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        基于紅外測(cè)溫的智能診斷頭盔設(shè)計(jì)

        2022-01-08 11:28:10劉衛(wèi)紅何勇張貽飛王夢(mèng)宇劉洋
        電動(dòng)工具 2021年6期
        關(guān)鍵詞:中值頭盔測(cè)溫

        劉衛(wèi)紅,何勇,張貽飛,王夢(mèng)宇,劉洋

        ( 1.國(guó)網(wǎng)江西省電力有限公司吉安供電分公司,江西 吉安 343000;2.江西省南昌大學(xué) 信息工程學(xué)院,江西 南昌 310012 )

        0 引言

        紅外測(cè)溫技術(shù)具有準(zhǔn)確、高效、遠(yuǎn)距離、非接觸等特點(diǎn),在電力巡檢中被廣泛使用[1-2]。目前,電網(wǎng)無(wú)人值守變電站設(shè)備測(cè)溫以手持紅外測(cè)溫儀為主,該種測(cè)溫儀存在分辨率不足、測(cè)溫靈敏度低、易漏檢以及精度欠缺等問(wèn)題。由于站點(diǎn)較多,網(wǎng)架復(fù)雜,巡檢人員長(zhǎng)時(shí)間手持設(shè)備體力耗費(fèi)大,效率偏低。同時(shí),手持測(cè)溫儀無(wú)法記憶已檢測(cè)的異常高溫?cái)?shù)據(jù),不能實(shí)現(xiàn)智能診斷,易造成復(fù)查疏漏等問(wèn)題。隨著電力工業(yè)飛速發(fā)展,電力系統(tǒng)日趨復(fù)雜,供電設(shè)備可靠性越顯重要,保障供電可靠性的輕型紅外巡檢設(shè)備的市場(chǎng)需求也越來(lái)越迫切。本文提出了一種基于紅外測(cè)溫的智能診斷頭盔設(shè)計(jì)方案,具備紅外測(cè)溫系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)及判別預(yù)警功能。

        1 概述

        一些國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)對(duì)運(yùn)用于電力巡檢的紅外測(cè)溫技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[3]研究了紅外測(cè)溫診斷技術(shù)的檢測(cè)故障類(lèi)型,列舉了其在高壓電力設(shè)備狀態(tài)檢修中的應(yīng)用,但沒(méi)有具體介紹紅外測(cè)溫診斷的細(xì)節(jié)。文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了一種非接觸矩陣式紅外測(cè)溫儀,將測(cè)溫裝置與無(wú)線傳輸技術(shù)組合在一起,有效擴(kuò)大了測(cè)溫范圍,同時(shí)降低成本。文獻(xiàn)[5]研究了一種基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像故障診斷方法,經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明顯著提高了電力設(shè)備故障診斷速度和準(zhǔn)確率,為變電站智能巡檢提供了新途經(jīng)和方法。文獻(xiàn)[6]研究了一種對(duì)海量紅外故障圖像進(jìn)行自動(dòng)處理的可行方法,但沒(méi)有考慮故障數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和調(diào)用。文獻(xiàn)[7]研究了一種基于改進(jìn)YOLOv3的紅外目標(biāo)檢測(cè)模型用于電力設(shè)備的監(jiān)測(cè)與診斷,改進(jìn)后的YOLOv3模型盡管在檢測(cè)速度上相比原模型有所犧牲,但檢測(cè)精度遠(yuǎn)高于其他模型。文獻(xiàn)[8]構(gòu)建了基于紅外特征分析的在線故障診斷系統(tǒng),利用改進(jìn)的區(qū)域全卷積網(wǎng)絡(luò)(R-FCN)實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位和運(yùn)行狀態(tài)的識(shí)別,使用OpenCV對(duì)定位故障區(qū)域進(jìn)行二次診斷,較大程度提高了診斷精度。本文研究的紅外測(cè)溫智能診斷頭盔目前已成功運(yùn)用于變電站電力巡檢中,能夠?qū)崿F(xiàn)頭戴式自動(dòng)測(cè)溫和智能診斷,提高故障判別效率。

