一种电气部件故障的红外检测方法及装置与流程

本发明涉及电气设备故障检测领域，尤其涉及一种电气部件故障的红外检测方法及装置。

背景技术：

电气部件主要由接触器、继电器、变压器、熔断器等一些开关组成。其由于长期的使用以及受外界条件等因素的影响，易出现老化、接线松动、绝缘失效等问题，这些问题如果没有被及时发现并解决将进一步导致部件的断路、短路故障，最终致使整个电气系统不能工作，严重时将可能危害到人们的生命安全。

红外检测技术具有不停机、非接触、操作方便、检测结果形象直观等优点，在电气设备故障检测当中得到了较好的应用。但是，目前对电气设备关键部件的故障红外检测，主要是由检测人员手握红外热像仪采集电气部件的红外图像，然后通过人为比对分析来判断其故障情况，这样不仅工作量大、效率低，同时还要求检测人员具有较好的专业技能及丰富的实操经验。

技术实现要素：

本发明提供一种电气部件故障红外检测方法及装置，以解决当前电气部件故障红外人工检测方法效率低、工作量大及检测人员专业技能要求高等问题。同时，所述检测方法中利用可见光图像配准得到的仿射变换矩阵来完成红外图像的配准，解决了两红外图像直接配准时的误点率高、匹配成功率低等问题。

第一方面，本发明提供一种电气部件故障的红外检测方法，包括：

s101、采集正常电气部件的红外及可见光图像并存档作为标准图像，故障检测时采集待测电气部件的红外及可见光图像；

s102、分别将正常及待测电气部件的红外图像与可见光图像做相应处理以实现可见光图像与红外图像的完全匹配；

s103、将处理后的待测及正常电气部件的可见光图像进行配准获得仿射变换矩阵；

s104、将待测及正常电气部件的红外图像进行灰度化处理获得二者的灰度图像，随后利用上述可见光图像的仿射变换矩阵完成二者所述灰度图像的配准；

s105、将完全匹配的待测及正常电气部件的灰度图像进行差分比对分析，获得差分比对结果；

s106、分析差分比对结果，确定待测电气部件的异常情况。

进一步的，步骤s101之前，还包括如下步骤：

s001、采用红外热像仪，采集红外图像；

s002、采用可见光相机，采集可见光图像；

s003、所述红外热像仪与可见光相机相对位置固定，且镜面相对平行或有一定的夹角，使得所述红外热像仪在采集红外热图像的同时能够同步采集可见光图像；

所述可见光相机的视场角大于所述红外热像仪的视场角，使得所述红外热像仪采集的红外图像是可见光图像中的一部分。

进一步的，步骤s003所述的一定的夹角，夹角范围取：170度～180度。

进一步的，所述步骤s102，包括，在待测电气部件的可见光图像中截取与其红外图像完全匹配的可见光区域，得到第一可见光图像；

在正常电气部件的可见光图像中截取与其红外图像完全匹配的可见光区域，得到第二可见光图像。

进一步的，所述步骤s105，包括，在二者的灰度图像中划定相同且不限大小的roi区域，该区域包含完整的电气部件；

将两roi区域做差分运算，获得差分图像；

将预设的温差阈值转换成相应的灰度阈值；

比较差分图像中各像素点处的灰度值与灰度阈值，将灰度值大于灰度阈值的像素点的灰度值设为255，将灰度值小于等于灰度阈值的像素点的灰度值设为0，形成二值化图像；计算所述二值化图像中灰度值为255的总面积与roi区域总面积的比值，若该比值大于预设的面积阈值，则判断该电气部件出现异常，反之则为正常。

