基于紅外測溫的智能診斷頭盔設(shè)計(jì)

劉衛(wèi)紅，何勇，張貽飛，王夢宇，劉洋

（ 1.國網(wǎng)江西省電力有限公司吉安供電分公司，江西 吉安 343000；2.江西省南昌大學(xué) 信息工程學(xué)院，江西 南昌 310012 ）

0 引言

紅外測溫技術(shù)具有準(zhǔn)確、高效、遠(yuǎn)距離、非接觸等特點(diǎn)，在電力巡檢中被廣泛使用[1-2]。目前，電網(wǎng)無人值守變電站設(shè)備測溫以手持紅外測溫儀為主，該種測溫儀存在分辨率不足、測溫靈敏度低、易漏檢以及精度欠缺等問題。由于站點(diǎn)較多，網(wǎng)架復(fù)雜，巡檢人員長時(shí)間手持設(shè)備體力耗費(fèi)大，效率偏低。同時(shí)，手持測溫儀無法記憶已檢測的異常高溫?cái)?shù)據(jù)，不能實(shí)現(xiàn)智能診斷，易造成復(fù)查疏漏等問題。隨著電力工業(yè)飛速發(fā)展，電力系統(tǒng)日趨復(fù)雜，供電設(shè)備可靠性越顯重要，保障供電可靠性的輕型紅外巡檢設(shè)備的市場需求也越來越迫切。本文提出了一種基于紅外測溫的智能診斷頭盔設(shè)計(jì)方案，具備紅外測溫系統(tǒng)的監(jiān)測及判別預(yù)警功能。

1 概述

一些國內(nèi)外文獻(xiàn)對運(yùn)用于電力巡檢的紅外測溫技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[3]研究了紅外測溫診斷技術(shù)的檢測故障類型，列舉了其在高壓電力設(shè)備狀態(tài)檢修中的應(yīng)用，但沒有具體介紹紅外測溫診斷的細(xì)節(jié)。文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了一種非接觸矩陣式紅外測溫儀，將測溫裝置與無線傳輸技術(shù)組合在一起，有效擴(kuò)大了測溫范圍，同時(shí)降低成本。文獻(xiàn)[5]研究了一種基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像故障診斷方法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明顯著提高了電力設(shè)備故障診斷速度和準(zhǔn)確率，為變電站智能巡檢提供了新途經(jīng)和方法。文獻(xiàn)[6]研究了一種對海量紅外故障圖像進(jìn)行自動(dòng)處理的可行方法，但沒有考慮故障數(shù)據(jù)的存儲和調(diào)用。文獻(xiàn)[7]研究了一種基于改進(jìn)YOLOv3的紅外目標(biāo)檢測模型用于電力設(shè)備的監(jiān)測與診斷，改進(jìn)后的YOLOv3模型盡管在檢測速度上相比原模型有所犧牲，但檢測精度遠(yuǎn)高于其他模型。文獻(xiàn)[8]構(gòu)建了基于紅外特征分析的在線故障診斷系統(tǒng)，利用改進(jìn)的區(qū)域全卷積網(wǎng)絡(luò)（R-FCN）實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位和運(yùn)行狀態(tài)的識別，使用OpenCV對定位故障區(qū)域進(jìn)行二次診斷，較大程度提高了診斷精度。本文研究的紅外測溫智能診斷頭盔目前已成功運(yùn)用于變電站電力巡檢中，能夠?qū)崿F(xiàn)頭戴式自動(dòng)測溫和智能診斷，提高故障判別效率。

2 紅外圖像處理算法

2.1 產(chǎn)生機(jī)理及缺陷

紅外熱成像技術(shù)是將被測物體的紅外輻射轉(zhuǎn)換為可見光圖像的一種技術(shù)，通過紅外探測器接收被測物體的不同部分溫度差及發(fā)射率差，經(jīng)過信號轉(zhuǎn)換、信號放大、圖像處理優(yōu)化和圖像顯示等一系列環(huán)節(jié)后形成并展現(xiàn)在顯示屏上的紅外圖像。

紅外圖像具有如下特點(diǎn)：

1）對比度低，視覺效果模糊

與可見光圖像不同，紅外熱像儀成像不隨周圍光照條件變化而發(fā)生明暗改變，其原理是利用被測目標(biāo)和周圍環(huán)境的溫差或熱輻射差成像。一般情況下被測目標(biāo)與環(huán)境溫差較小，通過一系列轉(zhuǎn)換路徑后圖像變得模糊，不利于人眼觀察。

