CN108333488A - 基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法 - Google Patents

基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108333488A
CN108333488A CN201810127227.0A CN201810127227A CN108333488A CN 108333488 A CN108333488 A CN 108333488A CN 201810127227 A CN201810127227 A CN 201810127227A CN 108333488 A CN108333488 A CN 108333488A
Authority
CN
China
Prior art keywords
arcing
optical imagery
ultraviolet
temperature
enables
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810127227.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108333488B (zh
Inventor
方黎勇
王思维
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Visual Channel Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Visual Channel Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Visual Channel Information Technology Co Ltd filed Critical Nanjing Visual Channel Information Technology Co Ltd
Priority to CN201810127227.0A priority Critical patent/CN108333488B/zh
Publication of CN108333488A publication Critical patent/CN108333488A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108333488B publication Critical patent/CN108333488B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1218—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing using optical methods; using charged particle, e.g. electron, beams or X-rays

Abstract

本发明公开了一种基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，包括以下步骤：S1、采集弓网的紫外波段信号；S2、对S1采集的燃弧进行能量等级评估；S3、计算燃弧持续的时间；S4、利用红外热像仪和光学相机对弓网进行抓拍；S5、计算红外热像仪有效区域内弓网平均温度，判断是否有燃弧；S6、对红外热像仪检测到的燃弧进行能量等级评估；S7、对光学图像进行区域定位及阈值分割；S8、对光学相机采集到的燃弧能量等级进行评估；S9、计算最终的燃弧能量等级。本发明通过紫外、红外、光学图像对燃弧进行检测及能量分级，得出否有燃弧及燃弧能量两个信息，从而能够准确、可靠、安全地对铁路弓网以及高压线路的燃弧进行检测。

Description

基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法
技术领域
本发明属于燃弧检测技术领域，特别涉及一种基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法。
背景技术
现有的燃弧检测方法主要有四种方法：
第一种是检测车检验方法，此方法不能做到实时性检测，且必须在停运后才能进行检测，费时费力；
第二种是接触式弓网检测方法，此检测方法围绕弓网接触压力展开检测，安装工艺复杂，并且这种检测方法在列车高速运行时可能会引起新的弓网故障；
第三种是图像处理方法，若单独采用此方法对弓网燃弧进行检测，要求摄像机采集频率高，且需要后续的图像处理，但由于受复杂环境的影响，造成效果并不号，且价格昂贵；
第四种是紫外相机检验，此方法采用的紫外相机价格昂贵，且频率只能达到30Hz左右，达不到1～5ms的检测精度要求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种通过紫外、红外、光学图像对燃弧进行三次检测及能量分级，最后得出此段弓网是否有燃弧及燃弧能量两个信息，能够准确地、低成本地、安全地对城市地铁线弓网燃弧进行检测的基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，包括以下步骤：
