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    基于紫外聯(lián)合紅外熱像的三通道便攜式變電站監(jiān)測裝置

    2017-07-05 13:29:31褚磊郭文勇高潔
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年12期

    褚磊++郭文勇++高潔

    摘 要本文設(shè)計(jì)了一種基于紫外聯(lián)合紅外熱像的三通道便攜式變電站監(jiān)測裝置,該裝置采用紫外成像監(jiān)測掃描、紅外測溫掃描、攝像和圖像處理技術(shù),利用紫外通道的電弧放電進(jìn)行成像檢測,診斷變電站設(shè)備的早期故障,利用紅外通道的熱像原理找出對(duì)應(yīng)位置點(diǎn)的溫度,結(jié)合可見光確定故障位置的優(yōu)點(diǎn)確定中后期故障的具體位置,將設(shè)備的局部放電和溫度分布數(shù)據(jù),通過圖像融合處理技術(shù)置入由攝像頭獲得的設(shè)備可見光圖像,建立與設(shè)備圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系,同步采集同一設(shè)備同一時(shí)刻三種成像的結(jié)果,不但能以圖像方式直觀地顯示出放電位置和溫度分布,而且能定量表示放電程度及放電發(fā)展?fàn)顩r,從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備的故障情況,可對(duì)電氣設(shè)備有效的進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和危險(xiǎn)預(yù)警,且不易受到周圍環(huán)境、氣象等條件的影響,操作簡單易行準(zhǔn)確率高,體積小重量輕便于攜帶,具有非常廣闊的應(yīng)用前景。

    【關(guān)鍵詞】紫外成像 紅外測溫 可見光成像 三通道

    1 引言

    隨著我國電力工業(yè)事業(yè)的突飛猛進(jìn),現(xiàn)代電力系統(tǒng)正朝著大電網(wǎng)、大機(jī)組、超高壓、大容量的方向發(fā)展,為保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性,對(duì)電力設(shè)備的絕緣水平也提出了更高的要求。氣體絕緣組合電器(GIS)設(shè)備結(jié)構(gòu)緊湊、整個(gè)裝置的占地面積比傳統(tǒng)敞開式設(shè)備大大減少,而且不受外界環(huán)境的影響,運(yùn)行可靠性高,在變電站中得到廣泛應(yīng)用。然而,由局部放電導(dǎo)致的電氣絕緣缺陷直接影響到 GIS 設(shè)備運(yùn)行的安全性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。主流的紅外熱成像技術(shù)是利用物體發(fā)出的不可見紅外能量轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢姷臒釄D像,并通過熱圖像的溫度分布找出設(shè)備的異常發(fā)熱點(diǎn)。針對(duì)設(shè)備放電的情況,當(dāng)很容易就可以觀察到電暈放電的紅外圖像時(shí),電氣設(shè)備的絕緣狀態(tài)已經(jīng)極度惡化。

    因此,為診斷GIS設(shè)備的早期故障,及時(shí)預(yù)報(bào)該局部放電的發(fā)展趨勢和預(yù)測相關(guān)設(shè)備的絕緣劣化程度,采用紫外成像技術(shù)能很好的解決這一問題;另外,為靈敏地檢測設(shè)備的中后期問題,仍需利用紅外熱成像監(jiān)測技術(shù)的優(yōu)勢;再利用原始的可見光成像能直觀找出故障位置的優(yōu)點(diǎn),采用這三種成像技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),統(tǒng)一的監(jiān)測電氣設(shè)備,能保障線路與設(shè)備的正常運(yùn)行,有效避免事故發(fā)生。

    鑒于此,本實(shí)用新型提供一種基于紫外聯(lián)合紅外熱像的三通道便攜式變電站監(jiān)測裝置,利用紫外成像診斷早期故障、紅外熱像利于發(fā)現(xiàn)中后期故障、可見光確定故障位置的優(yōu)點(diǎn),同步采集同一設(shè)備同一時(shí)刻三種成像的結(jié)果,可對(duì)電氣設(shè)備有效的進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。

