配電變壓器紅外圖像采集及基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)處理分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u18077配電變壓器紅外圖像采集及基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)處理分析案例 191361.1紅外熱成像技術(shù) 1111431.2紅外測溫的影響因素及提升溫度值準(zhǔn)確率的方法 2103691.1.1紅外測溫的影響因素 3243291.1.2提升測溫準(zhǔn)確率的方法 4128621.3配電變壓器紅外圖像采集 5184441.4配電變壓器紅外圖像去噪 6281441.5配電變壓器紅外圖像增強(qiáng) 81.1紅外熱成像技術(shù)紅外成像是一種用來探測目標(biāo)物體的紅外輻射[40]，并將目標(biāo)物體因溫度和發(fā)射率不同而產(chǎn)生的紅外輻射空間分布轉(zhuǎn)換成視頻圖像的技術(shù)，通過利用紅外探測器和光學(xué)成像物鏡，接受被測物體的紅外輻射能量分布圖像，將其反映到紅外探測器的光敏元件上，從而獲得與物體表面熱分布相對應(yīng)的紅外熱像圖。任何一個物體只要其溫度高于絕對溫度，隨著原子和分子的熱運動，都會以電磁波的形式釋放能量，紅外線所占的電磁波波譜范圍的波長為0.76μm~1000μm，當(dāng)它在大氣中傳播時，大氣會有選擇的吸收紅外輻射而使之衰減。紅外成像原理如圖2-1所示圖2-1紅外成像原理圖Fig.2-1Schematicdiagramofinfraredimaging目前廣泛應(yīng)用的紅外檢測儀器有紅外點溫儀、紅外熱電視和紅外熱像儀，其中用來測量電力設(shè)備溫度的紅外熱像儀選取應(yīng)該符合附錄A中關(guān)于紅外熱像儀的具體要求。圖2-2Testo885和Filr630Fig.2-2Testo885andFilr630在配電變壓器紅外測溫中，檢測部位包括導(dǎo)線連接部分、電纜終端、套管、末屏、油枕油位、本體磁屏蔽等，尤其應(yīng)該重視套管等設(shè)備。其中，配電變壓器的故障主要可以分為電流致熱性和電壓致熱性兩類。1.2紅外測溫的影響因素及提升溫度值準(zhǔn)確率的方法由于紅外測溫是一種非接觸式測溫方式[41]，在測量電氣設(shè)備表面溫度時，能夠快速有效的獲取設(shè)備表面溫度，進(jìn)行分析，但是由于周圍環(huán)境的影響，紅外熱像儀接收的熱輻射并不單單是電力設(shè)備的，還來自周圍的環(huán)境，從而容易對設(shè)備造成誤判，了解配電變壓器紅外測量的影響因素也是配電變壓器紅外診斷的重要環(huán)節(jié)，以下主要從設(shè)備本身、周圍環(huán)境、紅外熱像儀等方面對影響因素進(jìn)行分析，并提出溫度值修正的方法。1.1.1紅外測溫的影響因素（1）電力設(shè)備發(fā)射率的影響及對策物體會吸收、反射和投射入射輻射，且吸收率、反射率和透射率之和為1。在反射和投射部分穩(wěn)定不變時，物體處于熱平衡狀態(tài)，被物體吸收的輻射會轉(zhuǎn)化為物體向外發(fā)射的輻射熱量，此時，物體的吸收率與物體在同等條件下的發(fā)射率相同。根據(jù)基爾霍夫定律，可以知道發(fā)射率與吸收率之和為1。所以在對設(shè)備進(jìn)行紅外檢測前，需要明確設(shè)備的發(fā)射率，配電變壓器的發(fā)射率一般在0.9左右（不同材料的發(fā)射率見附錄B所示）。在使用紅外溫度傳感器對配電變壓器表面溫度信息進(jìn)行采集的時候，如果設(shè)備紅外輻射功率相同，設(shè)備表面發(fā)射率不同，則獲得到的溫度信息也不同。當(dāng)儀器接受相同輻射功率時，發(fā)射率越低，顯示溫度越高，主要由材料性質(zhì)和表面狀態(tài)決定。