S1、紫外探测仪以200～2000Hz(根据检测的精度要求来定义该频率，频率越高、精度越高)的频率采集紫外波段信号，判断每次采集到的紫外波段信号是否出现在240～260nm或323～329nm之间(取决于材料而定)，若是则代表出现燃弧；并将采集到的紫外波段信号通过光电传感器转换为电信号Vd，然后通过数模转换，将电压信号转换为数字信号，若出现燃弧则记为01，否则记为00；
S2、对紫外探测仪检测到的燃弧进行能量等级评估，结果记为Nz；
S3、计算燃弧持续的时间ti：
其中，c为01持续的次数，当燃弧出现的时候，01就出现，紫外探测仪继续以200～2000Hz的频率进行信号采集，从01出现到00出现的这段时间内出现的01的次数即为c；f指紫外探测仪传输数据的频率；
S4、出现01信号时，触发红外热像仪和光学相机对弓网进行抓拍，设在ti时间段内分别获得Z1帧红外热像仪图像和Z2帧光学图像；
S5、利用红外热像仪提取各帧红外热像仪图像中超过100℃的区域，记为有效区域，计算每帧图像有效区域的平均温度Tiu；然后利用公式(2)计算ti时间段内弓网平均温度Ti：
若Ti>100℃则确定此处有燃弧，执行步骤S6，否则返回步骤S1；
S6、对红外热像仪检测到的燃弧进行能量等级评估，结果记为Nh；
S7、对光学图像进行区域定位及阈值分割，并通过光学图像判断是否有燃弧，若是则执行步骤S8，否则返回步骤S1；
S8、对光学相机采集到的燃弧能量进行等级评估，结果记为Nt；
S9、若紫外、红外和光学图像三者都检测出此段弓网有燃弧，则确定此弓网段有燃弧；并且通过下式计算最终的燃弧能量：
[N]＝[0.3Nz+0.5Nh+0.2Nt]
式中，[]表示向上取整。
进一步地，所述步骤S2中对紫外探测仪检测到的燃弧进行能量等级评估的具体实现方法为：若01连续出现1次以下，令Nz＝0；若01连续出现1～3次，则令Nz＝1；若01连续出现4～6次，则令Nz＝2；若01连续出现7～9次，则令Nz＝3；若01连续出现10～13次，则令Nz＝4；若01连续出现14～17次，则令Nz＝5；若01连续出现18～21次，则令Nz＝6；若01连续出现次数≥22，则令Nz＝7。
进一步地，所述步骤S6中对红外热像仪检测到的燃弧进行能量等级评估的具体实现方法为：若燃弧温度低于100℃，则令Nh＝0；若燃弧温度为100℃～250℃，则令Nh＝1；若燃弧温度为250℃～300℃，则令Nh＝2；若燃弧温度为300℃～350℃，则令Nh＝3；若燃弧温度为350℃～400℃，则令Nh＝4；若燃弧温度为400℃～450℃，则令Nh＝5；若燃弧温度为450℃～500℃，则令Nh＝6；若燃弧温度为500℃～550℃，则令Nh＝7；若燃弧温度≥550℃，则令Nh＝8；上述温度范围区间均包括下限值不包括上限值。
进一步地，所述步骤S7包括以下子步骤：
S71、若光学图像是彩色图像，则对彩色的光学图像进行灰度处理：
Yin＝0.65R+0.33G+0.02B
n代表在ti时间内第n帧光学图像，R、G、B分别表示该帧光学图像中R、G、B的强度值；
若光学图像是灰度图像，则无需进行灰度处理，直接执行步骤S72；
S72、定位受电弓和接触网相接触的矩形区域为光学图像的有效区域：将灰度图像原始坐标系下的各个点投影到极坐标系下，极坐标系的聚集点便为图像中的直线；对直线进行拟合，筛选出灰度图像中分别表征受电弓和接触网的直线；以受电弓和接触网的交点为中心，以受电弓为基准进行矩形区域选择；所述矩形区域的横向长度为：受电弓长度+左右各50个像素点；矩形区域的纵向长度为：以受电弓为基准向上截取200个像素点，向下截取整个图像；
S73、利用下式对步骤S72中得到的矩形区域进行阈值分割：
Ynj表示第n帧图像中的第j个像素点；K代表预设的阈值；若此处灰度比K大，则证明此像素点有燃弧，否则此像素点没有燃弧；
S74、统计步骤S73得到的燃弧像素点个数，记为an；
S75、利用下式计算ti时间内燃弧像素点数均值作为此段时间内的像素点个数：
进一步地，所述步骤S8中对光学相机采集到的燃弧能量等级进行评估的具体实现方法为：若燃弧面积小于1个像素点，令Nt＝0；若燃弧面积为1～50个像素点，则令Nt＝1；若燃弧面积为50～100个像素点，则令Nt＝2；若燃弧面积为100～200个像素点，则令Nt＝3；若燃弧面积为200～300个像素点，则令Nt＝4；若燃弧面积≥300个像素点，则令Nt＝5；上述燃弧面积范围区间均包括下限值不包括上限值。
本发明的有益效果是：本发明将紫外检测、红外检测和图像检测三种测量方法相融合，通过紫外、红外、光学图像对燃弧进行三次检测及能量分级，最后得出此段弓网是否有燃弧及燃弧能量两个信息，能够准确地、低成本地、安全地对城市地铁线弓网燃弧进行检测。
附图说明
图1为本发明的燃弧检测方法流程图；
图2为紫外探测仪采集特征紫外信号数据示意图；
图3为本发明实施例的红外热像仪采集图像；
图4为本发明实施例的红外热像仪采集图像有效区域；
图5为本发明实施例的光学相机采集图像的有效区域。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
如图1所示，一种基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，包括以下步骤：
