基于无人机采集图像的输电线路异常检测方法研究

针对现有无人机航拍输电线路图像异常检测方法效率低、精度差等问题,在无人机航拍输电线路图像预处理的基础上,提出改进的相位编组算法用于导线提取和滑动像素块模型用于输电线路的异常检测。根据输电线路的最佳相位划分方式和伪导线判断基准优化相位编组算法,通过改变滑动像素块的旋转梯度角,确定传输线异常的准确位置,并完成导线断股和悬挂异物检测。通过实验对所提方法的可行性进行验证。结果表明,与常规方法相比,所提导线提取方法具有更高的精度、防误检和运行效率,在导线断股和悬挂异物检测中具有更高的准确度和运行效率,所提出的研究可以大幅提高巡检的安全性和效率。     

采用数字图像处理方法对架空输电导线散股的研究

架空输电导线受到施工破坏和外界环境长期作用容易产生散股,甚至断股现象,及时对其进行诊断和检修对于保证电网安全运行具有很大意义。采用巡检机器人搭载视觉检测装置巡检是现代输电线路状态检修的一种有效方式。在分析导线纹理约束及分布特征的基础上,建立了一种基于纹理斜率分布的散股判定模型,提出了一种基于数字图像处理的架空输电导线散股自动诊断方法。该方法通过对机器人拍摄的视频数据进行处理,提取图像中导线,计算导线的纹理特征分布并利用判定模型给出图像诊断结果。实验研究表明,该方法能快速检测导线的散股故障信息,能满足在线巡检的实时性要求。     

基于AI的输电线路导线断散股缺陷检测方法

针对现有方法对输电线路导线断散股缺陷检测时存在的缺陷检测准确率较低的问题,提出了基于AI技术的 输电线路导线断散股缺陷检测方法.首先对所采集的输电线路导线图像进行降噪和增强等处理;然后利用LBG算法 完成K-means算法的优化,应用改进后的算法对导线图像进行分割提取;最后采用AI技术中的卷积神经网络算法, 实现对输电线路导线断散股缺陷的检测.实验结果表明,采用所提方法对导线断散股检测时,其检测准确率均高于 ９５％,优于对比方法,具有一定应用价值.     

应用小生境遗传算法优化导线钢芯断股漏磁检测传感器

输电线路的钢芯铝绞线在运行中可能发生钢芯损伤、断股现象,及时检测和诊断对于保证电网的安全运行具有重要意义。采用巡线机器人对钢芯损伤、断股进行检测是一种具有较好前景的方法。设计一种基于钢芯损伤、断股后形成的漏磁进行检测的传感器,采用48H号钕铁硼稀土永磁铁磁化输电导线钢芯,以永磁铁、导磁体沿导线的径向宽度和轴向长度为变量,以传感器质量作为优化目标,应用搜索能力强、收敛速度快的小生境自适应遗传算法优化传感器的结构尺寸。结果表明,在满足对导线钢芯磁化强度要求下,传感器的质量显著降低,有效提高了巡线机器人的携载能力,且所提方法具有通用性,适用于不同规格导线钢芯断股检测的漏磁传感器设计和优化。     

基于径向基概率神经网络的输电导线缺陷状态识别

输电导线作为承担电能传输任务的重要部件,及时发现其本体缺陷对指导维修避免重大电力事故的发生具有重要意义。考虑到无人机巡检中输电导线背景的复杂性和导线表面缺陷检测的困难度,提出一种基于径向基概率神经网络的输电导线缺陷状态识别方法。首先,依次采用加权色差法、最大类间方差法以及形态学滤波实现复杂背景下输电导线的准确分割。其次,将分割出的导线区域等距划分为10个导线子图像,通过Gabor滤波器获得输电导线8个角度、5个尺度的40幅纹理增强子图像,提取各个子图像的粗糙度、对比度和方向度3个纹理特征量,结合特征方差比筛选出10个强纹理特征;最后,将10个强纹理特征量作为径向基概率神经网络的输入,完成输电导线缺陷状态的识别。实验结果表明所提方法可以实现复杂背景下输电导线快速分割与缺陷状态的准确识别,为无人机巡检中输电导线的运行状态检测提供了新的思路。     

