[发明专利]基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法

权利要求书

1.一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；

所述步骤3中，对变压器套管的图像采用图像三级金字塔进行分割，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，变压器套管的图像的灰度直方图中像素数量第二多的灰度区间t₂数量为k₂，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T_k；

T_k＝t₁*k₁/(k₁+k₂)+t₂*k₂/(k₁+k₂) (1)

根据上式得到二值化分割的灰度阈值T_k，根据二值化分割的灰度阈值T_k确定变压器套管的图像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T_k确定变压器套管的图像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T_k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；

根据二值化分割的灰度阈值T_k确定变压器套管的图像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T_k相减，结果大于0的为底座部分，结果小于等于0的为伞裙部分。

2.根据权利要求1所述的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：所述步骤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。

3.根据权利要求1所述的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：所述步骤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。

4.根据权利要求1所述的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：在OpenCV软件提供的matchTemplate组件的基础上，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。

5.根据权利要求1所述的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：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，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(x_t,y₀)，以L₀为中心，取一个长宽为k个像素的矩形，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/T 664-2016):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。