S1、紫外探测仪以200～2000Hz(根据检测的精度要求来定义该频率，频率越高、精度越高)的频率采集紫外波段信号，判断每次采集到的紫外波段信号是否出现在240～260nm或323～329nm之间(取决于材料而定)，若是则代表出现燃弧；并将采集到的紫外波段信号通过光电传感器转换为电信号Vd，然后通过数模转换，将电压信号转换为数字信号，若出现燃弧则记为01，否则记为00，如图2所示；
S2、对紫外探测仪检测到的燃弧进行能量等级评估，结果记为Nz；具体实现方法为：若01连续出现1次以下，令Nz＝0；若01连续出现1～3次，则令Nz＝1；若01连续出现4～6次，则令Nz＝2；若01连续出现7～9次，则令Nz＝3；若01连续出现10～13次，则令Nz＝4；若01连续出现14～17次，则令Nz＝5；若01连续出现18～21次，则令Nz＝6；若01连续出现次数≥22，则令Nz＝7。
S3、计算燃弧持续的时间ti：
其中，c为01持续的次数，当燃弧出现的时候，01就出现，紫外探测仪继续以200～2000Hz的频率进行信号采集，从01出现到00出现的这段时间内出现的01的次数即为c；f指紫外探测仪传输数据的频率；
S4、出现01信号时，触发红外热像仪和光学相机对弓网进行抓拍，设在ti时间段内分别获得Z1帧红外热像仪图像和Z2帧光学图像；
S5、利用红外热像仪提取各帧红外热像仪图像中超过100℃的区域，记为有效区域，计算每帧图像有效区域的平均温度Tiu；然后利用公式(2)计算ti时间段内弓网平均温度Ti：
若Ti>100℃则确定此处有燃弧，执行步骤S6，否则返回步骤S1；
S6、对红外热像仪检测到的燃弧进行能量等级评估，结果记为Nh；具体实现方法为：若燃弧温度低于100℃，则令Nh＝0；若燃弧温度为100℃～250℃，则令Nh＝1；若燃弧温度为250℃～300℃，则令Nh＝2；若燃弧温度为300℃～350℃，则令Nh＝3；若燃弧温度为350℃～400℃，则令Nh＝4；若燃弧温度为400℃～450℃，则令Nh＝5；若燃弧温度为450℃～500℃，则令Nh＝6；若燃弧温度为500℃～550℃，则令Nh＝7；若燃弧温度≥550℃，则令Nh＝8；上述温度范围区间均包括下限值不包括上限值。
S7、对光学图像进行区域定位及阈值分割，并通过光学图像判断是否有燃弧，若是则执行步骤S8，否则返回步骤S1；具体包括以下子步骤：
S71、若光学图像是彩色图像，则对彩色的光学图像进行灰度处理：
Yin＝0.65R+0.33G+0.02B
n代表在ti时间内第n帧光学图像，R、G、B分别表示该帧光学图像中R、G、B的强度值；
若光学图像是灰度图像，则无需进行灰度处理，直接执行步骤S72；
S72、定位受电弓和接触网相接触的矩形区域为光学图像的有效区域：将灰度图像原始坐标系下的各个点投影到极坐标系下，极坐标系的聚集点便为图像中的直线；对直线进行拟合，筛选出灰度图像中分别表征受电弓和接触网的直线；以受电弓和接触网的交点为中心，以受电弓为基准进行矩形区域选择；所述矩形区域的横向长度为：受电弓长度+左右各50个像素点；矩形区域的纵向长度为：以受电弓为基准向上截取200个像素点，向下截取整个图像；
S73、利用下式对步骤S72中得到的矩形区域进行阈值分割：
Ynj表示第n帧图像中的第j个像素点；K代表预设的阈值；若此处灰度比K大，则证明此像素点有燃弧，否则此像素点没有燃弧；
S74、统计步骤S73得到的燃弧像素点个数，记为an；
S75、利用下式计算ti时间内燃弧像素点数均值作为此段时间内的像素点个数：
S8、对光学相机采集到的燃弧能量等级进行评估，结果记为Nt；具体实现方法为：若燃弧面积小于1个像素点，令Nt＝0；若燃弧面积为1～50个像素点，则令Nt＝1；若燃弧面积为50～100个像素点，则令Nt＝2；若燃弧面积为100～200个像素点，则令Nt＝3；若燃弧面积为200～300个像素点，则令Nt＝4；若燃弧面积≥300个像素点，则令Nt＝5；上述燃弧面积范围区间均包括下限值不包括上限值。
S9、若紫外、红外和光学图像三者都检测出此段弓网有燃弧，则确定此弓网段有燃弧；并且通过下式计算最终的燃弧能量等级：
[N]＝[0.3Nz+0.5Nh+0.2Nt]
式中，[]表示向上取整。
下面通过具体实施例来验证本发明的技术方案：通过检测某铁路段内弓网是否存在燃弧来展示发明效果。
通过步骤S1采集到的一段时间内的紫外光信号，并对该紫外光信号进行能量等级评估统计，得到如表1所示的结果。
表1
步骤S4中红外热像仪检测到的温度图像如图3所示。步骤S5截取到的有效区域的图像如图4所示，步骤S6可确定红外检测是否检测到燃弧，并对检测到的燃弧进行能量等级评估，其结果如表2所示。
表2
能量等级Nh 能量等级Nz 能量等级出现次数
2级 1 1次
3级 2 1次
4级 4 1次
光学图像进行灰度处理后截取的矩形区域如图5所示，图中用方框标示出的区域内为两次燃弧图像。通过步骤S7、S8可确定光学图像是否检测到燃弧，并对燃弧进行能量等级评估，结果如表3所示。
表3
能量等级Nt 能量等级Nh 能量等级Nz 能量等级出现次数
2级 3 2 1次
4级 4 4 1次
通过步骤S9可准确的判断此路段有两次燃弧，并得到两次燃弧的能量等级分别为3级、4级。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、紫外探测仪以200～2000Hz的频率采集紫外波段信号，判断每次采集到的紫外波段信号是否出现在240～260nm或323～329nm之间，若是则代表出现燃弧；并将采集到的紫外波段信号通过光电传感器转换为电信号Vd，然后通过数模转换，将电压信号转换为数字信号，若出现燃弧则记为01，否则记为00；