    2 裝置檢測的基本原理

    2.1 紫外檢測原理

    由電力設(shè)備的放電機(jī)理可知,在放電的不同階段,伴隨分子的激發(fā)、電離、復(fù)合、電荷交換、電子附著和輻射的不斷發(fā)生,可以觀察到不同光譜的發(fā)光現(xiàn)象。由于局部放電產(chǎn)生的光主要集中在紫外波段,因此,檢測放電發(fā)出的紫外線,可以判斷放電強(qiáng)弱,從而確定電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。采用高靈敏度的紫外傳感器,能對(duì)設(shè)備的絕緣下降、裂傷、污穢發(fā)展等做出早期預(yù)報(bào),保證設(shè)備的安全運(yùn)行。

    本文的紫外檢測技術(shù)基于紫外成像儀進(jìn)行設(shè)計(jì),紫外成像儀的構(gòu)成原理圖如圖1所示。

    如圖1 所示,信號(hào)源被背景光照射后產(chǎn)生的混合光進(jìn)入到成像設(shè)備,通過紫外光束分離器分成兩部分:一部分經(jīng)過信號(hào)增強(qiáng)放大后進(jìn)入到可見光鏡頭,在可見光相機(jī)中形成可見光圖像;另一部分則通過“日盲”濾鏡,過濾掉日盲區(qū)以外的光線,進(jìn)入紫外鏡頭,并在紫外相機(jī)中形成紫外圖像。最后采用特定的圖像預(yù)處理和融合方法,形成最終輸出影像。

    日光下的紫外放電檢測是利用280nm以下光譜段的太陽盲區(qū)實(shí)現(xiàn)對(duì)放電設(shè)備的檢測,對(duì)檢測裝置的靈敏度要求較高。高壓系統(tǒng)的早期放電十分微弱,發(fā)射的紫外光很少,其中位于日盲區(qū)的紫外光信號(hào)更是微弱。通過紫外成像儀難以捕獲這種微小放電信號(hào)的變化,且要等到出現(xiàn)較為明顯的局部放電才能檢測到[1]。因此,本文采用紫外成像與紅外檢測相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備放電信號(hào)的檢測。

    2.2 紅外檢測原理

    紅外檢測的基本原理就是通過探測物體的紅外輻射信號(hào),獲得物體的熱狀態(tài)特征,并根據(jù)這種熱狀態(tài)特征及相應(yīng)的判斷依據(jù)判斷出物體的狀態(tài)。由于紅外檢測技術(shù)具有遠(yuǎn)距離、不接觸、實(shí)時(shí)、快速等特點(diǎn),因而對(duì)實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備的在線監(jiān)測和故障診斷具有重要的意義[2]。電力設(shè)備主要采用紅外成像和紅外點(diǎn)溫測量兩種紅外檢測技術(shù),本文中采用的是紅外點(diǎn)溫測量技術(shù)。該技術(shù)具有結(jié)構(gòu)簡單、成本低廉等優(yōu)點(diǎn)。

    任何高于絕對(duì)零度的物體都會(huì)向外輻射能量,這一能量主要與物體的溫度和紅外波長相關(guān)。對(duì)于灰體物質(zhì)而言,也就是發(fā)射率小于1且與波長無關(guān)的物體(一般工程材料可用灰體來近似表示),在單位面積上發(fā)射的所有波長的總輻射功率M與溫度T之間滿足斯蒂芬-波爾茲曼定律[3],即:

    M =εσT4 (1)

    式中:ε為被測物體的表面發(fā)射率,σ為斯蒂芬-波爾茲曼常數(shù),T為物體的絕對(duì)溫度。

    一個(gè)絕對(duì)溫度為T的灰體,單位表面積在波長λ附近單位波長間隔內(nèi)發(fā)射的輻射功率Mλ,與波長λ、溫度T 滿足普朗克輻射定律,即:

    (2)

    式中:C1為第一輻射常數(shù),C2為第二輻射常數(shù)。

    由式(1)、式(2)可以看出,紅外測溫與被測物體的溫度和表面發(fā)射率相關(guān)。在實(shí)際測量中,由于被測物體溫度不同,所測量的波長范圍也就不同,因而需采用不同的測量方法和測溫探頭。

