基于譜殘差變換的電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別技術(shù)

黃志鴻，肖 劍，徐先勇，張 輝

〈紅外應(yīng)用〉

基于譜殘差變換的電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別技術(shù)

黃志鴻1，肖 劍1，徐先勇1，張 輝2

（1. 國網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院，湖南 長(zhǎng)沙 410007；2. 湖南大學(xué) 機(jī)器人學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082）

本文提出一種基于譜殘差變換的電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別技術(shù)。首先，根據(jù)電力設(shè)備紅外圖像中自然背景的冗余特性和熱缺陷目標(biāo)的顯著性特征來構(gòu)建譜殘差變換模型，對(duì)電力設(shè)備紅外圖像進(jìn)行譜殘差變換，生成具有顯著性信息的熱缺陷初始識(shí)別結(jié)圖。然后，采用引導(dǎo)濾波技術(shù)對(duì)初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行處理，聯(lián)合利用紅外圖像中的溫差信息和空間結(jié)構(gòu)信息，提升熱缺陷的識(shí)別率，生成最終識(shí)別結(jié)果圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與其他傳統(tǒng)熱缺陷識(shí)別方法相比，本文所提出的方法在識(shí)別精度與識(shí)別效率上有顯著優(yōu)勢(shì)，滿足電力設(shè)備熱缺陷帶電檢測(cè)的應(yīng)用需求。

電力設(shè)備；紅外圖像；熱缺陷識(shí)別；譜殘差變換；冗余信息

0 引言

隨著電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的快速發(fā)展，電力設(shè)備巡檢的壓力也逐漸增大[1]。熱缺陷是電力設(shè)備常見的一種缺陷類型。然而，當(dāng)前紅外巡檢大多依賴于人工分析紅外圖像，進(jìn)而判別設(shè)備熱缺陷。這種巡檢模式存在熱缺陷識(shí)別效率不高、缺陷漏檢率高等不足之處。為此，研究人員提出多種熱缺陷識(shí)別方法。具體來說，這些方法可分為兩種類型。

第一類[2-8]為基于圖像特征提取的熱缺陷識(shí)別方法。張文峰[2]等人提出一種目標(biāo)分割的方法對(duì)紅外視頻中的熱缺陷進(jìn)行識(shí)別。王淼[3]等人介紹一種圖像梯度特征提取方法用于熱缺陷識(shí)別。胡洛娜等人[4]提出核貓群算法識(shí)別紅外圖像中的異常熱缺陷目標(biāo)。魏鋼[5]等人提出一種基于小波變化和后驗(yàn)概率分布的熱缺陷識(shí)別方法。李鑫[6]等人提出一種基于粒子群目標(biāo)分割算法用于熱缺陷檢測(cè)。黃志鴻[7]等人提出一種引導(dǎo)濾波方法，優(yōu)化熱缺陷識(shí)別精度。洪峰等人[8]提出一種基于超像素分割的熱缺陷識(shí)別方法。

除了上述方法外，近年來基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法也得到研究人員的廣泛關(guān)注[9-11]。常亮[9]等人利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)異常熱缺陷目標(biāo)的識(shí)別。魏東[10]等人對(duì)紅外圖像進(jìn)行分割，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱缺陷識(shí)別。周可慧等人[11]提出一種改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)熱缺陷目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。值得注意的是現(xiàn)有的熱缺陷識(shí)別算法多側(cè)重于對(duì)熱缺陷目標(biāo)的圖像特征進(jìn)行挖掘。但是，電力設(shè)備種類繁多，相應(yīng)的熱缺陷呈現(xiàn)的空間形式也復(fù)雜多變。僅利用熱缺陷目標(biāo)的圖像特征，難以獲取高精度識(shí)別結(jié)果。因此，本文從另一種思考角度來解決電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別問題：探索背景的冗余特征屬性。