S2、对紫外探测仪检测到的燃弧进行能量等级评估，结果记为Nz；
S3、计算燃弧持续的时间ti：
其中，c为01持续的次数；f指紫外探测仪的频率；
S4、出现01信号时，触发红外热像仪和光学相机对弓网进行抓拍，设在ti时间段内分别获得Z1帧红外热像仪图像和Z2帧光学图像；
S5、利用红外热像仪提取各帧红外热像仪图像中超过100℃的区域，记为有效区域，计算每帧图像有效区域的平均温度Tiu；然后利用公式(2)计算ti时间段内弓网平均温度Ti：
若Ti>100℃则确定此处有燃弧，执行步骤S6，否则返回步骤S1；
S6、对红外热像仪检测到的燃弧进行能量等级评估，结果记为Nh；
S7、对光学图像进行区域定位及阈值分割，并通过光学图像判断是否有燃弧，若是则执行步骤S8，否则返回步骤S1；
S8、对光学相机采集到的燃弧能量等级进行评估，结果记为Nt；
S9、若紫外、红外和光学图像三者都检测出此段弓网有燃弧，则确定此弓网段有燃弧；并且通过下式计算最终的燃弧能量等级：
[N]＝[0.3Nz+0.5Nh+0.2Nt]
式中，[]表示向上取整。
2.根据权利要求1所述的基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，其特征在于，所述步骤S2中对紫外探测仪检测到的燃弧进行能量等级评估的具体实现方法为：若01连续出现1次以下，令Nz＝0；若01连续出现1～3次，则令Nz＝1；若01连续出现4～6次，则令Nz＝2；若01连续出现7～9次，则令Nz＝3；若01连续出现10～13次，则令Nz＝4；若01连续出现14～17次，则令Nz＝5；若01连续出现18～21次，则令Nz＝6；若01连续出现次数≥22，则令Nz＝7。
3.根据权利要求1所述的基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，其特征在于，所述步骤S6中对红外热像仪检测到的燃弧进行能量等级评估的具体实现方法为：若燃弧温度低于100℃，则令Nh＝0；若燃弧温度为100℃～250℃，则令Nh＝1；若燃弧温度为250℃～300℃，则令Nh＝2；若燃弧温度为300℃～350℃，则令Nh＝3；若燃弧温度为350℃～400℃，则令Nh＝4；若燃弧温度为400℃～450℃，则令Nh＝5；若燃弧温度为450℃～500℃，则令Nh＝6；若燃弧温度为500℃～550℃，则令Nh＝7；若燃弧温度≥550℃，则令Nh＝8；上述温度范围区间均包括下限值不包括上限值。
4.根据权利要求1所述的基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，其特征在于，所述步骤S7包括以下子步骤：
S71、若光学图像是彩色图像，则对彩色的光学图像进行灰度处理：
Yin＝0.65R+0.33G+0.02B
n代表在ti时间内第n帧光学图像，R、G、B分别表示该帧光学图像中R、G、B的强度值；
若光学图像是灰度图像，则无需进行灰度处理，直接执行步骤S72；
S72、定位受电弓和接触网相接触的矩形区域为光学图像的有效区域：将灰度图像原始坐标系下的各个点投影到极坐标系下，极坐标系的聚集点便为图像中的直线；对直线进行拟合，筛选出灰度图像中分别表征受电弓和接触网的直线；以受电弓和接触网的交点为中心，以受电弓为基准进行矩形区域选择；所述矩形区域的横向长度为：受电弓长度+左右各50个像素点；矩形区域的纵向长度为：以受电弓为基准向上截取200个像素点，向下截取整个图像；
S73、利用下式对步骤S72中得到的矩形区域进行阈值分割：
Ynj表示第n帧图像中的第j个像素点；K代表预设的阈值；若此处灰度比K大，则证明此像素点有燃弧，否则此像素点没有燃弧；
S74、统计步骤S73得到的燃弧像素点个数，记为an；
S75、利用下式计算ti时间内燃弧像素点数均值作为此段时间内的像素点个数：
5.根据权利要求1所述的基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法，其特征在于，所述步骤S8中对光学相机采集到的燃弧能量等级进行评估的具体实现方法为：若燃弧面积小于1个像素点，令Nt＝0；若燃弧面积为1～50个像素点，则令Nt＝1；若燃弧面积为50～100个像素点，则令Nt＝2；若燃弧面积为100～200个像素点，则令Nt＝3；若燃弧面积为200～300个像素点，则令Nt＝4；若燃弧面积≥300个像素点，则令Nt＝5；上述燃弧面积范围区间均包括下限值不包括上限值。
CN201810127227.0A 2018-02-08 2018-02-08 基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法 Active CN108333488B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810127227.0A CN108333488B (zh) 2018-02-08 2018-02-08 基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810127227.0A CN108333488B (zh) 2018-02-08 2018-02-08 基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108333488A true CN108333488A (zh) 2018-07-27