    2.3 可見光圖像配準(zhǔn)的原理

    可見光圖像配準(zhǔn)的多路信號(hào)之間在拍攝角度和距離等方面存在差異,為了將多路信號(hào)準(zhǔn)確地顯示在一個(gè)視頻中,必須對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合。本文采用了一種較早用于圖像配準(zhǔn)的方法——區(qū)域相關(guān)法。對(duì)于參考圖像V和模板圖像I(通常要求模板圖像I對(duì)應(yīng)于參考圖像V中的某個(gè)局部區(qū)域)來說,在圖像V的位置(x,y)處,兩者的互相關(guān)(Cross Correlation,CC)測度被定義為[4]:

    (3)

    當(dāng)模板I經(jīng)過一系列的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、縮放和位移之后,I與圖像V中的對(duì)應(yīng)區(qū)域重疊;當(dāng)互相關(guān)測度達(dá)到最大值時(shí),即可完成對(duì)圖像的配準(zhǔn)。最終,利用信號(hào)融合技術(shù)將已經(jīng)配準(zhǔn)的兩路圖像流顯示在一個(gè)圖像中。

    3 基于紫外成像的電暈放電監(jiān)測算法

    基于紫外成像的電暈放電監(jiān)測算法,通過三個(gè)步驟完成對(duì)放電區(qū)域和放電程度的檢測。首先對(duì)紫外成像儀所拍攝的圖片進(jìn)行濾波去噪,采用的方法是利用形態(tài)學(xué)算子對(duì)紫外圖和可見光圖的灰度圖直接進(jìn)行處理,然后再進(jìn)行閾值分割,這樣可以在減少噪聲影響,使檢測準(zhǔn)確率更高,同時(shí)提前去除面積較小的放電區(qū)域,使檢測集中在故障主區(qū)域;其次對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行自適應(yīng)的閾值分割,以分離出圖像的目標(biāo)和背景;最后對(duì)分割后的圖像使用Canny算子實(shí)現(xiàn)邊緣檢測,并標(biāo)注出發(fā)生故障的區(qū)域(即放電區(qū)域),計(jì)算故障區(qū)域面積,以衡量故障的嚴(yán)重程度。

    3.1 基于形態(tài)學(xué)算子的圖像濾波

    濾波去噪部分,由于紫外雙光譜檢測系統(tǒng)獲得的圖像是通過微光像增強(qiáng)器和CCD數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)形成的,增強(qiáng)器和CCD在提高亮度和采集數(shù)據(jù)過程中都會(huì)產(chǎn)生噪聲。因此,要先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理以降低噪聲。近年來,由于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)具有并行快速易于硬件實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),已在計(jì)算機(jī)視覺、信號(hào)處理與圖像分析、模式識(shí)別、計(jì)算方法與數(shù)據(jù)處理等方面得到了極為廣泛的應(yīng)用。本文采用形態(tài)學(xué)算子直接對(duì)紫外圖和可見光圖進(jìn)行濾波,并在此基礎(chǔ)上與中值濾波相結(jié)合,能夠更有效地去除圖像中的隨機(jī)噪聲。

    對(duì)于灰度圖像,濾除噪聲就是形態(tài)學(xué)平滑,本發(fā)明采用腐蝕和膨脹綜合組成的開啟和閉合運(yùn)算對(duì)圖像進(jìn)行處理,相比于其他空域?yàn)V波方法,可以保留原圖像中的大部分信息。具體運(yùn)算公式為:

    設(shè)f(x,y)是輸入圖像,b(x,y)是結(jié)構(gòu)元素,并且b(x,y)本身就是一個(gè)圖像函數(shù),Df和Db分別是原圖像f(x,y)和結(jié)構(gòu)元素b(x,y)的定義域,則用b(x,y)對(duì)函數(shù)f(x,y)進(jìn)行的灰度膨脹表示為,定義為:

    灰度腐蝕表達(dá)式為:,其定義如下:

    開運(yùn)算和閉運(yùn)算的定義分別為:

    經(jīng)過開運(yùn)算的圖像含有更少的細(xì)節(jié),輪廓變得光滑,細(xì)長的部分和小的孤島被去除,目標(biāo)像素變成背景,圖像整體來說變得更規(guī)則化。再使用閉運(yùn)算消除圖像區(qū)域內(nèi)的一些空洞,與原圖相比,含有較少的細(xì)節(jié),狹窄的尖端被填充,背景像素變成目標(biāo)像素。

    圖1展示了灰度圖開運(yùn)算和閉運(yùn)算的效果,選取的結(jié)構(gòu)元素尺寸為5*5,形狀為正方形的扁平結(jié)構(gòu)元素。圖(b)開運(yùn)算的結(jié)果表明:開運(yùn)算有去除尺寸小于結(jié)構(gòu)元素明亮細(xì)節(jié)的作用,相當(dāng)于去除圖像信號(hào)中的尖峰(白色明亮部分,尺寸小且灰度值為255)。比如原圖中攝影機(jī)支架的白色部分,經(jīng)過開運(yùn)算后消失了。圖(c)閉運(yùn)算的結(jié)果表明:閉運(yùn)算有去除尺寸小于結(jié)構(gòu)元素的灰暗細(xì)節(jié)的作用,相當(dāng)于填平圖像信號(hào)的低谷部分(黑色部分尺寸且灰度值為0),比如圖片中人的眼睛,經(jīng)過閉運(yùn)算處理后消失了。

    經(jīng)過膨脹腐蝕的開閉運(yùn)算后,圖像中還存在少量的隨機(jī)噪聲,為進(jìn)一步改善圖像質(zhì)量,本文對(duì)形態(tài)學(xué)算子濾波后的圖像采用中值濾波算法進(jìn)行去噪,主要針對(duì)由圖像傳感器,傳輸信道產(chǎn)生的椒鹽噪聲,且在濾除噪聲的同時(shí)又不會(huì)對(duì)邊緣信息造成破壞。其基本思想如圖2所示。

    圖2假設(shè)選取的模板尺寸為3×3,中值濾波就是將圖像在某一點(diǎn)的領(lǐng)域(模板中心對(duì)應(yīng)該點(diǎn),領(lǐng)域即為模板窗口的內(nèi)部)中的像素按照灰度級(jí)大小排列,取其中值代替中心點(diǎn)的像素值,逐行依次對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)執(zhí)行該操作,即可完成圖像的中值濾波。

    3.2 基于自適應(yīng)的圖像閾值分割

    圖像分割部分采用基于自適應(yīng)的圖像閾值分割。紫外成像系統(tǒng)分別得到可見光圖像和紫外圖像,其中紫外圖像的特點(diǎn)為:吸收電暈輻射的紫外光強(qiáng)的區(qū)域,表現(xiàn)為紫外圖中高灰度值,即白色或灰色;吸收紫外光弱的區(qū)域,表現(xiàn)為低灰度值,即黑色。根據(jù)紫外圖的這一特點(diǎn),本發(fā)明對(duì)濾波后的紫外圖像采用自適應(yīng)的閾值分割,灰度值大于閾值的像素點(diǎn)賦1,即白色;小于閾值的像素點(diǎn)賦0,即黑色。這樣就得到放電區(qū)域和背景的二值圖。傳統(tǒng)的閾值分割是人為地選取一個(gè)固定的灰度值作為閾值,而對(duì)于不同的采集系統(tǒng)選取的閾值應(yīng)不同,因此本文選擇了一種自適應(yīng)的閾值分割方法,具體選取公式為:

    其中,m(n)表示序列圖像中第n幀的灰度值,σ(n)為第n幀的灰度標(biāo)準(zhǔn)差,SNR為圖像信噪比,為加權(quán)系數(shù),一般選擇能取得較好的結(jié)果。fmax(n)為序列圖像第n幀的最大灰度值。T(n)為序列圖像中第n幀所選取的閾值T。定義輸出圖像如下:

    3.3 基于Canny算子的二值圖像邊緣檢測

    圖像邊緣檢測部分采用基于Canny算子的二值圖像邊緣檢測。經(jīng)過閾值分割以后的紫外圖是一個(gè)二值圖,其中的白色區(qū)域即可認(rèn)為是放電區(qū)域,黑色區(qū)域?yàn)椴幌嚓P(guān)的背景。采用Canny算子對(duì)二值圖像進(jìn)行邊緣檢測,同時(shí)記錄邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)。根據(jù)邊緣檢測結(jié)果,求得每個(gè)閉合區(qū)域的面積,確定故障區(qū)域??梢赃x取一個(gè)閾值,當(dāng)閉合區(qū)域的面積超過該閾值時(shí)才被認(rèn)為是故障區(qū)域,當(dāng)面積很小時(shí),可以忽略。面積大小可表示故障程度。根據(jù)邊緣檢測得到的邊緣點(diǎn)坐標(biāo),就可以在紫外成像儀最后輸出的雙光譜圖像中對(duì)故障區(qū)域進(jìn)行定位。

    3.4 紫外電暈放電檢測的算法流程

    紫外電暈放電檢測的算法流程如圖4所示。

    如圖4所示,算法首先通過紫外成像儀獲取得到可見光圖像和紫外圖像,這兩個(gè)圖像均為RGB類型,需要轉(zhuǎn)換成灰度圖,然后分別對(duì)可見光圖像和紫外圖像的灰度圖先經(jīng)過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波,再進(jìn)行中值濾波,之后采用合適的圖像融合技術(shù)將二者融合為一張雙光譜圖像。紫外成像技術(shù)電暈放電檢測的部分,是基于經(jīng)過濾波的紫外圖像的,先對(duì)其進(jìn)行自適應(yīng)的閾值分割,再使用Canny算子實(shí)現(xiàn)二值圖像的邊緣檢測,獲取到邊緣點(diǎn)坐標(biāo),進(jìn)而可以計(jì)算出故障面積,判斷故障程度,并在融合后的雙光譜圖像中對(duì)故障區(qū)域進(jìn)行精確定位。

    4 基于紫外聯(lián)合紅外熱像的三通道便攜式變電站監(jiān)測裝置的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    4.1 裝置的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    基于紫外聯(lián)合紅外熱像的三通道便攜式變電站監(jiān)測裝置由數(shù)據(jù)接入模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、多模通信模塊和聲光報(bào)警器構(gòu)成,如圖5所示。

    數(shù)據(jù)接收模塊由溫度濕度測量模塊和三通道探測模塊組成,為狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備提供數(shù)據(jù)接口,可接收監(jiān)測設(shè)備輸入的數(shù)據(jù),包括檢測設(shè)備的電暈位置、強(qiáng)度、溫度、濕度等多種狀態(tài)監(jiān)測信息。溫度濕度測量模塊用于檢測環(huán)境的溫度和濕度。三通道探測模塊由紫外成像監(jiān)測模塊、紅外測溫模塊、可見光成像模塊、三維旋轉(zhuǎn)云臺(tái)和攝像頭構(gòu)成??色@取被監(jiān)測電力設(shè)備的可見光圖像,以及各點(diǎn)的紫外脈沖數(shù)據(jù)和紅外溫度數(shù)據(jù),然后由數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行圖像處理,將可見光圖像與紫外脈沖數(shù)據(jù)和紅外溫度數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)融合,得到設(shè)備三通道狀態(tài)圖像,并將三通道狀態(tài)圖像、檢測數(shù)據(jù)和報(bào)警信息等通過多模通信模塊傳送給聲光報(bào)警器。

    數(shù)據(jù)處理模塊,可檢測當(dāng)前接收到的數(shù)據(jù)是否與規(guī)定的設(shè)備監(jiān)測狀態(tài)相符,若不符合,則對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,再對(duì)統(tǒng)一后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)判決。多模通信模塊可實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)處理模塊的雙向通信,聲光報(bào)警器通過多模通信模塊接受到數(shù)據(jù)處理模塊處理得出的數(shù)據(jù)判決,聲光報(bào)警器接收到無線警報(bào)信號(hào)后,開啟并進(jìn)行報(bào)警,提示檢測人員變電站的高壓設(shè)備電氣放電值已接近強(qiáng)電,請(qǐng)注意危險(xiǎn)。

    4.2 裝置的硬件實(shí)現(xiàn)

    裝置的整體硬件結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。數(shù)據(jù)接收模塊由溫度濕度測量模塊和三通道探測模塊組成。

