一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及设备缺陷检测技术领域，具体公开了一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法及系统，所述系统具体包括：采集模块、校准模块、状态确定模块、参数获取模块和处理执行模块，所述采集模块用于获取采集三路波段图像数据，并获取观测目标的距离；所述三路波段包括可见光、红外光与紫外光；所述处理执行模块根据静止参数和动态参数确定各类电力设备的缺陷类型。本发明专利技术通过采集三路波段图像数据获取电力设备的静态和动态参数，然后根据所述静态和动态参数进行缺陷类型的检测，本发明专利技术无须过多操作人员，在可见光外增设红外光与紫外光，检测能力强的同时，极大的降低了人力成本。极大的降低了人力成本。极大的降低了人力成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及设备缺陷检测
，具体是一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法及系统。

技术介绍

[0002]电力设备缺陷状态检测维护是电力设备管理的一个重要组成部分，电力设备存在缺陷的多少，直接反映出电力设备健康程度和检修质量。如何有效地控制电力设备缺陷的发生，最大限度地减少同类缺陷的发生或者及时消除缺陷，从根本上提高电力设备的运行维护水平，为变电站安全运行服务，成为当前变电站安全稳定运行的重大任务之一。
[0003]在变电站中，电力设备的数量极多，传统的检测方法是以人工为主的检测方法，这种方式一是人力成本很高，二是检测不到一些隐藏的缺陷，此外，也无法对电力设备进行实时检测。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，所述方法具体包括：
[0007]采集三路波段图像数据，并获取观测目标的距离；
[0008]对所述三路波段图像数据进行场景配准，根据所述距离对所述三路波段图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的三路波段图像数据；
[0009]基于像素点融合所述场景相同的三路波段图像数据，并根据融合后的三路波段图像数据中的可见光图像数据确定电力设备工作状态；
[0010]当所述电力设备为停止状态时，根据所述融合后的三路波段图像数据获取其静止参数，当所述电力设备为运行状态时，根据所述融合后的三路波段图像数据获取其动态参数；
[0011]根据静止参数和动态参数确定各类电力设备的缺陷类型；
[0012]其中，所述三路波段包括可见光、红外光与紫外光。
[0013]作为本专利技术技术方案进一步的限定：所述对所述三路波段图像数据进行场景配准，根据所述距离对所述三路波段图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的三路波段图像数据的步骤具体包括：
[0014]读取三路波段图像数据，并对所述三路波段图像数据进行特征提取，得到特征点；
[0015]对所述特征点进行相似性度量，确定相互匹配的特征点对；
[0016]根据所述匹配的特征点对，得到图像空间坐标变换参数；
[0017]基于所述坐标变换参数对所述三路波段图像数据进行图像配准。
[0018]作为本专利技术技术方案进一步的限定：所述对所述三路波段图像数据进行特征提
取，得到特征点的步骤具体包括：
[0019]依次对所述图像数据进行轮廓识别，得到特征轮廓；
[0020]根据所述特征轮廓获取特征区域，确定所述特征区域的重心，标记与所述重心距离最近的像素点；
[0021]获取特征轮廓边界点的轮廓曲率，当所述轮廓曲率大于预设的曲率阈值时，标记像素点；
[0022]读取标记的像素点，得到特征点。
[0023]作为本专利技术技术方案进一步的限定：所述根据所述特征轮廓获取特征区域，确定所述特征区域的重心，标记与所述重心距离最近的像素点的步骤具体包括：
[0024]确定所述特征轮廓在一个方向上距离最远的两个像素点，并计算其距离；
[0025]获取所述特征区域内的像素点的总数，根据所述总数与所述距离确定轮廓重心；
[0026]以重心为圆心，持续增加检测半径，当检测区域内有像素点时，标记相应的像素点并停止检测。
[0027]作为本专利技术技术方案进一步的限定：所述基于像素点融合所述场景相同的三路波段图像数据，并根据融合后的三路波段图像数据中的可见光图像数据确定电力设备工作状态的步骤具体包括：
[0028]读取融合后的三路波段图像数据中的可见光图像数据，并基于所述可见光图像数据中的时间项对所述可见光图像数据进行排序；
[0029]依次对排序后的可见光图像数据进行轮廓识别，得到设备区域；
[0030]提取所述设备区域中的特征值，并生成特征数组；
[0031]将所述特征数组插入训练好的状态识别模型中，得到电力设备工作状态。
[0032]作为本专利技术技术方案进一步的限定：所述依次对排序后的可见光图像数据进行轮廓识别，得到设备区域的步骤具体包括：
[0033]遍历所述区域图像中的像素点，获取所述像素点的色值；
[0034]依次读取相邻像素点的色值，判断相邻像素点的色值差与预设的容差之间的大小，若相邻像素点的色值差大于所述容差，则标记所述像素点，若相邻像素点的色值差小于所述容差，则继续读取下一相邻像素点；
[0035]基于标记的像素点生成待检区域，将所述待检区域与预存的设备图像进行比对，确定设备区域。
[0036]作为本专利技术技术方案进一步的限定：所述根据静止参数和动态参数确定各类电力设备的缺陷类型的步骤具体包括：
[0037]读取静止参数和动态参数，根据所述静止参数和动态参数生成与电力设备为映射关系的预定文本格式的配置文件；
[0038]对所述配置文件进行文本分词处理，得到以词组为元素的特征向量；
[0039]判断所述特征向量与标准特征向量的相似度，根据所述相似度对所述电力设备进行分类；
[0040]读取各类电力设备的特征向量，将所述特征向量输入训练好的缺陷判断模型中，确定各类电力设备的缺陷类型。
[0041]本专利技术技术方案还提供了一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测系统，所述
