CN113469185A - 一种变压器油枕的油位高度检测方法 - Google Patents
一种变压器油枕的油位高度检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种变压器油枕的油位检测方法，所述变压器油枕的油位高度检测方法包括：S1：获取变压器油枕的红外图像；S2：根据所述红外图像，并利用阈值分割算法和主动轮廓修正算法，得到变压器油枕的油位高度；S3：根据所述变压器油枕的油位高度和油枕高度，得到检测结果。本发明所提供的变压器油枕的油位检测方法，能够解决现有的油位检测方法稳定性差、误差大且准确性低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及变压器油位检测技术领域，具体涉及一种变压器油枕的油位高度检测方法。
背景技术
变压器是指利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，变压器油枕的油位高度对于变压器的运行十分重要，油位过高可能导致变压器内油压过大，造成油液溢出；油位过低，特别是油位低于变压器的大盖高度时，会导致导线和铁芯暴露在空气中，从而引起变压器内部闪络(指固体绝缘子周围的气体或液体电介质被击穿时，沿固体绝缘子表面放电的现象)。因此，在日常使用过程中，对于变压器油枕的油位高度检测非常重要。
目前，现有的变压器油枕的油位高度检测方法主要有基于梯度信息的传统检测方法、区域生长法和Otsu算法检测，然而，如表1所示，基于梯度信息的传统液位检测算法稳定性较差；区域生长法受到生长条件的限制，出现了大的残缺；Otsu的误差值虽然较小，但检测出的油位呈凹凸状，不适合用于油枕油位的检测。
表1不同分割算法检测出的油位高度误差对比
发明内容
本发明的目的在于提供一种变压器油枕的油位高度检测方法，以解决现有的油位检测方法稳定性差、误差大且准确性低的问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
本发明提供一种变压器油枕的油位高度检测方法，所述变压器油枕的油位高度检测方法包括：
S1：获取变压器油枕的红外图像；
S2：根据所述红外图像，并利用阈值分割算法和主动轮廓修正算法，得到变压器油枕的油位高度；
S3：获取变压器的油枕高度，根据所述变压器油枕的油位高度和油枕高度，得到检测结果。
可选择地，所述步骤S2中包括以下分步骤：
S21：对所述红外图像进行预处理，得到水平方向的油枕图像；
S22：获取所述水平方向的油枕图像中的油位像素点；
S23：利用最小二乘法对所述油位像素点进行拟合，得到油位的水平直线；
S24：根据所述油位的水平直线，得到所述变压器油枕的油位高度。
可选择地，所述步骤S21包括以下分步骤：
S211：利用最大连通域算法和/或最大内接矩形算法对所述红外图像进行处理，得到油枕所在图像区；
S212：结合所述油枕所在图像区，对所述红外图像进行旋转和/或截取操作，得到水平方向的油枕图像。
可选择地，所述步骤S22包括以下分步骤：
S221：提取所述水平方向的油枕图像中的绿色通道图像，其中，所述绿色通道图像包括油液部分和无油部分；
S222：利用阈值分割算法对所述绿色通道图像进行分割，得到油液部分的粗略分布标记区域；
S223：利用主动轮廓修正算法对所述粗略分布标记区域的边缘部分进行修正，得到目标对象的边缘图像；
S224：提取所述边缘图像中的初始像素点，利用油位边缘纵坐标对所述初始像素点进行筛选，得到所述油位像素点。
可选择地，所述阈值分割算法为Otsu阈值分割算法。
可选择地，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31：获取变压器的油枕高度；
S32：根据所述油枕高度和所述变压器油枕的油位高度，得到警报判定条件；
S33：根据所述警报判定条件，设定警报判定规则；
S34：根据所述警报判定规则，得到检测结果。
可选择地，所述步骤S32中，所述警报判定条件为：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值；h表示油位高度；h0表示油枕高度。
可选择地，所述步骤S33中，所述警报判定规则包括：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值。
本发明具有以下有益效果：
本发明所提供的变压器油枕的油位高度检测方法，利用阈值分割算法，虽然智能得到较为模糊的油枕油位边缘，但能够为主动轮廓修正模型提供分割标记，从而能够减少主动轮廓修正的运行时间；采用主动轮廓修正算法，能够缩小干扰因素对油位高度的影响，从而得到更为精确地油位高度。
附图说明
图1为本发明实施例所提供的变压器油枕的油位高度检测方法的流程图
图2为图1中步骤S2的分步骤流程图；
图3为图2中步骤S21的分步骤流程图；
图4为本发明实施例所提供的变压器油枕的红外图像；
图5为图4进行最大连通域操作后的示意图；
图6为图5最大内接矩形操作后的示意图；
图7为本发明实施例所提供的变压器油枕的红外图像的预处理结果示意图；
图8为图2中步骤S22的分步骤流程图；
图9为本发明实施例所提供的变压器油枕的绿色通道图像的Otsu分割结果示意图；
图10为对图9进行主动轮廓修正操作后的示意图；
图11为本发明实施例所提供的利用最小二乘法得到的变压器油枕的油位高度线示意图；
