一种输电线路巡检的故障点定位装置及故障点定位方法与流程

本发明涉及红外热成像技术领域，尤其涉及一种输电线路巡检的故障点定位装置及故障点定位方法。

背景技术：

红外热像技术是利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，这种热像图与物体表面的热分布场相对应。红外热像技术凭借其非接触测温，不受光线、雾霾干扰，可视距离远等特点，可以广泛应用于电力巡线、石油管道巡视、森林防火巡查、太阳能电池检测、应急救援、警用等领域，特别在进行高压线路巡视时，可充分发挥其成本低，效费比好，无人员伤亡风险，生存能力强，机动性能好，使用方便，检测精准等优势。随着社会经济的不断发展和进步，发供电的安全性及可靠性具有极为重要的作用。利用红外热像对输变电设备的状态进行检查，对增强设备运行可靠性，提高电力系统经济效益以及降低维修成本，都有很重要的意义。

例如，中国专利“cn205961273u”公开了一种便携式多功能红外热成像相机，其特征在于，包括相机主体、显示屏、内部成像控制模块、按键和信号灯，所述显示屏、按键和信号灯设于相机主体的外部，所述内部成像控制模块设于相机主体的内部并分别与显示屏、按键和信号灯连接，所述内部成像控制模块包括依次连接的光学部件、滤波模块、探测器模块、阻抗变换电路、信号放大电路、数据处理模块、微处理器、视频处理模块、视频数字编码模块和供电模块，所述视频数字编码模块还连接有存储单元和wifi无线通讯模块，wifi无线通讯模块还与微处理器连接。该技术方案仅仅能够进行红外成像功能，无法在输电线路中检测故障点的具体位置参数。

技术实现要素：

为克服现有技术中存在的仅仅能够进行红外成像功能，无法在输电线路中检测故障点的具体位置参数的问题，本发明提供了一种输电线路巡检的故障点定位装置及故障点定位方法。

本发明通过以下技术方案实现上述目的：一种输电线路巡检的故障点定位装置，包括相机主体；红外热成像模块，用于进行红外热成像；gps位置模块，用于对相机当前照相位置进行定位；wifi无线传输模块，用于无线传输信息；陀螺仪模块，用于测量当前照相角度；激光测距模块，用于测量被测物与相机的距离；所述红外热成像模块、gps位置模块、wifi无线传输模块、激光测距模块和陀螺仪模块均固定设置在相机主体内，所述gps位置模块、wifi无线传输模块、激光测距模块和陀螺仪模块均与红外热成像模块电连接。

在此基础上，所述红外热成像模块包括光路模块、面阵红外焦平面(cmos)模块、量化存贮单元、模板库、专用高速图像处理单元和监视单元，所述光路模块与面阵红外焦平面模块相连接，所述面阵红外焦平面(cmos)模块与量化存贮单元连接，所述量化存贮单元与专用高速图像处理单元相连接，所述专用高速图像处理单元还分别与模板库和监视单元相连接。

在此基础上，所述光路模块包括快门组件、变焦伺服机构、自动光圈和光学镜片组，所述光学镜片组包括若干镜片，所述镜片与变焦伺服机构固定连接，所述自动光圈位于光学镜片组内，所述快门组件位于光学镜片组与面阵红外焦平面(cmos)模块之间。

