基于紅外檢測的設備氣體泄漏識別方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及電力設備運檢行業，尤其設及一種基于紅外檢測的設備氣體泄漏識別 方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 由于SF6氣體具有優良的滅弧和絕緣性能，目前已被廣泛應用于中高壓開關(斷路 器，負荷開關）中，起到滅弧作用。然而由于老化、制造等因素，SF6氣體泄漏已成為氣體絕緣 金屬封閉開關設備運行過程中常見的缺陷之一。SF6氣體的泄漏不僅會影響設備的絕緣強 度，還將對大氣環境產生較強的溫室效應。此外，泄漏氣體也對現場工作人員造成潛在危險 性，威脅人員的安全和健康，甚至引發重大事故。因此SF6氣體泄漏檢測識別工作非常重要。
[0003] 隨著檢測技術的發展，依據SF6氣體的自身特性延伸出了多種泄漏檢測方法。然 而，現有技術中采用不同工作原理的各種泄漏檢測技術都有自身的優勢和不足。負電暈檢 測技術的設備結構簡單、成本低，但是測試干擾因素較多，抗干擾能力差且傳感器壽命短。 電子捕獲檢測技術對具備電負性的物質分析很有效，但該種技術使用放射源和高壓載氣 瓶，無法滿足快速和安全的測試要求。負離子捕獲檢測技術與電子捕獲技術原理類似，但其 成本高、反應慢。紫外電離檢測技術雖結構簡單，相應速度快，但對泄漏部位定位性能差，檢 測誤差隨環境變化大，很難做到精確定位和定量檢測。紅外吸收技術基于SF6氣體對紅外光 譜的特征吸收原理，是一種直接測量氣體濃度的方法，能夠反映出SF6氣體的真正含量。但 檢測靈敏度不高，響應速度慢，運也就制約了其在電力系統定量檢漏中的廣泛應用。
[0004] W激光成像檢測技術和紅外成像檢測技術為代表的SF6氣體泄漏光學成像檢測技 術，利用SF6氣體對紅外光譜的強吸收特性，使肉眼不能直接觀察到的SF6氣體在紅外視頻 上可見，為檢測人員提供了一種快速識別泄漏源的技術，該技術現已成為一種成熟有效的 帶電測試手段在國內外得到了廣泛應用。然而單純的采用紅外成像檢測，無法對故障信息 進行在線匯總分析，不能發揮數據的價值。
【發明內容】
[0005] 為解決現有技術存在的不足，本發明公開了基于紅外檢測的設備氣體泄漏識別方 法和裝置，該方法通過紅外檢測手段，獲取設備紅外檢測圖像，就地上傳到主站分析平臺， 分析平臺對數據進行處理、識別、分析，識別設備氣體泄漏及其部位，進而報警。
[0006] 為實現上述目的，本發明的具體方案如下：
[0007] 基于紅外檢測的設備氣體泄漏識別方法，包括W下步驟：
[000引步驟一:檢測單元采用紅外檢測技術獲取電氣設備的紅外成像圖像；
[0009] 步驟二:對采集到的已發生SF6氣體泄漏的設備圖像進行灰度轉換，得到發生氣體 泄漏原始圖像的累積直方圖；
[0010] 步驟Ξ:采用均值濾波對SF6氣體泄漏原始圖像的累積直方圖濾波，用均值取代SF6 氣體泄漏原始圖像中的各個像素值；
[0011] 步驟四：采用帖間差分法將步驟Ξ中獲得的濾波后的圖像序列中的每兩帖圖像進 行差分，二值化該灰度差分圖像W提取運動信息，設定闊值，最終將符合闊值的像素點凸顯 出來，識別出SF6氣體泄漏特征，W動態形式將SF6氣體泄漏運動軌跡顯示出來。
[0012] 進一步的，在步驟一中，采用紅外檢測儀檢測電氣設備圖像信息。
[0013] 進一步的，在步驟二中，灰度轉換方法為:設m為原圖像中第i個灰度級像素數，η 為原圖像中所有的像素數，則灰度為i的像素的出現概率是：
[0014] P(i) =π?/η, 1 = 0,1,··· ,Ν~1 ；
[0015] 式中，P(i)是原圖像直方圖的概率分布，Ν為原圖像中的所有灰度級數，Ν< 256;
[0016] 直方圖均衡化是通過累積分布函數將原圖像的灰度級i映射到新的灰度級C(i)即 形成了原始圖的累積直方圖；
