CN114092437B - 一种变压器渗漏油检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种变压器渗漏油检测方法，通过获取所述变压器的紫外荧光图片，然后将所述紫外荧光图片转换为YUV图片，最后基于所述YUV图片确定变压器渗漏油区域，其中，确定渗漏油区域具体为先确定出YUV图片中的三个分量，然后将三个分量中的V色度分量通过预设分割算法确定出前景和背景的分割阈值，再基于三个分量中的灰度值分量和分割阈值确定出变压器渗漏油区域，本发明实现了自动判断变压器渗漏油情况，避免了人工识别的操作方式，实现了检测自动化、智能化。

Description

一种变压器渗漏油检测方法

技术领域

本发明属于渗漏油检测技术领域，具体涉及一种变压器渗漏油检测方法。

背景技术

变压器渗漏油是指变压器随着运行时间的增加，绝缘油可能因为设备老化从薄弱处渗漏，目前对于变压器渗漏油的检测主要是靠人工巡检的方式，由相关工作人员在现场或通过现场图片去人为判断变压器渗漏油情况，人力检测成本较高。

因此，如何自动判断变压器渗漏油情况，是本领域技术人员有待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术无法自动检测变压器渗漏油情况，提出了一种变压渗漏油检测方法。

本发明的技术方案为：一种变压器渗漏油检测方法，包括以下步骤：

S1、获取所述变压器的紫外荧光图片；

S2、将所述紫外荧光图片转换为YUV图片；

S3、基于所述YUV图片确定出变压器渗漏油区域。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下分步骤：

S31、确定出所述YUV图片的三个分量；

S32、将所述三个分量中的V色度分量通过预设分割算法确定出前景和背景的分割阈值；

S33、基于所述三个分量中的灰度值分量和所述分割阈值确定出所述变压器渗漏油区域。

进一步地，通过如下公式确定出所述分割阈值：

式中，ω₀为前景像素点占所述色度分量的比例，N₀为所述色度分量灰度值小于所述分割阈值的像素个数，M和N为所述色度分量的大小，ω₁为背景像素点占所述色度分量的比例，N₁为所述色度分量灰度值大于所述分割阈值的像素个数，g为类间方差，μ₀为前景像素点平均灰度，μ₁为背景像素点平均灰度。

进一步地，在所述步骤S3之后，若判断出不存在渗漏油区域，则更换拍摄位置继续执行步骤S1，直至所有预设位置均已判断完毕。

进一步地，在所述步骤S3之后，还包括根据所述渗漏油区域确定报警级别。

进一步地，根据所述渗漏油区域确定报警级别具体包括以下分步骤：

A1、当第一次检测到所述渗漏油区域时，向相关负责人和管理人员发出一级警告，并在相同位置等待预设时长后继续拍摄并判断渗漏油区域得到第二判断结果；

A2、将第一次检测到的渗漏油区域与所述第二判断结果进行比对确定出渗漏油区域差值；

A3、若所述渗漏油区域差值小于预设阈值，则所述一级警告保持，若所述渗漏油区域差值大于所述预设阈值，则将所述一级警告升级为二级警告并向相关负责人和管理人员发出。

进一步地，所述步骤S1具体为通过紫外光源照射所述变压器，并通过CCD相机获取紫外荧光图片。

与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

(1)本发明通过获取所述变压器的紫外荧光图片，然后将所述紫外荧光图片转换为YUV图片，最后基于所述YUV图片确定变压器渗漏油区域，其中，确定渗漏油区域具体为先确定出YUV图片中的三个分量，然后将三个分量中的V色度分量通过预设分割算法确定出前景和背景的分割阈值，再基于三个分量中的灰度值分量和分割阈值确定出变压器渗漏油区域，本发明实现了自动判断变压器渗漏油情况，避免了人工识别的操作方式，实现了检测自动化、智能化。

(2)本发明还在第一次检测到渗漏油区域时，在相同位置等待预设时长后继续拍摄得到第二判断结果，并将两次检测到的渗漏油区域进行比对确定出渗漏油区域差值，通过该差值判断是否需要将警告进行升级，极大地保证了检测结果的真实性以及对渗漏油区域的监控性。

附图说明

图1所示为本发明实施例提供的一种变压器渗漏油检测方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如背景技术中所述，现有技术无法自动检测变压器渗漏油情况，只能通过人工的方式进行判断。

因此，本申请提出了一种变压器渗漏油检测方法，如图1所示为本申请实施例提出的一种变压器渗漏油检测方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：

步骤S1、获取所述变压器的紫外荧光图片。

在本申请实施例中，所述步骤S1具体为通过365nm的紫外光源照射所述变压器，并通过CCD相机获取紫外荧光图片，CCD是电荷耦合器件(charge coupled device)的简称。