在此基础上，所述光学镜片组延伸出相机主体外部。

在此基础上，所述相机主体上远离光学镜片组的一侧设置有若干接口，用于连接计算机。

在此基础上，还包括无人机和飞行控制器，所述无人机和飞行控制器无线连接，所述相机主体固定安装在无人机上，并与无人机电源电连接。

在此基础上，还包括手持系统，所述手持系统与红外热成像模块无线连接，所述手持系统由巡检人员握持。

在此基础上，步骤一：红外热成像模块对被检测的输电线路进行红外热成像，形成图像的光学信号并进行图像处理；

步骤二：gps位置模块对相机主体的位置进行定位，并形成坐标a，并将坐标a发送给红外热成像模块；

步骤三：陀螺仪模块计算出相机主体的朝向和俯仰角，朝向角度记为(与西东方向夹角)α，俯仰角大小记为β，并将朝向角度α和俯仰角角度β发送给红外热成像模块；

步骤四：激光测距模块测量出被检测的输电线路与相机主体的距离，记为距离b，并将距离b发送给红外热成像模块；

步骤五：红外热成像模块计算出被检测的输电线路的位置，并形成坐标c。

在此基础上，所述步骤一具体为：光路模块进行红外热成像，并将光学信号发送给面阵红外焦平面(cmos)模块；面阵红外焦平面(cmos)模块将光学信号转换为模拟电流信号，接着发送给量化存贮单元；量化存贮单元对模拟电流信号进行量化处理，将模拟电流信号转换成数字信号，并对数字信号上关于图像的尺寸、像素和颜色进行预处理和存储。

在此基础上，所述步骤一还包括确定故障点，具体为：量化存贮单元将预处理完的图像的数字信号发送给专用高速图像处理单元，专用高速图像处理单元调用模板库中模板对比判断被检测的输电线路状态，若被检测的输电线路的图像中红色部分颜色深于模板颜色，即判定温度高于正常值，即可标记为故障点。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过专用高速图像处理单元对红外成像结果进行分析和预诊断，对批量上传图谱或数据的预诊断和精确诊断，大大减少工作量，规范巡检工作的流程和效率；

本发明通过设置gps位置模块确定相机位置、通过陀螺仪模块确定照相时的俯仰角和通过激光测距模块确定相机与被测物体的直线距离，由此可以计算出被测物体的实际位置坐标；

本发明通过设置wifi无线传输模块，可以远程连接手持系统，实现对现场照相巡检时发现的疑难图谱或数据远程协助分析，提高故障发现和故障处理的响应时间；

本发明通过设置信息存贮单元，实现了数据管理查询功能，对大量图谱或数据的分类归档管理，按设备类型、故障类型建立故障判断数据库、典型图像库、标准图像库等，方便后续对照相资料的整理和查询。

附图说明

图1是本发明工作时的简要结构示意图；

图2是本发明中红外热成像模块工作时的简要流程示意图；

具体实施方式

以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

如图1-图2所示，本发明示意性的示出了一种输电线路巡检的故障点定位装置及故障点定位方法。

本发明披露了一种输电线路巡检的故障点定位装置，如图1所示，一种输电线路巡检的故障点定位装置，包括相机主体；红外热成像模块，用于进行红外热成像；gps位置模块，用于对相机当前照相位置进行定位；wifi无线传输模块，用于无线传输信息；陀螺仪模块，用于测量当前照相角度；激光测距模块，用于测量被测物与相机的距离；所述红外热成像模块、gps位置模块、wifi无线传输模块、激光测距模块和陀螺仪模块均固定设置在相机主体内，所述gps位置模块、wifi无线传输模块、激光测距模块和陀螺仪模块均与红外热成像模块电连接。

作为本发明的优选实施方式，如图2所示，所述红外热成像模块包括光路模块、面阵红外焦平面(cmos)模块、量化存贮单元、模板库、专用高速图像处理单元和监视单元，所述光路模块与面阵红外焦平面模块相连接，所述面阵红外焦平面(cmos)模块与量化存贮单元连接，所述量化存贮单元与专用高速图像处理单元相连接，所述专用高速图像处理单元还分别与模板库和监视单元相连接。其中面阵红外焦平面(cmos)模块采用ccd图像传感器，直接将光学信号转换为模拟电流信号，通过采用面阵红外焦平面(cmos)模块，使得红外成像模块的成像频率达到50hz以上，可以适应在较高运动速度条件下的快速视频采集功能，量化存贮单元包括量化单元、预处理单元和信息存贮单元，量化单元的输入端与ccd图像传感器的输出端连接，量化单元的输出端与预处理单元的输入端相连接，预处理单元的输出端和信息存贮单元的输入端相连接，信息存贮单元的输出端与专用高速图像处理单元输入端相连接，专用高速图像处理单元输出端连接d/a转换器，d/a转换器另一端连接监视单元，进一步的，专用高速图像处理单元输入端还连接有模板库，专用高速图像处理单元输出端还连接有计算机，专用高速图像处理单元对图像进行后处理。将图像分为预处理和后处理，进一步提高了图像处理效率，同时提高了后处理时，对故障点判定的准确性。

