基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法与流程

本发明涉及电力设备图像识别技术领域，具体地指一种基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法。

技术背景

随着电网运维检修中在线监测水平不断提高、状态检测手段不断完善，利用图像视频等监测数据开展了多个业务领域的应用，包括机器人图像巡查变电站内关键设备运行状态和可能存在的缺陷、红外热像监测电力设备运行发热异常、视频监控变电站内设备运行状态和外物入侵告警等应用。但目前对图像数据的分析处理主要以人工目视解译为主，不仅工作量大，还易发生漏判或误判情况；图像数据需要采集回来内业处理，难以及时准确发现缺陷，时效性不高；并且各类业务采集的图像资料数据量巨大、存储分散、检索调阅和处理成本高，集中化管理分析能力亟待增强。

技术实现要素：

本发明的目的就是要提供一种基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法，本发明能快速准确的进行变压器套管发热缺陷的检测。

为实现此目的，本发明所设计的一种基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法，其特征在于：它包括如下步骤：

步骤1：获取变电站内变压器套管的红外图像；

步骤2：采用多模板匹配技术提取出所述红外图像中的变压器套管图像；

步骤3：在所述变压器套管区域中依次通过三级金字塔滤波和图像的形态学操作确定变压器套管的具体图像位置；

步骤4：对变压器套管的具体图像位置利用图像灰度值与色温表的对应函数关系，确定变压器套管各部分温度，并依据规程进行变压器套管发热缺陷的判断。

本发明有益效果为：

本发明可提高变电站内变压器套管热缺陷检测的效率与准确率，可将检测方案部署在变电站自动巡检机器人上，辅助诊断变压器套管的运行状态和可能存在的缺陷；用于站内红外热像监测电力设备，便于实时监测变压器套管是否处在正常运行状态，有无热异常；用于针对现场采集数据的分析，辅助现场设备检测报告的生成等应用。有益效果分析：通过图像预处理，对变电站内套管设备红外图像进行滤波、降噪和去边框等预处理，可以消除部分干扰，提高套管信息提取完整度，有助于对其温度区域进行分割；采用多模板、多匹配相结合的方式进行模板匹配，能够取得最佳匹配范围内的图像，尽可能剔除无关信息，降低冗余度；采取三级金字塔滤波、图像的形态学操作等提取变压器套管图像的灰度直方图，对其进行二值化阈值分割，分解得到变压器套管伞裙与底座等各部分；依据套管各部分平均灰度值与色温表量程之间对应的函数关系得到各部分的温度值，从而可判断变压器套管是否处于正常运行状态，可能存在的致热部位，以及为现场巡检诊断报告的编制提供依据。

附图说明

图1为本发明的逻辑框图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：

本发明设计的一种基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法，如图1所示，它包括如下步骤：

步骤1：获取变电站内变压器套管的红外图像；

步骤2：采用多模板匹配技术提取出所述红外图像中的变压器套管图像；

步骤3：在所述变压器套管区域中依次通过三级金字塔滤波和图像的形态学操作确定变压器套管的具体图像位置；

步骤4：对变压器套管的具体图像位置利用图像灰度值与色温表的对应函数关系，确定变压器套管各部分温度，并依据标准(《中华人民共和国电力行业标准(dl/t664-2016):带电设备红外诊断技术应用导则》)进行变压器套管发热缺陷的判断。

上述技术方案的步骤1中，通过手持红外仪采集变电站内变压器套管的红外图像，或者通过巡线机器人，设定图像采集路径，采集固定点位的变电站内变压器套管红外图像。

上述技术方案的步骤2中，在模板匹配前，先对红外图像进行滤波、降噪和去边框预处理，然后在对预处理后的红外图像采用模板匹配技术提取出所述红外图像中的变压器套管区域，消除部分干扰，先对采集到的图像进行高斯平滑去噪，并采用中值滤波进行降噪，中值滤波可以在衰减噪声的同时很好的保留图像的边缘特性。

上述技术方案的步骤2中，在opencv软件(图像处理的平台框架)提供的matchtemplate组件(用于模板匹配处理的基础类)的基础上，采取平方差匹配法、归一化平方差匹配法、相关匹配法、归一化相关匹配法、相关系数匹配法、归一化相关系数匹配法分别进行模板匹配，分别识别出各个匹配方法下红外图像中的变压器套管及对应匹配参量maxloc，通过聚类获得各个匹配方法下红外图像中的变压器套管及对应匹配参量maxloc中的最佳匹配参量，即识别出红外图像中的变压器套管区域，为温度检测提供基础。

上述技术方案的步骤3中，对变压器套管的图像(img1)采用图像三级金字塔(meanshift)进行分割，去除变压器支撑电力设备的横梁和对套管的遮挡，然后对分割后的图像通过腐蚀膨胀操作提取图像中变压器套管边缘，从而确定变压器套管的图像轮廓，然后对变压器套管的图像由上至下，从左至右逐像素扫描，获取套管边缘坐标信息，根据扫描起始点和扫描终止点纵坐标坐标取差，获取套管伞裙和套管底座部分的总长度h1；

