一种电力设备故障检测方法、计算机和计算机程序技术

本发明专利技术涉及一种电力设备故障检测方法，包括以下步骤：S1：电力设备通过红外传感器与可见光传感器分别生成红外光图像与可见光图像；S2：对红外光图像与可见光图像分别进行小波分解，均产生低频分量与高频分量；S3：将红外光图像与可见光图像的低频分量进行边缘检测，选取低频分量的边缘特征进行融合，得到低频的多尺度图像；S4：选取红外光图像与可见光图像的高频分量中系数绝对值最大的部分进行融合，得到高频的多尺度图像；S5：针对低频的多尺度图像和高频的多尺度图像进行小波反变换，得到融合图像。根据可见光和红外光成像特点，对于小波分解后的高频分量和低频分量采用不同的融合规则，然后对融合后的各图像进行小波反变换得到融合图像。

【技术实现步骤摘要】
一种电力设备故障检测方法、计算机和计算机程序
本专利技术涉及图像融合与热成像领域，更具体地，涉及一种电力设备故障检测方法、计算机和计算机程序。
技术介绍
目前，我国电力系统覆盖面积大、设备数量多、分布范围广，电力设备的状态检修依靠人工巡视维护已逐渐不能适应当前的情况。通常运行中的电力设备发生隐患或故障，都伴随着电、磁、声、光、热等物理现象变化。当输电线路连接器、线夹、触头等部件接触不良，主变或GIS内部电气回路故障、绝缘介质老化破损，都会出现着温度变化和局部发热，红外热成像技术就是通过监视设备故障引起的异常红外辐射和温度场，形成电力设备的热成像图，直观的检测电力设备的状态和故障隐患。但是，红外传感器只能获取被检测物的红外辐射信息，反映设备温度的特点，对场景的亮度细节信息变化不敏感，在特定的光线环境下或隔着玻璃镜面观察物体时，采用单一红外光谱图像不能很好的定位设备的故障隐患点。而可见光图像具有对场景亮度变化明显、成像清晰度高、不能反映设备的温度场变化的特点。
技术实现思路
本专利技术为解决现在单一使用红外传感器不能很好本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力设备故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：电力设备通过红外传感器与可见光传感器分别生成红外光图像与可见光图像；/nS2：对红外光图像与可见光图像分别进行小波分解，均产生低频分量与高频分量；/nS3：将红外光图像与可见光图像的低频分量进行边缘检测，选取低频分量的边缘特征进行融合，得到低频的多尺度图像；/nS4：选取红外光图像与可见光图像的高频分量中系数绝对值最大的部分进行融合，得到高频的多尺度图像；/nS5：针对低频的多尺度图像和高频的多尺度图像进行小波反变换，得到融合图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力设备故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：电力设备通过红外传感器与可见光传感器分别生成红外光图像与可见光图像；
S2：对红外光图像与可见光图像分别进行小波分解，均产生低频分量与高频分量；
S3：将红外光图像与可见光图像的低频分量进行边缘检测，选取低频分量的边缘特征进行融合，得到低频的多尺度图像；
S4：选取红外光图像与可见光图像的高频分量中系数绝对值最大的部分进行融合，得到高频的多尺度图像；
S5：针对低频的多尺度图像和高频的多尺度图像进行小波反变换，得到融合图像。


2.根据权利要求1所述的一种电力设备故障检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述红外传感器获取电力设备的红外光辖射，依靠探测电力设备和背景间的热辖射差异来识别电力设备。


3.根据权利要求1所述的一种电力设备故障检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述可见光传感器敏感于电力设备场景的反射，可以提供场景的几何和纹理细节信息。


4.根据权利要求3所述的一种电力设备故障检测方法，其特征在于，在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐宝军，林雄锋，郭法安，尹雁和，易婷，李新海，贾子然，曾令诚，罗海鑫，肖星，罗其锋，范德和，凌霞，邱天怡，夏曼，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44