第二方面，本发明提供根据上述电气部件故障的红外检测方法进行电气部件故障红外检测的装置，包括：

图像采集模块，用于采集待测电气部件的可见光图像及红外图像，同时能够采集正常电气部件的可见光图像及红外图像进行存档作为标准图像；

图像处理模块，用于对所述待测及正常电气部件的红外图像利用其可见光图像的仿射变换矩阵完成配准，并进行差分比对分析，得到差分比对结果；

故障报警模块，根据所述图像差分比对分析结果，确定待测电气部件异常情况，若判断出异常，则发出警告；

诊断记录保存模块，用于将待测电气部件的诊断结果进行保存，对于检测出的异常结果，同时保存其异常部位坐标。

红外热像仪，用于采集红外图像；

可见光相机，用于采集可见光图像；

所述红外热像仪与可见光相机相对位置固定，且镜面相对平行或有一定的夹角，使得所述红外热像仪在采集红外热图像的同时能够同步采集可见光图像；

所述可见光相机的视场角大于所述红外热像仪视场角，使得所述红外热像仪采集的红外图像是可见光图像中的一部分。

进一步的，所述图像处理模块，包括：

区域截取模块，用于在待测及正常电气部件的可见光图像中截取与其红外图像完全匹配的可见光区域，得到第一与第二可见光图像；

配准模块，用于将第一与第二可见光图像特征提取并配准以获得仿射变换矩阵，然后用该仿射变换矩阵完成待测及正常电气部件的红外图像的配准；

差分模块，用于在配准后的两灰度图像中划定相同且不限大小的roi区域，该区域包含完整的电气部件，并将两roi区域做差分运算，获得差分图像；并将预设的温差阈值转换成相应的灰度阈值；从而比较差分图像中各像素点处的灰度值与灰度阈值大小，将灰度值大于灰度阈值的像素点的灰度值设为255，将灰度值小于等于灰度阈值的像素点的灰度值设为0，形成二值化图像。

进一步的，所述故障报警模块，包括：计算所述二值化图像中灰度值为255的总面积与roi区域总面积的比值，若该比值大于预设的面积阈值，则判断该电气部件出现异常，反之则为正常。

本发明提出的所述方法及装置，实现了电气部件故障的自动识别，解决了当前电气部件故障红外人工检测方法效率低、工作量大及检测人员专业技能要求高等问题。

附图说明

图1为本发明所述一种电气部件故障的红外检测方法的流程示意图；

图2为本发明所述图像采集方法示意图；

图3为本发明所述红外与可见光图像匹配示意图；

图4为本发明所述一种电气部件故障的红外检测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的进行详细的描述。

图1为本发明所述一种电气部件故障的红外检测方法的流程示意图。针对当前电气部件故障红外人工检测方法效率低、工作量大及检测人员专业技能要求高等缺点，本发明提出一种电气部件故障的红外检测方法，实现电气部件故障自动识别。参见图1，该方法具体步骤如下：

s101、采集正常电气部件的红外及可见光图像并存档作为标准图像，故障检测时采集待测电气部件的红外及可见光图像。

如图2为本发明实施例采用的图像采集方法的示意图。为采集待测及正常电气部件的红外图像与可见光图像，要求红外热像仪与可见光相机相对位置固定，且镜面相对平行或有一定的夹角。为防止采集的可见光图像与红外图像中的电气部件存在一定旋转偏差，夹角范围优选为：170°～180°。红外热像仪与可见光相机镜面可在同一水平线上或不在同一水平线上，同时红外热像仪与可见光相机之间最近距离最好满足采集的图像均包含电气部件。

需要说明的是，本发明实施例对红外热像仪及可见光相机的相对位置关系不做具体限定，本领域的技术人员可以根据实际情况进行调整。

可见光相机的视场角应大于红外热像仪视场角，使采集的红外图像是可见光图像中的一部分，图2中α与β分别为可见光相机视场角及红外热像仪视场角，且α＞β。同时，红外热像仪在采集红外热图像的同时能够同步采集可见光图像。

s102：分别将正常及待测电气部件的红外图像与可见光图像做相应处理以实现可见光图像与红外图像的完全匹配。

图3为本发明实施例采用的红外与可见光图像匹配示意图。本实施例中，采集的红外图像是可见光图像中的一部分。由成像原理知，相对位置固定的红外热像仪与可见光相机，其获取的红外图像在可见光图像中匹配的位置也是固定的，因此要完成可见光图像与红外图像完全匹配，只需在可见光图像中找到与红外热像图相匹配的可见光图像区域，本实施例提供一种如下区域截取方法：