2）噪聲較多，來源復(fù)雜

紅外圖像噪聲組成復(fù)雜，包括來自環(huán)境的隨機(jī)噪聲和探測器材料的固定噪聲。噪聲使紅外探測器的分辨能力降低，紅外探測器主要噪聲源包括光子噪聲、1/f噪聲、熱噪聲、放大器噪聲等。隨機(jī)噪聲除隨機(jī)顆粒噪聲外，還包括帶狀噪聲。

3）具有非均勻性，圖像出現(xiàn)畸變或亮斑

紅外圖像的非均勻性也是紅外焦平面陣列的非均勻性，一般體現(xiàn)為圖像上的不規(guī)則條紋。由于工藝水平的限制，焦平面陣列上每個(gè)探測器的響應(yīng)率不可能完全一致，這將導(dǎo)致紅外成像系統(tǒng)即使在均勻背景輻射下輸出的圖像亮度也會分布不均，可能出現(xiàn)許多條紋或亮斑，嚴(yán)重時(shí)可導(dǎo)致目標(biāo)圖像畸變。

2.2 算法研究及改進(jìn)

由于紅外探測器工藝水平限制和環(huán)境干擾，未經(jīng)處理的紅外圖像普遍存在噪聲多、對比度低、具有非均勻性等缺點(diǎn)，因此對紅外圖像的實(shí)時(shí)處理關(guān)鍵應(yīng)著重于圖像去噪、圖像增強(qiáng)和非均勻性校正等算法的研究。當(dāng)前大多紅外圖像處理算法計(jì)算量較大，實(shí)現(xiàn)成本較高，不適用于工程應(yīng)用。本文在改善圖像質(zhì)量的前提下，對現(xiàn)有算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，使之更易在頭盔硬件模塊上實(shí)現(xiàn)。紅外圖像處理流程如圖1所示。

圖1 紅外圖像處理流程圖

從圖1可以看出，檢測對象被紅外探測器捕捉至圖像顯示經(jīng)過一系列過程：光學(xué)信號經(jīng)紅外焦平面轉(zhuǎn)化為電信號，經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換為模擬信號，現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）中進(jìn)行圖像的后續(xù)處理（圖像去噪、圖像增強(qiáng)、灰度變換等），最后再轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)視頻信號顯示在小型數(shù)據(jù)可視終端上。由于圖像增強(qiáng)和灰度變換不是本文的重點(diǎn)，在此不多討論。

1）圖像去噪

常見的圖像去噪方法有均值濾波、中值濾波、小波去噪等，綜合考慮去噪效果和算法復(fù)雜程度后，本文在原有的中值濾波算法上進(jìn)行簡化改進(jìn)，以提升處理速度。改進(jìn)的中值濾波算法原理如圖2所示。具體步驟如下：

圖2 改進(jìn)的中值濾波算法原理

（1）從3×4的目標(biāo)圖像中取3×3模板作為窗，通過平移可得兩個(gè)窗內(nèi)對角線上的像素值分別為M1、P1、N2、M3、P3和N1、Q1、

P2、N3、Q3。

（2）比較（1）中兩條對角線像素值的大小，分別得出統(tǒng)計(jì)中值:X_o1和X_o2。

（3）將（2）中得到的統(tǒng)計(jì)中值X_o1和X_o2分別與剩下的兩個(gè)像素M2和Q2進(jìn)行比較，得出中值X1和X2。

（4）將X1和X2替換窗內(nèi)的N2和P2，完成中值濾波過程。

對上述算法進(jìn)行仿真驗(yàn)真得到改進(jìn)的中值濾波算法處理效果如圖3所示。通過對比三幅圖像可以看到，改進(jìn)的中值濾波算法在處理加噪圖像時(shí)，既能保證圖像清晰度又消除了大部分圖像噪聲，且算法復(fù)雜度降低了一半，更適用于頭盔硬件模塊的實(shí)裝。

圖3 改進(jìn)的中值濾波算法處理效果圖

2）偽彩色算法

經(jīng)過前期處理的紅外圖像屬于灰度圖像，需要進(jìn)行偽彩色變換更利于直觀判斷溫度異常點(diǎn)。結(jié)合紅外頭盔測溫硬件小巧輕便的要求，本文提出了一種改進(jìn)的偽彩色處理算法，具體映射關(guān)系如下：

式中，R、G、B分別代表圖像的紅、綠、藍(lán)三色分量，t為圖像灰度級閾值，改進(jìn)的偽彩色變換的映射關(guān)系如圖4所示。

圖4 改進(jìn)的偽彩色變換的映射關(guān)系

按上述改進(jìn)的偽彩色變換算法對紅外圖像進(jìn)行仿真處理，偽彩色變換處理效果如圖5所示，可以看到，圖案色彩變化連續(xù)，細(xì)節(jié)清晰易于分辨溫度異常點(diǎn)。