        2 紅外圖像處理算法

        2.1 產(chǎn)生機(jī)理及缺陷

        紅外熱成像技術(shù)是將被測(cè)物體的紅外輻射轉(zhuǎn)換為可見(jiàn)光圖像的一種技術(shù),通過(guò)紅外探測(cè)器接收被測(cè)物體的不同部分溫度差及發(fā)射率差,經(jīng)過(guò)信號(hào)轉(zhuǎn)換、信號(hào)放大、圖像處理優(yōu)化和圖像顯示等一系列環(huán)節(jié)后形成并展現(xiàn)在顯示屏上的紅外圖像。

        紅外圖像具有如下特點(diǎn):

        1)對(duì)比度低,視覺(jué)效果模糊

        與可見(jiàn)光圖像不同,紅外熱像儀成像不隨周?chē)庹諚l件變化而發(fā)生明暗改變,其原理是利用被測(cè)目標(biāo)和周?chē)h(huán)境的溫差或熱輻射差成像。一般情況下被測(cè)目標(biāo)與環(huán)境溫差較小,通過(guò)一系列轉(zhuǎn)換路徑后圖像變得模糊,不利于人眼觀察。

        2)噪聲較多,來(lái)源復(fù)雜

        紅外圖像噪聲組成復(fù)雜,包括來(lái)自環(huán)境的隨機(jī)噪聲和探測(cè)器材料的固定噪聲。噪聲使紅外探測(cè)器的分辨能力降低,紅外探測(cè)器主要噪聲源包括光子噪聲、1/f噪聲、熱噪聲、放大器噪聲等。隨機(jī)噪聲除隨機(jī)顆粒噪聲外,還包括帶狀噪聲。

        3)具有非均勻性,圖像出現(xiàn)畸變或亮斑

        紅外圖像的非均勻性也是紅外焦平面陣列的非均勻性,一般體現(xiàn)為圖像上的不規(guī)則條紋。由于工藝水平的限制,焦平面陣列上每個(gè)探測(cè)器的響應(yīng)率不可能完全一致,這將導(dǎo)致紅外成像系統(tǒng)即使在均勻背景輻射下輸出的圖像亮度也會(huì)分布不均,可能出現(xiàn)許多條紋或亮斑,嚴(yán)重時(shí)可導(dǎo)致目標(biāo)圖像畸變。

        2.2 算法研究及改進(jìn)

        由于紅外探測(cè)器工藝水平限制和環(huán)境干擾,未經(jīng)處理的紅外圖像普遍存在噪聲多、對(duì)比度低、具有非均勻性等缺點(diǎn),因此對(duì)紅外圖像的實(shí)時(shí)處理關(guān)鍵應(yīng)著重于圖像去噪、圖像增強(qiáng)和非均勻性校正等算法的研究。當(dāng)前大多紅外圖像處理算法計(jì)算量較大,實(shí)現(xiàn)成本較高,不適用于工程應(yīng)用。本文在改善圖像質(zhì)量的前提下,對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),使之更易在頭盔硬件模塊上實(shí)現(xiàn)。紅外圖像處理流程如圖1所示。

        圖1 紅外圖像處理流程圖

        從圖1可以看出,檢測(cè)對(duì)象被紅外探測(cè)器捕捉至圖像顯示經(jīng)過(guò)一系列過(guò)程:光學(xué)信號(hào)經(jīng)紅外焦平面轉(zhuǎn)化為電信號(hào),經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào),現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列(Field Programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)中進(jìn)行圖像的后續(xù)處理(圖像去噪、圖像增強(qiáng)、灰度變換等),最后再轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)視頻信號(hào)顯示在小型數(shù)據(jù)可視終端上。由于圖像增強(qiáng)和灰度變換不是本文的重點(diǎn),在此不多討論。

