[發明專利]一種基于紅外圖像的電力設備故障診斷方法

有效

• 申請號: 202010016942.4
• 申請日: 2020-01-07
• 公開（公告）號: CN111242123B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 董明;王彬;郭晨希;夏昌杰;任明;宋波;張崇興;謝佳成;胡一卓
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06V10/25;G06V30/146;G06N3/04;G06Q50/06;G01J5/00
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 覃婧嬋

1.一種基于紅外圖像的電力設備故障診斷方法，包括如下步驟：

S100：采集電力設備紅外圖像，對所述紅外圖像進行預處理，建立紅外圖像數據集；

S200：導入測試圖像數據集對Mask R-CNN網絡進行訓練；

S300：將所述紅外圖像數據集導入訓練后的Mask R-CNN網絡，通過小樣本遷移學習獲得紅外圖像檢測網絡；

S400：將待測紅外圖像輸入所述紅外圖像檢測網絡，通過對待測紅外圖像進行溫度解析和目標檢測獲得待測紅外圖像的溫度分布和區域位置，并與紅外圖像故障特征庫進行比對，診斷電力設備是否存在包括絕緣體的電阻低、絕緣子有局部放電或表面污染、絕緣損壞和絕緣子故障嚴重在內的故障，其中，

所述對待測紅外圖像進行溫度解析獲得待測紅外圖像的溫度分布包括如下步驟：

S4011：提取待測紅外圖像中每個像素的灰度值和溫度值；

S4012：對所述像素的灰度值和溫度值分別進行歸一化處理；

S4013：繪制溫度值隨灰度值變化的溫度-灰度值曲線；

S4014：通過采用對數函數、線性函數和反比例函數作為擬合函數對所述溫度-灰度值曲線進行分段擬合，獲得待測紅外圖像上各像素點的溫度；

其中，擬合函數表示為：

表示歸一化后的溫度值，表示歸一化后的灰度值。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，步驟S100中，所述預處理包括：對所采集的紅外圖像中的電力設備輪廓進行手動標注和插入文字標簽。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，步驟S100中，所述預處理在VGG圖像注釋器中進行。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，步驟S4014中，通過采用分段擬合的方式對所述溫度-灰度值曲線進行函數擬合。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，步驟S400中，所述對待測紅外圖像進行目標檢測包括如下步驟：

S4021：將待測紅外圖像通過等比例縮放及填充0值調整為固定大?。?/p>

S4022：將調整后的待測紅外圖像輸入紅外圖像檢測網絡進行檢測，獲得待測紅外圖像的特征圖；

S4023：以所述待測紅外圖像的特征圖上的像素作為輸入，通過反卷積的方式在原始待測紅外圖像上找到對應區域，為每個對應區域生成預先設置好長寬比與面積的目標框，所述目標框為原始待測紅外圖像的感興趣區域；

S4024：根據所述感興趣區域生成RPN網絡，并通過二值分類和邊界框回歸評估每個感興趣區域，計算每個感興趣區域的交并比并作為評估標準，采用非最大抑制對每個感興趣區域的交并比進行排序，并根據閾值進行過濾；

S4025：利用紅外圖像檢測網絡中的ROI Align層調整待測紅外圖像的特征圖的特征向量及感興趣區域的尺寸，并提取特征向量與對應的感興趣區域進行匹配；

S4026：將特征圖的特征向量和感興趣區域的坐標輸入紅外圖像檢測網絡，實現感興趣區域的類型分類、邊界框預測和掩膜的可視化。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，步驟S400中，對電力設備進行故障診斷包括如下步驟：

S4031：根據對待測紅外圖像的溫度解析確定電力設備相應部位的致熱效應；

S4032：確定所述致熱效應在紅外圖像故障特征庫中對應的致熱類型；

S4033：根據所述致熱類型選取對應的診斷規則對待測紅外圖像進行診斷并確定電力設備的故障等級。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，步驟S4033中，所述確定電力設備的故障等級包括以下方法：

S40331：提取待測紅外圖像的溫度分布中的發熱點的溫升和溫度值；

S40332：將所述發熱點的溫升和溫度值與正常相對應點的溫升和溫度值分別對比，獲得相對溫度差，根據所述溫度差對電力設備故障進行診斷。