圖5 偽彩色變換處理效果圖

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)由紅外測溫頭盔端、小型數(shù)據(jù)可視終端、電力巡檢管理系統(tǒng)端3個(gè)模塊及架構(gòu)組成的紅外測溫系統(tǒng)。該系統(tǒng)3個(gè)模塊間的數(shù)據(jù)流向如圖6所示。

圖6 現(xiàn)場數(shù)據(jù)流向

3.1 紅外測溫頭盔設(shè)計(jì)

考慮到頭盔在實(shí)際使用中需要滿足視野開闊、重量輕的要求，設(shè)計(jì)時(shí)將紅外探測器安放在頭盔頂部，有效避免了頭盔和測量人員對測量儀器的遮擋。同時(shí)參考雷達(dá)轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械結(jié)構(gòu)，在紅外探測器與頭盔交界處設(shè)計(jì)并安裝了可自動(dòng)/手動(dòng)模式控制的旋轉(zhuǎn)連接機(jī)械結(jié)構(gòu)，該機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)靈活且穩(wěn)定。為增加現(xiàn)有頭盔的利用率，擴(kuò)大該成果的使用場景，減少制造成本，進(jìn)一步設(shè)計(jì)了可拆卸式產(chǎn)品，裝配時(shí)鎖緊白條松緊扣，拆卸時(shí)松開白條松緊扣，從而實(shí)現(xiàn)了在不破壞頭盔安全性能的前提下自由拆裝。

紅外圖像處理模塊搭載Altera公司的Cyclone V系列FPGA芯片處理器，溫度測量范圍-50℃～300℃。測溫探頭采用電池供電，數(shù)據(jù)傳輸方式為無線通信，測量的溫度數(shù)據(jù)或圖像可在本地存儲1500條記錄，通過無線網(wǎng)絡(luò)傳送至手持終端或者監(jiān)控平臺，對設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行評估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障隱患，保障電網(wǎng)安全運(yùn)行。

紅外測溫頭盔的主要技術(shù)參數(shù)如表1所示：

表1 紅外測溫頭盔的主要技術(shù)參數(shù)

紅外測溫頭盔示意圖見圖7。

圖7 紅外測溫頭盔示意圖

3.2 小型數(shù)據(jù)可視終端設(shè)計(jì)

小型數(shù)據(jù)可視終端自動(dòng)存儲并分析從紅外測溫頭盔接收的設(shè)備發(fā)熱信息，其驅(qū)動(dòng)終端內(nèi)置操作人員信息識別、設(shè)備類型識別、環(huán)境溫度識別等自動(dòng)識別功能，上述信息結(jié)合紅外測溫圖像通過通信模塊傳送至電力巡檢管理系統(tǒng)，生成判別及預(yù)測報(bào)告單。小型數(shù)據(jù)可視終端具體界面如圖8所示。

圖8 小型數(shù)據(jù)可視終端示意圖

4 實(shí)踐應(yīng)用

為驗(yàn)證紅外測溫智能診斷頭盔的實(shí)用性與有效性，選擇某一變電站為應(yīng)用場景進(jìn)行現(xiàn)場測試，現(xiàn)場巡檢情況如圖9所示。巡檢人員佩戴測溫頭盔巡視過程中，紅外探頭可自動(dòng)360°旋轉(zhuǎn)，無需反復(fù)抬頭、矯正，溫度過高時(shí)手持終端自動(dòng)報(bào)警，準(zhǔn)確定位故障點(diǎn)坐標(biāo)。

圖9 現(xiàn)場巡檢圖

變電站設(shè)備在運(yùn)行過程中常出現(xiàn)異常，通過電力巡檢管理系統(tǒng)可迅速準(zhǔn)確檢測并記錄設(shè)備發(fā)熱異常及事故，如圖10所示。

圖10 電力巡檢管理系統(tǒng)界面圖

5 結(jié)語

紅外測溫智能診斷頭盔在某變電站巡檢過程中成功應(yīng)用后，變電巡檢人員普遍反映測溫頭盔使用方便快捷，結(jié)果顯示準(zhǔn)確明了，大幅減少發(fā)熱故障判別及上報(bào)時(shí)間，使作業(yè)人員的巡檢巡視作業(yè)更加高效和安全，減輕了巡檢人員的勞動(dòng)強(qiáng)度。另一方面也降低漏報(bào)、錯(cuò)報(bào)率，能夠?qū)崿F(xiàn)頭戴式自動(dòng)測溫和智能診斷，有效保障電力設(shè)備安全運(yùn)行。本文設(shè)計(jì)的基于紅外測溫的智能診斷頭盔充分考慮了電力巡檢的現(xiàn)狀，有效提高電網(wǎng)無人值守變電站巡檢效率，達(dá)到了設(shè)計(jì)的初衷。