[0017]
參數j為從0開始遞增的整數。
[0018] 進一步的，在步驟Ξ中，均值濾波采用的方法為鄰域平均法:為當前像素點（x，y) 為中屯、點選擇一個模板，該模板由其相鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把 該均值賦予當前像素點(X，y)，作為處理后圖像在該點上的灰度g(x，y)，即
[0019]
[0020] 式中，S為模板，Μ為該模板中包含當前像素在內的像素總個數，f函數是圖像的二 維矩陣表示，f(x，y)是每個矩陣元素。
[0021] 進一步的，在步驟四中，帖間差分法:比較圖像序列中前后兩帖圖像對應像素點的 灰度值，通過兩帖相減，如果相減差值小于差分二值化闊值，認為該點無運動物體經過;反 之差值大于差分二值化闊值，則認為有物體經過，第k帖和k+1帖圖像fk(x，y)，fk+l(x，y)之 間的變化用一個二值差分圖像D(x，y)表示：
[0022]
[0023] 式中，T為差分二值化闊值。
[0024] -種基于紅外檢測的設備氣體泄漏識別裝置，包括紅外檢測單元，所述紅外檢測 單元用于檢測電力設備紅外數據，利用紅外檢測單元獲取到的數據信息通過無線的方式傳 輸至監控系統的主站；
[0025] 所述主站包括主控單元，所述主控單元包括信號處理器、模式識別模塊及泄漏預 警模塊，在信號處理器中，將紅外檢測單元上傳的紅外成像信息按照顏色或灰度等級，將其 轉化成紅外熱圖像，模式識別模塊進一步對紅外熱圖像采用圖像處理技術，利用灰度處理、 均值濾波去噪、帖間差分方法對原始的Si^6氣體泄漏紅外檢測圖像進行數字化圖像特征提 取，泄漏氣體出現區域的視頻圖像將產生對比變化，從而產生煙霧狀陰影，泄漏預警模塊對 泄漏源及移動方向進行告警并在顯示單元進行顯示。
[00%]進一步的，所述紅外檢測單元包括光學系統及紅外探測器，其中，紅外檢測單元中 的光學系統主要用W接收目標物體發出的紅外福射并將其聚焦到紅外探測器上，紅外探測 器感應透過光學系統的紅外福射，并將其轉變成電信號。
[0027] 本發明的有益效果：
[0028] 1.本發明提供在線實時的監測方法，避免了運檢人員現場作業，且與高壓帶電設 備保持足夠的距離，保證了人身安全。
[0029] 2.紅外檢測可檢測到傳統方法無法觸及的盲點部位，同時避免了傳統的逐點檢測 方法，提局了運檢效率。
[0030] 3.本發明將檢測數據在主站進行匯總分析比對，能夠發現泄漏部位，提高故障發 現率。
【附圖說明】
[0031] 圖1工作流程圖；
[0032] 圖2 SF6泄漏紅外檢測圖像；
[0033] 圖3圖像均衡化后直方圖；
[0034] 圖4相鄰像素的均值來代替原來的像素值的示意圖；
[0035] 圖5識別氣體泄漏圖譜；
[0036] 圖6裝置工作流程圖。
【具體實施方式】：
[0037] 下面結合附圖對本發明進行詳細說明：
[0038] 本發明的工作流程圖如圖1所示，采用基于圖像處理的SF6氣體泄漏在線模式識別 方法，提取氣體泄漏特征，在線識別氣體泄漏及其泄漏點，實現SF6氣體泄漏在線自動識別。
[0039] 圖像識別的基本原理是采用灰度處理、均值濾波去噪、帖間差分方法對原始的SF6 氣體泄漏光學檢測圖像進行數字化圖像特征提取，W動態形式將Si^6氣體泄漏運動軌跡顯 示出來，實現由人工識別到自動識別的轉變，提高工作效率及診斷準確度。
[0040] 由圖2可知，SF6氣體泄漏原始視頻的背景色較暗，目標與背景的對比度較小、信噪 比較低，若直接進行跟蹤、捕捉往往比較困難，所W先對圖像信號進行灰度轉換和中值濾波 等處理，W達到抑制背景噪聲增強目標強度、提高圖像信噪比的目的。
[0041] 灰度轉換采用直方圖均衡化的方法，把原始圖像的直方圖變換成均勻分布的形 式，增加了像素