[发明专利]一种利用紫外成像仪监测电晕放电的方法

说明书

技术领域

本发明涉及电晕放电检测领域，具体涉及一种利用紫外成像仪监测电晕放电的方法。

背景技术

随着我国电力工业事业的突飞猛进，现代电力系统正朝着大电网、大机组、超高压、大容量的方向发展，为保障电力系统的稳定性、可靠性，对电力设备的绝缘水平也提出了更高的要求。GIS设备结构紧凑、整个装置的占地面积比传统敞开式设备大大减少，而且不受外界环境的影响，运行可靠性高，所以在110kV及以上城市变电站中得到广泛应用。然而，由局部放电导致的电气绝缘缺陷直接影响到GIS设备运行的安全性和系统的稳定性。主流的红外热成像技术是利用物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像，并通过热图像的温度分布找出设备的异常发热点。针对设备放电的情况，当很容易就可以观察到电晕放电的红外图像时，电气设备的绝缘状态以及极度恶化。

因此，为诊断GIS设备的早期故障，及时预报该局部放电的发展趋势和预测相关设备的绝缘劣化程度，采用紫外成像技术能很好的解决这一问题。紫外成像技术主要是靠接收高压设备电气放电时，空气中的电子不断吸收和释放能量时产生的紫外信号，经过处理后与可见光影响重叠，显示在仪器的屏幕上，达到确定电晕位置和强度的目的，从而为进一步评估设备的运行情况提供更可靠的依据。因此，如何将紫外成像仪和图像处理技术融合在一起，有效检测出紫外图中的放电区域并判断电气设备的损坏程度，是现实亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用紫外成像仪监测电晕放电的方法，以克服上述现有技术存在的缺陷，本发明可对电气设备的放电现象进行监测，确定电晕位置和强度，判断设备运行状态，从而诊断出其早期故障，为进一步评估设备的运行情况提供更可靠的依据。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种利用紫外成像仪监测电晕放电的方法，包括以下步骤：

步骤一：采用紫外成像仪获取GIS电气设备的可见光图像和紫外图像，并对紫外成像仪所拍摄的可见光图像和紫外图像进行滤波去噪，然后对滤去噪后的可见光图像和紫外图像进行融合得到双光谱图像；

步骤二：对步骤一滤波后的紫外图像进行自适应阈值分割，分割出图像的目标和背景；

步骤三：对步骤二分割后的二值图像进行边缘检测，根据边缘点坐标在双光谱图像中标注出放电区域，计算放电区域面积，以衡量故障的严重程度。

进一步地，步骤一中首先将紫外成像仪所拍摄的紫外图和可见光图转换为灰度图，然后依次采用形态学算子和中值滤波算法对灰度图进行滤波。

进一步地，采用形态学算子分别对紫外成像仪所拍摄的紫外图和可见光图的灰度图进行滤波具体为：采用腐蚀和膨胀综合组成的开启和闭合运算对灰度图进行处理，具体为：

其中，表示开运算，f·b表示闭运算；

表示b(x,y)对f(x,y)进行的灰度膨胀，fΘb表示b(x,y)对f(x,y)进行的灰度腐蚀，且和fΘb分别定义为：

(fΘb)(s,t)＝min{f(s+x,t+y)-b(x,y)|(s+x),(t+y)∈D_f；(x,y)∈D_b}

其中，f(x,y)是输入的灰度图，b(x,y)是结构元素，D_f和D_b分别是输入的灰度图f(x,y)和结构元素b(x,y)的定义域，(x,y)和(s,t)表示图像中的像素点坐标。

进一步地，步骤一中对形态学算子滤波后的图像采用中值滤波算法进行滤波具体为：将形态学算子滤波后的图像在某一点的邻域中的像素按照灰度级大小排列，取其中值代替中心点的像素值，逐行依次对图像中的每个像素点执行该操作，即完成图像的中值滤波。

进一步地，步骤二具体为：对滤波后的紫外图像采用自适应的阈值分割，灰度值大于阈值的像素点赋1，即白色，白色区域即为目标区域；小于阈值的像素点赋0，即黑色，黑色区域为不相关的背景区域；

自适应的阈值分割公式为：

T(n)＝m(n)+α×SNR×σ(n)

其中，m(n)表示获取到的第n帧图像的灰度均值，σ(n)为第n帧图像的灰度标准差，SNR为图像信噪比，α为加权系数，f_max(n)为第n帧图像的最大灰度值，T(n)为第n帧图像所选取的阈值；

定义输出图像如下：