作为本发明的优选实施方式，所述光路模块包括快门组件、变焦伺服机构、自动光圈和光学镜片组，所述光学镜片组包括若干镜片，所述镜片与变焦伺服机构固定连接，所述自动光圈位于光学镜片组内，所述快门组件位于光学镜片组与面阵红外焦平面(cmos)模块之间。

作为本发明的优选实施方式，所述专用高速图像处理单元为arm芯片。

作为本发明的优选实施方式，所述快门组件采用电磁阀快门。

作为本发明的优选实施方式，所述陀螺仪模块为六轴陀螺仪，六轴陀螺仪采用微机电系统(mems)制造，它将机械和电子元件集成在微米级的小型结构中。利用微机械加工将所有电气器件、传感器和机械元件集成至一片共用的硅基片，从而由半导体和微加工技术组合而成。主要元件是机械单元、检测电路以及asic或微控制器。

其中，mems传感器用于测量沿一个或多个轴向的线性加速度，或者环绕一个或多个轴的角速度，以作为输入控制系统。mem加速度计传感器通常利用位置测量接口电路测量物体的位移，然后利用模/数转换器(adc)将测量值转换为数字电信号，以便进行数字处理。陀螺仪则测量物体由于科里奥利加速度而发生的位移。

根据牛顿第二定律，物理加速度(m/s²)与受到的合力(n)成正比，与其质量(kg)成反比，加速度方向与合力相同。

上述过程可简单归纳为：作用力导致物体发生位移，进而发生电容变化。将多个电极并联，可获得更大的电容变化，更容易检测到位移。v1和v2连接至电容的每侧，电容分压器的中心连接到物体。

物体重心的模拟电压通过电荷放大、信号调理、解调及低通滤波，然后利用σ-δadc将其转换为数字信号。将adc输出的数字比特流送至fifo缓存器，后者将串行信号转换为并行数据流。随后，可通过诸如i2c或spi等串行协议读取数据流，再将其送至主机做进一步处理。σ-δadc具有信号带宽较窄，分辨率非常高，适合加速度计应用。σ-δadc输出由其位数决定，很容易转换成“g”(单位)，用于加速度计算。“g”为重力加速度。

作为本发明的优选实施方式，所述光学镜片组延伸出相机主体外部。

作为本发明的优选实施方式，所述相机主体上远离光学镜片组的一侧设置有若干接口，用于连接计算机。

作为本发明的优选实施方式，还包括远距离点对点数传模块，远距离点对点数传模块与红外热成像模块相连接，远距离点对点数传模块采用高稳定射频数传模块配合gps网络进行同步数字传输，保证两种传输方式互相补充，使得数传的效率和数传的准确及时性大大提高。同时，通过调制解码方式的优化，保证数据的准确性和可还原性。远距离点对点数传模块包括2g/3g/4g/5g多通道无线传输方式。

