CN117129809B - 一种基于无人机载多光成像技术的电力故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于无人机载多光成像技术的电力故障诊断方法,属于电力测量技术领域。其中,该方法包括:根据测距模块获取的相机距离对多光相机进行水平绝对校正、水平相对校正、垂直绝对校正和垂直相对校正,分别获取可见光模块、红外模块和紫外模块拍摄的图像,解析raw格式的温度图像和jpg格式的放电图像,将温度信息和放电信息在可见光jpg格式图像上显示,对光子计数使用修正公式得到归一化光子计数,将归一化光子计数与预设的放电强度等级分类规则比较,将红外温度与预设的红外发热强度分类规则比较,得到紫外红外融合诊断结果。实现了轻量化集成化的电力测量,提高了电力故障诊断的工作效率,消除了光路不同带来的误差,使测量结果更精准。
Description
技术领域
本发明属于电力测量技术领域,具体涉及一种基于无人机载多光成像技术的电力故障诊断方法。
背景技术
电力设备的热效应是多种故障和异常现象的重要原因,因此使用红外测温技术对电力设备的温度进行实时在线温度监测,是保障电力设备运行可靠的必备手段。架空输电线路、变电站及输电线路的高压设备在大气环境下运行较长时间后会出现一些结构性缺陷,或随着表面污秽的增加和环境湿度的影响绝缘性能下降,从而产生电晕或表面局部放电。紫外成像技术可以捕捉放电时产生的紫外线测量放电信息。目前电力测量仍存在以下待改进的地方:
(1)对同一电力设备的故障诊断需要测量温度、放电等不同的参数,需要使用多台设备,操作繁琐;
(2)多台设备得到的不同参数,难以在同一张图中展示,数据融合过程中容易出现误差。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述问题,本发明提供了一种基于无人机载多光成像技术的电力故障诊断方法。本发明的方法可以通过以下步骤实现:
S1:根据测距模块获取的相机距离对多光相机进行水平绝对校正、水平相对校正、垂直绝对校正和垂直相对校正,所述相机距离为被拍摄物体所在的垂直于所述多光相机中可见光模块中心轴的平面到所述多光相机的距离;
S2:获取所述可见光模块拍摄的jpg格式图像,获取所述多光相机中红外模块拍摄的raw格式温度图像,获取所述多光相机中紫外模块拍摄的jpg格式放电图像,解析所述raw格式温度图像和所述jpg格式放电图像获取温度信息和放电信息,将所述温度信息和所述放电信息在所述可见光jpg格式图像上显示,所述温度信息包括红外温度,所述放电信息包括光子计数;
S3:对所述光子计数使用修正公式得到归一化光子计数,将所述归一化光子计数与预设的放电强度等级分类规则比较,将所述红外温度与预设的红外发热强度分类规则比较,得到紫外红外融合诊断结果。
具体地,设多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度为α,被拍摄物体所在的垂直于所述多光相机中可见光模块中心轴的平面到所述多光相机的距离为L,则两个相机拍摄到的景物的中心点,在物体所在的垂于光轴的平面的距离相差为Ltanα,设此时的可见光处在1倍变焦时的水平视场角为β,那么此时可见光在物体所在的垂直于可见光中心轴的平面上能拍摄到的最大水平范围为2Ltan(β/2),那么中心点偏差在屏幕上所占的比例为(Ltanα)/(2Ltanβ/2)=tanα/Ltanβ/2,这个比例是一个与距离无关的值,但与可见光相机倍率有关的值,当可见光相机的倍率从1倍增加到N倍,那么水平方向的最大成像范围将缩小N倍。所以,相机距离大于或等于50m时,根据公式得到所述多光相机的水平绝对校正量,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,x所述多光相机的水平方向像素,α为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度,β为所述多光相机在被变焦时的水平视场。
所述相机距离小于5m时,根据公式得到所述多光相机的水平相对校正量,根据所述水平相对校正量对所述多光相机进行所述水平相对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,x所述多光相机的水平方向像素,dh为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的平行距离,L为所述相机距离。
进一步地,所述相机距离大于或等于50m时,根据公式得到所述多光相机的垂直绝对校正量,根据所述垂直绝对校正量对所述多光相机进行所述垂直绝对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,y所述多光相机的垂直方向像素,α为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度,β为所述多光相机在被变焦时的垂直视场。
所述相机距离小于5m时,根据公式得到所述多光相机的垂直相对校正量,根据所述垂直相对校正量对所述多光相机进行所述垂直相对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,x所述多光相机的垂直方向像素,dh为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的平行距离,L为所述相机距离。
作为一个优选方案,需要精细化测量时,对所述光子计数使用修正公式得到归一化光子计数,修正公式为:c0=0.01c1/L-2,其中,c0为所述归一化光子计数,c1为所述光子计数,L为所述相机测试距离。
本发明的有益效果为:
(1)通过获取可见光模块拍摄的图像、红外模块拍摄的温度图像和紫外模块拍摄的放电图像,将温度信息和放电信息在同一张图片中显示,实现了轻量化集成化的电力测量,提高了电力故障诊断的工作效率;
(2)通过在不同相机距离处对多光相机进行水平绝对校正、水平相对校正、垂直绝对校正和垂直相对校正,消除了光路不同带来的误差,使测量结果更精准。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的基于无人机载多光成像技术的电力故障诊断方法的流程示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。
请参阅图1,一种基于无人机载多光成像技术的电力故障诊断方法,包括如下步骤:
S1:根据测距模块获取的相机距离对多光相机进行水平绝对校正、水平相对校正、垂直绝对校正和垂直相对校正,所述相机距离为被拍摄物体所在的垂直于所述多光相机中可见光模块中心轴的平面到所述多光相机的距离;
S2:获取所述可见光模块拍摄的jpg格式图像,获取所述多光相机中红外模块拍摄的raw格式温度图像,获取所述多光相机中紫外模块拍摄的jpg格式放电图像,解析所述raw格式温度图像和所述jpg格式放电图像获取温度信息和放电信息,将所述温度信息和所述放电信息在所述可见光jpg格式图像上显示,所述温度信息包括红外温度,所述放电信息包括光子计数;
S3:对所述光子计数使用修正公式得到归一化光子计数,将所述归一化光子计数与预设的放电强度等级分类规则比较,将所述红外温度与预设的红外发热强度分类规则比较,得到紫外红外融合诊断结果。
在本实施例中,以户外电缆为例,先在50m以上距离,较高缩放倍率下,调整水平绝对校正值,使紫外与可见光成像尽可能重叠,设多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度为α,被拍摄物体所在的垂直于所述多光相机中可见光模块中心轴的平面到所述多光相机的距离为L,则两个相机拍摄到的景物的中心点,在物体所在的垂于光轴的平面的距离相差为Ltanα,设此时的可见光处在1倍变焦时的水平视场角为β,那么此时可见光在物体所在的垂直于可见光中心轴的平面上能拍摄到的最大水平范围为2Ltan(β/2),那么中心点偏差在屏幕上所占的比例为(Ltanα)/(2Ltanβ/2)=tanα/Ltanβ/2,这个比例是一个与距离无关的值,但与可见光相机倍率有关的值,当可见光相机的倍率从1倍增加到N倍,那么水平方向的最大成像范围将缩小N倍。所以,相机距离大于或等于50m时,根据公式得到所述多光相机的水平绝对校正量,根据所述水平绝对校正量对所述多光相机进行所述水平绝对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,x所述多光相机的水平方向像素,α为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度,β为所述多光相机在被变焦时的垂直视场。
在5m以下的较近距离,较高缩放倍数下倍数下,调整水平相对校正值,使紫外与可见光成像尽可能重叠,根据公式得到所述多光相机的水平相对校正量,根据所述水平相对校正量对所述多光相机进行所述水平相对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,x所述多光相机的水平方向像素,dh为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的平行距离,L为所述相机距离。
进一步地,所述相机距离大于或等于50m时,根据公式得到所述多光相机的垂直绝对校正量,根据所述垂直绝对校正量对所述多光相机进行所述垂直绝对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,y所述多光相机的垂直方向像素,α为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度,β为所述多光相机在被变焦时的垂直视场。
所述相机距离小于5m时,根据公式得到所述多光相机的垂直相对校正量,根据所述垂直相对校正量对所述多光相机进行所述垂直相对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,y所述多光相机的垂直方向像素,dh为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的平行距离,L为所述相机距离。
作为一个优选方案,需要精细化测量时,对所述光子计数使用修正公式得到归一化光子计数,修正公式为:c0=0.01c1/L-2,其中,c0为所述归一化光子计数,c1为所述光子计数,L为所述相机测试距离。
本实施例使用的紫外放电缺陷判断依据来自DL/T 345-2019《带电设备紫外诊断技术应用导则》,可以总结为:
其中,c0为归一化光子计数,单位(/min)。本实施例使用的红外发热缺陷诊断判断依据来自DL/T 664-2016《带电设备红外诊断应用规范》可以总结为:
其中,T为温度单位(℃),Δ为温度变化率,综合紫外放电缺陷判断依据和红外发热缺陷诊断判断依据得到本发明的紫外红外融合诊断算法规则如下表1所示。
本实施例中的多光相机测试距离为26.6m,光子计数为3046/min,得到的缺陷类型结果为严重缺陷,处理建议为每季度跟踪检测一次。
表1
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭示如上,然而并非用以限定本发明,任何本领域技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (2)
1.一种基于无人机载多光成像技术的电力故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:根据测距模块获取的相机距离对多光相机进行水平绝对校正、水平相对校正、垂直绝对校正和垂直相对校正,所述相机距离为被拍摄物体所在的垂直于所述多光相机中可见光模块中心轴的平面到所述多光相机的距离;
S2:获取所述可见光模块拍摄的jpg格式图像,获取所述多光相机中红外模块拍摄的raw格式温度图像,获取所述多光相机中紫外模块拍摄的jpg格式放电图像,解析所述raw格式温度图像和所述jpg格式放电图像获取温度信息和放电信息,将所述温度信息和所述放电信息在所述可见光jpg格式图像上显示,所述温度信息包括红外温度,所述放电信息包括光子计数;
S3:对所述光子计数使用修正公式得到归一化光子计数,将所述归一化光子计数与预设的放电强度等级分类规则比较,将所述红外温度与预设的红外发热强度分类规则比较,得到紫外红外融合诊断结果;
所述水平绝对校正的具体方法包括:
所述相机距离大于或等于50m时,根据公式得到所述多光相机的水平绝对校正量,根据所述水平绝对校正量对所述多光相机进行所述水平绝对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,x所述多光相机的水平方向像素,α为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度,β为所述多光相机在被变焦时的水平视场;
所述水平相对校正具体包括:
所述相机距离小于5m时,根据公式得到所述多光相机的水平相对校正量,根据所述水平相对校正量对所述多光相机进行所述水平相对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,x所述多光相机的水平方向像素,dh为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的平行距离,L为所述相机距离;
所述垂直绝对校正的具体方法包括:
所述相机距离大于或等于50m时,根据公式得到所述多光相机的垂直绝对校正量,根据所述垂直绝对校正量对所述多光相机进行所述垂直绝对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,y所述多光相机的垂直方向像素,α为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的偏差角度,β为所述多光相机在被变焦时的垂直视场;
所述垂直相对校正具体包括:
所述相机距离小于5m时,根据公式得到所述多光相机的垂直相对校正量,根据所述垂直相对校正量对所述多光相机进行所述垂直相对校正,其中,N为所述多光相机的缩放倍率,y所述多光相机的垂直方向像素,dh为所述多光相机中紫外模块的中心轴和红外模块的中心轴的平行距离,L为所述相机距离。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述光子计数使用修正公式得到归一化光子计数的修正公式为:c0=0.01c1/L-2,其中,c0为所述归一化光子计数,c1为所述光子计数,L为所述相机测试距离。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005037366A (ja) * | 2003-06-24 | 2005-02-10 | Constec Engi Co | 赤外線構造物診断システム及び赤外線構造物診断方法 |
CN104299231A (zh) * | 2014-09-26 | 2015-01-21 | 北京环境特性研究所 | 多传感器实时图像配准方法和系统 |
CN107015125A (zh) * | 2017-02-04 | 2017-08-04 | 国网河北省电力公司电力科学研究院 | 一种基于红外、紫外和可见光的一体化检测方法和装置 |
CN109342891A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-02-15 | 国网瑞盈电力科技(北京)有限公司 | 一种基于红外紫外可见光图像融合的故障检测方法和装置 |
CN110166714A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-23 | 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 | 双光融合调整方法、双光融合调整装置及双光融合设备 |
CN111413597A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-14 | 北方夜视技术股份有限公司 | 紫外、红外与可见光一体化高压变电设备检测方法 |
CN113744240A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-03 | 优利德科技(中国)股份有限公司 | 红外、可见光图像的融合方法和装置、系统及储存介质 |
WO2022004248A1 (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7820967B2 (en) * | 2007-09-11 | 2010-10-26 | Electrophysics Corp. | Infrared camera for locating a target using at least one shaped light source |
US9774797B2 (en) * | 2014-04-18 | 2017-09-26 | Flir Systems, Inc. | Multi-sensor monitoring systems and methods |
-
2023
- 2023-08-30 CN CN202311101731.0A patent/CN117129809B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005037366A (ja) * | 2003-06-24 | 2005-02-10 | Constec Engi Co | 赤外線構造物診断システム及び赤外線構造物診断方法 |
CN104299231A (zh) * | 2014-09-26 | 2015-01-21 | 北京环境特性研究所 | 多传感器实时图像配准方法和系统 |
CN107015125A (zh) * | 2017-02-04 | 2017-08-04 | 国网河北省电力公司电力科学研究院 | 一种基于红外、紫外和可见光的一体化检测方法和装置 |
CN109342891A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-02-15 | 国网瑞盈电力科技(北京)有限公司 | 一种基于红外紫外可见光图像融合的故障检测方法和装置 |
CN110166714A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-23 | 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 | 双光融合调整方法、双光融合调整装置及双光融合设备 |
CN111413597A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-14 | 北方夜视技术股份有限公司 | 紫外、红外与可见光一体化高压变电设备检测方法 |
WO2022004248A1 (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
CN113744240A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-03 | 优利德科技(中国)股份有限公司 | 红外、可见光图像的融合方法和装置、系统及储存介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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