CN113516091A - 一种识别变电站电火花图像的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种识别变电站电火花图像的方法，通过CCD对变电站发生电火花的位置TUP图片进行采集，采集的红外图像传输到计算机用MATLAB进行处理，通过计算直方图方差与设定的阈值进行比较，判断电火花或疑似电火花的图像，进行判断对比，标记疑似目标的区域，并对图像运用平均值算法图像进行灰度化处理，再用Sobel算子对图像进行边缘化处理，处理后的图像信息再传到控制单元，将信息通过无线通信上传云服务器并报警，有效的提高了识别变电站发生电火花的准确性。

Description

一种识别变电站电火花图像的方法
技术领域
本发明涉及电力通信控制及监控领域，尤其涉及一种识别变电站电火花图像的方法。
背景技术
随着中国经济技术的飞速发展，电力需求的持续增长，变电站的事故率也在不断增加，现有技术中对变电站的保护的研究有很多，但是大部分采用人为测温和机器人测量变电站的温度，存在一定的不准确性。
现有的方法存在一下的缺点：1.操作员拿着仪器进行检查变电站，安全性不高；2.采用机器人检查变电站，无法精准的测出故障点准确位置，且受到天气等的影响。因此，研究出一种识别变电站电火花图像的方法，以实现对变电站全方位精准定位，成为目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种识别变电站电火花图像的方法。
本发明采用的技术方案是：
一种识别变电站电火花图像的方法，包括以下步骤：
A1：用CCD对变电站进行全方面的监控，发现发生电火花的位置，提取出所需的温度参数信息，根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置，如果找到，则执行下一步骤，反之，继续执行本步骤。
A2:运用CCD对查找到的位置进行放大，实时监控温度升高的位置，并形成电火花图像。
A3：将红外图像传回计算机中，运用MATLAB中平均值算法对上一步骤所获得的图像进行灰度化处理，得到灰度图像Q。
A4:计算直方图方差与设定的阈值进行比较，当所计算方差大于等于所规定的阈值，则执行下一步骤，反之执行步骤A1,阈值适用于区分所获得的图像中是否有电火花。
A5:对图像Q进行直方图均衡，得到图像N ,对图像N做连通标记，则得到的连通区域即为疑似目标范围。
A6:将疑似目标范围的图像截取出来，利用Sobel算子对图像边缘进行识别及处理。
A7:将上一步骤处理的图片与电火花的轮廓图像相似或相符的对比并找出，从而确定释放电火花的位置，并向外界发送警报。
优选，A1中根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置的方法如下：基于CCD采集得到的数据，以每3个像素点的位置为坐标，将每3个像素点位置记录下来，并与下3个像素点做商，求得的温度商值记为1.5K1，并查找所有像素点，以3个像素点为一组数据，寻找大于1.5K1的像素点S，当连续多组温度数据大于1.5K1时，则认定该区域为温度搞得位置。
进一步优选，A4中，阈值的设定方法如下：选取大量或疑似火焰和电火花的图像和其他非火焰及电火花的图像，计算两类图像的方差，确定阈值，使超过阈值的电火花的图像数量占比超过一半，其他类非火焰的图像数量占比小于一半。
进一步优选，A5中，对图像直方图均衡处理采用牛顿迭代法更新阈值做图像的处理。
进一步优选，A6中，将疑似目标范围的图像截取出来，利用sobel算子对图像边缘进行识别及处理。
本发明还提供了一种识别变电站电火花图像的方法，通过CCD对变电站的各个面进行全方面进行检测，且CCD与控制单元进行连接，CCD监控得到图像信息及温度信息上传控制单元，找到准确位置并通过无线通信上传到云服务器进行报警。控制单元需要执行以下步骤：
1）接收到所需的温度参数信息，根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置，如果找到，则执行下一步骤，反之，继续执行本步骤。
2）运用CCD对查找到的位置进行放大，实时监控温度升高的位置，并形成电火花图像。
3）将图像传回计算机中，运用MATLAB中平均值算法上一步骤所获得的图像进行灰度化处理，得到灰度图像Q。
4）计算直方图方差与设定的阈值进行比较，当所计算方差大于等于所规定的阈值，则执行下一步骤，反之执行步骤A1,阈值适用于区分所获得的图像中是否有电火花。
5）对图像Q进行直方图均衡，得到图像N ,对图像N做连通标记，则得到的连通区域即为疑似目标范围。
6）将疑似目标范围的图像截取出来，利用Sobel算子对图像边缘进行识别及处理。
7）将上一步骤处理的图片与电火花的轮廓图像相似或相符的对比并找出，从而确定释放电火花的位置，将所得到的信息通过无线通信上传到云服务器，并向外界发送警报。
优选，所述的CCD能够覆盖变电站及进出输电线的方方面面。
进一步优选，CCD置于可转动云台，控制器通过控制云台使其对变电站进行实时监控。
