型为G＝kgz+g0其中，G表示相机增益，g为增益因子，z则表示控制电压，k、g0均为模型常数；S122、判断所述增益设置规则是否适当，若适当，则直接采用所述增益设置规则进行调节，否则通过修改控制电压z修改所述增益设置规则。进一步的优选，所述步骤S122具体包括如下步骤：S1221、采集连续的P帧图像，计算得到P帧图像的直方图的和其中，h(n，i)表示第i帧图像的直方图，n表示灰度级；S1222、根据直方图的和Hs(n)中灰度级，将直方图的和Hs(n)分为背景段、目标段、明亮段及饱和段；S1223、获取明亮系数ηb，Hs(n)中位于明亮段的像素个数与目标段像素个数总和之比即为明亮系数，即其中，TL表示所述背景段与所述目标段的分段阈值，TH表示所述目标段与所述明亮段的分段阈值；S1224、获取饱和系数ηs，Hs(n)中位于饱和段的像素个数与位于明亮段的像素个数总和之比即为饱和系数，即其中，TH表示所述目标段与所述明亮段的分段阈值，TS表示所述明亮段与所述饱和段的分段阈值；S1225、将以上所得明亮系数ηb以及饱和系数ηs与预先设定的第一阈值比较，判断明亮系数ηb以及饱和系数ηs是否处于第一阈值范围内，若是，则所述增益设置规则适当，否则修改控制电压z修改所述增益设置规则。进一步的优选，所述步骤S2包括以下步骤：S21、将所述可见光图像和所述预存的设备图像分别进行灰度化处理，并增强图像对比度得到处理后的可见光图像和模板图像；S22、分别提取处理后的可见光图像和模板图像的关键点，得到特征的关键点特征向量；S23、对可见光图像与模板图像采用关键点特征向量的欧氏距离作为两幅图像中关键点相似性的判定度量来进行匹配；S24、分割模板图像为二值图像并提取其边缘，根据仿射变换对间的直线的平行不变性，实现对模板的仿射变换，从而实现在可见光图像中对模板图像进行位置标定。进一步的优选，所述步骤S4中对紫外光斑图像进行处理具体包括以下步骤：S41、获取连续N帧紫外光斑图像，编号依次为j，j+1，…，j+N-1；S42、对上述紫外光斑图像进行二值化处理以及形态学膨胀运算，得到处理后的连续N帧的二值图像，其中，在某一位置(x，y)处连续N帧的像素值为X(x，y，j)，X(x，y，j+1)，…X(x，y，j+N-1)；S43、将连续N帧的所述二值图像相加得到累加图像，则累加图像中位置(x，y)的像素值为S44、将所述累加图像进行二值化处理得到二值特征分析图像Y，并对二值特征分析图像Y进行二值化特征提取，获取连通体特征；将所述二值特征分析图像Y分别与处理后的连续N帧的所述二值图像相比，判断位置(x，y)是否出现M次，即：其中M为预先设定的第二阈值。进一步的优选，所述步骤S5中将设备图像与紫外光斑图像融合即为将步骤S2提取出的设备图像与步骤S44中所述二值特征分析图像Y进行像素级融合得到融合图像F，对所述连通体开窗跟踪，输出包括质心、面积、灰度的特征，并输出，所述融合图像F为其中，V表示所述设备图像的颜色分量，K表示所述紫外光斑图像中电晕显示颜色分量。进一步的优选，所述将各种图像进行融合的方法为：采用基于BRISK特征的配准融合方法，使相应待融合的图像在空间坐标上重合。特别的，基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法的检测装置，包括：红外成像仪，用于拍摄并输出红外图像；紫外成像仪，用于拍摄并输出紫外图像的；可见光成像仪，用于拍摄并输出可见光图像；与红外成像仪、紫外成像仪以及可见光成像仪相连接的图像融合器，用于：利用预存的设备图像或设备的特征点，从可见光图像中识别并提取出设备图像；从红外图像中获得温差信息，利用预存的各种红外探测的故障的特征点，根据获得的温差信息获取红外探测故障现象图像；根据紫外图像获得带有紫外光斑的紫外光斑图像；将设备图像与红外探测故障现象图像融合得到红外探测设备图像，将设备图像与紫外光斑图像融合得到紫外光斑设备图像；将红外探测设备图像与紫外光斑设备图像融合，得到融合后的图像用于被检测设备的故障判定。紫外成像仪包括：用于将接收到的紫外光子信号转换为模拟电信号的紫外CCD；与紫外CCD相连接的水平驱动信号产生单元，用于为紫外CCD提供水平驱动电压；与紫外CCD相连接的垂直驱动信号产生单元，用于为紫外CCD提供垂直驱动电压；与水平、垂直驱动信号产生单元相连接的偏置电压产生电路，用于为水平、垂直驱动信号产生单元输出的电压提供偏置电压；与紫外CCD相连接的模拟视频信号处理单元，用于对紫外CCD输出的模拟电信号进行相关增益调整。