CN108230408B - 一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法 - Google Patents

一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法,属于气体放电诊断领域,通过提取放电可见光真彩色图像的RGB三色分量占比的沿面分布数据,然后计算色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,进一步计算得到色度分量占比差值偏离平均值的标准得分(Z‑score)分布,最后根据标准得分超过临界值的面积占比得到判断放电严重程度的指标。本发明用可见光相机诊断沿面放电严重程度,比紫外相机价格低;本发明采用的色度分析方法及利用的统计指标标准得分能够更好更突出地反映放电严重程度,且降低了日光干扰及材料色度的影响;相比较电流脉冲诊断技术,本发明采用的可见光色度分析还能够抗电磁干扰,并且对放电状态没有干扰。

Description

一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法
技术领域
本发明属于气体放电诊断领域,更具体地,涉及一种日光环境下利用可见光图像色度信息诊断沿面放电的方法。
背景技术
高电压绝缘和低温等离子体领域的气体放电诊断技术,目前主要集中在电信号、光强信号、光谱信号、电磁波、超声波以及气体成分等方面;光学图像方面的测量虽然也有,但主要集中在紫外图像的形态学上,可见光数字图像方面较少,且主要用于击穿路径和放电面积上;可见光数字图像的色度学测量更少,且主要集中在电弧热等离子体上,高电压绝缘技术和低温等离子体领域需要诊断的气体放电都是非热等离子体。
目前气体放电诊断技术主要包括:用图像方法对电弧进行诊断、用图像色度方法对介质阻挡放电的诊断、用数字图像方法对电晕放电的诊断、特征气体检测、超声波诊断、高频电流以及超高频电磁脉冲,然而上述方法均不是沿面放电,且未利用图像色度信息。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法,由此解决目前缺少有效的沿面放电诊断技术的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法,包括:
提取沿面放电可见光真彩色图像的RGB三色分量占比的沿面分布数据;
根据所述沿面分布数据计算色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,并得到色度分量占比差值偏离整体区域平均值的标准得分;
根据所述标准得分超过临界值的面积占比确定放电严重程度指标。
优选地,所述提取放电可见光真彩色图像的RGB三色分量占比的沿面分布数据,包括:
拍摄不同电压下的沿面放电图像,从所述沿面放电图像中选择分析区域并将所述分析区域划分为子图矩阵,其中,所述子图矩阵中的每个子图由M×N个像素点组成,每个像素点携带RGB三层基色分量信息,M为子图的纵向像素点数,N为子图的横向像素点数。
优选地,所述根据所述沿面分布数据计算色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,包括:
由原图各层基色分量的灰度值得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值;
根据子图中各基色分量的灰度值,计算得到不同色度RGB的色度分量占比;
由不同色度RGB的色度分量占比得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布。
优选地,所述由原图各层基色分量的灰度值得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值,包括:
Figure BDA0001551160620000021
i∈(R,G,B)得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值,其中,SR表示R层分量灰度值,SG表示G层分量灰度值,SB表示B层分量灰度值,fi(m,n)表示(m,n)处的像素点在第i层基色分量的灰度值,(m,n)表示像素点的横纵坐标。
优选地,所述根据子图中各基色度分量的灰度值,计算得到不同色度RGB的色度分量占比,包括:
Figure BDA0001551160620000031
i∈(R,G,B)得到不同色度RGB的色度分量占比,其中,URp表示R的色度分量占比,UGp表示G的色度分量占比,UBp表示B的色度分量占比。
优选地,所述由不同色度RGB的色度分量占比得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,包括:
由A(x,y)=UBp(x,y)-Ujp(x,y),j∈(R,G)得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,A(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的色度占比差值,UBp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的B分量占比,URp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的R分量占比,UGp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的G分量占比。
优选地,所述色度分量占比差值偏离整体区域平均值的标准得分为:
Figure BDA0001551160620000032
其中,Z(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的标准得分,
Figure BDA0001551160620000033
是所有A(x,y)的平均值,S是所有A(x,y)的标准差。
优选地,所述根据所述标准得分超过临界值的面积占比确定放电严重程度指标,包括:
统计计算针尖区域的子图中满足Z(x,y)>3的数目比例,作为表征沿面放电严重程度指标。
优选地,所述针尖区域为针尖正下方的3至5列子图。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
(1)本发明用可见光相机诊断放电严重程度,比紫外相机价格低。
(2)本发明采用的色度分析方法及利用的统计指标标准得分能够更好更突出地反映放电严重程度,且降低了日光干扰及材料色度的影响。