本发明采用以上技术方案，通过CCD对变电站全天候实时监控，避免了操作员受到伤害的情况，也解决了机器人无法全天候检测以及距离较远无法准确检测到变电站内部的电火花的情况，大大提高了监测变电站发生电火花的准确性。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
图1为本发明一种识别变电站电火花图像的方法的流程示意图；
图2为本发明的控制单元结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1或图2所示，本发明公开了一种识别变电站电火花图像的方法，包括以下步骤：
A1：用CCD对变电站进行全方面的监控，发现发生电火花的位置，提取出所需的温度参数信息，根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置，如果找到，则执行下一步骤，反之，继续执行本步骤。
A2:运用CCD对查找到的位置进行放大，实时监控温度升高的位置，并形成电火花图像。
A3：将红外图像传回计算机中，运用MATLAB中平均值算法对上一步骤所获得的图像进行灰度化处理，得到灰度图像Q。
A4:计算直方图方差与设定的阈值进行比较，当所计算方差大于等于所规定的阈值，则执行下一步骤，反之执行步骤A1,阈值适用于区分所获得的图像中是否有电火花。
A5:对图像Q进行直方图均衡，得到图像N ,对图像N做连通标记，则得到的连通区域即为疑似目标范围。
A6:将疑似目标范围的图像截取出来，利用Sobel算子对图像边缘进行识别及处理。
A7:将上一步骤处理的图片与电火花的轮廓图像相似或相符的对比并找出，从而确定释放电火花的位置，并向外界发送警报。
该一种识别变电站电火花图像的方法，通过CCD对变电站全天候实时监控，避免了操作员受到伤害的情况，也解决了机器人无法全天候检测以及距离较远无法准确检测到变电站内部的电火花的情况，大大提高了监测变电站发生电火花的准确性。
其中，A1中根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置的方法如下：基于红外遥感仪采集得到的数据，以每3个像素点的位置为坐标，将每3个像素点位置记录下来，并与下3个像素点做商，求得的温度商值记为1.5K1，并查找所有像素点，以3个像素点为一组数据，寻找大于1.5K1的像素点S，当连续多组温度数据大于1.5K1时，则认定该区域为温度搞得位置，该位置有发生电火花的可能。
变电站出现电火花，与温度关系很大，本发明通过对变电站局部温度骤升以及温度连续稳定升高情况提供预警功能，根据变电站发生电火花前的温度曲线，分析大量数据，对变电站温度特征进行分类，可以快速对温度异常位置进行报警。
优选，A4中，阈值的设定方法如下：选取大量或疑似火焰和电火花的图像和其他非火焰及电火花的图像，计算两类图像的方差，确定阈值，使超过阈值的电火花的图像数量占比超过一半，其他类非火焰的图像数量占比小于一半。当计算出来的方差大于等于设定的阈值时，说明图像中存在电火花，反之，则不存在电火花。
进一步优选，A5中，对图像直方图均衡处理采用牛顿迭代法更新阈值做图像的处理。
进一步优选，A6中，将疑似目标范围的图像截取出来，利用Scharr算子对图像边缘进行识别及处理。
本发明还提供了一种识别变电站电火花图像的方法，通过CCD对变电站的各个面进行全方面进行检测，且CCD与控制单元进行连接，CCD监控得到图像信息及温度信息上传控制单元及无线通信，上传到云服务器找到准确位置并进行报警。控制单元需要执行以下步骤：
1）接收到所需的温度参数信息，根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置，如果找到，则执行下一步骤，反之，继续执行本步骤。
2）运用CCD对查找到的位置进行放大，实时监控温度升高的位置，并形成电火花图像。
3）将图像传回计算机中，运用MATLAB中平均值算法上一步骤所获得的图像进行灰度化处理，得到灰度图像Q。
4）计算直方图方差与设定的阈值进行比较，当所计算方差大于等于所规定的阈值，则执行下一步骤，反之执行步骤A1,阈值适用于区分所获得的图像中是否有电火花。
5）对图像Q进行直方图均衡，得到图像N ,对图像N做连通标记，则得到的连通区域即为疑似目标范围。
6）将疑似目标范围的图像截取出来，利用Sobel算子对图像边缘进行识别及处理。
7）将上一步骤处理的图片与电火花的轮廓图像相似或相符的对比并找出，从而确定释放电火花的位置，将所得到的信息通过无线通信上传到云服务器，并向外界发送警报。
优选，所述的CCD能够覆盖变电站及进出输电线的方方面面。
进一步优选CCD置于可转动云台，控制器通过控制云台使其对变电站进行实时监控。
本发明采用以上技术方案，通过CCD对变电站全天候实时监控，避免了操作员受到伤害的情况，也解决了机器人无法全天候检测以及距离较远无法准确检测到变电站内部的电火花的情况，大大提高了监测变电站发生电火花的准确性。
显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

