[发明专利]一种基于机器图像识别的电气设备表面污秽程度检测方法

说明书

本发明公开了一种基于机器图像识别的电气设备表面污秽程度检测方法，包括：采集电气设备的表面图像；根据所述表面图像，对所述电气设备的表面污秽进行区域划分，得到所述表面图像的分区结果，其中所述分区结果包括各个不同的分区、各个区分对应的位置坐标以及各个分区的区域面积；根据所述分区结果，将激光光斑调整至所述各个分区的预设位置，其中所述预设位置处于所述各个分区内且与所述各个分区的边缘有一定的距离；采集所述各个分区中含有激光光斑的光斑图像，并根据所述光斑图像确定所述各个分区的污秽等级；根据所述各个分区的污秽等级以及所述各个分区的区域面积，确定所述电气设备的表面污秽程度。

技术领域

本发明涉及电力设备运行维护技术领域，并且更具体地，涉及一种基于机器图像识别的电气设备表面污秽程度检测方法。

背景技术

受到风力、重力和电场力综合作用影响，电力设备表面易发生积污现象。随着我国工业化程度的逐步提高，污染程度也逐渐加重，空气中的工业粉尘、烟尘排放量加大，导致电力设备表面的积污现象更容易发生。在雨雪、露水、雾霾等高湿度气候条件下，设备表面容易形成连贯的水膜，易发生污闪。污闪形成后对电网的危害极大，而且短时间内无法靠自然环境自我减轻，只能靠人为清洗，为此国内外在线路运维和检修中设置了大量的污秽监测、测量和清除手段。但新型电力系统的电网安全运行不能建立在“群众运动”式的人工清扫上。

现有的电气设备表面污秽程度识别方法大多为人工识别法或者现场污秽度(SPS)人工取样方法。人工识别法主要依靠巡检人员观察绝缘子表面污秽的附着情况，根据个人经验对绝缘子污秽程度进行判断。这种方法巡检效率较低，对于较高处绝缘子细节的观察清晰度不够。同时，绝缘子污秽程度判断过于主观，可靠性不高。现场污秽度(SPS)人工取样方法主要通过使用蒸馏水对整片绝缘子单元表面进行清洗，收集清洗后的溶液进行电导率测量，结合溶液温度换算为等值盐密，然后利用滤纸将污秽液体中的不溶物过滤，将其烘干测重量除以绝缘子单元的表面积计算出等值灰密。这种方法取样繁琐，工作强度大，误差不易控制。

因此，现有的电气设备表面污秽程度识别方法存在人工工作强度大、识别误差大以及效率低的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的电气设备表面污秽程度识别方法存在人工工作强度大、识别误差大以及效率低的技术问题，本发明提供一种基于机器图像识别的电气设备表面污秽程度检测方法及装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于机器图像识别的电气设备表面污秽程度检测方法，包括：

采集电气设备的表面图像；

根据所述表面图像，对所述电气设备的表面污秽进行区域划分，得到所述表面图像的分区结果，其中所述分区结果包括各个不同的分区、各个区分对应的位置坐标以及各个分区的区域面积；

根据所述分区结果，将激光光斑调整至所述各个分区的预设位置，其中所述预设位置处于所述各个分区内且与所述各个分区的边缘有一定的距离；

采集所述各个分区中含有激光光斑的光斑图像，并根据所述光斑图像确定所述各个分区的污秽等级；

根据所述各个分区的污秽等级以及所述各个分区的区域面积，确定所述电气设备的表面污秽程度。

可选地，采集电气设备的表面图像之前，该方法还包括：通过对应的搭载设备，将图像采集设备和激光设备调整至临近所述电气设备一定距离的位置处。

可选地，采集电气设备的表面图像，包括：通过所述图像采集设备采集所述电气设备的表面图像，并将所述表面图像上传至上位机；并且

根据所述表面图像，对所述电气设备的表面污秽进行区域划分，得到所述表面污秽的分区结果，包括：

利用所述上位机，根据所述表面图像，对所述电气设备的表面污秽进行区域划分，得到所述表面污秽的分区结果，并将所述分区结果回传至所述图像采集设备。