        1)圖像去噪

        常見(jiàn)的圖像去噪方法有均值濾波、中值濾波、小波去噪等,綜合考慮去噪效果和算法復(fù)雜程度后,本文在原有的中值濾波算法上進(jìn)行簡(jiǎn)化改進(jìn),以提升處理速度。改進(jìn)的中值濾波算法原理如圖2所示。具體步驟如下:

        圖2 改進(jìn)的中值濾波算法原理

        (1)從3×4的目標(biāo)圖像中取3×3模板作為窗,通過(guò)平移可得兩個(gè)窗內(nèi)對(duì)角線上的像素值分別為M1、P1、N2、M3、P3和N1、Q1、

        P2、N3、Q3。

        (2)比較(1)中兩條對(duì)角線像素值的大小,分別得出統(tǒng)計(jì)中值:X_o1和X_o2。

        (3)將(2)中得到的統(tǒng)計(jì)中值X_o1和X_o2分別與剩下的兩個(gè)像素M2和Q2進(jìn)行比較,得出中值X1和X2。

        (4)將X1和X2替換窗內(nèi)的N2和P2,完成中值濾波過(guò)程。

        對(duì)上述算法進(jìn)行仿真驗(yàn)真得到改進(jìn)的中值濾波算法處理效果如圖3所示。通過(guò)對(duì)比三幅圖像可以看到,改進(jìn)的中值濾波算法在處理加噪圖像時(shí),既能保證圖像清晰度又消除了大部分圖像噪聲,且算法復(fù)雜度降低了一半,更適用于頭盔硬件模塊的實(shí)裝。

        圖3 改進(jìn)的中值濾波算法處理效果圖

        2)偽彩色算法

        經(jīng)過(guò)前期處理的紅外圖像屬于灰度圖像,需要進(jìn)行偽彩色變換更利于直觀判斷溫度異常點(diǎn)。結(jié)合紅外頭盔測(cè)溫硬件小巧輕便的要求,本文提出了一種改進(jìn)的偽彩色處理算法,具體映射關(guān)系如下:

        式中,R、G、B分別代表圖像的紅、綠、藍(lán)三色分量,t為圖像灰度級(jí)閾值,改進(jìn)的偽彩色變換的映射關(guān)系如圖4所示。

        圖4 改進(jìn)的偽彩色變換的映射關(guān)系

        按上述改進(jìn)的偽彩色變換算法對(duì)紅外圖像進(jìn)行仿真處理,偽彩色變換處理效果如圖5所示,可以看到,圖案色彩變化連續(xù),細(xì)節(jié)清晰易于分辨溫度異常點(diǎn)。

        圖5 偽彩色變換處理效果圖

        3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        設(shè)計(jì)由紅外測(cè)溫頭盔端、小型數(shù)據(jù)可視終端、電力巡檢管理系統(tǒng)端3個(gè)模塊及架構(gòu)組成的紅外測(cè)溫系統(tǒng)。該系統(tǒng)3個(gè)模塊間的數(shù)據(jù)流向如圖6所示。

        圖6 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)流向

        3.1 紅外測(cè)溫頭盔設(shè)計(jì)

        考慮到頭盔在實(shí)際使用中需要滿足視野開(kāi)闊、重量輕的要求,設(shè)計(jì)時(shí)將紅外探測(cè)器安放在頭盔頂部,有效避免了頭盔和測(cè)量人員對(duì)測(cè)量?jī)x器的遮擋。同時(shí)參考雷達(dá)轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械結(jié)構(gòu),在紅外探測(cè)器與頭盔交界處設(shè)計(jì)并安裝了可自動(dòng)/手動(dòng)模式控制的旋轉(zhuǎn)連接機(jī)械結(jié)構(gòu),該機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)靈活且穩(wěn)定。為增加現(xiàn)有頭盔的利用率,擴(kuò)大該成果的使用場(chǎng)景,減少制造成本,進(jìn)一步設(shè)計(jì)了可拆卸式產(chǎn)品,裝配時(shí)鎖緊白條松緊扣,拆卸時(shí)松開(kāi)白條松緊扣,從而實(shí)現(xiàn)了在不破壞頭盔安全性能的前提下自由拆裝。

