一种变电站智能分布式图像巡检系统的制作方法

本发明涉及一种变电站智能分布式图像巡检系统。

背景技术

为了保持电力系统的稳定运行，对电力系统进行周期性的巡检作业是非常重要的运行维护工作。在我国庞大的电网中，专门从事巡检作业的人员超过30万，劳动强度大而且错误频繁发生。已有的巡检作业经验暴露出了人工巡检作业的一系列显著的弱点，主要包括：1)非连续性，不能持续跟踪设备的状态，状态检查的周期间隔1天或数天，在前后相继的检查作业期间设备出现故障并快速恶化则不能进行及时处理；2)主观因素干扰大，在人工巡检过程中，由于人的直接参与导致作业具有一定的主观性，往往会把个人经验结合的巡检作业过程中，导致人故意漏检或忽略一些有意义的现场信息，导致事故产生和恶化。3)缺乏完整规范和系统的作业记录，作业记录对于分析故障现象背后的原因和发展历程时非常重要的。在人工作业方式下，个人观察到的少数的信息通过填表方式写在纸上，不便于数据的后续分析和存储利用，数据不完整。

鉴于电力系统人工巡检作业的种种弊端，发展和利用机器人移动平台进行变电站自动化巡检越来越得到各级电力部门的重视；研制功能全面机器人移动平台，实现机器人代替人完成巡检作业的任务是目前电力新技术发展的重要方向之一。

技术实现要素：

本发明的目的是克服现有技术的缺陷，提供一种变电站智能分布式图像巡检系统，可自动同步分析红外和可见光图像并识别出变电站设备或环境可能存在的故障特征，从而自主实现对电力系统变电站内部环境和设备状态的诊断分析。

实现上述目的的技术方案是：一种变电站智能分布式图像巡检系统，包括电源、红外图像采集传感器、可见光摄相机、wifi无线通信模块和arm处理器，所述arm处理器包括红外图像采集任务单元、可见光图像采集任务单元、红外图像分析任务单元、可见光图像分析任务单元、设备异常综合分析任务单元和远程通信任务单元，所述arm处理器内设置有红外图像数据fifo专用缓冲区和可见光图像数据fifo专用缓冲区；其中：

所述电源分别为所述红外图像采集传感器、可见光摄相机、wifi无线通信模块和arm处理器供电；

所述红外图像采集传感器与所述arm处理器连接，并与所述红外图像采集任务单元通信；

所述可见光摄相机与所述arm处理器连接，并与所述可见光图像采集任务单元通信；

所述wifi无线通信模块与所述arm处理器连接；

所述红外图像采集任务单元和红外图像分析任务单元通过所述红外图像数据fifo专用缓冲区共享数据；

所述可见光图像采集任务单元和可见光图像分析任务单元通过所述可见光图像数据fifo专用缓冲区共享数据；

所述红外图像分析任务单元和可见光图像分析任务单元分别与所述设备异常综合分析任务单元相连；

所述设备异常综合分析任务单元与所述远程通信任务单元相连。

上述的一种变电站智能分布式图像巡检系统，其中：

所述红外图像采集任务单元周期性地从所述红外图像传感器获取图像数据，并将图像数据转换为视频图像存储在所述红外图像数据fifo(firstinfirstout，先进先出)专用缓冲区；

所述可见光图像采集任务单元周期性地从所述可见光摄像机获取视频数据流，并将视频数据流转换为视频图像存储在所述可见光图像数据fifo(firstinfirstout，先进先出)专用缓冲区共享数据；

所述红外图像分析任务单元周期性地从所述红外图像数据fifo专用缓冲区获取红外图像数据，并对红外图像数据进行分析和处理，依次完成烟雾分析、异物分析和设备状态分析后，所述红外图像分析任务单元将红外图像的诊断分析结果发送给所述设备异常综合分析任务单元，并在环境或设备可能存在异常时发出报警信息；

所述可见光图像分析任务单元周期性地从所述可见光图像数据fifo专用缓冲区获取可见光图像数据，并对可见光图像数据进行分析和处理，依次完成烟雾分析、异物分析和设备状态分析后，所述可见光图像分析任务单元将可见光图像的诊断分析结果发送给所述设备异常综合分析任务单元，并在环境或设备可能存在异常时发出报警信息；

所述设备异常综合分析任务单元，综合所述红外图像分析任务单元输出的诊断分析结果和所述可见光图像分析任务单元输出的诊断分析结果，采取数据融合的方法形成对设备状态的综合诊断结果，并将设备状态的综合诊断结果发送给所述远程通信任务识别单元；

