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    電力變壓器故障診斷的紅外圖像處理方法

    2016-11-15 20:56:37劉釗
    卷宗 2016年8期
    關(guān)鍵詞:電力變壓器

    劉釗

    摘 要:利用紅外檢測技術(shù)實現(xiàn)對電力變壓器的在線故障監(jiān)測。對采集到的紅外圖像進行去噪、增強、分割、特征提取等處理,通過均衡化處理實現(xiàn)圖像的增強,通過小波包閾值算法實現(xiàn)圖像的去噪,通過Canny算子邊緣檢測實現(xiàn)圖像的分割,通過基于改進型Hu不變矩的特征提取實現(xiàn)圖像的識別,各步驟所選用的方法及算法對紅外圖像的處理都得到了較好的效果。

    關(guān)鍵詞:紅外檢測;電力變壓器;紅外圖像處理

    電力變壓器的一些故障是以熱狀態(tài)異常的形式表現(xiàn),紅外檢測就是通過探測目標電力變壓器的紅外輻射信號,獲取目標變壓器的熱狀態(tài)特征圖,對熱圖像進行處理、分析,從而判斷電力變壓器設(shè)備是否處于正常的運行狀態(tài)。

    1 紅外圖像的增強

    通過直方圖均衡化算法使圖像的對比度增強,實際上是使灰度概率密度較大的像素向附近灰度級擴展,拉開灰度層次,使圖像充分利用各個灰度級,均勻化,增強圖像對比度。

    設(shè)一幅圖像的像素為,共有個灰度級,代表灰度級為的像素的數(shù)目,則第個灰度級出現(xiàn)的概率可表示為:

    其中,對其進行均衡化的變換函數(shù)的離散形式可表示為:

    式中

    均衡后各像素的灰度值,可直接由原圖像的直方圖得到。

    對紅外圖像進行均衡化后,與原圖像相比,對比度增強,直方圖中灰度間隔拉大,分布較均勻,顯示更多細節(jié),更有利于圖像的分析和識別。

    2 紅外圖像的去噪

    利用小波包閾值方法去噪,小波包分析可以同時對低頻和高頻部分做進一步地細分,具有更精確的局部分析能力。

    去噪步驟:(1)圖像的小波包分解;(2)確定最優(yōu)小波包基;(3)小波包分解系數(shù)的閾值量化;(4)小波包重構(gòu)。采用MATLAB進行仿仿真。

    小波包閾值算法處理后的圖像既保持了細節(jié)又有較好的去噪效果。

    3 基于邊緣的紅外圖像分割

    邊緣檢測通過檢測紅外圖像的邊緣來辨認圖像的輪廓,邊緣定位準確、運算速度快。邊緣檢測采用Canny算子對邊緣有白噪聲影響的階躍變化進行檢測最優(yōu)。

    Canny算子邊緣檢測步驟:(1)圖像與高斯函數(shù)的標準差做卷積運算;(2)利用

    對各個像素進行估計判斷;(3)利用確定邊緣像素的

    位置;(4)用求取邊緣強度;(5)對邊緣做滯后閾值處理,是否存在偽響應(yīng)的可能;(6)對于遞增的幾何尺寸,重復步驟1-5;(7)提取圖像最終的邊緣特征信息。

    Canny算子分割后的圖像結(jié)果比較理想,可以檢測出較弱的邊緣,但同時也平滑掉部分高頻邊緣,造成丟失。

    5 基于改進型Hu不變矩的特征提取

    圖像識別是通過采用技術(shù)手段對紅外圖像中感興趣的部分進行檢測,而獲得目標的真實信息。首先提取圖像中的特征,然后分類,完成目標圖像的識別過程。

    已知Hu矩,引入比例縮放因子得到:,

    既滿足特征不變性也不會影響識別率,得到新的特征向量為:

    用MATLAB編程,對分割處理后的圖像采用改進型Hu不變矩進行特征提取。由表1可知,變壓器相同部位的特征向量差別較小,而不同部位的特征向量差別較大,所以可以對變壓器不同部位進一步識別。

    6 結(jié)論

    本文通過選擇合適的紅外圖像處理方法及算法,優(yōu)化圖像的處理結(jié)果,得到較理想的處理效果圖,更有利于之后的故障診斷,提高可靠性和安全性。

    參考文獻

    [1] 危正東,試論紅外檢測技術(shù)在電力設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J].中國電子商務(wù),2013(20):220-22.

    [2] 戴文遠,基于紅外熱圖像的故障診斷方法綜述[J].紅外,2013,34(2):16-21.

    [3]Bagavathiappan S,Lahiri B B,Saravanam T,et al.Infrared thermography for condition monitoring-a review[J].Infrared Physics & Technology, 2013,60:35-55.

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