图12为图1中步骤S3的分步骤流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
实施例
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
本发明提供一种变压器油枕的油位高度检测方法，所述变压器油枕的油位高度检测方法包括：
S1：获取变压器油枕的红外图像；
S2：根据所述红外图像，并利用阈值分割算法和主动轮廓修正算法，得到变压器油枕的油位高度；
S3：获取变压器的油枕高度，根据所述变压器油枕的油位高度和油枕高度，得到检测结果。
本发明具有以下有益效果：
本发明所提供的变压器油枕的油位高度检测方法，利用阈值分割算法，虽然智能得到较为模糊的油枕油位边缘，但能够为主动轮廓修正模型提供分割标记，从而能够减少主动轮廓修正的运行时间；采用主动轮廓修正算法，能够缩小干扰因素对油位高度的影响，从而得到更为精确地油位高度。
可选择地，所述步骤S2中包括以下分步骤：
S21：对所述红外图像进行预处理，得到水平方向的油枕图像；
S22：获取所述水平方向的油枕图像中的油位像素点；
S23：利用最小二乘法对所述油位像素点进行拟合，得到油位的水平直线；
S24：根据所述油位的水平直线，得到所述变压器油枕的油位高度。
可选择地，所述步骤S21包括以下分步骤：
S211：利用最大连通域算法和/或最大内接矩形算法对所述红外图像进行处理，得到油枕所在图像区；
S212：结合所述油枕所在图像区，对所述红外图像进行旋转和/或截取操作，得到水平方向的油枕图像。
可选择地，所述步骤S22包括以下分步骤：
S221：提取所述水平方向的油枕图像中的绿色通道图像，其中，所述绿色通道图像包括油液部分和无油部分；
S222：利用阈值分割算法对所述绿色通道图像进行分割，得到油液部分的粗略分布标记区域；
S223：利用主动轮廓修正算法对所述粗略分布标记区域的边缘部分进行修正，得到目标对象的边缘图像；
S224：提取所述边缘图像中的初始像素点，利用油位边缘纵坐标对所述初始像素点进行筛选，得到所述油位像素点。
可选择地，所述阈值分割算法为Otsu阈值分割算法。
可选择地，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31：获取变压器的油枕高度；
S32：根据所述油枕高度和所述变压器油枕的油位高度，得到警报判定条件；
S33：根据所述警报判定条件，设定警报判定规则；
S34：根据所述警报判定规则，得到检测结果。
可选择地，所述步骤S32中，所述警报判定条件包括：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值；h表示油位高度；h0表示油枕高度。
可选择地，所述步骤S33中，所述警报判定规则为：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值。
具体对本发明进行展开说明：
本发明提供一种变压器油枕的油位高度检测方法，参考图1所示，所述变压器油枕的油位高度检测方法包括：
S1：获取变压器油枕的红外图像；
这里，本发明以利用红外相机获取到的变压器油枕的红外图像为例进行详细说明：
S2：根据所述红外图像，并利用阈值分割算法和主动轮廓修正算法，得到变压器油枕的油位高度；
具体请参考图2，所述步骤S2中包括以下分步骤：
S21：对所述红外图像进行预处理，得到水平方向的油枕图像；
在本发明中，参考图3所示，对于红外图像的预处理具体为：
S211：利用最大连通域操作和/或最大内接矩形操作对所述红外图像进行处理，得到油枕所在图像区；
以图4为例，先对图4进行最大连通域操作，得到图5，再对图5进行最大内接举行操作，得到图6，那么图6便是油枕所在图像区。
S212：结合所述油枕所在图像区，对所述红外图像进行旋转和/或截取操作，得到水平方向的油枕图像。
结合图6，对图4进行旋转和截取操作，获得水平方向的油枕图像如图7所示，与图4相比，图7排除了较多的干扰因素，使得油位处的差异相对于红外图像更为突出，更加便于后续的处理计算。
S22：获取所述水平方向的油枕图像中的油位像素点；
具体地，参考图8所示，所述步骤S22包括以下分步骤：
在获取油枕油位像素点坐标的过程中，为突出有油部分和无油部分的差异，从而对绿色通道图像进行分割。
S221：提取所述水平方向的油枕图像中的绿色通道图像，其中，所述绿色通道图像包括油液部分和无油部分；
由于阈值分割算法具有实现简单、计算量小、性能较稳定的优点，因此在本发明中，
S222：利用阈值分割算法对所述绿色通道图像进行分割，得到油液部分的粗略分布标记区域；
当然，本发明对于能够进行绿色通道图像进行分割的分割方法不做限定，本领域技术人员可结合本发明以及实际情况进行选择其他分割方式。具体地，在本发明中，所采用的阈值分割算法为Otsu阈值分割算法。
如图9所示，由于Otsu分割后的油枕油位两端偏高，中间凹陷，且右下角因存在出油口等原因使得油枕油位的下方未呈现出一块完整的无油区，但该方法能够检测出油枕油位的粗略边缘，因此需要对粗略分布标记区域进行修正：
S223：利用主动轮廓修正算法对所述粗略分布标记区域的边缘部分进行修正，得到目标对象的边缘图像；
参考图10可知，虽然主动轮廓修正算法修正了Otsu分割的油枕边缘，得到较为准确的目标对象轮廓。但油枕的红外图像不可避免的会受到导线或受热不均等因素的影响，因此需要对检测出的油枕油位点进行筛选，具体为：
