基于圖像分析的電力設(shè)備故障檢測技術(shù)研究

馮俊

（國網(wǎng)重慶市電力公司 長壽供電分公司，重慶 401220）

基于圖像分析的電力設(shè)備故障檢測技術(shù)研究

馮俊

（國網(wǎng)重慶市電力公司 長壽供電分公司，重慶 401220）

電力設(shè)備過熱故障可以通過采集的紅外圖像進(jìn)行識別。因此，提出基于紅外熱圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測技術(shù)，該技術(shù)下的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)由圖像采集模塊和紅外圖像檢測模塊構(gòu)成。通過紅外圖像配準(zhǔn)方法，確保電力設(shè)備紅外圖像的采集位置同原始位置一致，提高總體熱故障檢測的精度。依照數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)完成設(shè)置的電力設(shè)備圖像特征點位置，采集完成紅外圖像配準(zhǔn)區(qū)域的溫度信息。憑借溫度信息相互對比獲取的結(jié)果，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障檢測，并且發(fā)出警報。給出了拉普拉斯銳化算法的關(guān)鍵代碼，以實現(xiàn)對電力設(shè)備紅外圖像的銳化處理，提高圖像清晰度。實驗結(jié)果說明，所提出的技術(shù)在檢測電力設(shè)備熱故障過程中，具有較高的檢測精度和魯棒性。

紅外圖像；電力設(shè)備；熱故障；拉普拉斯銳化算法

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，人們對電力系統(tǒng)的依賴性和安全性要求逐漸增強(qiáng)。熱故障檢測是避免高壓電力設(shè)備絕緣材料過熱老化以及持續(xù)電流過負(fù)荷，而產(chǎn)生事故的關(guān)鍵方法。因此，對電力設(shè)備熱故障進(jìn)行實時檢測，對確保電力設(shè)備的安全運(yùn)行具有重要意義[1?3]。紅外熱成像方法是將物體的熱輻射掃描成像的一種非接觸檢測技術(shù)?；诩t外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測具有操作安全和檢測效率高的優(yōu)勢[4?6]。

當(dāng)前存在較多電力設(shè)備故障檢測方法，但都存在相關(guān)的問題。文獻(xiàn)[7]中塑造電力設(shè)備在不同溫度情況下，不同部件的熱像灰度直方圖特征庫，明確不同檢測點在不同溫度情況下的發(fā)熱等級，完成熱故障的有效檢測，但是該種方法存在檢測效率低和誤差高的弊端。文獻(xiàn)[8]提出采用紅外熱像測溫方法檢測電力設(shè)備熱故障，該方法采集檢測點輻射出的遠(yuǎn)紅外波，分析遠(yuǎn)紅外波長獲取檢測點的溫度，實現(xiàn)熱故障檢測，但是其只能檢測處于傳感器直視區(qū)域中的檢測點溫度，具有較高的局限性。文獻(xiàn)[9]中通過分析電力設(shè)備檢測點的相對溫差同其接觸電阻的相對偏差關(guān)系，檢測電力設(shè)備中的熱

故障，該方法存在較高的偏差。文獻(xiàn)[10]基于絕緣子在電阻劣化情況下的發(fā)熱規(guī)律和運(yùn)行條件下的熱像特征，檢測電力設(shè)備的熱故障，該方法需要消耗較高的能量，成本較高。

為了有效處理上述方法存在的弊端，本文提出了基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測技術(shù)。該技術(shù)下的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)由圖像采集模塊和圖像檢測模塊構(gòu)成。通過紅外圖像配準(zhǔn)方法，提高總體熱關(guān)注檢測的精度。在分析電力設(shè)備紅外熱圖像及電力設(shè)備熱故障特點的基礎(chǔ)上，通過圖像處理和模式識別理論對電力設(shè)備紅外熱圖像的目標(biāo)進(jìn)行識，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障的實時和準(zhǔn)確檢測。實驗結(jié)果說明，所提技術(shù)在檢測電力設(shè)備熱故障過程中，具有較高的檢測精度和魯棒性。

1 基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測技術(shù)

1.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

本文設(shè)計的基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)，包括圖像采集模塊以及圖像檢測模塊構(gòu)成。圖像采集模塊包括圖像采集設(shè)備定位模塊和紅外圖像采集模塊。圖像檢測模塊包括電力設(shè)備現(xiàn)場檢測模塊、數(shù)據(jù)庫管理模塊和紅外自動檢測模塊。圖像檢測模塊對總體檢測系統(tǒng)的工作進(jìn)行調(diào)控，并在獲取圖像采集模塊的電力設(shè)備紅外圖像后，對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)分析，收集圖像特征點的溫度，判斷溫度是否高于設(shè)定閾值，對熱故障進(jìn)行報警。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

1.2 基于紅外圖像配準(zhǔn)算法的電力設(shè)備檢測技術(shù)

本文檢測系統(tǒng)中的圖像檢測模塊，采用紅外圖像分析技術(shù)，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障的有效檢測。通過紅外熱成像技術(shù)采集到的圖像可有效描述電力設(shè)備區(qū)域各點的溫度情況，為電力設(shè)備熱故障檢測提供了可靠的分析依據(jù)。但是因為本文系統(tǒng)中的圖像采集模塊采用攝像機(jī)采集電力設(shè)備圖像，攝像頭在不同條件下，獲取的電力設(shè)備圖像存在一定的差異，應(yīng)對紅外圖像進(jìn)行配準(zhǔn)處理，保證檢查區(qū)域無偏差，提高了設(shè)備熱故障檢測精度。

1.2.1 電力設(shè)備檢測過程

基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測過程如圖2所示。

圖2 基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測過程

（1）紅外線圖像的收集工作，通常使用可取得圖像采集設(shè)備來完成。該采集設(shè)備可被操縱在特殊規(guī)定的范圍內(nèi)，并依照電力設(shè)備熱故障的類別和數(shù)量上的迥異，采集設(shè)備會留在各個地方進(jìn)行紅外圖像的收集。在各種各樣的電力設(shè)備內(nèi)存在著許許多多可以檢測的特征點，因此當(dāng)采集設(shè)備工作時，需要從各個收集位置中獲取紅外圖像，來逐個查看各檢測點的溫度情況。收集圖像的采集設(shè)備可以在規(guī)定的路徑上從頭走到尾。一個一個逐步從電力設(shè)備的特征點上實行紅外圖像采集。圖像收集時前后過程銜接，使得整個電力設(shè)備熱故障檢測在不間斷運(yùn)行。

（2）檢測過程中應(yīng)用的采集設(shè)備畢竟為硬件設(shè)施，誤差的出現(xiàn)自然不可避免。這些微小的差別必定使紅外圖像的采集位置有所區(qū)別，不可能與原始位置完全相同。若不對剛剛收集的紅外圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，則會影響接下來的操作計算，導(dǎo)致特征點的溫度準(zhǔn)確率大幅下降。綜上所述，在電力設(shè)備熱故障檢測過程中的關(guān)鍵步驟就是紅外圖像配準(zhǔn)技術(shù)，掌握此項技能可以保障整個電力設(shè)備熱故障檢測技術(shù)的準(zhǔn)確性。

（3）依照數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)完成設(shè)置的特征點位置，采集完成紅外圖像配準(zhǔn)區(qū)域的溫度信息。不僅對采集的

溫度信息與其他特征點的溫度信息相互對比，也要將采集的溫度信息與數(shù)據(jù)庫中原始存留的溫度信息進(jìn)行對比分析。

（4）憑借溫度信息相互比較后得到的結(jié)果，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障檢測，并且發(fā)出警報。

1.2.2 圖像配準(zhǔn)算法流程

本文采用依據(jù)模板匹配方法對采集的電力設(shè)備紅外圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。該方法將參照圖像中的關(guān)鍵區(qū)域制作成模板，在新獲取電力設(shè)備紅外圖像中搜索同模板匹配的區(qū)域，再基于兩區(qū)域在新圖像和參照圖像中的位置，調(diào)整圖像坐標(biāo)，塑造參照圖像同新紅外圖像特征點間的對應(yīng)關(guān)系。具體的配準(zhǔn)過程是：先采用基于閾值的圖像分割方法實現(xiàn)電力設(shè)備紅外圖像的分割，通過外圍鏈碼的角點檢測方法，收集紅外圖像特征點，使用基于距離約束點特征匹配方法，完成紅外圖像的特征匹配分析，再將當(dāng)前獲取的圖像同參考圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，獲取坐標(biāo)對應(yīng)關(guān)系。總體流程圖如圖3所示。

圖3 基于模板匹配的算法流程圖

（1）圖像分割算法

圖像配準(zhǔn)算法首先利用圖像分割算法，分割出電力設(shè)備紅外圖像中的特征區(qū)域。特征區(qū)域有獨特的形態(tài)和屬性，其實特征區(qū)域就是系統(tǒng)檢測電力設(shè)備中一些部件的范圍。然后通過下一個算法對特征區(qū)域來分析、采集，并完成配準(zhǔn)。本文采用基于閾值的圖像分割算法，實現(xiàn)電力設(shè)備紅外圖像的有效分割，進(jìn)而快速壓縮電力設(shè)備紅外圖像數(shù)據(jù)與存儲量，縮短后續(xù)的電力設(shè)備紅外圖像分析與處理流程。

