基于紫外视频与红外视频融合的电力设备缺陷检测方法技术

技术编号:9535242 阅读:88 留言:0更新日期:2014-01-03 18:34
本发明专利技术公开了基于紫外视频与红外视频融合的电力设备缺陷检测方法,包括:获得电力设备的紫外、红外图像,同时在拍摄成像时记录电力设备的高精度、位置姿态以及时间同步信息;对任意一帧拍摄的电力设备的紫外、红外图像,选取其前后多帧连续的图像进行自动配准;对配准后的紫外、红外图像进行基于时间戳的异源数据帧对准;对紫外图像进行均值滤波、阈值分割、光斑检测、区域生长、光斑聚类分析得到放电点;对红外图像进行图像拼接、区域分割、目标提取、温度反演得到温度异常;结合处理后的紫外、红外图像进行放电、温度联合分析,最后得到诊断结果报表。该方法自动化程度高、检测高效、操作简单。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了,包括:获得电力设备的紫外、红外图像,同时在拍摄成像时记录电力设备的高精度、位置姿态以及时间同步信息;对任意一帧拍摄的电力设备的紫外、红外图像,选取其前后多帧连续的图像进行自动配准;对配准后的紫外、红外图像进行基于时间戳的异源数据帧对准;对紫外图像进行均值滤波、阈值分割、光斑检测、区域生长、光斑聚类分析得到放电点;对红外图像进行图像拼接、区域分割、目标提取、温度反演得到温度异常;结合处理后的紫外、红外图像进行放电、温度联合分析,最后得到诊断结果报表。该方法自动化程度高、检测高效、操作简单。【专利说明】
本专利技术属于应用于电力工业领域中的检测方法,具体是指。
技术介绍
导体和电器,当电压和电流都不超过额定值时,导体和电器能够长期安全、经济的运行。导体正常工作时,将产生各种损耗:导体通过电流,由本身电阻产生的电阻损耗;绝缘材料中出现的介质损耗;导体周围的金属部件,在电磁场作用下,引起涡流和磁滞损耗。这些损耗处在强电场的作用下发生局部放电,致使有机电解质的局部损坏,甚至引起绝缘的穿透性击穿;这些损耗变成热能能使导体的温度升高,致使材料的物理和化学性能变坏。因此,对电力设备进行紫外、红外视频融合的缺陷自动检测是电力设备制造和运行中的一项重要预防性试验。目前电力设备缺陷自动检测技术主要是紫外、红外单独进行的检测技术。红外检测方法主要有两种,即:运用神经网络和运用图像处理的方法。大多数专家学者都把研究重点放在运用图像处理的方法进行运动目标检测和跟踪,现有的比较有效的图像运动目标检测的主要是光流法和差分图像法。一般来说,光流法的时间开销很大,其实时性和实用性较差。相反,图像差分法比较简单,易于实时,因而成为目前应用最广泛、最成功的运动目标检测方法。图像差分法可分为两类:背景图像差分法和帧间差分法。由于帧间差分的方法简单、易于实现,且行之有效。因此,是一种红外视频目标探测的有效方法。但是,帧间差分进行目标探测具有如下缺点:1.不适用与目标和背景都不动而探测器运动的情况,不能提取对象的完整区域。2.同时依赖于选择的帧间时间间隔。对快速运动的物体,需要选择较小的时间间隔,如果选择不合适,当物体在前后两帧中没有重叠时,会被检测为两个分开的物体;而对慢速运动的物体,应该选择较大的时间差,如果时间选择不适当,当物体在前后两帧中几乎完全重叠时,则检测不到物体。因而,提出了一种基于图像拼接的帧间差分方法,并使用一种基于输电线主方向来提取输电线的方法。为最终识别在图像中的目标,需要使用相应的目标识别算法对其进行识别,常用的目标识别算法有两种包括:一种是自下而上的数据驱动(data-driven)算法;另一种是自上而下的模型驱动算法(model-driven)算法。由于输电线本身具有相互平行且连续不间断的特性,利用主方向所给出的先验知识,可以采用模型驱动的方法,得到连续的完整的电力设备目标。紫外检测主要是通过日盲型紫外光电管作为检测系的探头,以紫外脉冲数目的形式进行表征电晕强度。目前市场普遍使用的是紫外成像仪进行检测,国际上已有多家电力公司将电晕检测仪应用于用于138kV和500kV输电线路、电力设备和发电机线圈表面放电的检测,均取得了良好的效果。在随后检修中,验证了仪器检验的结果是正确的,如输电线路、复合绝缘子的接头处等。目前,国外在紫外光设备故障自动检测方面已有应用,国内相关研究尚处于空白阶段,为了保障电网的线路稳定运行和停电检修时的安全,急需对高压设备的放电进行深入研究。利用放电的特征并结合紫外光检测技术来有效地进行输电设备的放电检测和高压验电,设计灵敏度高,准确度好,功耗小,操作方便、安全、简单,抗干扰强的电力设施安全性评估诊断方法具有很强的现实意义。早期对电力设备异常放电检测的方法主要是观察法、超声波法、红外成像法。