CN109636797B - 一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法，提供一红外热像仪，首先红外热像仪输出16位红外图像数据和可见光图像，并将16位红外图像数据转换成8位灰度图像数据；采用直方图均衡化和高斯滤波器对两种图像进行平滑处理实现图像降噪；然后通过Surf算法提取两种图像数据特征，并根据特征点匹配算法分别对两种图像中直流换流阀模块进行定位；同时利用改进感知哈希算法得到两种图像的指纹；最后根据两种图像的指纹并利用改进后的汉明距离判断直流换流阀模块是否有发生形变；若两种图像均判断发生形变则为直流换流阀模块发生形变。本发明能够自动进行分析判断直流换流阀模块是否发生形变；提高工作效率，减少人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及电网输变电设备状态监测***技术领域，特别是一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法。
背景技术
目前，通过运维人员肉眼手持热像仪进行人工巡检人工判别柔性直流换流阀模块是否有形变，存在很大的局限性。而普通的在线式红外监控***，一般将红外热像仪安装在云台装置上，由后台控制***通过云台装置控制红外热像仪巡航扫描整个被监控区域。在红外热像仪巡航扫描过程中，取全屏最高温或某区域取最高温来实现设备的表面温度检测，可见光摄像机只是用于视觉辅助的作用，并未对柔性直流换流阀模块形变起到有效的监控。对阀厅换流阀阀模块设备巡视时，由于设备数量巨大，画面数量多，仅仅依靠人的观察视频画面判断和检查不但耗费时间巨大并且可能遗漏重要的设备潜在隐患或者异常；目前红外视频***每天定时巡检采集大量的设备温度分布数据及外观照片，***有效使用的数据仅为温度报警数据来源。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法，能够自动进行分析判断直流换流阀模块是否发生形变；提高工作效率，减少人力成本。
本发明采用以下方案实现：一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法，提供一红外热像仪，包括以下步骤：
步骤S1:红外热像仪将监测到的16位红外图像和可见光图像输出，并将所述16位红外图像通过调窗（window-leveling）算法转换成8位灰度图像；
步骤S2:对步骤S1中所述的可见光图像和所述的8位灰度图像均进行直方图均衡化，并通过高斯滤波器（GaussianFilter）对图像进行平滑处理实现图像降噪；
步骤S3:通过Surf算法提取所述可见光图像和所述8位灰度图像数据特征，分别生成特征描述子；
步骤S4:根据BruteForceMatcher特征点匹配算法分别进行所述可见光图像和所述8位灰度图像数据中直流换流阀模块的定位；
步骤S5:利用改进感知哈希算法分别处理步骤S4中匹配后的可见光图像和8位灰度图像数据的图像重叠区域，分别得到所述可见光图像和所述8位灰度图像数据的指纹；
步骤S6:根据步骤S5得到的所述可见光图像和所述8位灰度图像数据的指纹并利用改进后的汉明距离判断所述直流换流阀模块是否有发生形变；
步骤S7:根据可见光图像的判断结果与红外图像的判断结果，两者均判断为所述直流换流阀模块发生形变时，则判别所述直流换流阀模块形变。
进一步地，步骤S5所述利用改进感知哈希算法处理图片重叠区域具体包括以下步骤：
步骤S51：缩小图片尺寸：分别将所述可见光图像和所述8位灰度图像均缩小到16x16的尺寸，总共256个像素； 步骤S52：简化图片色彩：分别将所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像转换成灰度图像； 步骤S53：分别计算步骤S51中所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像中256个像素的灰度平均值；
步骤S54：将步骤S53中所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像中256个像素的每个像素的灰度，分别与各自灰度平均值进行比较；比较后的图像即为可见光图像和所述8位灰度图像的指纹；若比较结果大于或等于平均值，所述指纹记为1；若比较结果小于平均值，所述指纹记为0；
步骤S55：将步骤S54的两种比较结果，存储在16*16的整数类型数组中，构成两组256位的整数二维数组。（正常的hash值为不带坐标信息的一维数组，改良后为二维数组）。
进一步地，所述步骤S6中根据得到的所述可见光图像和所述8位灰度的指纹，利用改进后的汉明距离（改进后的汉明距离增加了权重）判断所述直流换流阀模块是否有发生形变具体包括以下步骤：
步骤S61：对得到的所述可见光图像和所述8位灰度图像的指纹分别与预设的标准的可见光图像和8位灰度图像指纹进行比较，并分别记录不同点的数量与坐标信息；
步骤S62：根据步骤S61中记录的两组不同点的数量与坐标信息，分别计算相连的不同点最大数量与权重；（不同点坐标分布越聚拢权重越大，不同点坐标约离散权重则越小，两个不同点最近距离大于16时，权重为1，两个不同点最近距离为1时，权重为16，依次类推）。
步骤S63：若步骤S62中分别计算的两组的所有不同点权重和大于32，则判断所述直流换流阀模块发生形变。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明可以充分有效地利用红外视频***采集的数据自动进行分析判断直流换流阀模块是否发生形变；提高工作效率，减少人力成本。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
如图1所示，本实施例提供了一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法，提供一红外热像仪，包括以下步骤：
步骤S1:红外热像仪将监测到的16位红外图像和可见光图像输出，并将所述16位红外图像通过调窗（window-leveling）算法转换成8位灰度图像；
步骤S2:对步骤S1中所述的可见光图像和所述的8位灰度图像均进行直方图均衡化，并通过高斯滤波器（GaussianFilter）对图像进行平滑处理实现图像降噪；