Claims (8)

1.一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于：其包括以下步骤：
A1：用CCD对变电站进行全方面的监控，发现发生电火花的位置，提取出所需的温度参数信息，并查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置；
A2:运用CCD对查找到的位置进行放大，实时监控温度升高的位置，并形成电火花图像；
A3：将红外图像传回计算机中，运用MATLAB中平均值算法对所获得的电火花图像进行灰度化处理得到灰度图像Q；
A4:计算直方图方差与设定的阈值进行比较，阈值适用于区分所获得的图像中是否有电火花；当所计算方差大于等于所规定的阈值，则执行下一步骤A5；反之执行步骤A1；
A5:对灰度图像Q进行直方图均衡得到图像N ，对图像N做连通标记，则得到的连通区域即为疑似目标范围；
A6:将疑似目标范围的图像截取出来，利用Sobel算子对图像边缘进行识别及处理；
A7:将处理的图片与电火花的轮廓图像对比并找出相似或相符的图像，从而确定释放电火花的位置并向外界发送警报。
2.根据权利要求1所述的一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于：A1中根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置；当找到极高差值的位置时，则执行下一步骤A2；反之，继续执行A1。
3.根据权利要求2所述的一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于：A1中根据获得的温度参数信息进行逐面比较查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置的方法如下：基于CCD采集得到的数据以每3个像素点的位置为坐标，将每3个像素点位置记录下来并与下3个像素点做商，求得的温度商值记为1.5K1；并查找所有像素点，以3个像素点为一组数据寻找大于1.5K1的像素点S，当连续多组温度数据大于1.5K1时，则认定该区域为温度搞得位置。
4.根据权利要求1所述的一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于：A4中阈值的设定方法如下：选取大量疑似火焰和电火花的图像和其他非火焰及电火花的图像，计算两类图像的方差以确定阈值，使超过阈值的电火花的图像数量占比超过一半，其他类非火焰的图像数量占比小于一半。
5.根据权利要求1所述的一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于：A5中对图像直方图均衡处理采用牛顿迭代法更新阈值做图像的处理。
6.根据权利要求1所述的一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于：A6中将疑似目标范围的图像截取出来，利用sobel算子对图像边缘进行识别及处理。
7.一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于： CCD与控制单元进行连接，CCD监控得到图像信息及温度信息上传控制单元，控制单元找到准确位置并通过无线通信上传到云服务器进行报警；控制单元用于执行如下步骤：
B1:接收CCD提取出的温度参数信息，并根据获得的温度参数信息查找温度升高且与周围器件温度有极高差值的位置；
B2:控制CCD对查找到的位置进行放大，实时监控温度升高的位置，并形成电火花图像；
B3：将红外图像传回计算机中，运用MATLAB中平均值算法对所获得的电火花图像进行灰度化处理，得到灰度图像Q；
B4:计算直方图方差与设定的阈值进行比较，阈值适用于区分所获得的图像中是否有电火花；当所计算方差大于等于所规定的阈值，则执行下一步骤A5；反之执行步骤A1；
B5:对灰度图像Q进行直方图均衡得到图像N ，对图像N做连通标记，则得到的连通区域即为疑似目标范围；
B6:将疑似目标范围的图像截取出来，利用Sobel算子对图像边缘进行识别及处理；
B7:将处理的图片与电火花的轮廓图像对比并找出相似或相符的图像，从而确定释放电火花的位置并向外界发送警报，同时将所得到的信息通过无线通信上传到云服务器。
8.根据权利要求7所述的一种识别变电站电火花图像的方法，其特征在于：CCD覆盖变电站及进出输电线的全方位区域，CCD置于可转动云台，控制器通过控制云台对变电站进行实时监控。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116205910A (zh) * 2023-04-27 2023-06-02 四川省港奇电子有限公司 一种电源适配器用注塑温度自适应学习调控***

