[发明专利]基于多光谱三合一图像的设备故障检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于多光谱三合一图像的设备故障检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集电气设备图像，包括红外图像、紫外图像及可见光图像，并对采集得到的红外图像、紫外图像及可见光图像进行滤波去噪和去雾处理；采用图像配准算法对去雾处理后的红外图像、紫外图像及可见光图像进行配准；采用图像融合算法对红外图像、紫外图像及可见光图像进行三光融合，得到多光谱三合一图像；对三合一图像进行识别分析和判断，确定电气设备是否出现故障。与现有技术相比，本发明可以更精确、更全面以及全天候的对电气设备进行故障检测。

技术领域

本发明涉及一种融合红外图像、紫外图像和可见光图像进行设备故障检测的方法及系统，属于仪器仪表智能识别技术领域。

背景技术

在电厂、配电室以及变电站等工业现场存在大量高压设备，高压设备运行过程中由于结构缺陷、表面污秽以及导体接触不良等，会使得设备场强分布不均匀，造成电弧和电晕等放电现象，此时会伴随有光、电、热以及声波等的产生，目前对设备进行局部放电检测的方法有观察法、红外成像法、紫外成像法以及超声波法等。目前，可以通过手持热像仪或者通过巡检机器人携带的红外摄像头进行电气设备状态检查；也可以通过工人实地巡检观察电气设备是否有光电现象或者通过巡检机器人采集的可见光视频或者可见光图像判断是否有光电现象；也可以通过采集紫外图像来判断电气设备绝缘状态。

在实际应用中，可见光图像虽然可以在正常的光照条件下很好的表达出电气设备的全貌，但是，它受光照条件以及遮挡等的影响很大，尤其是在白天阳光强烈的情况下，不利于对电弧和电晕等放电现象的检测；红外图像虽然可以基本上不受照明条件、天气和遮挡等因素的影响，通过捕捉电气设备发散出的热辐射信息有效的发现热目标，但是，红外图像对场景中的光照亮度不敏感，直接导致所成图像对比度较低，分辨率较差，细节纹理信息较少，背景较为模糊等，并且，当背景温度和目标温度相同或者接近时，很难准确发现目标；紫外图像是通过对240-280nm波段的紫外光进行探测得到，受大气层的吸收作用影响，太阳光辐射到地球表面的该段光波几乎为零，因此，电弧、电晕等发光辐射的该段紫外光不受大气层的影响，通过对电气设备表面的电晕、电弧特有的波段进行探测即可避免太阳光的以及温度的影响干扰，准确探测到电晕和电弧等设备目标信息，但是同样存在成像对比度较低，分辨率较差，细节纹理信息较少，背景较为模糊等的问题。

发明内容

发明目的：针对目前在电气设备故障检测过程中红外图像、可见光图像以及紫外图像各自的特点，本发明提出了一种对三种图像进行融合，互补不足的方法，从而可以更精确、更全面以及全天候的对电气设备进行故障检测。

本发明的另一目的是提供一种相应的基于多光谱三合一图像的设备故障检测系统。

技术方案：第一方面，一种基于多光谱三合一图像的设备故障检测方法，包括以下步骤：

图像采集步骤：采集电气设备图像，包括红外图像、可见光图像以及紫外图像；

预处理步骤：对采集得到的红外图像、可见光图像以及紫外图像进行滤波去噪和去雾处理；

图像配准步骤：对去雾处理后的红外图像、可见光图像进行配准以及紫外图像、可见光图像进行配准；

图像融合步骤：对紫外图像、红外图像以及可见光图像进行融合，得到多光谱三合一图像；

故障识别步骤：根据融合得到的三合一图像进行故障识别分析和判断，确定电气设备是否出现故障。

第二方面，一种基于多光谱三合一图像的设备故障检测系统，包括：

图像采集模块，用于采集电气设备图像，包括红外图像、可见光图像以及紫外图像；

预处理模块，用于对采集得到的红外图像、可见光图像以及紫外图像进行滤波去噪和去雾处理；

图像配准模块，用于对去雾处理后的红外图像、可见光图像进行配准以及紫外图像、可见光图像进行配准；