作为本发明的优选实施方式，还包括无人机和飞行控制器，所述无人机和飞行控制器无线连接，所述相机主体固定安装在无人机上，并与无人机电源电连接。

作为本发明的优选实施方式，还包括手持系统，所述手持系统与红外热成像模块无线连接，所述手持系统由巡检人员握持。

本发明的工作原理是：

将红外热成像相机固定安装在无人机上，与无人机上的电源相连接，操作人员通过地面的飞行控制器控制无人机的飞行，然后红外热成像相机对输电线路进行照相处理后的图像通过wifi无线传输模块传输到手持系统中。具体的照相处理过程如下：光路模块进行照相，接着通过面阵红外焦平面(cmos)模块上ccd图像传感器，直接将光学信号转换为模拟电流信号，然后量化单元接收从ccd图像传感器发出的模拟电流信号后进行量化处理，将模拟电流信号转换成数字信号，随后转换后的数字信号发送给预处理单元进行预处理，预处理完成后又由信息存贮单元对图像的数字信号进行存储，然后由专用高速图像处理单元进行图像处理，专用高速图像处理单元通过gps位置模块确定相机位置、通过陀螺仪模块确定照相时的俯仰角和相机朝向、通过激光测距模块确定相机与被测物体的直线距离，最终运用三角函数关系计算出被测物体的实际坐标，最后通过d/a转换器，将数字信号转换为模拟信号，发送给监视单元进行监控，同时专用高速图像处理单元和光路单元还可通过接头连接计算机进行照相和图像处理。

本发明通过专用高速图像处理单元对红外成像结果进行分析和预诊断，对批量上传图谱或数据的预诊断和精确诊断，大大减少工作量，规范巡检工作的流程和效率；

本发明通过设置gps位置模块确定相机位置、通过陀螺仪模块确定照相时的俯仰角和通过激光测距模块确定相机与被测物体的直线距离，由此可以计算出被测物体的实际位置坐标；

本发明通过设置wifi无线传输模块，可以远程连接手持系统，实现对现场照相巡检时发现的疑难图谱或数据远程协助分析，提高故障发现和故障处理的响应时间；

本发明通过设置量化存贮单元，实现了数据管理查询功能，对大量图谱或数据的分类归档管理，按设备类型、故障类型建立故障判断数据库、典型图像库、标准图像库等，方便后续对照相资料的整理和查询。

实施例2

如图1-2所示，一种用于输电线路巡检的故障点定位方法，包括以下步骤：

步骤一：红外热成像模块对被检测的输电线路进行红外热成像，形成图像的光学信号并进行预处理和后处理；

预处理：光路模块进行红外热成像，并将光学信号发送给面阵红外焦平面(cmos)模块；面阵红外焦平面(cmos)模块将光学信号转换为模拟电流信号，接着发送给量化存贮单元；量化存贮单元对模拟电流信号进行量化处理，将模拟电流信号转换成数字信号，并对数字信号上关于图像的尺寸、像素、颜色、图像增强和图像去噪等进行预处理和存储，从而削弱红外图像中的随机噪声，提高红外图像的对比度；具体的，去噪方法采用线性滤波方法或中值滤波方法中的一种；图像增强方法采用频域处理法、空域处理法、形态学锐化图像增强、小波变换和遗传算法中的一种或多种；在图像增强的基础上，采用图像二值化方法将目标图像与背景图像进行有效分离，采用阀值分割法，该方法适用于目标与背景有较强对比的情况，通过采用最大类间方差法(otsu算法)求取图像的最佳分割阀值；当然，对于大多数具有边缘信息不是很明晰的红外图像，可以采用基于一阶导数的roberts算子、sobel算子、prewitt算子等，也可以采用基于二阶导数的边缘算子拉普拉斯算子等。从而，从众多的背景信息中，获取分割过的图像边缘信息，提供图像分析处理，进而采集到易产生故障部件的红外图像信息，进行故障判定和记录；

后处理：确定故障点，具体为，量化存贮单元将预处理完的图像的数字信号发送给专用高速图像处理单元，专用高速图像处理单元调用模板库中模板对比判断被检测的输电线路状态，若被检测的输电线路的图像中红色部分颜色深于模板颜色，即判定温度高于正常值，然后标记为故障点。