    溫度濕度測量模塊主要基于溫濕度傳感器,采用SENSIRION 公司生產(chǎn)的數(shù)字式溫濕度傳感器SHT75,它是一款含有已校準(zhǔn)數(shù)字信號(hào)輸出的溫濕度復(fù)合傳感器,默認(rèn)提供12位濕度數(shù)據(jù)和14位溫度數(shù)據(jù)[6]。SHT75具有響應(yīng)速度快、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),可通過I2C串行總線實(shí)現(xiàn)與嵌入式系統(tǒng)模塊的PXA270處理器連接。

    三通道探測模塊由紫外成像監(jiān)測模塊、紅外測溫模塊、可見光成像模塊、三維旋轉(zhuǎn)云臺(tái)和攝像頭五部分構(gòu)成。紫外成像監(jiān)測模塊選用紫外光敏管UV-R2868作為檢測傳感器,其靈敏度可以達(dá)到5000cpm,僅響應(yīng)185-265nm波段的紫外信號(hào),可實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備放電產(chǎn)生的紫外光脈沖信號(hào)的探測[7]。本模塊將紫外和可見視頻數(shù)據(jù)傳送至A/D轉(zhuǎn)換器TLV1543進(jìn)行圖像融合與配準(zhǔn),從而實(shí)現(xiàn)利用紫外成像檢測局部放電的目的。紅外測溫模塊采用雙波長測溫法和8.0~14.0μm波段的紅外測溫探頭,可見光成像模塊采用A/D轉(zhuǎn)換器TLV1543,三維旋轉(zhuǎn)云臺(tái)選用曼比利PC-360全景云臺(tái),攝像頭采用分辨率640×480的可調(diào)焦攝像頭??梢姽獬上衲K結(jié)合紫外成像監(jiān)測模塊,由日盲濾光鏡、攝像頭、紫外增強(qiáng)型電荷耦合器件以及A/D轉(zhuǎn)換器TLV1543等幾部分組成。該模塊可以在全天內(nèi)對(duì)局部放電所產(chǎn)生的紫外信號(hào)進(jìn)行檢測。

    數(shù)據(jù)處理模塊采用Atheros AR7161嵌入式處理器,該CPU為MIPS架構(gòu),運(yùn)行在680MHz主頻,功耗不超過1W。基于嵌入式Linux操作系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)全系列符合國家電網(wǎng)相關(guān)技術(shù)規(guī)范的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)通信協(xié)議和數(shù)據(jù)打包。

    多模通信模塊包括3G無線通信模塊、WiFi模塊以及WiMax模塊,其中3G通信模塊選用中興公司的MC2718模塊,WiFi模塊選擇臺(tái)灣Realtek公司RTL8188CUS-U芯片,WiMax模塊選用SyChip公司的WIMAX9芯片模塊。聲光報(bào)警器選用HX-100B。

    5 測試結(jié)果

    對(duì)正在運(yùn)行的帶電設(shè)備的進(jìn)行監(jiān)測,獲得設(shè)備放電的紫外定位灰度圖如圖7(a)所示。

    由圖7(a)中可以看出,濾波前的紫外圖像含有大量噪聲,因此首先對(duì)紫外定位圖進(jìn)行濾波。僅使用中值濾波的效果圖如圖7(b)所示,可以看出中值濾波后的圖像中雖然已經(jīng)去除了大部分的隨機(jī)噪聲,但圖片中仍然存在面積很小的離散放電區(qū)域,這些放電區(qū)域?qū)收蠀^(qū)域的判斷沒有太大作用,反而會(huì)使Canny算子邊緣檢測效率更低。