（2）特征點采集算法

特征點是在圖像配準(zhǔn)時，可以代替外圍曲線屬性的相關(guān)點，并且能充分體現(xiàn)曲線中的信息，進(jìn)而反應(yīng)電力設(shè)備紅外圖像的外圍屬性。本文基于角點實現(xiàn)電力設(shè)備紅外圖像配準(zhǔn)，通過外圍鏈碼的角點檢測方法，采集電力設(shè)備紅外圖像特征點。該方法的實現(xiàn)過程為：第一步對電力設(shè)備紅外圖像進(jìn)行預(yù)分割；第二步實現(xiàn)分割后獲取的電力設(shè)備紅外圖像外圍點的順序編碼，取得外圍鏈碼；第三步通過外圍碼反映和采集電力設(shè)備紅外圖像中的角點。根據(jù)不同限度濾波的角點檢測方式，基于不同形狀的高斯窗完成電力設(shè)備紅外圖像外圍的卷積計算，再運(yùn)算不同外圍點曲率值，對極值點進(jìn)行檢索，來定位電力設(shè)備紅外圖像的角點，從而限制角點檢測時噪聲因素的不利干擾。

（3）特征點匹配

本文采用基于距約束點特征匹配方法，完成電力設(shè)備紅外圖像的特征匹配分析。該方法假設(shè)從參考紅外圖像中采集到n個特征點vi(x,y)(0≤i≤n)，在待配準(zhǔn)紅外圖像中各特點獲取m個候選特征點ui(x,y)(0≤i≤m)，并且最優(yōu)候選點為uo(x,y)?；诰嗉s束點特征匹配方法的具體過程為：

①運(yùn)算參考電力設(shè)備紅外圖像中n個特征點vi(x,y)兩兩間的距離；

②運(yùn)算待配準(zhǔn)電力設(shè)備紅外圖像中m個最優(yōu)候選點ui(x,y)兩兩間的距離；

③對各點ui(x,y)到其他點uj(x,y)的距離以及參考電力設(shè)備紅外圖像中vi(x,y)到其他特征點vj(x,y)具有同等距離的點的數(shù)量N，如果N≥(2/3) n，則說明ui(x,y)為vi(x,y)的正確匹配點。

④如果ui(x,y)是特征點vi(x,y)的錯誤特征點，則通過過程（2）和過程（3）分析vi(x,y)的其他候選點ui(x,y)是否為正確的匹配點。如果都不是，則說明該點不存在正確的匹配點。

（4）采用對應(yīng)參數(shù)

完成電氣紅外圖像特征點匹配后，系統(tǒng)可獲取一組電力設(shè)備紅外圖像的一組特征點對，分析全部特征點對偏移量的均值，進(jìn)而獲取參考電力設(shè)備紅外圖像同待配準(zhǔn)圖像坐標(biāo)間的映射關(guān)系，完成電力設(shè)備發(fā)熱圖像配準(zhǔn)，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障的準(zhǔn)確檢測。

2 代碼設(shè)計

本文方法在采集和傳遞電力設(shè)備紅外圖像時，受到噪聲的干擾，將導(dǎo)致圖像出現(xiàn)模糊現(xiàn)象。為了提高圖像的清晰度，本文采用拉普拉斯銳化算法，對電力設(shè)備圖像進(jìn)行銳化處理，消除圖像模糊，其實現(xiàn)關(guān)鍵代碼為：

for（i=iInterimNX；i

{

for（j=iInterimNY；j

{

UmEin=（signless cAar*）lpNeDBIDBits+

lRowBytes*（lAltdtude?1?i）+j；

kOutcome=0；min=（*UmEin）；max=（*UmEin）；

for（k=0；k

{

for（l=0；l

{

UmGke=（signless cAar*）lpDIBBits+lRowBytes*（lAltdtude?1?i+iInterimNX?k）

+j?iInterimNY+l；

if（min>（*UmGke））min=（*UmGke）；

if（max<（*UmGke））max=（*UmGke）；

kOutcome+=（*UmGke）*fpBlock[k*iInterimB+l]； //存儲象素值

}

}

if（（min+max）!=0）nada=（（drift）（max?min））/（（drift）（max+min））；

extranada=0.0； //運(yùn)算對比度

if（（nada>=0.2）||（nada<=0.9））

{

kOutcome=（drift）fabs（kOutcome）； //取絕對值

i（fkOutcome>322）*UmEin=322；

else*UmEin=（signless cAar）（kOutcome+0.7）；

}

}

}

3 實驗分析

為了驗證本文方法的有效性，需要進(jìn)行相關(guān)的實驗分析。實驗采用的對比方法為主動式傳感器的電力設(shè)備熱故障檢測方法。實驗分析對象為某地區(qū)的電力設(shè)備熱故障檢測。實驗分別采用兩種方法對實驗電力設(shè)備過熱區(qū)域的故障進(jìn)行檢測，獲取的電力設(shè)備過熱區(qū)域標(biāo)記結(jié)果如圖4所示。