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109147259A (zh) * 2018-11-20 2019-01-04 武汉理工光科股份有限公司 一种基于视频图像的远程火灾探测***及方法
CN110263696A (zh) * 2019-06-17 2019-09-20 沈阳天眼智云信息科技有限公司 基于红外视频的火焰探测方法
CN110276228A (zh) * 2018-03-14 2019-09-24 福州大学 多特征融合视频火灾识别算法
CN111899460A (zh) * 2020-07-27 2020-11-06 山东工商学院 一种基于视频图像的远程火灾探测***及方法
CN112133052A (zh) * 2020-09-22 2020-12-25 岭澳核电有限公司 核电厂图像火灾探测方法
US20210049789A1 (en) * 2019-08-16 2021-02-18 Deep Seek Labs, Inc. Flame finding with automated image analysis

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110276228A (zh) * 2018-03-14 2019-09-24 福州大学 多特征融合视频火灾识别算法
CN109147259A (zh) * 2018-11-20 2019-01-04 武汉理工光科股份有限公司 一种基于视频图像的远程火灾探测***及方法
CN110263696A (zh) * 2019-06-17 2019-09-20 沈阳天眼智云信息科技有限公司 基于红外视频的火焰探测方法
US20210049789A1 (en) * 2019-08-16 2021-02-18 Deep Seek Labs, Inc. Flame finding with automated image analysis
CN111899460A (zh) * 2020-07-27 2020-11-06 山东工商学院 一种基于视频图像的远程火灾探测***及方法
CN112133052A (zh) * 2020-09-22 2020-12-25 岭澳核电有限公司 核电厂图像火灾探测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
尤逸斌: "基于数字图像处理的火险识别技术", 中国战略新兴产业 *
毛翠丽;马卫红;孟立庄;耿波;: "基于数字图像处理的火焰长度计算方法", 光学仪器 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116205910A (zh) * 2023-04-27 2023-06-02 四川省港奇电子有限公司 一种电源适配器用注塑温度自适应学习调控***
CN116205910B (zh) * 2023-04-27 2023-07-14 四川省港奇电子有限公司 一种电源适配器用注塑温度自适应学习调控***

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