S224：提取所述边缘图像中的初始像素点，利用油位边缘纵坐标对所述初始像素点进行筛选，得到所述油位像素点。
油位大致呈一条直线，因此本文利用检测出的油位边缘纵坐标对初始边像素点进行筛选，剔除纵坐标与众数(油位高度纵坐标出现次数最多的数值)相差较大的像素点，获得油位像素点。
S23：利用最小二乘法对所述油位像素点进行拟合，得到油位的水平直线；
在检测油位高度的过程中，由于分割筛选得到的油位像素点存在波动，图像上体现为一条不平滑的线。为了减小油位高度检测的误差，本节采用最小二乘法去拟合筛选后的油位像素点，拟合得到的水平直线y＝d。
S24：根据所述油位的水平直线，得到所述变压器油枕的油位高度。
参考图11所示，确定该水平直线为所述变压器油枕的油位高度。
S3：获取变压器的油枕高度，根据所述变压器油枕的油位高度和油枕高度，得到检测结果。
可选择地，参考图12，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31：获取变压器的油枕高度；变压器型号已知的情况下，变压器的油枕高度便属于已知值。
S32：根据所述油枕高度和所述变压器油枕的油位高度，得到警报判定条件；所述警报判定条件为：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值；h表示油位高度；h0表示油枕高度。
S33：根据所述警报判定条件，设定警报判定规则；所述警报判定规则包括：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值。
S34：根据所述警报判定规则，得到检测结果。
根据该警报判定规则得到的结果，即为检测结果。本领域技术人员可根据该检测结果对变压器的油位进行调整，至于如何进行调整，则非本发明的实质性内容，本领域技术人员可灵活选择操作。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种变压器油枕的油位检测方法，其特征在于，所述变压器油枕的油位高度检测方法包括：
S1：获取变压器油枕的红外图像；
S2：根据所述红外图像，并利用阈值分割算法和主动轮廓修正算法，得到变压器油枕的油位高度；
S3：获取变压器的油枕高度，根据所述变压器油枕的油位高度和油枕高度，得到检测结果。
2.根据权利要求1所述的变压器油枕的油位高度检测方法，其特征在于，所述步骤S2中包括以下分步骤：
S21：对所述红外图像进行预处理，得到水平方向的油枕图像；
S22：获取所述水平方向的油枕图像中的油位像素点；
S23：利用最小二乘法对所述油位像素点进行拟合，得到油位的水平直线；
S24：根据所述油位的水平直线，得到所述变压器油枕的油位高度。
3.根据权利要求2所述的变压器油枕的油位高度检测方法，其特征在于，所述步骤S21包括以下分步骤：
S211：利用最大连通域算法和/或最大内接矩形算法对所述红外图像进行处理，得到油枕所在图像区；
S212：结合所述油枕所在图像区，对所述红外图像进行旋转和/或截取操作，得到水平方向的油枕图像。
4.根据权利要求2所述的变压器油枕的油位高度检测方法，其特征在于，所述步骤S22包括以下分步骤：
S221：提取所述水平方向的油枕图像中的绿色通道图像，其中，所述绿色通道图像包括油液部分和无油部分；
S222：利用阈值分割算法对所述绿色通道图像进行分割，得到油液部分的粗略分布标记区域；
S223：利用主动轮廓修正算法对所述粗略分布标记区域的边缘部分进行修正，得到目标对象的边缘图像；
S224：提取所述边缘图像中的初始像素点，利用油位边缘纵坐标对所述初始像素点进行筛选，得到所述油位像素点。
5.根据权利要求4所述的变压器油枕的油位高度检测方法，其特征在于，所述阈值分割算法为Otsu阈值分割算法。
6.根据权利要求1所述的变压器油枕的油位高度检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31：获取变压器的油枕高度；
S32：根据所述油枕高度和所述变压器油枕的油位高度，得到警报判定条件；
S33：根据所述警报判定条件，设定警报判定规则；
S34：根据所述警报判定规则，得到检测结果。
7.根据权利要求6所述的变压器油枕的油位高度检测方法，其特征在于，所述步骤S32中，所述警报判定条件为：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值；h表示油位高度；h0表示油枕高度。
8.根据权利要求7所述的变压器油枕的油位高度检测方法，其特征在于，所述步骤S33中，所述警报判定规则包括：
其中，oilevel表示油位高度和油枕高度的比值。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113469185B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202915975U (zh) * | 2012-10-09 | 2013-05-01 | 江西省电力科学研究院 | 一种变压器油枕油位自动监测及告警系统 |
| US20160047765A1 (en) * | 2014-08-12 | 2016-02-18 | Abb Inc. | Method and Apparatus for Leakage Monitoring for Oil-Immersed Electrical Transformers |