设可见光图像f(x，y)的像素为m×n，红外图像g(i，j)的像素为m×n，其中，m＞m，n＞n，获取红外图像中物体(此处为电气部件)的三个角点的坐标e(ie，je)、f(if，jf)、g(ig，jg)，这三点刚好组成一个直角三角形，同样在可见光图像中获取与三个角点相对应点的坐标e(xe，ye)、f(xf，yf)、g(xg，yg)，则在可见光图像中的物体相对于在红外图像中的物体，其在x坐标与y坐标方向上的缩放因子为：

由于可见光相机与红外热像仪焦距及视场角不同，电气部件在可见光图像及红外热像图中的实际大小不一致，可通过缩放因子将其进行调整。红外热像图的原点a在可见光图像中相应的点a坐标为：

xa＝xe-ie×δx(3)

ya＝ye-je×δy(4)

与红外热像图相匹配的可见光区域占可见光图像的总体面积大小为：

其中，w为区域的宽，h为区域的高。

通过第一次标定即能够确定可见光图像中的定点a(xa，ya)和矩形区域的宽w、高h，这样就能得到与红外热像图相匹配的可见光区域在可见光图像中的具体位置及面积，之后只需将每次采集的可见光图像在该区域进行截取并缩小(或放大)到红外热像图的像素大小，即能得到与红外图像相匹配的可见光图像。

需要说明的是，本发明实施例提供的可见光图像与红外图像完全匹配时的区域截取法的实现途径并不唯一，此处不做具体限定，本领域的技术人员可以根据实际情况进行其它实现。

s103：将处理后的待测及正常电气部件的可见光图像进行配准获得仿射变换矩阵。

具体地，本发明实施例中采取当下比较流行的surf算法来提取处理后的待测及正常电气部件可见光图像的特征点，该算法具有旋转及尺度不变特性。另外，可以使用当前已有的任意特征提取算法进行特征提取，本发明实施例不再做赘述。

特征提取后，本发明实施例使用欧式距离相似性度量来进行粗匹配，并优选地，使用ransac算法进行剔除误匹配点对，以优化匹配结果。最后将正确的匹配点对使用最小二乘法来求取最优仿射变换矩阵。

s104：将待测及正常电气部件的红外图像进行灰度化处理，获得二者的灰度图像，随后利用上述可见光图像的仿射变换矩阵完成二者所述灰度图像的配准。

s105：将完全匹配的待测及正常电气部件的灰度图像进行差分比对分析，获得差分比对结果。

具体地，首先在两灰度图像中划定相同且不限大小的roi区域(regionofinterest，感兴趣区域)，该区域包含完整的电气部件；然后将两roi区域做差分运算，获得差分图像；接着将预设的温差阈值转换成相应的灰度阈值；最后比较差分图像中各像素点处的灰度值与灰度阈值大小，将灰度值大于灰度阈值的像素点的灰度值设为255，将灰度值小于等于灰度阈值的像素点的灰度值设为0，形成二值化图像。

