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  • 頭條電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)的新方法,讓巡檢設(shè)備更智能
    2021-05-03 作者:王旭紅 李浩 等  |  來(lái)源:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語(yǔ)為實(shí)現(xiàn)各類巡檢機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等智能電力巡檢設(shè)備所攜紅外熱像儀采集的紅外圖像自動(dòng)檢測(cè),長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院的研究人員王旭紅、李浩、樊紹勝、蔣志鵬,在2020年《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》增刊1上撰文,提出基于改進(jìn)SSD的電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)表明,該方法泛化性強(qiáng),準(zhǔn)確率較高,能達(dá)到實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)紅外圖像下多類典型電力設(shè)備并定位異常發(fā)熱區(qū)域的效果,將使現(xiàn)有電力巡檢設(shè)備實(shí)現(xiàn)“智能+”。

    紅外熱像儀檢測(cè)具有非接觸不停電檢測(cè)電力設(shè)備等優(yōu)點(diǎn),在各電力單位廣泛使用。隨著我國(guó)電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,電力設(shè)備的紅外巡檢壓力也越來(lái)越大,利用巡檢機(jī)器人、定點(diǎn)監(jiān)測(cè)軌道機(jī)器人等設(shè)備采集的紅外熱像數(shù)據(jù)越來(lái)越多。海量巡檢數(shù)據(jù)僅靠現(xiàn)有紅外熱像儀設(shè)置最高溫度閾值或人工比對(duì)分析這些紅外圖像,效率低,增加了巡檢成本,不能實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè)電力設(shè)備并準(zhǔn)確識(shí)別定位故障設(shè)備類別與異常區(qū)域。

    傳統(tǒng)圖像特征分析法較難提取識(shí)別電力設(shè)備特征與異常發(fā)熱區(qū)域特征。在紅外圖像上用傳統(tǒng)圖像處理方法,如梯度法進(jìn)行邊緣檢測(cè)定位高溫區(qū)域,無(wú)人機(jī)搭載紅外成像儀并用圖像處理法分析輸電線路像素溫度分布??谍埖扔脠D像分割法診斷紅外圖像下變電站設(shè)備故障。魏剛等用軟件導(dǎo)入電力設(shè)備紅外圖像掃描分析溫差判別故障。

    以上傳統(tǒng)方法識(shí)別電力設(shè)備紅外檢測(cè)故障,均難做到實(shí)時(shí)檢測(cè)識(shí)別定位故障設(shè)備及異常。針對(duì)電力設(shè)備紅外圖像異常檢測(cè)的新方法也相繼提出:對(duì)紅外圖像超像素分割,再用遞歸卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合圖像處理法對(duì)電流互感器進(jìn)行紅外故障診斷,但只能進(jìn)行單一設(shè)備檢測(cè);賈鑫等對(duì)電力設(shè)備紅外圖像先圖像處理分割再利用卷積網(wǎng)絡(luò)分類;李云昊等利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)變壓器紅外圖像做分類識(shí)別。上述新方法也均未實(shí)現(xiàn)紅外圖像下電力設(shè)備異常區(qū)域與識(shí)別故障設(shè)備的實(shí)時(shí)定位分類檢測(cè)。

    基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法在2012年取得突破性進(jìn)展。采用深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法對(duì)紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備與發(fā)熱異常自動(dòng)分析檢測(cè)將極大提高紅外圖像檢測(cè)效率。在攜帶紅外熱像儀的巡檢機(jī)器人、定點(diǎn)監(jiān)測(cè)軌道機(jī)器人等上位機(jī)控制系統(tǒng)中嵌入此類基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)算法,實(shí)時(shí)檢測(cè)紅外圖像將進(jìn)一步提高這些設(shè)備的智能化程度,做到真正智能巡檢。

    為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院的研究人員,提出基于改進(jìn)SSD(single shot multibox detection)算法的實(shí)時(shí)電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有智能巡檢設(shè)備進(jìn)一步“智能+”。

    電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)的新方法,讓巡檢設(shè)備更智能

    圖1 機(jī)器人巡檢湘潭九華220kV變電站

    研究人員建立了863張典型故障電力設(shè)備紅外圖像數(shù)據(jù)集,存儲(chǔ)為TFRecord格式數(shù)據(jù),并搭建改進(jìn)SSD檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)20萬(wàn)步訓(xùn)練,得到最終模型,最終在測(cè)試集上實(shí)現(xiàn)了71.54%的準(zhǔn)確率,并實(shí)現(xiàn)了20 FPS以上的檢測(cè)速度,證明了深度學(xué)習(xí)對(duì)多類復(fù)雜目標(biāo)的特征提取定位能力。

    電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)的新方法,讓巡檢設(shè)備更智能

    圖2 原基于VGG的SSD框架

    電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)的新方法,讓巡檢設(shè)備更智能

    圖3 改進(jìn)的SSD框架

    電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)的新方法,讓巡檢設(shè)備更智能

    圖4 設(shè)備與異常檢測(cè)效果

    電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)的新方法,讓巡檢設(shè)備更智能

    圖5 單獨(dú)的異常檢測(cè)效果

    與其他檢測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比,本方法在檢測(cè)速度上有明顯優(yōu)勢(shì),但在檢測(cè)精度上有待提高,需進(jìn)一步優(yōu)化。同時(shí)希望以后在檢測(cè)輸變電異常及設(shè)備的基礎(chǔ)上,對(duì)紅外圖像溫度數(shù)據(jù)進(jìn)一步集成判斷預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)挖掘,做進(jìn)一步的軟件系統(tǒng)集成,在課題組現(xiàn)有變電站巡檢機(jī)器人上位機(jī)上集成算法,做進(jìn)一步調(diào)試改進(jìn),實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有智能巡檢設(shè)備的巡檢過(guò)程“智能+”。

    以上研究成果發(fā)表在2020年《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》增刊1,論文標(biāo)題為“基于改進(jìn)SSD的電力設(shè)備紅外圖像異常自動(dòng)檢測(cè)方法”,作者為王旭紅、李浩、樊紹勝、蔣志鵬。