變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)三維檢測(cè)算法

馬斌,蔣鵬奇,劉星星

(國網(wǎng)河南省電力公司新鄉(xiāng)縣供電公司,河南 新鄉(xiāng) 453000)

變電金屬表面腐蝕是指該金屬受其周圍復(fù)雜介質(zhì)影響,其表面出現(xiàn)銹蝕膨脹等問題。尤其是變電金屬在環(huán)境內(nèi)受溫濕度、日曬、雨淋等影響下,容易出現(xiàn)腐蝕情況。變電金屬腐蝕后,其表面產(chǎn)生化學(xué)作用,使變電金屬呈現(xiàn)氧化狀態(tài)[1,2]。受到腐蝕膨脹的變電金屬強(qiáng)度、塑性等力學(xué)特征變化明顯,且變電金屬之間的磨損程度和自身形狀均會(huì)出現(xiàn)不同程度變化。變電金屬出現(xiàn)腐蝕膨脹后生命周期縮短,容易造成電網(wǎng)故障,嚴(yán)重威脅電力企業(yè)生產(chǎn)安全,因此需要及時(shí)檢測(cè)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)。

針對(duì)上述情況,很多專家學(xué)者致力于檢測(cè)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn),以提升電網(wǎng)安全,例如許晨凱等人[3]和崔靜等人[4]均對(duì)金屬表面腐蝕特征檢測(cè)進(jìn)行了研究。前者通過建立三維網(wǎng)格模型和算子矩陣,在計(jì)算金具表面腐蝕特征數(shù)值和向量后,使用加權(quán)公式獲取金具表面腐蝕特征顯著度,從而實(shí)現(xiàn)金具表面腐蝕特征識(shí)別。但該方法并未考慮金具表面腐蝕三維數(shù)據(jù)噪聲影響,導(dǎo)致其最終結(jié)果不夠理想。后者則通過建立金具表面腐蝕模型,利用該模型模擬金屬腐蝕層生長(zhǎng)變化情況,并使用反應(yīng)速率和擴(kuò)散系數(shù)獲取金具表面腐蝕特征,實(shí)現(xiàn)金屬表面腐蝕檢測(cè),但該方法受金具表面腐蝕模型收斂性影響,易陷入極值情況,應(yīng)用效果不理想。針對(duì)金具表面腐蝕檢測(cè)中的缺陷,本文設(shè)計(jì)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)三維圖像檢測(cè)算法,為電網(wǎng)維護(hù)提供更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)信息。

1 變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1 點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理

使用三維激光圖像掃描儀獲取變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù),但是該數(shù)據(jù)內(nèi)存在噪聲、殘缺等情況,為使變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)特征凸顯效果更佳[5],需預(yù)處理變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)。本文使用八叉樹算法,對(duì)金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)施精簡(jiǎn)處理。

八叉樹算法的中心思想是在三維空間內(nèi)以向不同方向分割的形式構(gòu)建立方體,并將該立方體作為根模型而后繼續(xù)分割直至其符合用戶設(shè)定數(shù)值[6],實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮。依據(jù)八叉樹算法的中心思想,其在劃分點(diǎn)云數(shù)據(jù)過程中,編碼處理三維空間內(nèi)的子立方體,其流程如下。

外接立方體被劃分為八等份時(shí),令n表示其剖分層數(shù),以n層八叉樹表示其空間模型,在該空間模型內(nèi),所有子立方體均與八叉樹內(nèi)節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)[7,8]。令Q表示八叉樹編碼,其表達(dá)式如下:

Q=en-1…em…e1e0

(1)

上述公式中,em表示八進(jìn)制數(shù),em表示節(jié)點(diǎn)和其相鄰節(jié)點(diǎn)間的序號(hào),em+1表示節(jié)點(diǎn)em與其父節(jié)點(diǎn)間的序號(hào),e0～en-1表示八叉樹內(nèi)子節(jié)點(diǎn)和父節(jié)點(diǎn)間的序號(hào)序列,m∈{0,1,…,n-1}。

獲取到八叉樹編碼后,需編碼處理變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù),步驟如下。

第一步:獲取八叉樹剖分層數(shù)n,其符合條件如下:

d0*2n≥dmax

(2)