所述远程通信任务识别单元将设备状态的综合诊断结果信息及其数据通过无线方式发送到集中监控中心。

上述的一种变电站智能分布式图像巡检系统，其中：

所述远程通信任务识别单元还用于接收所述集中监控系统下发的设置参数和控制指令。

上述的一种变电站智能分布式图像巡检系统，其中，

所述红外图像分析任务单元的烟雾分析，是从红外图像中识别是否存在异常烟雾特征；

所述红外图像分析任务单元的异物分析，是从红外图像中识别是否存在不正常的物体出现在变电站空间中，该异物分析过程包括两步：首先将红外图像进行旋转和缩放，使其与参考图片匹配；然后差分并过滤噪声信号，检测可能存在的大面积异常特征；

所述红外图像分析任务单元的设备状态分析，是对所摄取的红外图像进行分析，提取出设备的温度场信息，并和预先设置并存储的图像特征比较，当出现显著的温度异常时发出报警信息。

上述的一种变电站智能分布式图像巡检系统，其中：

所述可见光图像分析任务单元的烟雾分析，是从可见光图像中识别是否存在异常烟雾特征；

所述可见光图像分析任务单元的异物分析，是从可见光图像中识别是否存在不正常的物体出现在变电站空间中，该异物分析过程包括两步：首先将可见光图像进行旋转和缩放，使其与参考图片匹配；然后差分并过滤噪声信号，检测可能存在的大面积异常特征；

所述可见光图像分析任务单元的设备状态分析，是对所摄取的可见光图像进行分析，根据预先设置的图像处理流程和参数对可见光图像进行分析并提取状态参数。

上述的一种变电站智能分布式图像巡检系统，其中：

所述红外图像采集传感器通过spi接口与所述arm处理器连接，并与所述红外图像采集任务单元通信；

所述可见光摄相机通过兼容iic接口与所述arm处理器连接，并与所述可见光图像采集任务单元通信；

所述wifi无线通信模块通过rs322接口与所述arm处理器连接。

上述的一种变电站智能分布式图像巡检系统，其中：

所述可见光摄相机采用数字图像传感器；

所述的arm处理器以低功耗的arm系列芯片stm32f4xx单片机为核心，并扩展ram(randomaccessmemory，随机存储器)作为红外图像数据fifo专用缓冲区和可见光图像数据fifo专用缓冲区。

本发明的变电站智能分布式图像巡检系统，综合采用红外和可见光图像分析方式对变电站环境和设备状态进行实时诊断分析，并将结果传输到集中监控中心，可自动同步分析红外和可见光图像并识别出变电站设备或环境可能存在的故障特征，从而自主实现对电力系统变电站内部环境和设备状态的诊断分析。

附图说明

图1为本发明的变电站智能分布式图像巡检系统的结构框图；

图2为本发明的变电站智能分布式图像巡检系统的arm处理器的软件框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的技术人员能更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对其具体实施方式进行详细地说明：

请参阅图1和图2，本发明的最佳实施例，一种变电站智能分布式图像巡检系统，包括电源5、红外图像采集传感器2、可见光摄相机3、wifi无线通信模块4和arm处理器1，arm处理器1包括红外图像采集任务单元11、可见光图像采集任务单元12、红外图像分析任务单元13、可见光图像分析任务单元14、设备异常综合分析任务单元15和远程通信任务单元16，arm处理器1内设置有红外图像数据fifo专用缓冲区17和可见光图像数据fifo专用缓冲区18。

电源5分别为红外图像采集传感器2、可见光摄相机3、wifi无线通信模块4和arm处理器供电；电源5将机器人平台提供的电池电压(24v)转换为系统红外图像采集传感器2、可见光摄相机3、wifi无线通信模块4和arm处理器所需的电压。

红外图像采集传感器2采用为flirlepton红外图像传感器，通过spi接口与arm处理器1连接，并与红外图像采集任务单元11通信；红外图像采集传感器2可以获取红外图像数据。红外图像数据经过arm处理器1中的红外图像处理程序分析后输出可能存在故障的红外图像证据。

可见光摄相机3采用ov7670数字图像传感器，通过兼容iic接口与arm处理器1连接，并与可见光图像采集任务单元12通信；可见光摄相机3可以获取彩色视频图像数据，彩色视频图像数据经过arm处理器1中的可见光图像处理程序分析后输出可能存在故障的可见光图像证据。

wifi无线通信模块4选用usr-c322无线模块，该模块支持uart-wifi通信，内置tcp/ip协议栈，能够实现用户串口、无线网(wifi)2个接口之间的转换。wifi无线通信模块4通过rs322接口与arm处理器1连接。

arm处理器1以低功耗的arm系列芯片stm32f4xx单片机为核心，扩展外部ram作为红外图像数据fifo专用缓冲区17和可见光图像数据fifo专用缓冲区18，一一对应地用于存储信号处理过程的红外图像数据和可见光图像数据。arm处理器1的各单元软件实现了巡检系统的全部图像采集和分析处理任务。