CN108333488B CN108333488B (zh) 2020-11-24

Family

ID=62927507

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810127227.0A Active CN108333488B (zh) 2018-02-08 2018-02-08 基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108333488B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109444700A (zh) * 2018-12-29 2019-03-08 北京交通大学 弓网电弧检测方法及系统
CN111091525A (zh) * 2018-10-18 2020-05-01 株洲中车时代电气股份有限公司 一种接触网硬点检测系统及其方法
CN111323683A (zh) * 2020-03-23 2020-06-23 中铁电气化局集团有限公司 燃弧检测系统、燃弧检测方法、装置和计算机设备
CN111398306A (zh) * 2019-12-28 2020-07-10 昆山高新轨道交通智能装备有限公司 城市轨道交通运营综合检测系统
CN112016544A (zh) * 2020-08-05 2020-12-01 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种受电弓智能监测分析方法、装置及系统
CN112067980A (zh) * 2020-07-27 2020-12-11 国网河北省电力有限公司检修分公司 一种高压断路器燃弧监测系统及方法
CN112766195A (zh) * 2021-01-26 2021-05-07 西南交通大学 一种电气化铁路弓网燃弧视觉检测方法
CN112834879A (zh) * 2021-01-05 2021-05-25 株洲中车时代电气股份有限公司 一种弓网燃弧的检测装置及检测方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009016317A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Kobe Steel Ltd 電気設備のモニタリングシステム
CN104442840A (zh) * 2014-12-01 2015-03-25 西南交通大学 一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法及燃弧检测装置
KR101573234B1 (ko) * 2015-04-21 2015-12-01 주식회사 광명에스지 수배전반에서 광 변환 방식에 의한 광섬유 아크 검출 센서
CN105879284A (zh) * 2016-06-06 2016-08-24 合肥市嘉升电子科技有限公司 包括多传感器的消防水炮控制系统及控制方法
CN106251568A (zh) * 2016-10-26 2016-12-21 山东大学 一种基于紫外与图像检测技术的火灾报警安防系统及方法
CN106596579A (zh) * 2016-11-15 2017-04-26 同济大学 一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法
CN106802384A (zh) * 2016-11-30 2017-06-06 同济大学 基于红外和紫外光电传感融合的电气设备故障检测方法
CN107169491A (zh) * 2017-05-19 2017-09-15 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 一种齿环模具编号检测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009016317A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Kobe Steel Ltd 電気設備のモニタリングシステム
CN104442840A (zh) * 2014-12-01 2015-03-25 西南交通大学 一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法及燃弧检测装置
KR101573234B1 (ko) * 2015-04-21 2015-12-01 주식회사 광명에스지 수배전반에서 광 변환 방식에 의한 광섬유 아크 검출 센서
CN105879284A (zh) * 2016-06-06 2016-08-24 合肥市嘉升电子科技有限公司 包括多传感器的消防水炮控制系统及控制方法
CN106251568A (zh) * 2016-10-26 2016-12-21 山东大学 一种基于紫外与图像检测技术的火灾报警安防系统及方法