s106：分析差分比对结果，确定待测电气部件的异常情况。

计算步骤s105中获得的二值化图像中灰度值为255的总面积与roi区域总面积的比值，若该比值大于预设的面积阈值，则判断该电气部件出现异常，反之则为正常。

本发明实施例，首先，采集正常电气部件的红外及可见光图像作为标准图像，检测时采集待测电气部件的红外及可见光图像；其次，将正常部件及待测电气部件的红外图像与可见光图像做相应处理以实现可见光图像与红外图像完全匹配；将处理后的待测部件及正常电气部件的可见光图像进行配准获得仿射变换矩阵；然后，将待测及正常电气部件的红外图像进行灰度化处理，并利用其可见光图像匹配矩阵完成两灰度图像的配准；接着，将两完全匹配的待测及正常电气部件的灰度图像进行差分比对分析，获得差分比对结果；最后，分析差分比对结果以确定待测电气部件的异常情况。所述方法和对应的检测装置实现了电气部件故障的自动识别，克服了当前电气部件故障红外人工检测方法效率低、工作量大及检测人员专业技能要求高等缺点。而且，本发明实施例提供的电气部件故障红外检测方法中利用可见光图像配准得到的仿射变换矩阵来完成红外图像的配准，解决了两红外图像直接配准时的误点率高、匹配成功率低等问题。

图4为本发明实施例提供的根据上述方法的电气部件故障的红外检测装置的结构示意图。本发明实施例提供的电气部件故障红外检测装置能够实现所述电气部件故障的红外检测方法的流程，该装置包括：

s201：图像采集模块，用于采集待测电气部件的可见光图像及红外图像，同时能够采集正常电气部件的可见光图像及红外图像进行存档作为标准图像。

s202：图像处理模块，用于对所述待测及正常电气部件的红外图像利用其可见光图像的仿射变换矩阵完成配准，并进行差分比对分析，得到差分比对结果；

其中，图像处理模块又分为：区域截取模块，配准模块及差分模块。

区域截取模块，用于将正常及待测电气部件的红外图像与可见光图像做相应处理以实现可见光图像与红外图像完全匹配；

配准模块，用来将处理后的待测及标准电气部件的可见光图像进行特征提取并配准得到仿射变换矩阵，然后使用该可见光仿射变换完成待测及正常电气部件的红外图像的配准；

差分模块，用于将两完全匹配的待测及正常电气部件的灰度图像进行差分比对分析，获得差分比对结果。

具体地，首先在两灰度图像中划定相同且不限大小的roi区域，该区域包含完整的电气部件；然后将两roi区域做差分运算，获得差分图像；接着将预设的温差阈值转换成相应的灰度阈值；最后比较差分图像中各像素点处的灰度值与灰度阈值大小，将灰度值大于灰度阈值的像素点的灰度值设为255，将灰度值小于等于灰度阈值的像素点的灰度值设为0，形成二值化图像。

s203：故障报警模块，根据所述图像差分比对分析结果，确定待测电气部件异常情况，若判断出异常，则发出警告。

s204：诊断记录保存模块，用于将待测电气部件的诊断结果进行保存，对于检测出的异常结果，同时保存其异常部位坐标。

需要说明的是，为了方便描述，功能模块仅以上述各功能模块划分并举例说明，实际应用中，本领域的技术人员可根据实际情况划分不同的功能模块来完成上述全部或部分功能，其装置的具体工作过程，可参考前述所述电气部件故障红外检测方法的操作流程，此处不再赘述。

本发明实施例所述装置，首先，通过采集正常电气部件的红外及可见光图像作为标准图像，检测时采集待测电气部件的红外及可见光图像；然后，分别将标准及待测电气部件的红外图像与可见光图像通过固定区域截取法实现可见光图像与红外图像完全匹配，并将处理后的待测及标准电气部件的可见光图像进行配准获得仿射变换矩阵；接着，将待测及标准电气部件的红外图像进行灰度化处理，并利用其可见光图像匹配矩阵完成两灰度图像的配准；最后，将两完全匹配的待测及标准电气部件的灰度图像进行差分比对分析，获得差分比对结果，同时分析差分比对结果，以确定待测电气部件的异常情况，实现了电气部件故障的自动识别，解决了当前电气部件故障红外人工检测方法效率低、工作量大及检测人员专业技能要求高等缺点。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。