| CN108180960A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-19 | 深圳供电局有限公司 | 一种变压器的油位状态检测方法和装置 |
| CN108615239A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-02 | 福建中医药大学 | 基于阈值技术和灰度投影的舌图像分割方法 |
| WO2019041412A1 (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | 中国科学院微电子研究所 | 基于热成像的关脉识别方法 |
| CN109447061A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-03-08 | 南京理工大学 | 基于巡检机器人的电抗器油位计识别方法 |
| CN110207784A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-09-06 | 国家电网有限公司 | 变压器油位告警方法、装置及终端设备 |
| CN112862834A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-05-28 | 江南大学 | 一种基于视觉显著区域和主动轮廓的图像分割方法 |
-
2021
- 2021-06-04 CN CN202110626858.9A patent/CN113469185B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202915975U (zh) * | 2012-10-09 | 2013-05-01 | 江西省电力科学研究院 | 一种变压器油枕油位自动监测及告警系统 |
| US20160047765A1 (en) * | 2014-08-12 | 2016-02-18 | Abb Inc. | Method and Apparatus for Leakage Monitoring for Oil-Immersed Electrical Transformers |
| WO2019041412A1 (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | 中国科学院微电子研究所 | 基于热成像的关脉识别方法 |
| CN108180960A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-19 | 深圳供电局有限公司 | 一种变压器的油位状态检测方法和装置 |
| CN108615239A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-02 | 福建中医药大学 | 基于阈值技术和灰度投影的舌图像分割方法 |
| CN109447061A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-03-08 | 南京理工大学 | 基于巡检机器人的电抗器油位计识别方法 |
| CN110207784A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-09-06 | 国家电网有限公司 | 变压器油位告警方法、装置及终端设备 |
| CN112862834A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-05-28 | 江南大学 | 一种基于视觉显著区域和主动轮廓的图像分割方法 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| TIANLI LIU 等: "A coloured oil level indicator detection method based on simple linear iterative clustering", 《IOP CONFERENCE SERIES: EARTH AND ENVIRONMENTAL SCIENCE》 * |
| 刘健等: "基于红外图像的电力变压器油位自动检测方法", 《高电压技术》 * |
| 李洋洋: "基于视觉的发电机油位检测与控制研究", 《软件导刊》 * |
| 王建华等: "基于红外图像的GVF Snake轮廓提取算法的研究", 《应用光学》 * |
| 董恩增等: "基于主动轮廓模型的红外图像轮廓提取算法", 《激光与红外》 * |
| 蔺丽华: "基于红外成像的变电站设备安全预警关键技术研究", 《知网博士电子期刊》 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113469185B (zh) | 2023-03-24 |
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|---|---|---|---|
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| PB01 | Publication | ||
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