[发明专利]断路器热故障红外热像谱的图像数字特征提取方法

权利要求书

1.断路器热故障红外热像谱的图像数字特征提取方法，其特征是：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行，

步骤一、对采集的电力设备红外图谱进行预处理，

将采集的电力设备红外图谱利用形态学处理中的开闭二值化运算，利用0去除不可靠连接，再使用联通区域标记法，标记各联通区域的属性，然后根据返回测量图像区域的属性，获取选中联通区域外接矩形参数，最后利用选中的联通区域外接矩形，将三相电力设备分割为单相设备；

步骤二、获得电力设备故障诊断参数

利用既往的电力设备热故障特征，获得故障图谱中发热区域的最大温度值、故障区域面积与设备本体面积的占比、热点群聚现象及故障类型标签热属性值作为电力设备故障诊断参数；

步骤三、以断路器连接部位为分界点，对电力设备进行区域划分，获得电力设备非零灰度统计图谱和结构划分效果图；

步骤四、对电力设备热故障区域进行多属性信息融合的图像特征提取，并构建多属性信息融合的过热性故障特征值向量；

所述多属性信息包括故障图谱中发热区域的最大温度值、故障区域面积与设备本体面积的占比和热点群聚现象及故障类型标签热属性值；

步骤五、利用步骤四中构建的多属性信息融合的过热性故障特征值向量对实时采集的电力设备红外图谱进行热故障类型分析和特征提取；

所述步骤四中多属性信息融合的过热性故障特征值向量为：

式中，W_N∈{1,2}分别代表故障类型中的电流致热型缺陷和电压致热型缺陷，T_N，1为灰度值与温度值之间的函数值，U_N，2为故障区域面积与设备本体面积的占比，V_N，3为热点群聚现象，即是一个设备同时发生多个故障的数量，N为热故障特征量的数量。

2.根据权利要求1所述的断路器热故障红外热像谱的图像数字特征提取方法，其特征是：所述步骤三中电力设备结构划分的具体方法为：

采用图像处理算法把背景区域像素置零，通过提取各相设备的非零灰度值数量与设备轴向位置构建灰度统计图谱，

对灰度统计图谱进行分析，找到极小值或极大值所在的点，即可得到设备的连接部位，以其为分界点，把设备划分为多个区域。

3.根据权利要求1所述的断路器热故障红外热像谱的图像数字特征提取方法，其特征是：所述灰度值与温度值之间的函数用T_i表示为：

式中，T_max为红外图片温度的最大值，T_min为红外图片温度的最小值，T_i代表第i点对应的温度值，g_i代表第i点对应的灰度值。

4.根据权利要求1所述的断路器热故障红外热像谱的图像数字特征提取方法，其特征是：所述故障区域面积与设备本体面积的占比公式如下：

其中，S₁为故障区域的面积，S₂为设备本体的面积。