将变压器套管的图像轮廓内的部分进行灰度化，提取图像的灰度直方图，设所述变压器套管的图像(img1)的灰度直方图中像素数量最多灰度区间t1数量为k1，变压器套管的图像(img1)的灰度直方图中像素数量第二多的灰度区间t2数量为k2，由于底座温度明显高于伞裙，因此在灰度上表现为t2>t1，则利用变压器套管的图像的灰度直方图进行二值化分割，二值化分割的灰度阈值设置为tk；

tk＝t1*k1/(k1+k2)+t2*k2/(k1+k2)(1)

式中，t1为套管部分图像灰度直方图中数量最多的灰度区间的阈值，k1为套管部分图像灰度直方图中数量最多的灰度区间的数量；t2为套管部分图像灰度直方图中数量第二多的灰度区间的阈值，k2为套管部分图像灰度直方图中数量第二多的灰度区间的数量；tk为(1)式计算所得的灰度阈值。

根据上式得到二值化分割的灰度阈值tk，根据二值化分割的灰度阈值tk确定变压器套管的图像(img1)的灰度直方图中的底座和伞裙，然后进行像素扫描获取底座长度h2，则伞裙本体长度为h＝h1-h2。

根据二值化分割的灰度阈值tk确定变压器套管的图像(img1)的灰度直方图中的底座和伞裙的具体方法为变压器套管的图像的灰度直方图中每个像素点的像素值与二值化分割的灰度阈值tk相减，结果大于等于0的为底座部分，结果小于等于0的为背景部分，剔除背景之后即得到套管底座的分割图像。

上述技术方案中，模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。

模板是一幅已知的小图像，模板匹配是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。

以8位图像(其1个像素由1个字节描述)为例，模板t(m×n个像素)叠放在被搜索图s(w×h个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图sij。i，j为子图左上角在被搜索图s上的坐标。搜索范围是：

通过比较t和sij的相似性，完成模板匹配过程。衡量模板t和子图sij的匹配程度,可用下列六种测度：

1)平方差匹配法cv_tm_sqdiff

该方法使用平方差进行匹配，因此最佳的匹配结果在平方差为0处，值越大匹配结果越差。

2)归一化平方差匹配法cv_tm_sqdiff_normed

该方法使用归一化的平方差进行匹配，最佳匹配点也出现在平方差为0处。

3)相关匹配法cv_tm_ccorr

该方法使用源图像与模板图像的卷积结果进行匹配，因此，最佳匹配位置在值最大处，值越小匹配结果越差。

4)归一化相关匹配法cv_tm_ccorr_normed

与相关性匹配方法类似，最佳匹配位置也是在值最大处。

5)相关系数匹配法cv_tm_ccoeff

该方法使用源图像与其均值的差、模板与其均值的差二者之间的相关性进行匹配，最佳匹配结果出现在相关性的值等于1处，最差匹配结果出现在值等于-1处，值等于0表示二者不相关。

6)归一化相关系数匹配法cv_tm_ccoeff_normed

与相关系数匹配法类似，系数为正值表示匹配的结果较好，负值则表示匹配的效果较差。

随着从以平方差为代表的简单测量方法到以相关系数为代表的更复杂的测量方法，可获得越来越准确的匹配，然而这也会以越来越大的计算量为代价。同时，模板匹配只会匹配到一个“最接近”的目标，如果同一幅图像有多个目标需要检测的话，传统的匹配方法无法满足设计需要。

传统方法提供的模板匹配函数只能进行单个目标匹配，并且只能得到一个最佳结果，而每张红外图片中的对象——套管极有可能不止一个，而且模板匹配的最终结果和模板大小相关，可能造成不能完整提取出目标的情况，因此单个的模板匹配方法并不适用。

所述步骤4中，对变压器套管的图像轮廓进行测温线提取，并设置测温线的缓冲区(5个像素)，然后根据测温线及缓冲区分段计算套管伞裙、底座各个部分的温度；

测温线提取过程为：上述技术方案的步骤4的线扫处理过程中设检测到变压器套管边缘左侧坐标为x0(x0,y0)，右侧坐标为x1(x1,y0)，则在该套管线扫中心坐标为y0处的横坐标为：

测温线在l0处的坐标为l0(xt,y0)，以l0为中心，取一个长宽为k个像素的矩形(k＝5)，检测该矩形区域的平均灰度，再对比色温表计算出该矩形区域温度t，作为l0点的温度，依次类推，在长度为h的套管上，只需要取个测温点，即可测量出套管的温度曲线。

根据《中华人民共和国电力行业标准(dl/t664-2016):带电设备红外诊断技术应用导则》，采用相对温差法分析变压器相邻的两根套管的发热缺陷：

δ＝(t1-t2)/(t1-t0)×100％(3)

其中，δ是相对温差,相邻两根套管之间的温度差与其中较热的一根套管温度之比，t0表示被测区域的环境温度，t1表示相邻两个套管其中之一的发热温度,t2表示相邻两个套管其中另一个的发热温度。当相对温差值大于等于35％时即表示有发热缺陷。

由于变压器套管红外图像背景复杂、像素空间密度低，传统单一的模式识别方法难以有效分离出变压器套管，必须结合变压器套管及各部件的视觉特征采用逐步求精的设计思路，本发明采用多模板匹配、三级金字塔滤波、图像形态学操作等综合方法，逐步细化，分割出变压器套管各部件区域，减少了套管本体和各部件的漏检率，提高了检出计算效率，经现场实验分析，该方法有较好的分割正确度。

本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。