[发明专利]一种电力设备紫外图像诊断方法及系统

权利要求书

1.一种电力设备紫外图像诊断方法，其特征是，包括以下过程：

对电气设备紫外图像进行字符识别获得图像中的光子数值和增益数值；

对电气设备紫外图像进行部件检测获得图像中各部件的名称和识别框位置；

对电气设备紫外图像进行光斑检测获得光斑位置，包括：

1）对电气设备紫外图像进行分割，过滤出中心框区域，包括：

拍摄图像时图像中对应有一个光子计数的框，该框为中心框；光子计数值只计数这个中心框内的光斑；

采用OpenCV的库函数，基于区域的分割方法和基于边界的分割方法将图像进行区域分割，过滤出中心框区域；

2）对图像中心框区域进行颜色区分判断是否有光斑，若有光斑时，获得光斑的面积，包括：

采用图像细粒度分割法对图像中心区域进行颜色阈值区分，判断图像中是否有光斑，当判断出有光斑时，计算获取光斑面积；

3）若光斑面积小于设定阈值，则认为光斑太小，忽略此光斑；

若光斑面积大于等于设定阈值，则认为存在放电现象，通过颜色分割和图像细粒度分割来获取光斑在图像中的点位置，输出此光斑的位置；

根据光子数值和增益数值、各部件的名称和识别框位置，以及光斑位置，诊断出电气设备的缺陷等级和缺陷类型，包括：

1）通过光子数值、增益数值结合光子计数算法换算出标准增益值情况下的光子数值大小；

换算公式如下：

y2=y₁e^{3.4325(0.6-g)} （当20%g≤60%时）

y2=y₁e^{4.15(g -0.6)} （当g ＞60%时）

式中： g为仪器增益值，为0至1的一个百分数值；y₁为在增益值为g时检测的紫外光子数；y 2为y₁换算到60%标准增益时的紫外光子数；

2）光斑位置关联部件识别框位置，得出光斑对应的部件名称，此部件存在放电现象，即存在缺陷，包括：

根据光斑位置在图像中的坐标，结合部件的名称和识别框位置，若光斑位置落在部件的识别框中，则此光斑就是属于该设备部件的放电现象，即此部件存在缺陷；

3）根据部件对应的光子数，诊断出部件的缺陷等级和缺陷类型，包括：

若光斑对应部件是带电体，则根据光子数大小的诊断如下：光子数值≥8000，诊断结果为严重缺陷，光子数值＜8000，诊断结果为一般缺陷；

若光斑对应部件是绝缘体，则根据光子数大小的诊断如下：光子数值≥8000，诊断结果为危急缺陷，1000≤光子数值＜8000，诊断结果为严重缺陷，光子数值＜1000，诊断结果为一般缺陷。

2.根据权利要求1所述的一种电力设备紫外图像诊断方法，其特征是，所述对电气设备紫外图像进行字符识别获得图像中的光子数值和增益数值，包括：

对电气设备紫外图像按照字符进行行列分割，获得多个包含单个字符或者是连续几个字符的字符图像；

将分割后的字符图像进行字符识别处理，得到原紫外图像中的光子数值和增益数值。

3.根据权利要求1所述的一种电力设备紫外图像诊断方法，其特征是，所述对电气设备紫外图像进行部件检测获得图像中各部件的名称和识别框位置，包括

采用YOLO算法对电气设备紫外图像进行部件检测获得图像中各部件的名称和识别框位置。