本专利技术的有益效果为：本专利技术提供的基于红本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对被检测设备分别进行红外、紫外以及可见光的拍摄，得到红外图像、紫外图像以及可见光图像，其中紫外图像运用自动增益调节方法获得；S2、利用预存的设备图像或设备的特征点，从拍摄的可见光图像中识别并提取出设备图像；S3、从拍摄的红外图像中获得温差信息，利用预存的各种红外探测的故障的特征点，根据获得的温差信息获取红外探测故障现象图像；S4、从拍摄的紫外图像中选取带有紫外光斑的紫外光斑图像，并对紫外光斑图像进行处理；S5、将步骤S2中所得的设备图像与步骤S3中所得的红外探测故障现象图像融合得到红外探测设备图像，将步骤S2中所得的设备图像与步骤S4中所得的紫外光斑图像融合得到紫外光斑设备图像；S6、将步骤S5所得的红外探测设备图像与紫外光斑设备图像融合，得到融合后的图像用于被检测设备的故障判定。

【技术特征摘要】
1.基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对被检测设备分别进行红外、紫外以及可见光的拍摄，得到红外图像、紫外图像以及可见光图像，其中紫外图像运用自动增益调节方法获得；S2、利用预存的设备图像或设备的特征点，从拍摄的可见光图像中识别并提取出设备图像；S3、从拍摄的红外图像中获得温差信息，利用预存的各种红外探测的故障的特征点，根据获得的温差信息获取红外探测故障现象图像；S4、从拍摄的紫外图像中选取带有紫外光斑的紫外光斑图像，并对紫外光斑图像进行处理；S5、将步骤S2中所得的设备图像与步骤S3中所得的红外探测故障现象图像融合得到红外探测设备图像，将步骤S2中所得的设备图像与步骤S4中所得的紫外光斑图像融合得到紫外光斑设备图像；S6、将步骤S5所得的红外探测设备图像与紫外光斑设备图像融合，得到融合后的图像用于被检测设备的故障判定。2.根据权利要求1所述的基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法，其特征在于，所述步骤S1中对被检测设备进行紫外拍摄得到紫外图像包括如下步骤：S11、接收被检测设备发送的紫外光子信号，并转化为数字信号；S12、对数字信号进行自动增益调节；S13、将调整后的数字信号转化为紫外图像。3.根据权利要求2所述的基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法，其特征在于，所述步骤S12具体包括如下步骤：S121、按照预先设定的增益设置规则对紫外光子信号进行自动增益调节，所述增益设置规则的增益模型为G＝kgz+g0其中，G表示相机增益，g为增益因子，z则表示控制电压，k、g0均为模型常数；S122、判断所述增益设置规则是否适当，若适当，则直接采用所述增益设置规则进行调节，否则通过修改控制电压z修改所述增益设置规则。4.根据权利要求3所述的基于红外紫外可见光图像融合一体化的检测方法，其特征在于，所述步骤S122具体包括如下步骤：S1221、采集连续的P帧图像，计算得到P帧图像的直方图的和其中，h(n，i)表示第i帧图像的直方图，n表示灰度级；S1222、根据直方图的和Hs(n)中灰度级，将直方图的和Hs(n)分为背景段、目标段、明亮段及饱和段；S1223、获取明亮系数ηb，Hs(n)中位于明亮段的像素个数与目标段像素个数总和之比即为明亮系数，即其中，TL表示所述背景段与所述目标段的分段阈值，TH表示所述目标段与所述明亮段的分段阈值；S1224、获取饱和系数ηs，Hs(n)中位于饱和段的像素个数与位于明亮段的像素个数总和之比即为饱和系数，即其中，TH表示所述目标段与所述明亮段的分段阈值，Ts表示所述明亮段与所述饱和段的分段阈值；S1225、将以上所得明亮...

【专利技术属性】
技术研发人员：李唐兵，辛建波，陈田，刘玉婷，周求宽，刘衍，李阳林，王鹏，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院，国家电网公司，国网瑞盈电力科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：江西,36