上述公式中,d0表示設(shè)置的精簡(jiǎn)點(diǎn)距,dmax表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)外接立方體最大邊長(zhǎng)。

第二步:獲取子立方體涵蓋的點(diǎn)云數(shù)據(jù)編碼。

令P(x,y,z)表示點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)點(diǎn),該點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)點(diǎn)在該子立方體的空間索引數(shù)值為(j1,j2,j3),則點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)點(diǎn)空間索引、數(shù)據(jù)點(diǎn)和八叉樹編碼Q之間關(guān)系表達(dá)式如下:

(3)

上述公式中,(xmin,ymin,zmin)為和父節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)外接立方體頂點(diǎn)最小坐標(biāo)值。

將點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)點(diǎn)在子立方體的空間索引數(shù)值(j1,j2,j3)變換為二進(jìn)制形式后[9],子立方體對(duì)應(yīng)的八叉樹編碼空間索引值表達(dá)式如下:

(4)

上述公式中,(em%2)、[em/2]分別表示em除2后的余數(shù)和結(jié)果整數(shù)。尋找變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)的若干近鄰時(shí),在該數(shù)據(jù)點(diǎn)k鄰近的子立方體內(nèi)搜索即可,因此使用八叉樹算法對(duì)變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分后,可實(shí)現(xiàn)激光點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)的壓縮,降低激光點(diǎn)云圖像特征提取的復(fù)雜度。

1.2 曲面特征提取

在對(duì)變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)處理后,通過計(jì)算變電金具表面曲率獲取其特征。詳細(xì)步驟如下。

1.2.1 法向量計(jì)算

法向量是識(shí)別曲面特征的重要指標(biāo)之一,在由變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)成的變電金屬曲面內(nèi),法向量與切平面的法向量數(shù)值相同[10,11],因此使用最小二乘法計(jì)算變電金屬的微切面后,再利用方程式形式獲取變電金屬的法向量。

令T(O)表示變電金屬的微切面,O表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn),變電金屬微切面表達(dá)公式如下:

ax+by+cz+d=0

(5)

上述公式中,點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)的鄰近點(diǎn)的坐標(biāo)值分別為x、y、z,英文字母a～d均表示未知參數(shù)。

利用最小二乘法計(jì)算未知參數(shù)數(shù)值,設(shè)置目標(biāo)函數(shù)如下:

AP=0

(6)

上述公式中,A=[a,b,c,d]。

對(duì)公式(6)結(jié)果實(shí)施單位化處理后,得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)P的法向量為N'=[a',b',c'],其中a'、b'、c'均表示單位化后的參數(shù)。

1.2.2 局部基面參數(shù)化處理

在計(jì)算法向量后,參數(shù)化處理局部基面,在處理過程中,令點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)O的鄰近點(diǎn)k由Nb(O)={O1,O2,…,Ok}表示,則點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)O的微切平面的局部基面為T(O),計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)在該局部基面上的投影點(diǎn),則該投影點(diǎn)和鄰近點(diǎn)k的投影點(diǎn)分別由O'、Nb(O')={O1',O2',…,Ok'}表示。在點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)O的微切平面內(nèi),利用投影點(diǎn)集合Nb(O'),獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)O的投影點(diǎn)位置O'和距該投影點(diǎn)位置最遠(yuǎn)的投影點(diǎn),并將其標(biāo)記為Oi',將投影點(diǎn)O'與Oi'之間以直線相連,將該直線看作u軸,則垂直于的直線看作v軸,連接所有投影點(diǎn)后,以u(píng)軸和v軸作為點(diǎn)積,點(diǎn)積值由gj表示。利用點(diǎn)積值對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)O微切面進(jìn)行u軸參數(shù)化,其表達(dá)公式如下:

(7)

上述公式中,gmax、gmin分別表示點(diǎn)積最大數(shù)值和最小數(shù)值。

通過公式(7)可獲取點(diǎn)積的坐標(biāo)值參數(shù)化結(jié)果,使用相同方法獲取v軸參數(shù)化結(jié)果后,即完成變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)局部參數(shù)化。

1.2.3 局部曲面擬合

基于上個(gè)小節(jié)獲取的變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)局部參數(shù)化結(jié)果,在投影點(diǎn)O'與Oi'之間直線相連的u軸和v軸基礎(chǔ)上增加垂直方向軸,標(biāo)記為n軸。使三個(gè)坐標(biāo)軸構(gòu)成空間坐標(biāo)系,使用最小二乘法對(duì)該點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲面進(jìn)行擬合,其表達(dá)式如下:

Z(u,v)=(u,v,au2+buv+cv2)

(8)

上述公式中的未知參數(shù)使用公式(6)計(jì)算,基于位置參數(shù)計(jì)算結(jié)果,計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲面擬合曲率[12],令k1、k2表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲面擬合曲率,其表達(dá)公式如下:

(9)

上述公式中,δ表示平均曲率,利用公式(9)結(jié)果,可計(jì)算變電金具表面腐蝕膨脹激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高斯曲率和平均曲率數(shù)值。

1.2.4 形狀索引值計(jì)算

為更多元化呈現(xiàn)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)特征[13],利用高斯曲率和平均曲率數(shù)值計(jì)算變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)云數(shù)據(jù)擬合曲面的形狀索引值,其表達(dá)公式如下:

(10)

上述公式中,k表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲面擬合主曲率。

通過公式(10)可知,當(dāng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲面起伏水平在某一特定區(qū)間內(nèi)時(shí),利用形狀索引值可充分呈現(xiàn)該點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲面特征。

經(jīng)過上述步驟,獲取變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的法向量、主曲率、高斯曲率和形狀索引值的局部特征,依據(jù)上述特征利用三維霍夫投票算法對(duì)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)。

1.3 基于三維霍夫投票的腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)

在提取曲面特征后,三維霍夫投票算法作為圖像特征匹配識(shí)別算法,可識(shí)別模糊和缺失的三維圖像目標(biāo),通過建立待檢測(cè)目標(biāo)的具備坐標(biāo)系,利用描述符搜尋模板內(nèi)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。描述符在模板內(nèi)尋找對(duì)應(yīng)點(diǎn)時(shí),以變電金具腐蝕膨脹點(diǎn)的特征點(diǎn)之間歐式距離最短的點(diǎn)作為選擇對(duì)象[14],丟棄歐式距離最大的點(diǎn),通過一一比對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè),其流程如下。

(11)

(12)

(13)

通過將變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)的特征點(diǎn)和矢量結(jié)合即可獲取其特征的質(zhì)心位置,通過對(duì)特征質(zhì)心進(jìn)行投票,獲取質(zhì)心坐標(biāo)以特定增量增長(zhǎng)到指定數(shù)組內(nèi),按照質(zhì)心位置和數(shù)量獲取變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)位置,實(shí)現(xiàn)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)三維圖像檢測(cè)。

2 實(shí)驗(yàn)分析

以某市局域供電網(wǎng)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,使用三維激光圖像掃描儀獲取該市局域供電網(wǎng)變電站金屬設(shè)備表面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),利用MATLAB仿真軟件模擬變電站金屬設(shè)備腐蝕情況,使用本文方法對(duì)變電金屬設(shè)備表面腐蝕膨脹點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè),從多個(gè)角度對(duì)本文方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理測(cè)試

通過三維激光掃描儀獲取的變電站金屬設(shè)備表面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)存在噪聲、殘缺等情況,需對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,以一組變電金具點(diǎn)云數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,測(cè)試本文方法點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理效果,結(jié)果如圖1所示。

分析圖1可知,在初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi),由于存在噪聲干擾,數(shù)據(jù)點(diǎn)分布較為分散且點(diǎn)云數(shù)據(jù)輪廓不夠清晰,還存在點(diǎn)云數(shù)據(jù)局域集中情況。而經(jīng)過本文算法預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布輪廓清晰,且預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量明顯減少。由此可見本文算法可有效壓縮激光點(diǎn)云數(shù)據(jù),也從側(cè)面印證本文方法對(duì)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)的檢測(cè)能力好。

(a)初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)

2.2 特征提取測(cè)試

特征提取是變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)的基礎(chǔ),測(cè)試在變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在遮擋缺失的情況下,本文算法提取其特征的完整度,結(jié)果如表1所示。

分析表1可知,本文算法提取的變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)的主曲率、法向量和形狀索引值特征完整度與其遮擋缺失率成反比例關(guān)系。三種膨脹點(diǎn)特征的完整度數(shù)值均較高,且數(shù)值相差較小,隨著變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)遮擋缺失率的增加,提取形狀索引值特征的完整度數(shù)值下降幅度相對(duì)稍大,但在遮擋缺失率為20%時(shí),提取形狀索引值特征的完整度數(shù)值依然超過90%。上述結(jié)果表明本文算法受變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)遮擋缺失情況影響較小,提取變電金具表面腐蝕膨脹特征完整度較高。

2.3 腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)

變電站金屬配件受到腐蝕時(shí)會(huì)出現(xiàn)輕微膨脹情況,以該電網(wǎng)變電站供電主機(jī)的螺絲配件為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,將腐蝕膨脹點(diǎn)匹配程度作為衡量本文算法腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)指標(biāo),使用本文方法對(duì)其腐面的膨脹點(diǎn)進(jìn)行匹配,結(jié)果如圖2所示。

圖2 腐蝕膨脹點(diǎn)匹配結(jié)果

分析圖2可知,配電站螺絲配件受到腐蝕時(shí),其具備向外膨脹特征,對(duì)向外膨脹點(diǎn)特征進(jìn)行提取后,使用本文方法對(duì)其進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,所有的特征點(diǎn)一一對(duì)應(yīng),匹配精度高達(dá)100%。該結(jié)果表明:本文方法對(duì)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)識(shí)別結(jié)果極為精準(zhǔn),具備較高的科學(xué)含量。

依據(jù)上述腐蝕膨脹點(diǎn)匹配結(jié)果,獲取本文算法識(shí)別的配電站螺絲配件腐蝕膨脹點(diǎn),結(jié)果如圖3所示。

分析圖3可知,螺絲配件腐蝕面經(jīng)過腐蝕膨脹點(diǎn)匹配后,可獲取該螺絲配件的腐蝕膨脹點(diǎn),如圖3內(nèi)紅色圓圈內(nèi)所示。由此可見本文算法可有效識(shí)別螺絲配件腐蝕膨脹點(diǎn),為電網(wǎng)安全運(yùn)行提供可靠依據(jù)。

為更全面呈現(xiàn)本文算法腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)能力,以該市區(qū)電網(wǎng)配電站內(nèi)電流互感器的一次導(dǎo)電U型鋁管為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,在仿真軟件內(nèi)模擬其腐蝕膨脹情況,腐蝕面大小占其自身比例為1%～7%,測(cè)試本文算法在不同大小腐蝕面情況下的一次導(dǎo)電U型鋁管腐蝕膨脹點(diǎn)數(shù)量,并與模擬膨脹點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖4所示。

圖3 螺絲配件腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果

圖4 腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果

分析圖4可知,一次導(dǎo)電U型鋁管腐蝕百分比數(shù)值越大,則其膨脹點(diǎn)數(shù)量越多。在腐蝕面占其自身比例分別為1%和2%時(shí),本文算法識(shí)別的一次導(dǎo)電U型鋁管腐蝕膨脹點(diǎn)數(shù)量與模擬膨脹點(diǎn)數(shù)量存在一定偏差,其中最大偏差數(shù)值約為100。但隨著一次導(dǎo)電U型鋁管腐蝕百分比數(shù)值增加,本文算法檢測(cè)到的膨脹點(diǎn)數(shù)量與模擬膨脹點(diǎn)數(shù)量完全相同。由此可見本文算法對(duì)腐蝕面較大的變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)具備較大優(yōu)勢(shì),而在檢測(cè)腐蝕面較小的變電金具腐蝕面時(shí),偏差數(shù)值較小。綜上所述,本文算法檢測(cè)變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)時(shí),受其腐蝕面積影響較小,且針對(duì)腐蝕面較小的變電金具,檢測(cè)結(jié)果偏差數(shù)值較小。

3 結(jié) 論

本文研究了變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)三維圖像檢測(cè)算法,將八叉樹算法引入檢測(cè)方法中,使用八叉樹算法壓縮處理變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)點(diǎn)云數(shù)據(jù),經(jīng)過壓縮處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)受噪聲干擾較小,可有效提升變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果精度。將本文算法應(yīng)用于某市局域供電網(wǎng)內(nèi),經(jīng)過多角度驗(yàn)證,該算法具備較好的點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理能力,且識(shí)別變電金具表面腐蝕膨脹點(diǎn)精度較高。