油气弹簧阻尼器在输电线路防舞动的应用

针对我国输电线路舞动事故逐年增加,致输电线路短路、跳闸、导线断股、绝缘子损坏、金具损坏、严重断线、倒塔等问题,通过对其舞动原因分析,提出在导线上加装油气弹簧阻尼器,以减小导线振动能量、运行应力、振动角,达到防舞动目的。     

面向航拍图像的农村配电网导线断股检测

农村配电网电力巡检所涉及的区域广阔，利用飞行平台实现基于航拍图像的电力巡检能有效提高效率，节省开支。飞行平台的拍摄角度、远近程度、光照等外部条件均不可控，给导线的断股检测带来困难。提出一种导线断股检测方法，仅通过导线轮廓信息实现断股检测，确保该方法的通用性。该方法通过LSD（line segment detector）检测图像中的导线线段，并利用线段长度来过滤非导线线段，控制了导线检测所需时间。在此基础上利用形变物体检测算法（active basis model， ABM），有效地提升了断股检测的准确率。实验结果表明所提出的方法适用于不同复杂背景和拍摄环境下的导线断股检测，在电力线路的检测中具有良好应用前景。     

基于图像匹配的输电导线舞动监测方法

输电导线舞动对电网的安全运行造成了严重威胁。为此,提出了基于图像匹配的输电导线舞动监测方法。通过输电导线视频监控装置获取导线舞动的视频信息,以输电导线舞动视频中截取的多帧连续图像为研究对象,选取导线间隔棒作为跟踪目标来创建轮廓特征模板,通过匹配导线间隔棒来定位导线位置和计算舞动偏移量。该方法首先提取出未发生舞动时导线上的间隔棒进行模板创建;再对输入的待分析图像进行预处理,从而确定模板待匹配区域;最后通过后续视频帧图像中的全图搜索进行轮廓特征匹配,通过匹配成功的导线间隔棒来确定导线位置。实例分析结果表明,该方法能够匹配跟踪到导线舞动位置,并计算出导线舞动的相对偏移量和偏移角度。     

计及断股损伤的架空导线交流电阻计算模型研究

架空导线断股后,相应交流电阻增大,造成线路局部热点,影响输电安全性。现有导线交流电阻计算模型大多针对无损导线建立,为准确评估导线断股发热对线路运行的影响,有必要建立计及断股损伤的导线交流电阻模型。为此,以LGJ-120导线为对象,通过对交流电阻实测,提出断股导线电阻的多项式模型,并利用最小二乘方法对多项式系数进行了估计。计算结果和实验结果对比表明,所提模型具有较高精度,能够在不同断股程度下,有效反映交流电阻随导线温度和电流的变化。     

输电线路悬垂线夹内导线受雷击断股分析与对策

通过对输电线路导线在悬垂线夹内断股的普遍现象进行分析,结合实际运行指出影响输电线路在悬垂线夹内断股的因素,并对改善该类缺陷提出了一些可行的对策.     

基于机器视觉的线缆导体质量检测研究

针对现有人工检测费时费力的问题,提出了一种基于机器视觉的线缆导体质量检测方法,能够方便、高效地检测线缆导体质量。分析线缆截面图像中刀痕的特征后,提出了一种基于Gabor滤波器的刀痕纹理消除方法;根据线缆导体分布规律,研究了一种导体根数分层分析算法。实验表明,所提出的刀痕纹理消除方法能有效提高导体轮廓检测效果,提出的根数自动检验算法能实现对导体根数的分层检验,可以帮助检验人员快速地检出导体根数,计算缺漏情况。     

基于机器视觉的发动机气缸壁珩磨角测量方法

针对实际工业检测中发动机气缸壁珩磨角人工测量存在效率低、精度低等问题,提出了一种基于机器视觉的发动机气缸壁珩磨角测量方法。首先利用Gabor最优滤波通道算法处理样本图像获得线性特征增强后的网纹图像,再对网纹图像进行DFT转化获取傅里叶频谱图像,然后基于数字微分分析算法获取频谱图像中的峰值直线并计算两条峰值直线的夹角作为计算结果,同时与基于Camera Measure测绘软件手动测量结果进行对比。通过实现测试结果表明:该方法相对于手动测量结果的误差仅为0.33%,重复测量的均值差为±1°以内;在检测时间上,检测一个工件的平均时间为0.53 s。该测量方法测量精度高、测量速度快等优势,可以有效地取代工业检测中的人工测量。     

碳纤维复合芯导线的施工工艺

碳纤维复合芯导线是一种节能型增容导线,具有节能降耗、重量轻等优点。碳纤维复合芯导线由于其自身结构特点,在施工过程中容易出现导线碳纤维复合芯棒内缩、导线铝股松弛、外层铝股损伤等现象。在220 kV 洛燕线路和洛振线路由常规钢芯铝绞线更换为碳纤维复合芯导线改造工程中,研制了专用卡线器,并采取了科学、合理的碳纤维复合芯导线的施工工艺,避免了上述不良现象发生,保证了工程质量及施工安全。     

我国特高压输电线路的相导线布置和工频电磁环境

介绍了前苏联、日本和美国的特高压输电线路的研发简况、国外解决工频电磁环境问题的不同做法以及我国解决500kV线路工频电磁环境的措施.在相导线对地距离和输送电流相同的条件下,对国外已研发的三种特高压输电线路和作者建议研发的紧凑型特高压输电线路的工频电场和磁场分布进行了计算和比较,所得分析结论可为我国特高压输电线路的相导线布置选型提供参考依据.     

特高压输电线路工频电场的仿真研究

针对特高压输电线路分裂导线等效半径较大的特点,在建立特高压输电线路分裂导线模型的基础之上,基于边界元法对单回平行排列、同塔双回、紧凑型及单回酒杯塔型4种不同的输电线路分裂导线表面及线下距地1 m处的工频电场进行了计算。结果表明,针对我国复杂的地理条件可以采用不同的导线分布模式,其中紧凑型输电方式不仅可以改善线路下电磁环境,而且还可大幅减少输电走廊的宽度。     

基于光流场的输电导线舞动监测方法

提出基于光流场的输电导线舞动监测方法,以输电导线舞动视频中截取的多帧连续图像为研究对象,利用金字塔光流法计算图像中各点的光流值,通过形态学滤波中的闭运算滤除孤立噪声点,设置面积阈值提取图像中舞动的导线;对图像进行多层亚像素级滤波处理,把图像中向量场以横向、纵向分为实值图,以横向、纵向估算光流像素点的位置并计算出光流速度;描绘出图像中各点的运动方向和位移,实现导线舞动的自动监测。该方法克服了视频监测单纯依靠工作人员观看导线运行状况视频的弊端。实例分析结果表明,该方法能够准确地检测出导线舞动的目标区域并计算出导线上各点的速度和舞动位移。     

基于DeepLab v3+深度卷积网络的输电导线图像识别方法

输电导线图像识别是电力设备自动巡检过程中的重要环节。针对传统导线检测方法需人工设计目标特征、抗干扰能力差等问题，提出一种基于深度卷积网络（DeepLab v3+）的输电导线图像识别方法。首先，采用DeepLab v3+网络模型，实现导线的初步识别。通过多层卷积自动学习导线特征，并通过解码器结构融合导线低层的细节特征与高层的语义特征，较好地实现导线像素分割。然后，针对识别结果中存在的断裂和伪导线问题，采用改进的最小点对法和长度阈值法进一步精细化处理。最后，采用八方向搜索法提取每一条导线并编号。实验结果表明，所提方法能很好地提取出输电线路图像中的导线。