(3)相比较电流脉冲诊断技术,本发明采用的可见光色度分析还能够抗电磁干扰,并且对放电状态没有干扰。
(4)对可见光光学图像的多层特征提取既可以提供新的诊断技术,也为放电的基础研究提供一个新的观察角度,同时还可为低温等离子体应用的过程控制和可见光下或特定光源的放电诊断研究作出贡献。
附图说明
图1是本发明提供的一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法的流程示意图;
图2是本发明实施案例中利用数码相机拍摄的日光环境下沿面放电装置的真彩色图像(施加电压为6kV);
图3是本发明实施案例中选择的分析区域和划分出的子图矩阵示意图,其中,子图矩阵关于针电极所在直线对称,子图矩阵大小为10行201列,单个子图大小为5*10像素,图中标白区域为权利要求书第9条所指的针尖区域。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提出利用普通数码相机的可见光图像色度信息及其统计指标判断日光环境下沿面放电的严重程度;提出利用色度信息B与G或B与R差值偏离整体区域平均值的标准得分(Z-score)作为基础统计指标,然后根据标准得分超过临界值的面积占比得到判断放电严重程度的指标,以标准得分为指标降低了日光干扰和不同介质材料色度的影响程度;提出计算标准得分时以整体区域为对象,计算面积占比时以电极附近区域为对象,双区域方法使得放电严重程度指标具有高信噪比。
如图1所示为本发明提供的一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法,在图1所示的方法中包括以下步骤:
S1:提取沿面放电可见光真彩色图像的RGB三色分量占比的沿面分布数据;
在一个可选的实施方式中,可以通过拍摄不同电压下的沿面放电图像,从沿面放电图像中选择分析区域并将上述分析区域划分为子图矩阵,其中,子图矩阵中的每个子图由M×N个像素点组成,每个像素点携带R、G、B三层基色分量信息,基色分量的取值大小由0~255级灰度表示,其中0代表最深色,255代表最浅色,M为子图的纵向像素点数,N为子图的横向像素点数。
如图2所示是利用数码相机拍摄的日光环境下沿面放电装置的真彩色图像(施加电压为6kV时);该装置是自制的沿面放电源,其中针、板电极材质为黄铜,沿面介质板材质为白色陶瓷,针板间隙为10.0mm;
如图3所示,方格标示的是计算标准得分时整体区域的各子图,白色矩形标示的是用来计算面积占比(放电严重程度)的针尖区域。
S2:根据沿面分布数据计算色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,并得到色度分量占比差值偏离整体区域平均值的标准得分;
在一个可选的实施方式,根据沿面分布数据计算色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布可以通过以下方式实现:
由原图各层基色分量的灰度值得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值;
其中,可以由
Figure BDA0001551160620000051
i∈(R,G,B)得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值,其中,SR表示R层分量灰度值,SG表示G层分量灰度值,SB表示B层分量灰度值,fi(m,n)表示(m,n)处的像素点在第i层基色分量的灰度值,(m,n)表示像素点的横纵坐标。
根据子图中各基色度分量的灰度值,计算得到不同色度R、G、B的色度分量占比;
其中,可以由
Figure BDA0001551160620000061
i∈(R,G,B)得到不同色度R、G、B的色度分量占比,其中,URp表示R的色度分量占比,UGp表示G的色度分量占比,UBp表示B的色度分量占比。
由不同色度R、G、B的色度分量占比得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布。
其中,可以由A(x,y)=UBp(x,y)-Ujp(x,y),j∈(R,G)得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,A(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的色度占比差值,UBp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的B分量占比,URp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的R分量占比,UGp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的G分量占比。
其中,色度分量占比差值偏离整体区域平均值的标准得分有助于定义极端值,其值越大,数据远离均值的距离越大,且标准得分为:
Figure BDA0001551160620000062
其中,Z(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的标准得分,
Figure BDA0001551160620000063
是所有A(x,y)的平均值,S是所有A(x,y)的标准差。
S3:根据标准得分超过临界值的面积占比确定放电严重程度指标。
其中,统计计算针尖区域的子图中满足Z(x,y)>3的数目比例P,作为表征沿面放电严重程度指标,进而可以根据放电严重程度指标,识别有无沿面放电并判断沿面放电的严重程度。
由于Z>3.0或Z<-3.0时,认为数据中含有极端值。故如果|Z(x,y)|>3,则认为元素A(x,y)取了极端值,即A(x,y)显著地大于(Z(x,y)>3.0时)或小于(Z(x,y)<-3.0时)绝大部分其他子图的色度占比差值,意味着该子图相对于分析区域中绝大部分其他子图发生了色度上的变异,表明该子图对应的绝缘介质表面发生了沿面放电。
以下结合具体实施例对本发明方法进行详细说明。
根据沿面放电严重程度指标P来诊断日光下白色陶瓷板的沿面放电。
对于白色陶瓷板,前述实例中的色度占比差值选为B、G色度占比的差值,子图矩阵大小为10行201列,单个子图大小为5×10像素,以此计算后续的标准得分和P,并得出下表1所示的诊断结果。
需要注意的是,P取零时,并不表明绝缘介质表面一定没有发生沿面放电。原因是在日光环境下,拍摄背景中的自然光会对沿面放电发出的光有遮盖和冲淡的影响,这会导致在低电压阶段,即使绝缘介质表面发生了沿面放电,也会因放电发光较微弱而不足以在背景光干扰下在图像上产生可测的色度变异。综上可知,P取零,表明绝缘介质表面没有发生沿面放电或发生了微弱的沿面放电。