    因此,為解決上述問題,本文算法在中值濾波的基礎(chǔ)上添加了形態(tài)學(xué)濾波,基于紫外成像的電暈放電監(jiān)測算法的形態(tài)學(xué)濾波與中值濾波結(jié)合的濾波效果圖如圖7(c)所示。由圖7(c)可以看出中值濾波的圖像再經(jīng)過形態(tài)學(xué)濾波噪聲更少,效果更佳。在閾值分割和邊緣檢測之前就將大部分的隨機(jī)噪聲和面積很小的不重要的離散放電區(qū)域去除,減少了后續(xù)工作的計(jì)算量和復(fù)雜度,同時(shí)對(duì)于有缺口的目標(biāo)區(qū)域會(huì)有補(bǔ)齊作用,使目標(biāo)區(qū)域更清晰,提高檢測效率。另外,形態(tài)學(xué)濾波通常用于二值圖像中,本文將其應(yīng)用在了灰度圖中,可在提高紫外圖放電區(qū)域檢測精度的同時(shí),實(shí)現(xiàn)對(duì)可見光圖像噪聲的濾除。

    固定閾值的圖像分割效果圖如圖8所示,可以看出圖8(a)所示未經(jīng)分割的濾波原圖的目標(biāo)區(qū)域,灰度值比其他目標(biāo)區(qū)域的灰度稍低,在經(jīng)過閾值分割后,被判斷為背景區(qū)域,得到圖8(b)。但圖8(b)中判斷區(qū)域仍包含非目標(biāo)區(qū)域的噪點(diǎn)。

    因此,針對(duì)于這一現(xiàn)象,本文采用了一種基于圖像均值、方差和信噪比的自適應(yīng)閾值分割方法,可以有針對(duì)性地對(duì)某一幅特定圖像選擇特定的閾值,使得分割更加智能化,準(zhǔn)確度更高。采用自適應(yīng)閾值分割方法的效果圖如圖8(c)所示,可以看出圖(c)中灰度值稍低的非目標(biāo)區(qū)域,在自適應(yīng)閾值分割后的圖(c)中被去除,僅保留了目標(biāo)區(qū)域,證明其分割效果能夠更好地區(qū)分目標(biāo)和背景。

    在實(shí)驗(yàn)中用裝置分別對(duì)紅外、紫外定位信號(hào)進(jìn)行了測試,結(jié)果如圖9、10所示。

    本文裝置在距放電源3m處對(duì)局部放電進(jìn)行了檢測,圖9和圖10分別為紅外和紫外測試結(jié)果的定位圖像。圖11所示為這兩種定位圖像的可見光合成結(jié)果。如圖所示,本文裝置不僅能夠?qū)⒆贤?、紅外信號(hào)分別與圖像融合,而且還能將這兩種信號(hào)合成于同一圖像背景之中。由于兩路信號(hào)的分辨率不同,我們選取分辨率較小的紫外信號(hào)(320×240)作為基準(zhǔn),分別對(duì)兩種信號(hào)和可見光圖像信號(hào)進(jìn)行了像素的疊加融合。隨后在可見光圖像上分別進(jìn)行濾波、分割圖像目標(biāo)標(biāo)定,結(jié)果如圖12、13所示。

    測試結(jié)果表明,本文系統(tǒng)可以快速檢測出局部放電,并可對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確定位。同時(shí),為了準(zhǔn)確判斷檢測點(diǎn)是否帶電,可以延長其檢測時(shí)間,從而判斷被檢測線路設(shè)備是否帶電。

    6 結(jié)論

    本文介紹了一種基于紫外聯(lián)合紅外熱像的三通道便攜式變電站監(jiān)測裝置。文章首先闡述了研究背景及裝置的基本原理,提出了紫外、紅外與可見光相結(jié)合的三通道檢測方法,提出了基于紫外成像的電暈放電監(jiān)測算法,介紹了裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和硬件組成,并對(duì)裝置進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。該裝置可解決紅外成像儀和紫外成像儀探測設(shè)備放電存在靈敏度不足、對(duì)早期放電危險(xiǎn)難以預(yù)報(bào)和不能定量表示放電程度等弱點(diǎn),以及現(xiàn)有紫外脈沖檢測技術(shù)無法準(zhǔn)確定位設(shè)備放電故障點(diǎn)的不足,能滿足電力系統(tǒng)絕大多數(shù)應(yīng)用的需要,并且成本低廉,能夠?qū)υO(shè)備的放電進(jìn)行有效的檢測,具有行業(yè)推廣和示范效益。

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    作者單位

    國網(wǎng)陜西省電力公司渭南供電公司 陜西省渭南市 714000

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