步骤S3:通过Surf算法提取所述可见光图像和所述8位灰度图像数据特征，分别生成特征描述子；
步骤S4:根据BruteForceMatcher特征点匹配算法分别进行所述可见光图像和所述8位灰度图像数据中直流换流阀模块的定位；
步骤S5:利用改进感知哈希算法分别处理步骤S4中匹配后的可见光图像和8位灰度图像数据的图像重叠区域，分别得到所述可见光图像和所述8位灰度图像数据的指纹；
步骤S6:根据步骤S5得到的所述可见光图像和所述8位灰度图像数据的指纹并利用改进后的汉明距离判断所述直流换流阀模块是否有发生形变；
步骤S7:根据可见光图像的判断结果与红外图像的判断结果，两者均判断为所述直流换流阀模块发生形变时，则判别所述直流换流阀模块形变。
在本实施例中，步骤S5所述利用改进感知哈希算法处理图片重叠区域具体包括以下步骤：
步骤S51：缩小图片尺寸：分别将所述可见光图像和所述8位灰度图像均缩小到16x16的尺寸，总共256个像素； 步骤S52：简化图片色彩：分别将所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像转换成灰度图像； 步骤S53：分别计算步骤S51中所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像中256个像素的灰度平均值；
步骤S54：将步骤S53中所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像中256个像素的每个像素的灰度，分别与各自灰度平均值进行比较；比较后的图像即为可见光图像和所述8位灰度图像的指纹；若比较结果大于或等于平均值，所述指纹记为1；若比较结果小于平均值，所述指纹记为0；
步骤S55：将步骤S54的两种比较结果，存储在16*16的整数类型数组中，构成两组256位的整数二维数组。（正常的hash值为不带坐标信息的一维数组，改良后为二维数组）。
在本实施例中，所述步骤S6中根据得到的所述可见光图像和所述8位灰度的指纹，利用改进后的汉明距离（改进后的汉明距离增加了权重）判断所述直流换流阀模块是否有发生形变具体包括以下步骤：
步骤S61：对得到的所述可见光图像和所述8位灰度图像的指纹分别与预设的标准的可见光图像和8位灰度图像指纹进行比较，并分别记录不同点的数量与坐标信息；
步骤S62：根据步骤S61中记录的两组不同点的数量与坐标信息，分别计算相连的不同点最大数量与权重；（不同点坐标分布越聚拢权重越大，不同点坐标约离散权重则越小，两个不同点最近距离大于16时，权重为1，两个不同点最近距离为1时，权重为16，依次类推）。
步骤S63：若步骤S62中分别计算的两组的所有不同点权重和大于32，则判断所述直流换流阀模块发生形变。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (2)
1.一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法，提供一红外热像仪，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1:红外热像仪将监测到的16位红外图像和可见光图像输出，并将所述16位红外图像通过调窗算法转换成8位灰度图像；
步骤S2:对步骤S1中所述的可见光图像和所述的8位灰度图像均进行直方图均衡化，并通过高斯滤波器对图像进行平滑处理实现图像降噪；
步骤S3:通过Surf算法提取所述可见光图像和所述8位灰度图像数据特征，分别生成特征描述子；
步骤S4:根据BruteForceMatcher特征点匹配算法分别进行所述可见光图像和所述8位灰度图像数据中直流换流阀模块的定位；
步骤S5:利用改进感知哈希算法分别处理步骤S4中匹配后的可见光图像和8位灰度图像数据的图像重叠区域，分别得到所述可见光图像和所述8位灰度图像数据的指纹；具体来说，指纹是一个带有坐标信息的二维数组；
步骤S6:根据步骤S5得到的所述可见光图像和所述8位灰度图像数据的指纹并利用改进后的汉明距离判断所述直流换流阀模块是否有发生形变；
步骤S7:根据可见光图像的判断结果与红外图像的判断结果，两者均判断为所述直流换流阀模块发生形变时，则判别所述直流换流阀模块形变；
所述步骤S6中根据得到的所述可见光图像和所述8位灰度的指纹，利用改进后的汉明距离判断所述直流换流阀模块是否有发生形变具体包括以下步骤：
步骤S61：对得到的所述可见光图像和所述8位灰度图像的指纹分别与预设的标准的可见光图像和8位灰度图像指纹进行比较，并分别记录不同点的数量与坐标信息；
步骤S62：根据步骤S61中记录的两组不同点的数量与坐标信息，分别计算相连的不同点最大数量与权重；不同点坐标分布越聚拢权重越大，不同点坐标越离散权重则越小，两个不同点最近距离大于16时，权重为1，两个不同点最近距离为1时，权重为16，依次类推；
步骤S63：若步骤S62中分别计算的两组的所有不同点权重和大于32，则判断所述直流换流阀模块发生形变。
2.根据权利要求1所述的一种非接触式柔性直流换流阀模块形变检测的方法，其特征在于：步骤S5所述利用改进感知哈希算法处理图片重叠区域具体包括以下步骤：
步骤S51：缩小图片尺寸：分别将所述可见光图像和所述8位灰度图像均缩小到16x16的尺寸，总共256个像素； 步骤S52：简化图片色彩：分别将所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像转换成灰度图像； 步骤S53：分别计算步骤S51中所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像中256个像素的灰度平均值；
步骤S54：将步骤S53中所述可见光图像和所述8位灰度图像缩小后的图像中256个像素的每个像素的灰度，分别与各自灰度平均值进行比较；比较后的图像即为可见光图像和所述8位灰度图像的指纹；若比较结果大于或等于平均值，所述指纹记为1；若比较结果小于平均值，所述指纹记为0；
步骤S55：将步骤S54的两种比较结果，存储在16*16的整数类型数组中，构成两组256位的整数二维数组。
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