步骤二：gps位置模块对相机主体的位置进行定位，并形成坐标a(x，y)，并将坐标a(x，y)发送给红外热成像模块中的专用高速图像处理单元；gps位置模块采用差分式多点实时授时方式进行定位；

步骤三：陀螺仪模块计算出相机主体的朝向和俯仰角，朝向角度记为(与西东方向夹角)α，俯仰角大小记为β，并将朝向角度α和俯仰角角度β发送给红外热成像模块中的专用高速图像处理单元；

步骤四：激光测距模块测量出被检测的输电线路与相机主体的距离，记为距离b，并将距离b发送给红外热成像模块中的专用高速图像处理单元；

步骤五：红外热成像模块计算出被检测的输电线路的位置，并形成坐标c。具体为，先计算出被检测的输电线路与相机主体的直线距离：b*cosβ；接着计算出被检测的输电线路与相机主体在南北和西东方向上的距离，分别为：b*cosβ*cosα，b*cosβ*sinα；最后确定坐标c((x+d*b*cosβ*cosα)，(y+d*b*cosβ*sinα))，其中d为坐标与实际距离的转换系数。

作为本发明的优选实施方式，步骤二、步骤三和步骤四，与步骤一中光路模块进行红外热成像这一步骤同时进行。

作为本发明的优选实施方式，步骤三中陀螺仪模块对六轴陀螺仪的波形进行仿真的方法有以下三种：

(1)一阶互补滤波

六轴陀螺仪收集获得的加速度和角速度数据会被传感器噪声信号的影响，从而使得不能直观的通过加速度和角速度这两个数据来获得该轴上的角度。所以需要对加速度和角速度这两个数据进行互补滤波来近似得到一个比较准确的角度。

互补滤波算法可以同时滤除低频和高频的干扰，能更好地实现传感器的数据融合，以下为一阶互补滤波的实函数

voidfilter(floatangle_m，floatgyro_m)

{angle＝k1*angle_m+(1-k1)*(angle+gyro_m*dt)；

//本次滤波的输出值＝本次采样值+上次滤波的输出值

公式中angle_m和gyro_m分别是经过陀螺仪采集数据计算后得到的角度与角加速度；k1是对加速度计取值的权重；dt是滤波器的采样时间。在获得上一次滤波的输出值以及本次陀螺仪采集得到数据的情况下，我们就可以通过该公式获得本次滤波后的输出值。

(2)卡尔曼滤波

在测量方差已知的情况时，卡尔曼滤波能够从测量噪声的数据中估计动态系统的状态，所以卡尔曼滤波对于六轴陀螺仪收集的动态数据的处理有很大的帮助。

首先，卡尔曼滤波需要一个离散控制过程的系统，这一过程可以使用一个线性随机微分方程来描述：

上述方程中k表示一个实际的值，也就是第k时刻的真实量，比如x(k)为第k时刻系统状态、z(k)为第k时刻测量值，而u(k)则为第k时刻对系统的控制量。a和b为系统参数，是相对于多模型系统的矩阵；h为测量系统的参数，是相对于多测量系统的矩阵。w(k)和v(k)分别为过程中的噪音及测量中的噪声。它们被假设为高斯白噪声(whitegaussiannoise)，他们的协方差(covariance)分别是q和r。若以上条件满足，那么卡尔曼滤波将比较理想。

在该系统中，需利用该过程模型去预测下一状态的系统，也即下一状态结果＝上一状态结果+现在上状态控制量(控制量可为0)，公式为：

接着在系统结果已经更新之后，需要对协方差(covariance)进行更新，至于如何更新协方差呢，这就要使用到x(k|k-1)、x(k-1|k-1)的协方差，也就是下一状态和上一状态的协方差，其公式为：