观察法是用高倍望远镜直接观察电力设备,此方法不易发现设备故障处,并且检测结果也不可靠;超声波法是采用超声波发生器发射始脉冲进入电力设备介质,根据时间轴上缺陷波的大小和位置来判断用电设备的缺陷情况,此方法灵敏度高、速度快、成本低、操作简单及安全可靠,但很难直观准确地定位远距离放电点,定量分析也十方困难;红外成像法是利用用电设备外部温升来发现某些缺陷,该方法可以在不接触电气设备、不停电的情况下进行,但是这种通过测量温度来确定电气设备故障的方法容易受到阳光、大风、潮气、环境温度及一些能引起高压设备表面温度急剧变化因素的影像。为了能直观地显示运行的电力设备放电位置和放电形态,出现了紫外成像检测电力设备放电技术。该技术是通过观察和检测“日盲”紫外光信号,并将紫外图像信号转换成可见光图像信号,进行观察和测量。紫外成像检测受环境、气候等条件的限制比较少,能够迅速准确地定位放电点,具有连续检测、远距离、不停电、不接触、不解体等特点。紫外成像技术在电力设备放电检测领域中的应用大致有以下几个方面:导线外伤探测、绝缘子放电检测、高压设备污秽检查、绝缘缺陷、高压变电站及线路的整体维护、寻找无线电干扰源。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供,该检测方法高效且能够自动检测电力设备缺陷。本专利技术的上述目的通过如下技术方案来实现的:,该方法包括如下步骤:(I)采用紫外、红外视频拍摄电力设备,获得电力设备的紫外、红外图像,同时在拍摄成像时记录电力设备的高精度、位置姿态以及时间的同步信息;(2)分别对步骤(I)获得的紫外、红外图像进行预处理;(3)步骤(2)获得的任意一帧的紫外、红外图像,分别选取该紫外、红外图像前后8-10帧连续的紫外、红外图像,进行多帧时序紫外、红外图像的自动配准;(4)对步骤(3)获得的紫外、红外图像进行基于时间同步信息的紫外、红外数据帧对准;(5)对步骤(4)基于时间同步信息对准的相对应的一帧紫外图像和一帧红外图像,进行如下处理;(51)对紫外图像进行处理,获得电力设备放电点的图像数据;(52)对红外图像进行处理,获得电力设备温度异常点的图像数据;(53)对紫外、红外图像进行融合,得到紫外与红外图像相融合的融合图像;(6)对步骤(53)得到的融合图像,同时进行放电和温度分析,获得电力设备放电点和温度异常点的缺陷诊断信息。本专利技术中,所述步骤(I)中通过DGPS、IMU记录电力设备的高精度、位置姿态以及时间的同步信息。本专利技术中,所述步骤(2 )中紫外、红外图像预处理的方法包括双边滤波去噪和直方图均衡。本专利技术中,所述步骤(3)中利用SIFT特征提取方法分别进行多帧时序紫外、红外图像的自动配准。本专利技术中,所述步骤(51)中,对紫外图像依次进行帧间均值滤波去噪、阈值法光斑分割、放电光斑检测、区域生长、光斑聚类、放电点簇特征提取处理,获得电力设备放电点的图像数据。本专利技术中,所述步骤(52)中,对红外图像依次进行基于图像拼接技术进行帧间差分、兴趣区域图像分割、基于模型驱动思想进行目标提取、进行温度反馈、对温度异常点进行检测处理,获得电力设备温度异常点的图像数据。本专利技术中,所述的电力设备包括电塔的塔身、绝缘子、地线和电塔金具。本专利技术中,所述步骤中采用自适应分割算法对电塔序列影像进行图像分割;采用CANNY算子从分割后的图像中提取直线特征,并利用Hough变换,提取分割后的图像中的直线,从而提取和定位影本文档来自技高网
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【技术保护点】
基于紫外视频与红外视频融合的电力设备缺陷检测方法,该方法包括如下步骤:(1)采用紫外、红外视频拍摄电力设备,获得电力设备的紫外、红外图像,同时在拍摄成像时记录电力设备的高精度、位置姿态以及时间的同步信息;(2)分别对步骤(1)获得的紫外、红外图像进行预处理;(3)步骤(2)获得的任意一帧的紫外、红外图像,分别选取该紫外、红外图像前后8—10帧连续的紫外、红外图像,进行多帧时序紫外、红外图像的自动配准;(4)对步骤(3)获得的紫外、红外图像进行基于时间同步信息的紫外、红外数据帧对准;(5)对步骤(4)基于时间同步信息对准的相对应的一帧紫外图像和一帧红外图像,进行如下处理;(51)对紫外图像进行处理,获得电力设备放电点的图像数据;(52)对红外图像进行处理,获得电力设备温度异常点的图像数据;(53)对紫外、红外图像进行融合,得到紫外与红外图像相融合的融合图像;(6)对步骤(53)得到的融合图像,同时进行放电和温度分析,获得电力设备放电点和温度异常点的缺陷诊断信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:麦晓明陈驰彭向阳张泊宇王柯杨必胜王锐
申请(专利权)人:广东电网公司电力科学研究院武汉大学
类型:发明
国别省市:

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