在信息論中[12]，圖像信息可分解為顯著性的目標(biāo)信息和冗余性的背景信息兩部分。在圖像統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域，這種冗余特征對(duì)應(yīng)于背景環(huán)境的統(tǒng)計(jì)不變性。而顯著性特征對(duì)應(yīng)于目標(biāo)的新穎性。這些性質(zhì)在有關(guān)自然圖像的文獻(xiàn)中得到了全面的論證[12-13]?，F(xiàn)在人們普遍認(rèn)為自然圖像的統(tǒng)計(jì)特征不是隨機(jī)的，它們服從高度可預(yù)測(cè)的分布?；谛畔⒄摰南嚓P(guān)理論，本文提出一種基于譜殘差變換（spectral residual transformation, SRT）的電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別算法。首先，根據(jù)電力設(shè)備紅外圖像中自然背景的冗余特性和熱缺陷目標(biāo)的顯著性特征來構(gòu)建譜殘差變換模型，對(duì)電力設(shè)備紅外圖像進(jìn)行譜殘差變換，去除自然背景目標(biāo)的冗余圖像信息，生成具有顯著性信息的熱缺陷初始識(shí)別結(jié)果圖。然后，采用引導(dǎo)濾波技術(shù)對(duì)初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行處理，聯(lián)合利用紅外圖像中的溫差信息和空間結(jié)構(gòu)信息，提升熱缺陷識(shí)別率，生成最終的識(shí)別結(jié)果圖。

1 相關(guān)理論

1.1 基于顯著性檢測(cè)的譜殘差模型

顯著性視覺檢測(cè)理論假定視覺系統(tǒng)會(huì)選擇性地忽略不感興趣的冗余區(qū)域，并聚焦于顯著性突出區(qū)域。譜殘差模型被證明為一種有效的顯著性檢測(cè)方法。在信息論中[12]，圖像信息（image）由兩部分所組成：

(image)＝(Innovation)＋(Prior) (1)

式中：(Innovation)為中的顯著性信息，(Prior)為圖像中的冗余信息。譜殘差模型基于上述思想，處理輸入圖像的對(duì)數(shù)譜，抑制圖像中的冗余信息，得到圖像中的顯著性信息。具體來說，該方法首先對(duì)輸入的圖像進(jìn)行傅里葉變換，將二維數(shù)據(jù)由空間域變換到頻域，生成振幅譜()和相位譜()。

(),()＝[()] (2)

式中：[.]為圖像的傅里葉變換操作。然后，譜殘差()根據(jù)振幅譜的log譜()與平均頻譜()差值計(jì)算生成。

()＝log2(()) (3)

()＝()*h() (4)

()＝－1[()－()] (5)

式中：－1為傅里葉逆變換；h()為局部*均值濾波器。

由于本文篇幅限制，有關(guān)譜殘差理論細(xì)節(jié)，請(qǐng)參考文獻(xiàn)[12]。在本文中，SR()表示為對(duì)輸入圖像進(jìn)行譜殘差運(yùn)算。

1.2 引導(dǎo)濾波模型

圖像濾波是常見的圖像處理手段，其中引導(dǎo)濾波模型近年來在機(jī)器視覺領(lǐng)域中有著廣泛應(yīng)用[14]。該方法具有實(shí)時(shí)性和高效性等優(yōu)點(diǎn)[14]，常應(yīng)用于圖像去噪、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域。引導(dǎo)圖像在局部空間窗口w中進(jìn)行線性變換生成輸出圖像：

式中：w是以像素為中心的局部區(qū)域，空間大小為(2＋1)×(2＋1)的區(qū)域。能量函數(shù)(a,b)表示如下：

式中：為控制濾波平滑程度的參數(shù)。系數(shù)a和b通過下列公式求解：

2 基于譜殘差模型的紅外熱缺陷識(shí)別方法

本文包含兩個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)。第一，首次將電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別問題建模為譜殘差模型。第二，通過引導(dǎo)濾波技術(shù)和譜殘差模型，聯(lián)合利用紅外圖像的空間結(jié)構(gòu)信息和溫度信息，提升熱缺陷的識(shí)別精度。圖1為所提出方法的流程圖。

圖1 所提出的SRT方法流程

2.1 譜殘差模型的初始熱缺陷識(shí)別

根據(jù)上一章介紹的內(nèi)容，本文首先采用譜殘差模型[13]來識(shí)別熱缺陷。在電力設(shè)備紅外圖像中，圖像背景信息可由少量像素通過線性組合來表示[15-16]，因此背景信息擁有較強(qiáng)的冗余特征。而熱缺陷目標(biāo)異常信息明顯，具有較強(qiáng)的顯著性特征?；谏鲜龇治?，本文首先將電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為基于譜殘差的顯著性目標(biāo)檢測(cè)模型。通過獲取輸入圖像在頻域下的光譜殘差信息，從而在空域中構(gòu)建相應(yīng)的熱缺陷目標(biāo)顯著圖。

＝SR() (10)

