应用绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测方法

针对绝缘子表面热场分布与湿污条件的紧密联系,提出一种基于绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测新方法。污秽检测的基本过程为:对红外图像进行平稳小波域局部自适应去噪抑制成像过程中的白噪声干扰;在对数变换的基础上利用最大类间方差法进行图像分割;利用以二值图像重心坐标为起点的不同角度散射直线来采样绝缘子盘面边缘点;应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程;提取椭圆内长轴以上图像区域;规格化,统计灰度直方图。按上述过程建立不同湿度条件下各污秽等级绝缘子热像灰度直方图特征库,采用与最近邻湿度样本的灰色综合关联度最大相似准则评定现场污秽等级。实验结果表明了该方法用于绝缘子现场污秽等级检测的可行性和有效性。     

利用径向温度分布特征检测绝缘子污秽等级

为了实现绝缘子污秽状况的红外热像在线测量,提出一种基于径向温度分布特征的绝缘子污秽等级检测新方法.人工截取绝缘子图像区域,采用复小波广义交叉确认GCV阈值去噪方法抑制白噪声干扰,通过直方图包络线提取阈值分割图像,利用二值图像水平扫描采样绝缘子盘面边缘点,应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程,获得椭圆内长轴以上图像区域,并提取径向温度分布特征表征绝缘子污秽程度,采用最近邻湿度条件下的最小距离分类器评定待检测绝缘子的污秽等级.试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于支持向量机的高压绝缘子污秽等级红外热像检测

提出了一种红外热像处理与支持向量机多值分类器相结合的新方法对高压绝缘子污秽等级进行检测.采用基于梯度信息的自适应平滑滤波方法对原始图像进行了滤波处理;利用OTSU图像分割方法对滤波后的图像进行分割,获取绝缘子盘面区域,并从绝缘子盘面区域提取了最高温度、最高温度与最低温度的比值、盘面温度的标准偏差、部分最高温度像素点个数与目标总像素点个数的比值共4个反映污秽程度的红外特征量;设计了支持向量机多值分类器对绝缘子污秽等级进行分级.试验结果表明,文中所选取的绝缘子红外特征量可有效表征绝缘子的污秽等级,所采用的支持向量机多值分类器是一个小样本、高效率的分类器,所提出的绝缘子污秽等级检测新方法是可行的.     

绝缘子污秽等级红外热像检测的视角影响分析

为了提高绝缘子污秽等级红外热像检测的准确性,提出利用绝缘子红外热像污秽等级分类特征的对比分析确定最佳成像角度的方法。该法采用直方图均衡化增强原始红外热像对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;基于盘面图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像;应用统计理论从绝缘子盘面图像提取最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差等10个红外热像污秽等级分类特征;运用Fisher准则对特征进行对比分析。瓷绝缘子人工污秽试验红外图像分析结果表明:成像角度变化显著的改变所得绝缘子表面热场;下盘面特征比上盘面特征有更好的分类性能。推荐绝缘子污秽等级红外成像检测应以下盘面为准。     

利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级

提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。     

可见光图像颜色特征与支持向量机相结合的绝缘子污秽状态识别方法

绝缘子污闪事故严重威胁着电力系统的安全运行,高压绝缘子污秽等级的准确识别是防污闪的重要研究内容。笔者提出了一种基于绝缘子可见光图像颜色特征和支持向量机技术,通过建立污秽等级与可见光图像颜色特征值的映射关系,实现绝缘子污秽状态识别的方法。以深圳供电局多个变电站不同污秽度红色陶瓷绝缘子数据为基础,采用改进种子区域生长法分割得到绝缘子盘面区域,提取RGB和HSV颜色空间36种特征,依据Fisher判据,筛选得到能表征绝缘子盘面污秽程度的S均值和S中值;设计支持向量机多值分类器,进行污秽等级划分。实验结果表明,该方法的绝缘子污秽等级准确率达96.67%,实现污秽状态的准确监测,为绝缘子污秽等级识别提供新思路。     

相对温度分布特征与人工神经网络相结合的零值绝缘子识别方法

提出利用绝缘子串相对温度分布特征和人工神经网络模型相结合的方法识别不同污秽等级、不同湿度条件下的零值绝缘子。试验获取模拟110 kV线路悬式绝缘子的红外运行图像,经图像去噪、分割等预处理后,提取绝缘子串区域相对温度分布特征参数作为识别零值绝缘子的温度信息特征量,并结合环境相对湿度、等值附盐密度作为识别模型的输入向量,将实际测定绝缘子串是否含零值的状态分类信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,并用于零值绝缘子识别。试验结果验证该方法准确性高,可为输电线路瓷绝缘设备的故障检修提供参考和方法借鉴。     

基于方差分析的绝缘子红外热像特征选择方法

利用红外成像技术检测绝缘子污秽等级的关键在于获取分类性能优异的红外热像特征,文章提出了基于方差分析的红外热像特征选择方法。利用直方图均衡化增强原始热像图对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;通过平滑后的图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像和背景图像,提取2者的最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差以及盘面相对于背景的最大温升和平均温升共10个红外热像特征;应用单因素方差分析甄别特征优劣,实现特征选择。瓷绝缘子人工污秽试验结果表明：文中提出的红外热像特征选择方法和图像分割算法简单有效。     

基于红外与可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别

绝缘子污秽等级的准确识别是污闪防治的有效途径。红外和可见光图像分别表征了污秽绝缘子的表面温度和色彩分布,可从不同角度反映绝缘子的污秽状态,该文提出了基于红外和可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别方法。建立并求解了湿污绝缘子发热数学模型,得到了绝缘子表面温度分布;通过实验获取绝缘子红外及可见光图像,经图像分割后,提取了绝缘子盘面红外与可见光特征并用Fisher判别法进行选择;将选出的特征与环境湿度、照度组合成为特征向量,并使用贝叶斯决策理论对其进行特征级信息融合,识别绝缘子污秽等级;最后对现场样本进行了识别。实验结果显示,图像信息融合提高了绝缘子污秽等级识别准确率,现场测试结果准确,为准确识别现场绝缘子污秽等级提供了新方法。     

基于红外与紫外图像信息融合的绝缘子污秽状态识别

为了实现绝缘子污秽状态的非接触检测,提出了一种基于红外与紫外图像信息决策级融合的污秽等级识别方法。分别计算不同污秽等级绝缘子红外与紫外图像特征,根据Fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,为了提高分类器的运算速度和准确性,利用核主元分析(KPCA)进行特征提取,分别得到红外与紫外特征的三维核主元向量,使用径向基神经网络(RBFNN)分别进行污秽等级识别,利用D-S证据理论对识别结果进行决策级融合,实现绝缘子污秽等级的识别。实验结果表明,该方法的正确率显著优于单独使用红外或紫外特征进行识别,为绝缘子污秽状态的非接触检测提供了新的方法。