系统具体包括：
[0042]采集模块，用于获取采集三路波段图像数据，并获取观测目标的距离；
[0043]校准模块，用于对所述三路波段图像数据进行场景配准，根据所述距离对所述三路波段图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的三路波段图像数据；
[0044]状态确定模块，用于基于像素点融合所述场景相同的三路波段图像数据，并根据融合后的三路波段图像数据中的可见光图像数据确定电力设备工作状态；
[0045]参数获取模块，用于当所述电力设备为停止状态时，根据所述融合后的三路波段图像数据获取其静止参数，当所述电力设备为运行状态时，根据所述融合后的三路波段图像数据获取其动态参数；
[0046]处理执行模块，用于根据静止参数和动态参数确定各类电力设备的缺陷类型；
[0047]其中，所述三路波段包括可见光、红外光与紫外光。
[0048]作为本专利技术技术方案进一步的限定：所述校准模块具体包括：
[0049]提取单元，用于读取三路波段图像数据，并对所述三路波段图像数据进行特征提取，得到特征点；
[0050]匹配单元，用于对所述特征点进行相似性度量，确定相互匹配的特征点对；
[0051]参数变化单元，用于根据所述匹配的特征点对，得到图像空间坐标变换参数；
[0052]修正单元，用于基于所述坐标变换参数对所述三路波段图像数据进行图像配准。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述方法具体包括：采集三路波段图像数据，并获取观测目标的距离；对所述三路波段图像数据进行场景配准，根据所述距离对所述三路波段图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的三路波段图像数据；基于像素点融合所述场景相同的三路波段图像数据，并根据融合后的三路波段图像数据中的可见光图像数据确定电力设备工作状态；当所述电力设备为停止状态时，根据所述融合后的三路波段图像数据获取其静止参数，当所述电力设备为运行状态时，根据所述融合后的三路波段图像数据获取其动态参数；根据静止参数和动态参数确定各类电力设备的缺陷类型；其中，所述三路波段包括可见光、红外光与紫外光。2.根据权利要求1所述的基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述三路波段图像数据进行场景配准，根据所述距离对所述三路波段图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的三路波段图像数据的步骤具体包括：读取三路波段图像数据，并对所述三路波段图像数据进行特征提取，得到特征点；对所述特征点进行相似性度量，确定相互匹配的特征点对；根据所述匹配的特征点对，得到图像空间坐标变换参数；基于所述坐标变换参数对所述三路波段图像数据进行图像配准。3.根据权利要求2所述的基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述三路波段图像数据进行特征提取，得到特征点的步骤具体包括：依次对所述图像数据进行轮廓识别，得到特征轮廓；根据所述特征轮廓获取特征区域，确定所述特征区域的重心，标记与所述重心距离最近的像素点；获取特征轮廓边界点的轮廓曲率，当所述轮廓曲率大于预设的曲率阈值时，标记像素点；读取标记的像素点，得到特征点。4.根据权利要求3所述的基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述特征轮廓获取特征区域，确定所述特征区域的重心，标记与所述重心距离最近的像素点的步骤具体包括：确定所述特征轮廓在一个方向上距离最远的两个像素点，并计算其距离；获取所述特征区域内的像素点的总数，根据所述总数与所述距离确定轮廓重心；以重心为圆心，持续增加检测半径，当检测区域内有像素点时，标记相应的像素点并停止检测。5.根据权利要求1所述的基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述基于像素点融合所述场景相同的三路波段图像数据，并根据融合后的三路波段图像数据中的可见光图像数据确定电力设备工作状态的步骤具体包括：读取融合后的三路波段图像数据中的可见光图像数据，并基于所述可见光图像数据中的时间项对所述可见光图像数据进行排序；依次对排序后的可见光图像数据进行轮廓识别，得到设备区域；提取所述设备区域中的特征值，并生成特征数组；
将所述特征数组插入训练好的状态识别模型中，得到电力设备工作状态。6.根据权利要求5所述的基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述依次对排序后的可见光图像数据进行轮廓识别，得到设备区域的步骤具体包括：遍历所述区域图像中的像素点，获取所述像素点的色值；依次读取相邻像素点的色值，判断相邻像素点的色值差与预设的容差之间的大小，若相邻像素点的色值差大于所述容差，则标记所述像素点，若相邻像素点的色值差小于所述容差，则继续读取下一相邻像素点；基于标记的像素点生成待检区域，将所述待检区域与预存的设备图像进行比对，确定设备区域。7.根据权利要求1所述的基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述根据静止参数和动态参数确定各类电力设备的缺陷类型的步骤具体包括：读取静止参数和动态参数，根据所述静止参数和动态参数生成与电力设备为映射关系的预定文本格式的配置文件；对所述配置文件进行文本分词处理，得到以词组为元素的特征向量；判断所述特征向量与标准特征向量的相似度，根据所述相似度对所述电力设备进行分类；读取各类电力设备的特征向量，将所述特征向量输入训练好的缺陷判断模型中，确定各类电力设备的缺陷类型。8.一种基于三光融合成像的电力...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐国辉，吕通发，吴昊，鲍明正，吴涛，何永春，李喜春，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：