表1日光下白色陶瓷板的沿面放电诊断
Figure BDA0001551160620000071
Figure BDA0001551160620000081
根据沿面放电严重程度的指标P来诊断日光下红色电木板的沿面放电。
将附图2中白色陶瓷板换成红色电木板即为该实施例中的沿面放电源装置。对于红色电木板,前述实例中的色度占比差值选为B、R色度占比的差值,子图矩阵大小为10行201列,单个子图大小为5×10像素,以此计算后续的标准得分和P,并得出下表所示的诊断结果
表2日光下红色电木板的沿面放电诊断
Figure BDA0001551160620000082
Figure BDA0001551160620000091
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种日光环境下基于可见光图像诊断沿面放电的方法,其特征在于,包括:
提取沿面放电可见光真彩色图像的RGB三色分量占比的沿面分布数据;
根据所述沿面分布数据计算色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,并得到色度分量占比差值偏离整体区域平均值的标准得分;
根据标准得分超过临界值的子图占针尖区域的面积占比确定放电严重程度指标。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取放电可见光真彩色图像的RGB三色分量占比的沿面分布数据,包括:
拍摄不同电压下的沿面放电图像,从所述沿面放电图像中选择分析区域并将所述分析区域划分为子图矩阵,其中,所述子图矩阵中的每个子图由M×N个像素点组成,每个像素点携带RGB三层基色分量信息,M为子图的纵向像素点数,N为子图的横向像素点数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述沿面分布数据计算色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,包括:
由原图各层基色分量的灰度值得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值;
根据子图中各基色分量的灰度值,计算得到不同色度RGB的色度分量占比;
由不同色度RGB的色度分量占比得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述由原图各层基色分量的灰度值得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值,包括:
Figure FDA0002451320030000021
得到各子图内所有像素点的各基色分量灰度值,其中,SR表示R层分量灰度值,SG表示G层分量灰度值,SB表示B层分量灰度值,fi(m,n)表示(m,n)处的像素点在第i层基色分量的灰度值,(m,n)表示像素点的横纵坐标。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据子图中各基色度分量的灰度值,计算得到不同色度RGB的色度分量占比,包括:
Figure FDA0002451320030000022
i∈(R,G,B)得到不同色度RGB的色度分量占比,其中,URp表示R的色度分量占比,UGp表示G的色度分量占比,UBp表示B的色度分量占比。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述由不同色度RGB的色度分量占比得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,包括:
由A(x,y)=UBp(x,y)-Ujp(x,y),j∈(R,G)得到色度分量占比B与G或B与R差值的沿面分布,A(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的色度占比差值,UBp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的B分量占比,URp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的R分量占比,UGp(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的G分量占比。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述色度分量占比差值偏离整体区域平均值的标准得分为:
Figure FDA0002451320030000031
其中,Z(x,y)表示子图矩阵中第x行,第y列子图的标准得分,
Figure FDA0002451320030000032
是所有A(x,y)的平均值,S是所有A(x,y)的标准差。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据所述标准得分超过临界值的面积占比确定放电严重程度指标,包括:
统计计算针尖区域的子图中满足Z(x,y)>3的数目比例,作为表征沿面放电严重程度指标。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述针尖区域为针尖正下方的3至5列子图。
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EP1255239A1 (en) * 2001-05-04 2002-11-06 Chunghwa Picture Tubes, Ltd. Compensation method for improving the image quality of a plasma display panel
CN106054032B (zh) * 2016-03-08 2020-03-03 华北电力大学(保定) 一种高压绝缘子沿面放电脉冲峰值的非接触式测量方法
CN106778855B (zh) * 2016-12-08 2019-05-10 华中科技大学 一种利用可见光图像色度处理划分电晕放电阶段的方法
JP6322320B2 (ja) * 2017-05-19 2018-05-09 エンジニアリングシステム株式会社 液体吐出ノズルの間隔検出方法および液体吐出装置

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