红外图像采集任务单元11和红外图像分析任务单元13通过红外图像数据fifo专用缓冲区17共享数据；可见光图像采集任务单元12和可见光图像分析任务单元14通过可见光图像数据fifo专用缓冲区18共享数据；红外图像分析任务单元13和可见光图像分析任务单元14分别与设备异常综合分析任务单元15相连；设备异常综合分析任务单元15与远程通信任务单元16相连。

本发明的一种变电站智能分布式图像巡检系统：

(1)红外图像采集任务单元11通过spi接口周期性地从红外图像传感器2获取图像数据，并将图像数据转换为视频图像存储在红外图像数据fifo专用缓冲区17；

(2)可见光图像采集任务单元12通过dcmi接口周期性地从可见光摄像机3获取视频数据流，并将视频数据流转换为视频图像存储在可见光图像数据fifo专用缓冲区共享数据18；

(3)红外图像分析任务单元13周期性地从红外图像数据fifo专用缓冲区17获取红外图像数据，并对红外图像数据进行分析和处理，依次完成烟雾分析、异物分析和设备状态分析后，红外图像分析任务单元13将红外图像的诊断分析结果发送给所述设备异常综合分析任务单元15，并在环境或设备可能存在异常时发出报警信息；其中：

(31)红外图像分析任务单元13的烟雾分析，是从红外图像中识别是否存在异常烟雾特征；

(32)红外图像分析任务单元13的异物分析，是从红外图像中识别是否存在不正常的物体出现在变电站空间中，该异物分析过程包括两步：首先将红外图像进行旋转和缩放，使其与参考图片匹配；然后差分并过滤噪声信号，检测可能存在的大面积异常特征；

(33)红外图像分析任务单元13的设备状态分析，是对所摄取的红外图像进行分析，提取出设备的温度场信息，并和预先设置并存储的图像特征比较，当出现显著的温度异常时发出报警信息。

(4)可见光图像分析任务单元14周期性地从可见光图像数据fifo专用缓冲区18获取可见光图像数据，并对可见光图像数据进行分析和处理，依次完成烟雾分析、异物分析和设备状态分析后，可见光图像分析任务单元将可见光图像的诊断分析结果发送给设备异常综合分析任务单元15，并在环境或设备可能存在异常时发出报警信息；其中：

(41)可见光图像分析任务单元14的烟雾分析，是从可见光图像中识别是否存在异常烟雾特征；

(42)可见光图像分析任务单元14的异物分析，是从可见光图像中识别是否存在不正常的物体出现在变电站空间中，该异物分析过程包括两步：首先将可见光图像进行旋转和缩放，使其与参考图片匹配；然后差分并过滤噪声信号，检测可能存在的大面积异常特征；

(43)可见光图像分析任务单元14的设备状态分析，是对所摄取的可见光图像进行分析，根据预先设置的图像处理流程和参数对可见光图像进行分析并提取状态参数。

(5)设备异常综合分析任务单元15，综合红外图像分析任务单元13输出的诊断分析结果和可见光图像分析任务单元14输出的诊断分析结果，采取数据融合的方法形成对设备状态的综合诊断结果，并将设备状态的综合诊断结果发送给远程通信任务识别单元16；

(6)远程通信任务识别单元16将设备状态的综合诊断结果信息及其数据通过无线方式发送到集中监控中心。远程通信任务识别单元16还用于接收集中监控系统下发的设置参数和控制指令。

本发明的变电站智能分布式图像巡检系统，红外图像传感器2实时获取红外图像，可见光摄像机3同步获取视频图像，arm处理器1中的软件对获取图像的过程及获取后的图像进行综合分析和处理，提取设备的诊断信息，wifi无线通信模块4将获取的图像数据及诊断结果传输到远程的集中监控中心。本发明的变电站智能分布式图像巡检系统，采用特征匹配和异常特征提取的方式同步分析红外和可见光图像，自动检测可能存在的故障特征，并通过网络发送到控制中心。

综上所述，本发明的变电站智能分布式图像巡检系统，可自动同步分析红外和可见光图像并识别出变电站设备或环境可能存在的故障特征，从而自主实现对电力系统变电站内部环境和设备状态的诊断分析。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。