基于自适应遗传算法的变电站红外图像模糊增强

为增强变电站中电力设备红外热像图的视觉效果,突出局部热异常区域,方便故障定位及检修,提出了一种基于自适应遗传算法的红外热像图模糊增强技术。对小波变换后的红外子热像图,进行同态滤波增强处理和模糊增强处理,并运用动态自适应遗传算法对模糊参数进行优化,最后,经小波重构得到了效果增强的红外图像。实验结果表明,该方法相对同态滤波、模糊集增强、遗传模糊等算法,红外图像的边缘强度、对比度、清晰度分别至少提高12.6%、27.7%、33.7%,有利于检修人员进行电力设备的热异常定位及故障诊断。     

基于小波增强与Canny算法融合的锂电池极片缺陷检测方法

针对目前锂电池极片表面存在亮度不均、低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于小波增强与Canny算法融合的锂电池极片缺陷检测方法。首先使用K-近邻均值滤波抑制图像背景噪声,然后基于小波变换分别采用线性调整和多尺度细节增强方法处理图像的低高频分量,进行图像增强,接着利用PSO-OTSU算法自适应获取增强后图像的最佳高低阈值,最后利用哈夫检测法连接边缘点。通过测试漏金属、亮点、划痕、孔洞等缺陷各700张图片,定量分析比较了3种算法的准确率,实验结果表明,相对于其他两种算法,本文算法可以较好地保留缺陷边缘细节,检测低对比度微小缺陷,提取精确完整的缺陷轮廓,检测准确率达97.85%,具有一定的实用价值。     

基于改进MSER算法的电力设备红外故障区域提取方法

红外图像处理中因目标边界模糊、区域灰度变化等因素,导致传统的极大稳态区域方法区域提取效果低下。为此,提出一种基于改进极大稳态区域方法的电力设备红外故障区域提取机制,提升区域提取效果。首先,从灰度相似度聚类出发,采用Meanshift算法对分割区域的邻域像素进行聚类。其次,结合阈值分割机制,快速将相似像素进行分割,最终通过迭代得到电力设备故障所呈现的亮度区域信息。实验结果表明该提取区域方法性能优于极大稳态区域算法,具有较低的误分类错误,且相比于Mean shift算法,具有高效的处理速度。     

基于指数同态滤波耦合细节锐化规则的 红外图像增强算法

为了解决当前红外图像增强方法存在的光晕及细节模糊等不足,提出了指数同态滤波耦合细节锐化规则的红外图像增强算法.基于同态滤波方法,通过频域中的像素点与中心像素点的距离,构造指数型同态函数,以同时完成图像的去噪和增强对比度处理.联合相位一致性方法和自适应高提升滤波方法,构造了细节锐化机制.在图像的细节锐化中,利用相位一致性方法,通过傅里叶变换,准确提取出图像的细节特征.并引入高提升滤波方法,利用图像的均值,构造自适应的锐化因子,以形成自适应高提升滤波方法,对提取的图像细节特征进行锐化,完成图像细节内容的增强.实验结果表明,较当前的红外图像增强算法而言,所提算法具有更好的增强效果,其增强图像呈现出更为理想的对比度和更为清晰的图像边缘.     

基于局部区域聚类的电力设备故障区域提取方法

针对电力设备红外图像诊断中热故障区域提取问题,提出了一种局部区域Mediodshift聚类的电力设备红外图像故障区域提取方法。文章根据热故障所表现的灰度特性初始化聚类中心;结合Mediodshift聚类方法,对目标区域邻域像素进行聚类。为了尽可能获取故障区域邻域相似像素,引入了基于邻域灰度的调节策略。同时,为了提高聚类效率,采用了自高向低的聚类阈值分割机制,从而使得Mediodshift算法能快速地将整幅图像中故障区域像素进行聚类,实现红外图像中热故障区域的提取。最后通过典型红外图像实验测试,验证了该方法区域提取的有效性,且对比目前现有的一些方法,进一步表明文中方法具有较好的故障区域提取性能。     

基于小波域分频的变电站红外监控图像噪声自适应滤波算法

针对变电站大量电力设施暴露于野外,受到空气粉尘、光照不均等因素的影响存在实地获取的红外监控图像含有大量噪声的问题,提出了一种基于小波域图像分频思路的自适应去噪算法。该算法首先对经分解后的变电站电力设施红外监控图像的小波低频、高频系数分别进行重构,得到空间域原始图像的背景图像和细节图像;然后对背景图像采用K-SVD字典学习自适应去噪算法进行处理;对于细节图像,根据其噪声分布特征,提出了一种基于窗口尺寸自适应调整的中值滤波改进算法进行处理;最后对噪声抑制后的背景和细节图像进行融合。研究表明,本文算法处理后的图像清晰度较高,有一定的实用价值。     

基于红外摄像仪的接触网载流安全状态检测图像处理

利用车载红外成像仪能高效便捷的对接触网进行载流安全检测,但由于外界环境和车速的影响导致获取的红外图像存在灰暗模糊的问题。为获取高质量的图像,提出了一种基于小波变换和模糊对比度的图像增强算法,据此提高图像的清晰度和信息量;同时,利用RGB颜色空间对原始图像进行分割,通过图像融合完成对红外图像温度最高区域的位置标定,从而满足了人眼视觉直观感应和计算机的分析要求,为快速准确地判断接触网载流安全状态和发现可能存在的隐患点提供一种有效的手段。     

基于红外热点的电力缺陷检测方法

针对直升机电力巡检拍摄到的实时红外视频序列,寻找定位高温点并实时反馈给控制系统,首先对其进行Hough变换检测输电线,然后采用Otsu自适应阈值算法对红外图像中的热点区域进行分割,提取出缺陷区域,接着利用SIFT特征匹配识别红外图像中的绝缘子,最后对缺陷进行分类和分级。实验证明该算法发热点定位准确率较高,可智能识别缺陷,减轻了人工作业负荷。     

基于局部积加权对比的红外弱小目标检测

针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部 积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种 局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对 显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因 子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚 警率的目的。     

基于机器视觉的风机叶片缺陷检测

针对风机叶片缺陷难以检测的问题,提出一种基于机器视觉的风机叶片缺陷检测方法.首先,使用非局部均值方法去除图像中的背景噪声,同时平滑缺陷边缘;其次,使用自适应对比度增强方法进行图像增强,提升图像的整体质量;然后使用双阈值 OTSU 大津法分割增强后的图像,提取得到缺陷区域;最后,使用 Canny算子和形态学 变换对缺陷区域进行边缘检测,得到缺陷区域定位.试验结果表明,该算法具有一定的有效性和准确性.     

基于非下采样Contourlet变换耦合特征选择机制的可见光与红外图像融合算法

为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差等不足,提出了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。首先,通过NSCT对可见光与红外图像计算,分离出其不同图像系数。然后,利用信息熵函数,度量图像所含信息量的丰富度,以形成低频系数的融合系数,得到富含红外目标等丰富信息的融合低频系数。采用像素点的邻点信息,度量图像的清晰度特征,并引入均值函数,度量图像的光谱特征,再联合图像的清晰度特征,构造特征选择机制,从图像中选择理想的高频系数融合函数,获取兼顾细节特征和光谱特征的融合高频系数。最后,通过实验结果发现,较现有的融合算法而言,所提算法拥有更好的融合质量,更好地保持了图像的光谱特征,且目标内容显著。     

电力设备红外图像缺陷检测

机器人在巡检过程中采集到的红外图像很难反映设备目标的纹理信息。人工方法或传统机器学习方法不能精准识别和分类电力设备缺陷,同时其他环境因素容易导致误判。采用CenterNet结合结构化定位的算法模型,通过对现场红外图像数据样本收集、训练及验证算法模型的计算,实现从复杂的红外图像中以较高的准确率将不同变电站设备及其部件识别定位出来。根据设备部件表面温度范围值和识别定位出的变电站设备类型,结合相关温度规范实现电力设备红外图像缺陷检测。实验结果表明,该方法提高了电力设备红外图像缺陷检测的检测精度,为电力设备红外图像智能检测提供了新的思路。     

基于红外检测的变电站设备热状态诊断

提出了一种基于红外检测的变电站设备热状态诊断方案。首先基于变电站设备的红外图像,采用局部方差映射函数和遗传算法阈值提取了变电站设备的热状态数据,以用于对异常区域进行分割。然后构建了红外图像灰度数与变电站设备温度两者之间的关系。最后采用改进的相对温差法达到了对设备热状态进行分类和诊断的目标,并捕获定位了变电站设备的热状态异常区域。实验结果表明,该方法提高了异常热区提取的精度和效率,提升了变电站设备热状态诊断的容错能力,进一步保证了变电站和整个电力系统的运行稳定性。     

基于偏振信息图像增强的多目标检测

偏振是光的重要特性之一,偏振成像技术能够获取场景中目标的强度信息和偏振信息,偏振信息能够反映出目标物体表面的材质特征。本文针对雾霾天气状况下道路场景中常见目标识别结果的准确性要求,提出了两种基于偏振信息的图像增强方案。首先经过多次采集实验,经过数据清洗、图像标注构建偏振数据集,共4 649张图像和31 877个标签。针对雾霾轻度污染的场景,通过区域自动生长算法分割出偏振强度图像中的天空区域,根据天空区域的偏振度和偏振角信息以及大气物理散射模型反演出目标反射光,从而实现图像去雾。针对雾霾重度污染的场景,使用小波变换的方式对图像进行增强,利用偏振度图像来增强强度图像中的目标轮廓。使用图像灰度方差和图像信息熵作为图像质量评价指标,使用YOLO v5s深度学习网络进行目标检测。实验结果表明,雾霾轻度污染的情况下,图像质量和目标检测准确性均有所提升,图像信息熵提升了3.36%,灰度方差提升了40.27%,目标检测mAP达到了76.40%,提升了12.69%;雾霾重度污染的情况下,目标检测mAP提升约1.69%。     

基于Retinex理论的低照度下输电线路图像增强方法及应用

为提高低照度环境下输电线路图像视频在线监测设备分析的准确性,提出一种基于Retinex理论的低照度图像增强方法。首先采用改进型同态滤波算法增强低照度图像的RGB分量,然后将图像转换至HSV色彩空间中。对多尺度Retinex算法增强图像进行改进,采用双边滤波函数替代Gaussian函数作为Retinex算法的环绕函数,引入色彩恢复函数进行图像色彩恢复,入射分量采用幂律变换校正,反射分量采用Sigmoid函数处理。最后将图像再转换至RGB空间得到增强后的输电线路图像。对实拍低照度输电线路图片进行仿真处理,结果表明该方法可以有效提高低照度图像的对比度、清晰度和信息熵,并在覆冰预警和异物识别中实现较好的应用。     

基于非下采样Contourlet变换耦合能量相似制约的遥感图像融合算法

为了克服当前遥感图像融合方法存在的块现象和光谱扭曲等问题,引入了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT),设计了一种通过能量相似制约的遥感图像融合算法。利用HSV(hue, saturation, value)变换来处理多光谱(multi-spectral, MS)图像,从MS图像中提取对应的V成分,并通过NSCT变换计算出V成分及全色(panchromatic, PAN)图像的不同图像系数。利用区域能量函数来测量图像所含能量信息,并以图像间能量的相似性为依据,构建低频系数的融合模型,获取具有较好光谱特征的融合低频系数。利用空间频率函数来测量图像所具有的细节特征,以构建高频系数融合模型,获取具有较好清晰度的融合高频系数。最后,借助HSV和NSCT的逆变换,输出融合结果。实验结果表明,较现有融合技术而言,所提算法具有更好的融合效果,输出图像具备更好的光谱特征,有效降低了块效应。     

基于GIS的电网故障信息红外热影像采集系统

红外测温技术是检测电网设备状态的一种先进方法,应用红外测温技术能有效预判电网设备外部连接点的发热隐患,从而及早发现设备外部过热、内部绝缘等故障。以红外测温技术和基础GIS空间导航算法为基础,通过与原始蚁群算法对比、分析,提出了线路加权路径规划的改进算法,红外图像的采集降噪处理和结合WCDMA网络的传输方式,结合农村电网特点设计成可视化后台管理系统。该系统可对野外电力设备进行红外图像采集并进行简单降噪处理,通过3G网络发送回后台服务端显示,供人工辅助加以预判电网故障,同时通过改进的导航算法,科学规划抢修巡检路径,提高了电网运行的可靠性。     

小电流接地系统暂态电流频率特性分析及故障选线方法研究

小电流接地系统选线过程中常常用到暂态高频电流分量,但在高频分量提取过程中其频率范围的设定通常只能依靠经验方法进行。针对这一现状,解析分析了小电流接地系统暂态电流的频率特性,提出了暂态电流频率变化范围的估算方法,有针对性地给出故障线路与非故障线路差异性较大的特征分量,为高频分量频率范围的选定提供了理论基础。在此基础上,利用现有的滤波工具提取选定频带范围的高频分量,并结合相对熵理论计算相对熵系数矩阵,进而辨识出故障线路。仿真结果表明,所提出的选线方法具有广泛的适用性和正确性。     

电动汽车混合储能系统CEEMD-PE能量管理策略

针对电动汽车行驶过程中高频需求功率分量引起的锂离子动力电池寿命衰减问题,提出了一种完备集合经验模态分解-排列熵(complete ensemble empirical mode decomposition-permutation entropy, CEEMD-PE)能量管理策略。电动汽车功率需求被分解为有限个本征模态函数分量,并依据排列熵量度的各个本征模态函数分量的数据复杂度,将各个分量重构为低频分量和高频分量。最后,将包含瞬态功率和快速变化的高频分量分配给超级电容器,而将低频分量相应地分配给电池,实现了功率需求低频分量和高频分量在锂离子动力电池和超级电容之间的功率分流。实验结果表明,相较于Haar小波混合储能能量管理策略,在中速和高速区间的锂离子动力电池电流的均方根值分别减小5.91%和4.17%,电流峰值分别减小14.70%和5.77%。所提出的策略有助于抑制锂离子动力电池所承受的高频功率需求,降低大电流对锂离子动力电池的冲击。     

基于改进CEEMDAN分解与时空特征的低压供电线路 串联故障电弧检测

针对低压线路中的串联故障电弧检测难题,提出基于改进CEEMDAN分解与时空特征的串联故障电弧检测方法。首先,采用CEEMDAN算法实现电流信号的完备分解,并以各IMF分量的峭度指标、裕度指标、能量特征和能量熵特征为判定依据,实现高频段信号粗选。然后,提出空间尺度和时间尺度相融合的特征构建方法,捕获各粗选高频IMF分量的局部特征,增强电流特征对比度和判别力。最后,采用子空间变换算法实现电流时空特征集合的二次降维,并基于SVM实现串联故障电弧检测。实际试验证明,所提算法的平均故障电弧检测准确率达88.33%,能够实现高效的串联故障电弧检测。