所以同種設(shè)備或同一設(shè)備在運行的不同時期，其測溫結(jié)果也不一樣，從而給檢測結(jié)果和診斷判別帶來影響，同一設(shè)備不同部位也很難進(jìn)行比較。（2）太陽輻射的影響及對策對配電變壓器紅外測溫和診斷時，紅外測溫設(shè)備接收到的紅外輻射，除了配電變壓器本體相應(yīng)部位的輻射以外，還會包括配電變壓器其他部位或者周圍其它物體、背景環(huán)境的輻射等太陽輻射能量，這些不同于目標(biāo)以外的輻射都將給紅外溫度采集帶來誤差。另外，由于被測設(shè)備附近存在其他的配電變壓器運行時散發(fā)的熱量和太陽照射建筑物輻射的熱量，這些熱量會對設(shè)備溫度分布造成影響，甚至可以顯示虛假的目標(biāo)熱像，造成漏檢或虛驚判斷。（3）氣候、環(huán)境等因素對紅外診斷的影響及對策如大霧、雨、雪和強(qiáng)風(fēng)等天氣，也會給配電變壓器紅外故障檢測造成影響。霧、雨、雪等惡劣天氣不僅影響巡檢無人機(jī)的正常飛行，而且設(shè)備表面由于降雨蒸發(fā)和積雪融化會帶走大部分熱量。降低故障部位和正常部位之間溫度差距。風(fēng)速是影響測溫過程的一個重要因素，風(fēng)速越高、對流散發(fā)的熱量也越多。且設(shè)備溫度與大氣溫差越大，對流散發(fā)的熱量也越多。因此，隨著風(fēng)速增大，不僅降低良好設(shè)備表面相對環(huán)境大氣的溫升，而且也降低電氣設(shè)備有無故障部位或相間（如故障接頭與線路導(dǎo)線、故障相套管與無故障相套管）溫差，使得設(shè)備的識別與故障診斷分析難度增大。（4）距離因素的影響及對策空氣中微粒對紅外測溫的影響較為嚴(yán)重，如果測溫距離較遠(yuǎn)，則空氣對紅外輻射的影響就越大，則測溫精度的誤差越大。另外，距離越遠(yuǎn)，被測物體的相對視場面積就越小，紅外輻射輸出信號質(zhì)量越低，測溫精度就會越差。因此，在實際測溫中，在安全距離下，應(yīng)該盡可能離被測配電變壓器近一些，距離越近，測溫結(jié)果的準(zhǔn)確性越高。1.1.2提升測溫準(zhǔn)確率的方法物體表面輻射率對測溫的影響很大，通過調(diào)整熱像儀發(fā)射率，對需要測量的配電變壓器進(jìn)行發(fā)射率修正，不同的發(fā)射率對比如圖2-3所示。(a)發(fā)射率0.75(b)發(fā)射率0.9圖2-3不同發(fā)射率的紅外圖像對比Fig.2-3Infraredimagecomparisonwithdifferentemissivity因為被測設(shè)備表面的發(fā)射的紅外輻射會受到大氣的影響，受到衰減，大多數(shù)情況下，紅外測溫的溫度值較設(shè)備表面溫度的真實值偏低，當(dāng)檢測距離較遠(yuǎn)時，需要對溫度進(jìn)行修正[42]。主要從兩個方面進(jìn)行修正。（1）系數(shù)修正，根據(jù)熱源溫度隨距離的變化規(guī)律，在不同距離下，溫度的變化規(guī)律可以利用修正系數(shù)進(jìn)行修正。即：設(shè)備實際溫度=測溫溫度×修正系數(shù)。溫度修正的系數(shù)如表2-1所示。表2-1溫度修正系數(shù)隨距離變化情況Tab2-1Temperaturecorrectioncoefficientvarieswithdistance與被測目標(biāo)距離/m510202530修正系數(shù)1.11.181.421.551.68（2）風(fēng)速修正，在有風(fēng)環(huán)境下，風(fēng)速會影響設(shè)備表面的對流放熱，從而造成遠(yuǎn)距離熱量的擴(kuò)散。在相同的情況下，風(fēng)的存在會造成截然不同的結(jié)果，對紅外測溫造成影響。當(dāng)風(fēng)速超過0.05m/s時，需要對采集到的溫度信息進(jìn)行風(fēng)力修正。進(jìn)行風(fēng)力修正時，需要將零級風(fēng)時的溫升標(biāo)準(zhǔn)化。 （2-1）式中：f表示風(fēng)速；表示風(fēng)速為f時測得的溫度值；表示風(fēng)速為0時標(biāo)準(zhǔn)化溫度值；ω表示風(fēng)速衰減系數(shù)，本文修正過程中，順風(fēng)情況下取0.9，背風(fēng)情況下取1.3。1.3配電變壓器紅外圖像采集現(xiàn)有的圖像數(shù)據(jù)集主要有ImageNet[43]、MicrosoftCOCO[44]和PASCALVOC2007[45]等。這些數(shù)據(jù)集基本上不存在電力設(shè)備圖像，尤其是通過紅外熱像儀采集到的配電變壓器紅外圖像，這些數(shù)據(jù)不會被大批量的上傳或者公開，所以很難通過搜索引擎或者從現(xiàn)有的公開數(shù)據(jù)集中收集。本研究通過德國Testo885和FilrT640紅外熱像儀對配電變壓器進(jìn)行采集，獲取配電變壓器紅外圖像。其中，配電變壓器的發(fā)射率一般取0.9左右，由于太陽輻射的干擾，多選取晴朗天氣的日出前和日落后3h進(jìn)行采集，在安全距離以外，盡量縮短與被測配電變壓器的距離，以獲取更加清晰的配電變壓器紅外圖像。圖2-4中，采集時與被測距離為5m，三腳架高1.5m，紅外圖像分辨率為320pixel×240pixel。圖2-4紅外圖像采集Fig.2-4Infraredimageacquisition如圖2-5是采用Testo885在某地35kV變電站中獲取的配電變壓器紅外圖像。圖2-535kV配電變壓器紅外圖像Fig.2-5Infraredimageof35kVdistributiontransformer1.4配電變壓器紅外圖像去噪由于紅外熱像儀本身及設(shè)備周圍環(huán)境的影響，采集到的紅外圖像會存在一定的失真現(xiàn)象，出現(xiàn)對比度低、信噪比低、細(xì)節(jié)不清晰等問題[46]，從而加大圖像有用物體的分辨難度。其中電力設(shè)備紅外圖像的噪音主要有熱噪聲、散熱噪聲、熱輻射噪聲等，這些噪聲會對紅外圖像的識別、分析帶來較大影響，為了能夠獲取更多的設(shè)備紅外圖像信息，以便對設(shè)備進(jìn)行分析，電力設(shè)備紅外圖像去噪成為必不可少的環(huán)節(jié)。圖像去噪的方法主要包括：中值濾波、自適應(yīng)濾波等方法，本文通過自適應(yīng)中值濾波[47]對配電變壓器紅外圖像進(jìn)行降噪處理。中值濾波原理是：中值濾波是一種統(tǒng)計排序濾波器，相比其它線性濾波器，它能夠很好地濾除配電變壓器紅外圖像中的脈沖噪聲，同時又能夠保護(hù)紅外圖像中的目標(biāo)物體邊緣信息，使用一個像素鄰域中灰度級的中值替代該像素值作為輸出，其定義為: （2-2）式中：f（x-k，y-l）為窗口W的像素灰度值；W為選定窗口大小。中值濾波能夠較好的抑制噪聲干擾，在一定程度上防止圖像邊緣信息變模糊。當(dāng)紅外圖像的噪聲出現(xiàn)的可能性小于五分之一時，常規(guī)中值濾波器濾波效果不錯。但是當(dāng)噪聲出現(xiàn)的可能性較大時，常規(guī)的中值濾波降噪效果不佳。增大濾波器窗口可以在一定程度上提升中值濾波的降噪效果，但同時也可能會使圖像變模糊。常規(guī)中值濾波器的窗口尺寸是設(shè)定好的，不能變化，無法在降噪的同時，對紅外圖像的邊緣細(xì)節(jié)進(jìn)行保護(hù)。而自適應(yīng)中值濾波，可以根據(jù)預(yù)先設(shè)置的條件，在濾波過程中，根據(jù)具體情況對窗口大小進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，同時對當(dāng)前像素進(jìn)行判斷，當(dāng)是噪聲時，通過鄰域中值替代當(dāng)前像素；不是則不予處理。自適應(yīng)中值濾波可以有效的對椒鹽噪聲進(jìn)行過濾，同時減少其它非脈沖噪聲的干擾，盡可能的保護(hù)圖像中邊緣細(xì)節(jié)信息，避免圖像邊緣的粗化。圖2-6自適應(yīng)中值濾波算法流程圖Fig.2-6Flowchartofadaptivemedianfilteringalgorithm從圖2-7中可以看出中值濾波和自適應(yīng)中值濾波可以較好的去除噪聲干擾，但是使用自適應(yīng)中值濾波對圖像處理后的噪聲，能夠較好的避免圖像邊緣粗化。