CN106596579A (zh) * 2016-11-15 2017-04-26 同济大学 一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法
CN106802384A (zh) * 2016-11-30 2017-06-06 同济大学 基于红外和紫外光电传感融合的电气设备故障检测方法
CN107169491A (zh) * 2017-05-19 2017-09-15 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 一种齿环模具编号检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
马成: "基于燃弧检测装置的弓网受流质量试验分析", 《万方数据》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111091525A (zh) * 2018-10-18 2020-05-01 株洲中车时代电气股份有限公司 一种接触网硬点检测系统及其方法
CN109444700A (zh) * 2018-12-29 2019-03-08 北京交通大学 弓网电弧检测方法及系统
CN111398306A (zh) * 2019-12-28 2020-07-10 昆山高新轨道交通智能装备有限公司 城市轨道交通运营综合检测系统
CN111323683A (zh) * 2020-03-23 2020-06-23 中铁电气化局集团有限公司 燃弧检测系统、燃弧检测方法、装置和计算机设备
CN111323683B (zh) * 2020-03-23 2023-04-21 中铁电气化局集团有限公司 燃弧检测系统、燃弧检测方法、装置和计算机设备
CN112067980A (zh) * 2020-07-27 2020-12-11 国网河北省电力有限公司检修分公司 一种高压断路器燃弧监测系统及方法
CN112016544A (zh) * 2020-08-05 2020-12-01 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种受电弓智能监测分析方法、装置及系统
CN112834879A (zh) * 2021-01-05 2021-05-25 株洲中车时代电气股份有限公司 一种弓网燃弧的检测装置及检测方法
CN112766195A (zh) * 2021-01-26 2021-05-07 西南交通大学 一种电气化铁路弓网燃弧视觉检测方法
CN112766195B (zh) * 2021-01-26 2022-03-29 西南交通大学 一种电气化铁路弓网燃弧视觉检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108333488B (zh) 2020-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108333488A (zh) 基于紫外、红外和光学图像相融合的燃弧检测方法
CN103500322B (zh) 基于低空航拍图像的车道线自动识别方法
CN105425123B (zh) 一种紫外成像与红外成像协同检测电力设备故障的方法及系统
CN103487729B (zh) 基于紫外视频与红外视频融合的电力设备缺陷检测方法
CN112434695B (zh) 一种基于深度学习的上拉杆故障检测方法
CN107180416B (zh) 火车车轮踏面图像畸形校正方法及系统
CN104318582B (zh) 一种高铁接触网旋转双耳部件销钉不良状态检测方法
CN110310255B (zh) 基于目标检测和图像处理的转辙机缺口检测方法
CN105203552A (zh) 一种360°踏面图像检测系统及其检测方法
CN104809732A (zh) 一种基于图像比对的电力设备外观异常检测方法
CN104361314A (zh) 基于红外与可见光图像融合的变电设备定位方法及装置
CN104535586A (zh) 带钢边部缺陷检测识别方法
CN104616275A (zh) 一种缺陷检测方法和装置
CN111080582A (zh) 工件内外表面缺陷检测方法
CN109447011A (zh) 红外对蒸汽管道泄露的实时监控方法
CN106920240A (zh) 一种基于红外图像的绝缘子识别和故障诊断方法
CN107843818A (zh) 基于异源图像温升与局部放电特征高压绝缘故障诊断方法
CN103729620A (zh) 一种基于多视角贝叶斯网络的多视角行人检测方法
KR101874968B1 (ko) 이미지 정보 기반의 시정거리 측정 시스템 및 이를 이용한 시정거리 측정 방법
CN205711654U (zh) 一种三维可视化的路面破损信息的检测装置
CN117079397B (zh) 一种基于视频监控的野外人兽安全预警方法
CN110084795A (zh) 一种基于本底的红外图像盲元检测方法及系统
CN103366578A (zh) 一种基于图像的车辆检测方法
CN105373789A (zh) 一种香烟隐形喷码完整性检测方法
CN103983239B (zh) 基于车道等宽线的测距方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant