本發(fā)明涉及電網(wǎng)故障識(shí)別診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于紅外圖像的絕緣子識(shí)別和故障診斷方法。

背景技術(shù)：

由于國(guó)內(nèi)的電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，長(zhǎng)距離輸電線路，如特(超)高壓線路增長(zhǎng)迅速，且很多輸電線路分布在崇山峻嶺之間，導(dǎo)致傳統(tǒng)的人工巡線受地形環(huán)境、人員素質(zhì)、天氣狀況等不確定因素的影響，效率低，復(fù)巡周期長(zhǎng)，巡檢數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率不高。因此，近年來(lái)國(guó)內(nèi)開(kāi)始逐步發(fā)展直升機(jī)或無(wú)人機(jī)智能巡檢技術(shù)，可以不受地理環(huán)境的約束，極大的提高了效率。但是采用無(wú)人機(jī)的巡檢技術(shù)尚存的問(wèn)題是自動(dòng)化程度較低，巡檢后的數(shù)據(jù)處理工作十分繁重，人工查看大量的錄像數(shù)據(jù)、記錄缺陷，易漏檢且費(fèi)時(shí)耗力。

目前，很多學(xué)者和電力系統(tǒng)內(nèi)部的工程師已經(jīng)開(kāi)始了基于無(wú)人機(jī)自動(dòng)巡檢獲得航拍圖像，利用圖像處理技術(shù)對(duì)航拍圖像進(jìn)行分析檢測(cè)絕緣子故障的研究。但是目前的研究主要集中在對(duì)可見(jiàn)光航拍圖像的智能識(shí)別上，并且受限于架空線路沿線的復(fù)雜環(huán)境以及天氣的影響，目前的研究還處于理論階段，難以應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。由于現(xiàn)實(shí)環(huán)境中許多會(huì)對(duì)識(shí)別造成干擾的可見(jiàn)光圖像細(xì)節(jié)，如光線、紋理等在紅外圖像中會(huì)得到弱化。采用紅外熱成像法可以減少環(huán)境干擾，且能夠檢測(cè)多數(shù)故障，因此基于紅外圖像的絕緣子識(shí)別和故障診斷方法具有更高的實(shí)用性，減少線路巡檢的人工工作量，提高巡檢工作的準(zhǔn)確度。

對(duì)于絕緣子的識(shí)別技術(shù)，相關(guān)學(xué)者提出基于圖像分割的方法，這類方法一般采用的是基于otsu方法的改進(jìn)算法，如基于形態(tài)學(xué)算法和連通域思想改善的otsu算法。然后應(yīng)用adaboost算法，計(jì)算粗定位區(qū)域的不變矩特征，訓(xùn)練出一個(gè)級(jí)聯(lián)分類器，以剔除非絕緣子區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)絕緣子的精確定位，比如一種基于閾值分割和二值形狀特征描述的絕緣子串自動(dòng)定位方法，先利用基于非下采樣contourlet變換(nsct)的灰熵模型和細(xì)菌覓食-粒子群優(yōu)化(bf-pso)算法求取閾值，將原始航拍圖像分割為二值圖像，再利用二值圖像中絕緣子串的形狀特征，對(duì)其特征進(jìn)行數(shù)字化描述，并以此為依據(jù)去除非絕緣子目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)絕緣子的自動(dòng)定位。

對(duì)于已經(jīng)定位后絕緣子的故障診斷問(wèn)題，是目前研究中難以攻克的瓶頸所在。針對(duì)絕緣子串部分缺失(掉片)故障，有基于最小二乘橢圓擬合法計(jì)算絕緣子串中絕緣子個(gè)數(shù)的檢測(cè)方法，還有先利用小波變換模極大值法提取圖像邊緣，接下來(lái)使用改進(jìn)的hough變換檢測(cè)圖像中的橢圓，最后基于絕緣子的參數(shù)位置信息，實(shí)現(xiàn)絕緣子掉片故障類型的診斷。這兩種方法都要求包含待識(shí)別絕緣子的圖像背景簡(jiǎn)單，干擾少，同時(shí)需要提前了解絕緣子串的固定型號(hào)。由于前提條件的苛刻，與實(shí)際應(yīng)用仍然相去甚遠(yuǎn)。針對(duì)絕緣子破損、開(kāi)裂以及夾帶異物等故障類型，也有學(xué)者進(jìn)行了研究。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于紅外圖像的絕緣子識(shí)別和故障診斷方法，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，適合復(fù)雜環(huán)境的自動(dòng)巡檢，誤檢率低。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案如下。

一種基于紅外圖像的絕緣子識(shí)別和故障診斷方法，包括以下步驟：

a、對(duì)絕緣子進(jìn)行拍照，進(jìn)行圖像識(shí)別，以區(qū)分不同的絕緣子；

b、分析不同絕緣子在圖像中顯示的溫度特征，將溫度特征異常的絕緣子判定為故障絕緣子。

作為優(yōu)選，步驟a中，首先計(jì)算紅外圖像中所有的surf特征點(diǎn)，然后與模板數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)集進(jìn)行k近鄰匹配，篩選掉不屬于絕緣子的特征點(diǎn)，然后將所有特征點(diǎn)進(jìn)行空間聚類以區(qū)分不同的絕緣子。

作為優(yōu)選，在進(jìn)行k-近鄰匹配過(guò)程中，使用k-d樹(shù)進(jìn)行加速。

作為優(yōu)選，在進(jìn)行k-d樹(shù)進(jìn)行加速時(shí)，使用特征點(diǎn)周邊的關(guān)聯(lián)非特征點(diǎn)進(jìn)行同步k-近鄰匹配，使用匹配后非特征點(diǎn)的平均特征值和特征點(diǎn)的平均特征值對(duì)k-d樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)值進(jìn)行修正，修正方法為。

其中，x為修正前的k-d樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)，x′為修正后的k-d樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)，y為特征點(diǎn)組成的特征向量的模，y0為標(biāo)準(zhǔn)圖像中特征點(diǎn)組成的特征向量的模，z為非特征點(diǎn)組成的特征向量的模，z0為標(biāo)準(zhǔn)圖像中非特征點(diǎn)組成的特征向量的模。

作為優(yōu)選，步驟b中，采用每個(gè)絕緣子特征集的軸線溫度作為溫度特征。

作為優(yōu)選，對(duì)每個(gè)絕緣子特征集提取主方向，對(duì)主方向進(jìn)行校正擬合出絕緣子軸線，提取軸線溫度。

作為優(yōu)選，使用線性回歸提取每個(gè)絕緣子特征集的主方向。

采用上述技術(shù)方案所帶來(lái)的有益效果在于：本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)識(shí)別紅外圖像中的絕緣子，節(jié)省了傳統(tǒng)方法中需要人工識(shí)別的步驟，減少工作量的同時(shí)，提高了效率和準(zhǔn)確度，基于溫度數(shù)據(jù)的故障診斷方法，具有很大的實(shí)用性，十分符合復(fù)雜的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境。該自動(dòng)識(shí)別和診斷方法，極大的減少了誤檢的情況，同時(shí)也增大了檢測(cè)周期，延長(zhǎng)了劣化絕緣子存在的安全隱患，使得全自動(dòng)電路巡檢成為可能。

附圖說(shuō)明

圖1是絕緣子串分段校正流程圖。

圖2是紅外熱成像絕緣子串中心溫度曲線故障判定流程圖。

圖3是絕緣子的紅外圖像。

圖4是根據(jù)圖3中紅外圖像得出的診斷結(jié)果。

具體實(shí)施方式

參照?qǐng)D1-2，本發(fā)明一個(gè)具體實(shí)施方式包括，

a、對(duì)絕緣子進(jìn)行拍照，進(jìn)行圖像識(shí)別，以區(qū)分不同的絕緣子；

b、分析不同絕緣子在圖像中顯示的溫度特征，將溫度特征異常的絕緣子判定為故障絕緣子。

步驟a中，首先計(jì)算紅外圖像中所有的surf特征點(diǎn)，然后與模板數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)集進(jìn)行k近鄰匹配，篩選掉不屬于絕緣子的特征點(diǎn)，然后將所有特征點(diǎn)進(jìn)行空間聚類以區(qū)分不同的絕緣子。

在進(jìn)行k-近鄰匹配過(guò)程中，使用k-d樹(shù)進(jìn)行加速。

在進(jìn)行k-d樹(shù)進(jìn)行加速時(shí)，使用特征點(diǎn)周邊的關(guān)聯(lián)非特征點(diǎn)進(jìn)行同步k-近鄰匹配，使用匹配后非特征點(diǎn)的平均特征值和特征點(diǎn)的平均特征值對(duì)k-d樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)值進(jìn)行修正，修正方法為。

其中，x為修正前的k-d樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)，x′為修正后的k-d樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)，y為特征點(diǎn)組成的特征向量的模，y0為標(biāo)準(zhǔn)圖像中特征點(diǎn)組成的特征向量的模，z為非特征點(diǎn)組成的特征向量的模，z0為標(biāo)準(zhǔn)圖像中非特征點(diǎn)組成的特征向量的模。

步驟b中，采用每個(gè)絕緣子特征集的軸線溫度作為溫度特征。

對(duì)每個(gè)絕緣子特征集提取主方向，對(duì)主方向進(jìn)行校正擬合出絕緣子軸線，提取軸線溫度。

使用線性回歸提取每個(gè)絕緣子特征集的主方向。

提取絕緣子主方向的方法會(huì)存在一定的誤差，導(dǎo)致主方向擬合出現(xiàn)錯(cuò)誤，本發(fā)明使用分段校正的方法校正主方向，在得到初步的絕緣子主方向后，獲取所有特征點(diǎn)在主方向上的投影，根據(jù)投影坐標(biāo)的取值范圍將一整個(gè)絕緣子進(jìn)行等分，在每一個(gè)小段上可以基本忽略絕緣子的形變，然后對(duì)每一個(gè)小段進(jìn)行分段校正。根據(jù)待分段的絕緣子長(zhǎng)度自適應(yīng)選擇分段個(gè)數(shù)。

絕緣子的故障類型主要有表面破損、開(kāi)裂、污穢、片間夾帶異物以及掉片(部分絕緣子丟失)等，這將引起絕緣子阻值的降低，導(dǎo)致產(chǎn)熱增加，溫度上升。具體實(shí)現(xiàn)方法為：(1)遍歷絕緣子串中軸線溫度得到溫度變化區(qū)間[min,max]；(2)在溫度變化區(qū)間中尋找絕緣子的平均溫度，以0.1°作為步長(zhǎng)；(3)生成閾值曲線，絕緣子兩端取閾值0.35°，中心取閾值0.25°，并由兩端向中心遞減形成u型分布；(4)利用絕緣子串平均溫度和閾值曲線尋找溫度異常位置。

參照?qǐng)D3-4，通過(guò)對(duì)絕緣子進(jìn)行拍照分析，可以精確獲得絕緣子的故障點(diǎn)信息。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)識(shí)別紅外圖像中的絕緣子，節(jié)省了傳統(tǒng)方法中需要人工識(shí)別的步驟，減少工作量的同時(shí)，提高了效率和準(zhǔn)確度，基于溫度數(shù)據(jù)的故障診斷方法，具有很大的實(shí)用性，十分符合復(fù)雜的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境。該自動(dòng)識(shí)別和診斷方法，極大的減少了誤檢的情況，同時(shí)也增大了檢測(cè)周期，延長(zhǎng)了劣化絕緣子存在的安全隱患，使得全自動(dòng)電路巡檢成為可能。

在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語(yǔ)“縱向”、“橫向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”、“內(nèi)”、“外”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說(shuō)明書(shū)中描述的只是說(shuō)明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書(shū)及其等效物界定。