式中：為熱缺陷初始識(shí)別結(jié)果。圖2為輸入的紅外圖像，右側(cè)為局部放大圖。圖3為初始識(shí)別結(jié)果圖，右側(cè)為初始識(shí)別結(jié)果圖中的局部放大圖。雖然基于譜殘差的識(shí)別模型能較好地定位熱缺陷的區(qū)域，但丟失熱故障區(qū)域部分空間細(xì)節(jié)信息。這是因?yàn)椋V殘差模型通過頻譜變換雖然能提取出紅外溫度異常信息，進(jìn)而定位出顯著性熱缺陷目標(biāo)。但是該方法未能較好地利用紅外圖像中的空間結(jié)構(gòu)信息，導(dǎo)致部分目標(biāo)空間信息丟失。

圖2 輸入的紅外圖像與局部放大圖

圖3 初始識(shí)別結(jié)果圖與局部放大圖

2.2 基于引導(dǎo)濾波的熱缺陷識(shí)別

為聯(lián)合利用紅外圖像中的溫度信息和空間結(jié)構(gòu)信息，提高熱缺陷目標(biāo)的識(shí)別精度，在獲取熱缺陷初始的識(shí)別結(jié)果后，我們采用引導(dǎo)濾波技術(shù)對(duì)初始結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化提升。在本文中，G,(,)表示為引導(dǎo)濾波操作。

＝G,(,) (11)

式中：為熱缺陷初始識(shí)別結(jié)果。根據(jù)參考文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[15]中的研究，圖像的第一主成分能夠有效表示圖像絕大部分的數(shù)據(jù)信息。在引導(dǎo)濾波的相關(guān)研究中，圖像的第一主成分通常作為引導(dǎo)濾波的引導(dǎo)圖像。在本文中，表示為輸入紅外圖像的第一主成分，和為引導(dǎo)濾波器的兩個(gè)參數(shù)，默認(rèn)值大小設(shè)置為10和0.8。通過引導(dǎo)濾波技術(shù)，聯(lián)合挖掘紅外圖像的溫度信息和空間結(jié)構(gòu)信息，提升熱缺陷識(shí)別精度。濾波后的熱故障識(shí)別結(jié)果如圖4所示。最終識(shí)別結(jié)果部件不僅能較好反映熱缺陷目標(biāo)位置，同時(shí)能較好地抑制空間畸變信息。

圖4 最終識(shí)別結(jié)果圖與局部放大圖

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)介紹

為驗(yàn)證本文提出SRT算法的識(shí)別性能，本文采用3種經(jīng)典的異常目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試。包括基于全局統(tǒng)計(jì)的馬氏距離計(jì)算Reed-Xiao（RX）方法[15]、低密度概率檢測(cè)（low-density probability，LDP）方法[16]和低秩表示（LRR）[17]識(shí)別方法。其中，LRR方法的參數(shù)設(shè)置為＝0.05。

為客觀評(píng)價(jià)識(shí)別結(jié)果的優(yōu)劣，本文采用面積曲線（area under curve, AUC）[15-17]指標(biāo)判別識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。AUC指標(biāo)通過計(jì)算目標(biāo)識(shí)別結(jié)果和參考的熱缺陷區(qū)域圖，定量計(jì)算識(shí)別結(jié)果的精度。當(dāng)AUC指標(biāo)越高，識(shí)別結(jié)果越接近參考的熱缺陷區(qū)域圖，熱缺陷識(shí)別性能越優(yōu)異。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

第一幅測(cè)試數(shù)據(jù)采集于湖南省湘潭市，圖像分辨率為240×330。圖5(a)和(b)展示測(cè)試圖像和參考的熱缺陷區(qū)域圖。圖5(c)～(f)為不同識(shí)別方法的結(jié)果。為清楚反映識(shí)別結(jié)果的細(xì)節(jié)信息，每幅圖的左下方展示了識(shí)別結(jié)果的局部放大圖。RX、LDP和LRR方法未能有效地從背景中識(shí)別熱缺陷目標(biāo)。而SRT方法不僅能有效定位出熱故障區(qū)域目標(biāo)，同時(shí)較好地抑制背景像素對(duì)識(shí)別結(jié)果的干擾。

第二幅測(cè)試圖像拍攝于湖南省湘潭市，圖像分辨率為240×330。圖6(c)～(f)展示了不同對(duì)比方法的識(shí)別結(jié)果。其中，RX和SRT方法能有效地識(shí)別出熱缺陷區(qū)域。LDP和LRR方法不能較好地抑制并去除背景像素的干擾。