分析圖4可以看出，本文方法標(biāo)注的電力設(shè)備過熱區(qū)域同實際結(jié)果基本一致，而主動式傳感器方法標(biāo)注的過熱區(qū)域明顯大于實際的過熱區(qū)域，具有較高的偏差。因此，可以看出采用本文提出的紅外圖像分析方法，可對電力設(shè)備熱故障區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而實現(xiàn)有效檢測，本文方法是有效的。

實驗以正常、低溫過熱、中溫過熱、高溫過熱以及局部放電5種電力設(shè)備熱故障為分析對象。分別采用本文方法和主動式傳感器檢測方法檢測實驗電力設(shè)備的熱故障，結(jié)果如表1所示。分析表1可知，在10個檢測點中，采用本文方法檢測的錯誤個數(shù)是2個，而采用主動式傳感器檢測方法檢測的錯誤個數(shù)是7個，說明本文方法對電力設(shè)備熱故障進(jìn)行檢測具有較高的檢測準(zhǔn)確度。

圖4 不同方法標(biāo)注的電力設(shè)備過熱區(qū)域

表1 電力設(shè)備熱故障檢測結(jié)果

為了進(jìn)一步驗證本文方法的有效性，分別采用本文方法和主動式傳感器檢測方法，對100組實驗電力設(shè)備熱故障樣本進(jìn)行挖掘，結(jié)果如圖5所示。分析圖5可得，采用本文方法檢測準(zhǔn)確率始終高于主動式傳感器檢測方法，并且變化幅度較小，說明本文方法具有較高的檢測精度和魯棒性。

4 結(jié)語

本文提出基于紅外熱圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測技術(shù)，該技術(shù)下的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)，由圖像采集模塊以及圖像檢測模塊構(gòu)成。通過紅外圖像配準(zhǔn)方法，確保電力設(shè)備紅外圖像的采集位置同原始位置

一致，提高總體熱關(guān)注檢測的精度。依照數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)完成設(shè)置的特征點位置，采集完成紅外圖像配準(zhǔn)區(qū)域的溫度信息。憑借溫度信息相互對比獲取的結(jié)果，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障檢測，并且發(fā)出警報。給出了拉普拉斯銳化算法的關(guān)鍵代碼，以實現(xiàn)對電力設(shè)備圖像的銳化處理，提高圖像清晰度。實驗結(jié)果說明，所提技術(shù)在檢測電力設(shè)備熱故障過程中，具有較高的檢測精度和魯棒性。

圖5 本文方法和主動式傳感器檢測方法準(zhǔn)確率比較

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Research on power equipment fault detection technology based on image analysis

FENG Jun
（Changshou Power Supply Company of Chongqing Electric Power Corporation，State Grid Corporation of China，Chongqing 401220，China）

The overheat fault of power equipments can be recognized by the acquired infrared image.Therefore，the over?heat fault detection technology based on the infrared thermal image analysis is proposed for the power equipments，by which the heat fault detection system of the power equipments is constituted of image acquisition module and infrared image detection module. The infrared image registration method can ensure the acquisition position of power equipment infrared image in accordance with original position，and improve the accuracy of the overall heat fault detection.According to the location of image feature points of the power equipment set in database，the temperature information in the infrared image registration area is collected.In combi?nation with the results coming from the comparison among temperature information，the overheat fault detection of power equip?ments is achieved，and the alarm is raised.The key code of Laplace sharpening algorithm is provided to realize the sharpening processing of power equipment infrared image，and improve the image resolution.The experimental results indicate that the pro?posed technology has high detection accuracy and robustness in the process of detecting the overheat fault of power equipments.

infrared image；power equipment；heat fault；detection；Laplace sharpening algorithm

TN911.73?34；TP301

A

1004?373X（2015）24?0007?05

10.16652/j.issn.1004?373x.2015.24.003

2015?08?17

2014年國家自然科學(xué)基金（面上項目）（61472268）