（a）原圖（b）加入噪聲（c）自適應(yīng)中值濾波（d）中值濾波圖2-7去噪對比Fig.2-7Denoisingcontrast1.5配電變壓器紅外圖像增強(qiáng)紅外熱像具有分辨率低、對比度低、視覺模糊等特點，且由于外界環(huán)境干擾，紅外圖像大多數(shù)邊緣模糊，目標(biāo)物體難以與環(huán)境分離。紅外圖像的預(yù)處理除了對紅外圖像進(jìn)行降噪以外，還需要對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，調(diào)整圖像的對比度、信噪比等。常見的圖像增強(qiáng)方法主要從空間域和頻域?qū)D像增強(qiáng)。紅外圖像增強(qiáng)是為了滿足紅外檢測過程中的要求，通過增強(qiáng)紅外圖像細(xì)節(jié)和對比度等信息，從而突出紅外圖像中的感興趣區(qū)域，提高紅外圖像質(zhì)量，方便進(jìn)行下一步的圖像處理工作。紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)對于提高紅外圖像清晰度，突出圖像邊緣信息有重要作用。紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)可以擴(kuò)展圖像的灰度級，提高紅外圖像清晰度；抑制背景噪聲干擾，提高配電變壓器紅外圖像信噪比和分辨率；通過對紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，以便于目標(biāo)對象與背景更好的區(qū)分，有利于對目標(biāo)進(jìn)行識別。本文針對配電變壓器紅外圖像分辨率低、對比度低、清晰度低等特點，通過帶色彩恢復(fù)的多尺度Retinex（MSRCR）算法對紅外圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行增強(qiáng)。一幅紅外圖像I（x，y）可以由入射分量L（x，y）和反射分量R（x，y）乘積得到，其表達(dá)式如下所示： （2-3）同時對式2-3兩邊取對數(shù)可得： （2-4）當(dāng)時，反射分量表示為： （2-5）式中：*表示卷積運算；G（x，y）表示高斯濾波函數(shù)。其中G（x，y）定義為： （2-6）式中：λ為滿足時的歸一化常數(shù)；δ為環(huán)繞參數(shù)。公式2-5被稱為單尺度Retinex算法[48]（SSR）。從公式2-5和公式2-6可以看出，SSR只有單一的參數(shù)δ，不能夠同時兼顧動態(tài)范圍壓縮和色感一致性等問題。為了解決該問題，提出了MSR[49]算法，主要是對每個尺度的SSR結(jié)果進(jìn)行不同權(quán)重的加權(quán)平均，表達(dá)式為： （2-7）式中：N是環(huán)繞尺度數(shù)量；ωi是不同尺度的權(quán)重，且滿足；通常情況下，取N為3，即MSR算法采用大、中、小3個尺度進(jìn)行加權(quán)平均。由于SSR算法和MSR算法都是直接在RGB顏色空間上進(jìn)行像素運算，當(dāng)使用RGB顏色空間時，由于自身具有耦合性，沒有考慮RGB三個通道之間的內(nèi)部關(guān)聯(lián)，所以難以確保在經(jīng)過這些操作后各個通道之間像素點的比值與原始圖像一致，從而可能產(chǎn)生色差。在此基礎(chǔ)上增加顏色恢復(fù)和顏色均衡，提出了帶色彩恢復(fù)的多尺度Retinex增強(qiáng)算法（MSRCR）[50]，數(shù)學(xué)表達(dá)式如公式2-8所示： （2-8）式中：G和t分別表示增益和偏移量系數(shù)，以便更好的將圖像顯示在屏幕中；Ci（x，y）是顏色通道的恢復(fù)因子；Fk（x，y）是在第k個尺度上的高斯濾波函數(shù)。圖2-8是分別是SSR、MSR、MSRCR三種算法對配電變壓器紅外圖像