        紅外圖像處理模塊搭載Altera公司的Cyclone V系列FPGA芯片處理器,溫度測(cè)量范圍-50℃~300℃。測(cè)溫探頭采用電池供電,數(shù)據(jù)傳輸方式為無(wú)線通信,測(cè)量的溫度數(shù)據(jù)或圖像可在本地存儲(chǔ)1500條記錄,通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳送至手持終端或者監(jiān)控平臺(tái),對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行評(píng)估,及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障隱患,保障電網(wǎng)安全運(yùn)行。

        紅外測(cè)溫頭盔的主要技術(shù)參數(shù)如表1所示:

        表1 紅外測(cè)溫頭盔的主要技術(shù)參數(shù)

        紅外測(cè)溫頭盔示意圖見(jiàn)圖7。

        圖7 紅外測(cè)溫頭盔示意圖

        3.2 小型數(shù)據(jù)可視終端設(shè)計(jì)

        小型數(shù)據(jù)可視終端自動(dòng)存儲(chǔ)并分析從紅外測(cè)溫頭盔接收的設(shè)備發(fā)熱信息,其驅(qū)動(dòng)終端內(nèi)置操作人員信息識(shí)別、設(shè)備類(lèi)型識(shí)別、環(huán)境溫度識(shí)別等自動(dòng)識(shí)別功能,上述信息結(jié)合紅外測(cè)溫圖像通過(guò)通信模塊傳送至電力巡檢管理系統(tǒng),生成判別及預(yù)測(cè)報(bào)告單。小型數(shù)據(jù)可視終端具體界面如圖8所示。

        圖8 小型數(shù)據(jù)可視終端示意圖

        4 實(shí)踐應(yīng)用

        為驗(yàn)證紅外測(cè)溫智能診斷頭盔的實(shí)用性與有效性,選擇某一變電站為應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,現(xiàn)場(chǎng)巡檢情況如圖9所示。巡檢人員佩戴測(cè)溫頭盔巡視過(guò)程中,紅外探頭可自動(dòng)360°旋轉(zhuǎn),無(wú)需反復(fù)抬頭、矯正,溫度過(guò)高時(shí)手持終端自動(dòng)報(bào)警,準(zhǔn)確定位故障點(diǎn)坐標(biāo)。

        圖9 現(xiàn)場(chǎng)巡檢圖

        變電站設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中常出現(xiàn)異常,通過(guò)電力巡檢管理系統(tǒng)可迅速準(zhǔn)確檢測(cè)并記錄設(shè)備發(fā)熱異常及事故,如圖10所示。

        圖10 電力巡檢管理系統(tǒng)界面圖

        5 結(jié)語(yǔ)

        紅外測(cè)溫智能診斷頭盔在某變電站巡檢過(guò)程中成功應(yīng)用后,變電巡檢人員普遍反映測(cè)溫頭盔使用方便快捷,結(jié)果顯示準(zhǔn)確明了,大幅減少發(fā)熱故障判別及上報(bào)時(shí)間,使作業(yè)人員的巡檢巡視作業(yè)更加高效和安全,減輕了巡檢人員的勞動(dòng)強(qiáng)度。另一方面也降低漏報(bào)、錯(cuò)報(bào)率,能夠?qū)崿F(xiàn)頭戴式自動(dòng)測(cè)溫和智能診斷,有效保障電力設(shè)備安全運(yùn)行。本文設(shè)計(jì)的基于紅外測(cè)溫的智能診斷頭盔充分考慮了電力巡檢的現(xiàn)狀,有效提高電網(wǎng)無(wú)人值守變電站巡檢效率,達(dá)到了設(shè)計(jì)的初衷。

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