圖5 不同方法在第一幅測(cè)試圖的識(shí)別結(jié)果

圖6 不同方法在第2幅測(cè)試圖的識(shí)別結(jié)果

第3幅測(cè)試圖像拍攝于湖南省湘潭市，圖像分辨率為325×450。圖7(a)和(b)展示該圖像的紅外熱圖像和參考的熱缺陷區(qū)域圖。不同方法的識(shí)別結(jié)果如圖7(c)～(f)所示。LRR方法可以識(shí)別出熱缺陷區(qū)域，但不能有效地去除背景像素的干擾。RX和SRT方法有著優(yōu)異的識(shí)別性能，SRT方法能獲取最好的AUC識(shí)別精度值，0.9992。

不同識(shí)別方法的AUC指標(biāo)如表1所示。如表所示，本文所提出的SRT方法能獲得最高的識(shí)別精度。聯(lián)合譜殘差變換與引導(dǎo)濾波技術(shù)，SRT相較于其他3類熱缺陷識(shí)別方法在精度上有顯著的提升。表2展示了不同方法的運(yùn)行時(shí)間。雖然SRT方法檢測(cè)效率不是最高的，但考慮其出色的檢測(cè)精度，SRT方法仍是實(shí)用的熱故障檢測(cè)方法。

圖7 不同方法在第3幅測(cè)試圖的識(shí)別結(jié)果

表1 不同識(shí)別方法的AUC指標(biāo)

表2 不同識(shí)別方法的運(yùn)行時(shí)間

此外，為進(jìn)一步評(píng)估SRT方法中引導(dǎo)濾波處理步驟對(duì)識(shí)別性能的影響。圖8展示在3幅測(cè)試數(shù)據(jù)中，有無引導(dǎo)濾波處理步驟對(duì)診斷結(jié)果的影響。從圖中，我們可以看到無引導(dǎo)濾波處理的熱缺陷識(shí)別精度分別為0.9651，0.9797，0.9371，而經(jīng)過引導(dǎo)濾波處理的熱故障診斷精度分別為0.9969，0.9990，0.9993。熱識(shí)別診斷精度依次提升了3.3%，2.0%，6.6%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明通過聯(lián)合譜殘差模型和引導(dǎo)濾波技術(shù)，能充分挖掘紅外圖像中的溫度信息和空間結(jié)構(gòu)信息，提升熱缺陷的識(shí)別精度。

圖8 有無引導(dǎo)濾波處理對(duì)診斷精度的影響

4 總結(jié)

本文提出一種基于譜殘差變換的電力設(shè)備熱缺陷識(shí)別技術(shù)，在復(fù)雜電力巡檢環(huán)境下高精度地識(shí)別出電力設(shè)備的熱缺陷。聯(lián)合譜殘差模型和引導(dǎo)濾波技術(shù)，充分挖掘利用紅外圖像中的溫差信息和空間結(jié)構(gòu)信息，提升熱缺陷識(shí)別率，滿足電力紅外巡檢的應(yīng)用需求。

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Spectral Residual Transformation for Thermal Defect Detection of Power Equipment

HUANG Zhihong1，XIAO Jian1，XU Xianyong1，ZHANG Hui2

(1.,410007,;2.,,410082,)

This study introduces a thermal defect detection technique for power equipment based on a spectral transformation model. First, the spectral residual transform model is constructed according to the redundancy of the natural background and significance of the thermal defect target in infrared images of power equipment. Then, the infrared image of the power equipment is transformed by spectral residuals to remove redundant image information of the natural background target, and a result map with significant information is generated. The experimental results show that compared with other traditional thermal defect detection methods, the proposed method has significant advantages in terms of recognition accuracy and efficiency and meets the application requirements of thermal fault detection of power equipment.

power equipment, infrared image, thermal defect detection, spectral residual transformation; redundant information

TP751.1

A

1001-8891(2023)08-0884-06

2022-12-26；

2023-01-30.

黃志鴻（1993-），男，湖南長(zhǎng)沙人，博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娏υO(shè)備故障智能診斷，紅外圖像處理。E-mail: zhihong_huang111@163.com。

國網(wǎng)湖南省電力有限公司科技項(xiàng)目（5216A520000V），湖南省科技人才托舉工程“小荷”科技人才項(xiàng)目（2023TJ-X48）。