步骤S2、将所述紫外荧光图片转换为YUV图片。

具体的，也即将RGB色彩模型的紫外荧光图片转化为YUV色彩模型的YUV图片，转换公式如下所示：

其中R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)为RGB色彩模型的三个分量，Y(x,y)、U(x,y)、V(x,y)为YUV色彩模型的三个分量。

步骤S3、基于所述YUV图片确定出变压器渗漏油区域。

在本申请实施例中，所述步骤S3具体包括以下分步骤：

S31、确定出所述YUV图片的三个分量；

S32、将所述三个分量中的V色度分量通过预设分割算法确定出前景和背景的分割阈值；

S33、基于所述三个分量中的灰度值分量和所述分割阈值确定出所述变压器渗漏油区域。

在本申请实施例中，通过如下公式确定出所述分割阈值：

式中，ω₀为前景像素点占所述色度分量的比例，N₀为所述色度分量灰度值小于所述分割阈值的像素个数，M和N为所述色度分量的大小，ω₁为背景像素点占所述色度分量的比例，N₁为所述色度分量灰度值大于所述分割阈值的像素个数，g为类间方差，μ₀为前景像素点平均灰度，μ₁为背景像素点平均灰度。

具体的，变压器油在365nm紫外光源的照射下会出现荧光现象，分割阈值是通过公式遍历不同灰度阶得到的，此时在紫外荧光图片中基于所得到的阈值将荧光作为前景信息，其他图片内容将作为背景信息，然后将前景信息置为灰度最小(黑色)，背景信息置为灰度最大(白色)，在最终的图像上荧光区域将呈现黑色，其他区域呈现白色，此时便可识别渗漏油情况确定出渗漏油区域。

具体的，预设分割算法可以是Otus阈值分割算法，也可以是任意一种阈值分割方法，V(x,y)分量，1≤x≤M，1≤x≤N，M、N表示V(x,y)的大小。

在本申请实施例中，在所述步骤S3之后，若判断出不存在渗漏油区域，则更换拍摄位置继续执行步骤S1，直至所有预设位置均已判断完毕。

在本申请实施例中，在所述步骤S3之后，还包括根据所述渗漏油区域确定报警级别。

具体的，根据所述渗漏油区域确定报警级别具体包括以下分步骤：

A1、当第一次检测到所述渗漏油区域时，向相关负责人和管理人员发出一级警告，并在相同位置等待预设时长后继续拍摄并判断渗漏油区域得到第二判断结果；

A2、将第一次检测到的渗漏油区域与所述第二判断结果进行比对确定出渗漏油区域差值；

A3、若所述渗漏油区域差值小于预设阈值，则所述一级警告保持，若所述渗漏油区域差值大于所述预设阈值，则将所述一级警告升级为二级警告并向相关负责人和管理人员发出。

具体的，本申请技术方案通过在相同位置两次拍摄判断，能够更加精准的判断出变压器渗漏油的渗漏情况，实现渗漏量化分级，方便管理人员对渗漏情况的把握。

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 (3)

1.一种变压器渗漏油检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取所述变压器的紫外荧光图片；

S2、将所述紫外荧光图片转换为YUV图片；

S3、基于所述YUV图片确定出变压器渗漏油区域；

所述步骤S3具体包括以下分步骤：

S31、确定出所述YUV图片的三个分量；

S32、将所述三个分量中的V色度分量通过预设分割算法确定出前景和背景的分割阈值；

S33、基于所述三个分量中的灰度值分量和所述分割阈值确定出所述变压器渗漏油区域；

通过如下公式确定出所述分割阈值：

式中，ω₀为前景像素点占所述色度分量的比例，N₀为所述色度分量灰度值小于所述分割阈值的像素个数，M和N为所述色度分量的大小，ω₁为背景像素点占所述色度分量的比例，N₁为所述色度分量灰度值大于所述分割阈值的像素个数，g为类间方差，μ₀为前景像素点平均灰度，μ₁为背景像素点平均灰度；

在所述步骤S3之后，还包括根据所述渗漏油区域确定报警级别；

根据所述渗漏油区域确定报警级别具体包括以下分步骤：

A1、当第一次检测到所述渗漏油区域时，向相关负责人和管理人员发出一级警告，并在相同位置等待预设时长后继续拍摄并判断渗漏油区域得到第二判断结果；

A2、将第一次检测到的渗漏油区域与所述第二判断结果进行比对确定出渗漏油区域差值；

A3、若所述渗漏油区域差值小于预设阈值，则所述一级警告保持，若所述渗漏油区域差值大于所述预设阈值，则将所述一级警告升级为二级警告并向相关负责人和管理人员发出。

2.如权利要求1所述的变压器渗漏油检测方法，其特征在于，在所述步骤S3之后，若判断出不存在渗漏油区域，则更换拍摄位置继续执行步骤S1，直至所有预设位置均已判断完毕。

3.如权利要求1所述变压器渗漏油检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体为通过紫外光源照射所述变压器，并通过CCD相机获取紫外荧光图片。

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