其中c表示协方差，a’表示a的转置矩阵，q是系统过程的协方差。

随着得到对系统的预测结果之后，我们便需要开始收集现在状态的测量值。结合预测的结果及收集好的测量值，便可得到现今的最优估算值，其中kg为卡尔曼增益(kalmangain)，由协方差和h矩阵计算得到，有了第k时刻状态下最优的估算值x(k|k)，还需更新这第k时刻状态下的协方差以便卡尔曼滤波能运行下去直至系统过程结束，其中i为1的矩阵，对于单模型单测量，i＝1。c(k|k)是系统进入k+1状态时上述公式中的c(k-1|k-1)。

(3)dmp(digitalmotionprocessor)

dmp(digitalmotionprocessor)为陀螺仪自带的数字运动处理器硬件加速引擎，通过i2c接口可以输出6轴姿态数据。同时，invensense公司提供了相应的嵌入式运动驱动库，结合dmp可以将原始数据直接转换成四元数输出。而通过四元数可以计算出欧拉角，即航向角(yaw)、横滚角(roll)和俯仰角(pitch)。使用内置的dmp，不但可以让6轴的代码设计更加简洁，而且省略了mcu的姿态解算过程。可以技巧有效的降低mcu负担，进而提高系统实时性。

在对四元数进行相应的格式转换后，可以采用如下公式计算欧拉角

pitch＝asin(-2*q1*q3+2*q0*q2)*57.3；//俯仰角

roll＝atan2(2*q2*q3+2*q0*q1，-2*q1*q1-2*q2*q2+1)*57.3；//横滚角

yaw＝atan2(2*(q1*q2+q0*q3)，q0*q0+q1*q1-q2*q2-q3*q3)*57.3；//航向角

其中quat[0]～quat[3]是mpu6050的dmp解算后的四元数，q30格式，所以要除以一个2的30次方，其q30是一个常量：1073741824，即2的30次方，然后带入公式，计算得到欧拉角。

作为本发明的优选实施方式，陀螺仪校正方法为：

由于设备在专配调试时的精度有限，陀螺仪轴与红外热像仪镜头分划板零刻线代表的光轴通常不在同一竖直面中，陀螺仪轴的稳定位置与地理子午线通常并不重合。二者的夹角称为仪器常数，用δ表示。通过用仪器测定方位角为ao的精密导线边cd可求出一起常数：

δ＝a0-at(3-1)

为cd边陀螺方位角，在已知边上测定仪器常数应进行2～3次，各次互差应满足限差。

第一步：测定定向边的陀螺方位角

定向边的长度应大于50m，仪器安置在c′点上，可测出c'd'边的陀螺方位角。则定向边的地理方位角a为：

a＝a't+δ(3-2)

第二步：重新测定仪器常数

设备在实验平台上后，应在已知边上重新测定仪器常数2～3次。前后两次测定的仪器常数，其中任意两个仪器常数的互差应满足限差。然后求出仪器常数的最或是值，并按白塞尔公式来评定一次测定中误差。

第三步：求算子午线收敛角

一般地面精密导线边或三角网边已知的是坐标方位角α0，需要求算的定向边，也是要求出其坐标方位角α，而不是地理方位角a。因此还需要求算子午线收敛角γ。地理方位角和坐标方位角的关系为：

a0＝a0+γ0(3-3)

子午线收敛角γ0的符号可由安置仪器点的位置来确定，即在中央子午线以东为正，以西为负；其值可根据安置仪器点的高斯平面坐标求得。

第四步：求算定向边的坐标方位角

由以上公式可得：

δ＝a0-at＝a0+γ0-at(3-4)

定向边的坐标方位角则为：

a＝a-γ＝a't+δ平-γ(3-5)

式中：δ平――仪器常数的平均值。

在陀螺仪经过校正之后，就可以比较精准的通过激光测距仪的读数，结合陀螺仪的方向立体角度，配合gps定位坐标，精准的了解到故障源点的地理坐标信息。

上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。