陳健文，鐘 欽，陳恒清，李杰榮

（廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司 玉林供電局，廣西 玉林 537000）

0 引 言

以往的輸電線路采取人工巡檢，其劣勢(shì)如下：一是巡檢方式單一，具有較大的安全隱患，巡檢質(zhì)量無(wú)法保證；二是隨輸電線路大規(guī)模增加，傳統(tǒng)人工形式不僅難以實(shí)現(xiàn)較遠(yuǎn)距離輸電線路故障、缺陷的識(shí)別，而且針對(duì)地形復(fù)雜、山區(qū)、交通不便區(qū)域的巡檢，會(huì)給電力企業(yè)檢修人員帶來(lái)極大的工作難度和作業(yè)強(qiáng)度。無(wú)人機(jī)技術(shù)在輸電線路巡檢工作中應(yīng)用能夠有效解決上述問(wèn)題，充分適應(yīng)不同距離輸電線路的檢修、診斷。因此，探討利用無(wú)人機(jī)紅外視頻技術(shù)滿足面向輸電線路的發(fā)熱智能診斷需求，對(duì)于我國(guó)智能電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行以及電力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。

1 無(wú)人機(jī)在輸電線路巡視檢修中的應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，我國(guó)無(wú)人機(jī)在輸電線路巡檢中的應(yīng)用主要是針對(duì)本體設(shè)備、附屬設(shè)備以及相關(guān)環(huán)境的檢修、診斷。輸電線路工作期間極易出現(xiàn)一系列安全隱患、如線路故障、線路發(fā)熱缺陷等，將無(wú)人機(jī)技術(shù)應(yīng)用于輸電線路巡檢，可保障整個(gè)輸電線路始終處于安全、穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。

應(yīng)用無(wú)人機(jī)技術(shù)進(jìn)行輸電線路巡檢期間，以全方位、多角度形式開(kāi)展巡視，彌補(bǔ)了以往人工巡視的局限性，進(jìn)行信息的全面采集。無(wú)人機(jī)在輸電線路巡檢期間會(huì)優(yōu)化線路，提升面對(duì)輸電線路巡視的效率。相比人工巡檢，無(wú)人機(jī)巡檢更加深入、全面，如輸電線路某一節(jié)點(diǎn)存在發(fā)熱缺陷、故障，此刻無(wú)人機(jī)巡視技術(shù)可以利用紅外視頻技術(shù)、頻率測(cè)定技術(shù)等測(cè)定具體發(fā)熱缺陷、故障位置，或是對(duì)地線的導(dǎo)電情況、磨損情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)[1]。

2 無(wú)人機(jī)紅外視頻在輸電線路診斷中的優(yōu)勢(shì)分析

（1）能夠降低電力部門巡檢所支付的成本。傳統(tǒng)電力部門開(kāi)展輸電線路巡檢，動(dòng)用大量人力資源、經(jīng)濟(jì)資源，整個(gè)巡檢過(guò)程往往需要配置重型機(jī)械，特別是山區(qū)線路巡檢。此外，隨電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模不斷擴(kuò)增，需要巡檢的線路距離不斷加長(zhǎng)，范圍越大，所需的人工巡檢費(fèi)用就越高，最終甚至可能導(dǎo)致巡檢效益小于成本支出。

（2）無(wú)人機(jī)紅外視頻技術(shù)有著更高的效率。無(wú)人機(jī)每次飛行距離可持續(xù)1 h以上，1 h內(nèi)巡檢距離可達(dá)30 km，每次派出4架無(wú)人機(jī)開(kāi)展紅外視頻巡檢，其效率相當(dāng)于出動(dòng)30名巡檢工作人員1天的工作量，且無(wú)人機(jī)不會(huì)受到巡檢地理環(huán)境限制。大量實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)驗(yàn)證，無(wú)人機(jī)紅外視頻技術(shù)的應(yīng)用，有利于電力企業(yè)落實(shí)其指定的重點(diǎn)輸電線路安全隱患排查，及時(shí)對(duì)輸電線路通道內(nèi)的違章建筑以及樹(shù)木加以發(fā)掘，繼而全面提升輸電線路巡檢效率，克服惡劣環(huán)境導(dǎo)致輸電線路巡檢工作失敗的困難[2]。

3 基于無(wú)人機(jī)紅外視頻的輸電線路發(fā)熱缺陷智能診斷技術(shù)研究

3.1 無(wú)人機(jī)紅外視頻智能診斷輸電線路實(shí)現(xiàn)原理

對(duì)于觀測(cè)目標(biāo)以及目標(biāo)所處的背景，采用紅外圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)，能夠快速反映出二者的熱輻射信號(hào)。然而同可見(jiàn)光圖像對(duì)比，紅外圖像內(nèi)目標(biāo)、背景有著較低的對(duì)比度，存在邊緣模糊問(wèn)題。雖然目前圖像識(shí)別技術(shù)下已經(jīng)存在大量邊緣提取技術(shù)，但一般的邊緣提取技術(shù)，難以有效實(shí)現(xiàn)目標(biāo)輪廓信息的提取，并且無(wú)人機(jī)平臺(tái)所獲取的紅外視頻內(nèi)，必然存在大量復(fù)雜背景信息、噪聲信息，故計(jì)算機(jī)難以在拍攝的紅外視頻內(nèi)實(shí)現(xiàn)輸電線路信息的自動(dòng)識(shí)別。針對(duì)這一問(wèn)題，可將基于輸電線路方向的“模型驅(qū)動(dòng)”算法融入至無(wú)人機(jī)紅外視頻功能中，從完成拼接處理、幀間差分處理的圖像內(nèi)提取輸電線路的主要方向，將此信息作為先驗(yàn)知識(shí)，自紅外線圖像內(nèi)確定輸電線路的信息，并沿著提取的輸電線區(qū)域主方向，以輸電線路故障診斷標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)實(shí)現(xiàn)輸電線路故障位置的診斷[3]。

3.2 紅外圖像自動(dòng)定位技術(shù)

3.2.1 無(wú)人機(jī)采集紅外視頻數(shù)據(jù)

在無(wú)人機(jī)獲取輸電線路信息階段，飛行姿態(tài)不穩(wěn)定性、巡檢飛行角度、輸電線路現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜等因素，紅外視頻內(nèi)將保存大量噪聲信息、背景信息。在電子熱噪影響、信道傳輸錯(cuò)誤影響之下，大量脈沖椒鹽噪聲將存在于紅外視頻圖像之中，致使輸電線路紅外圖像邊緣模糊，對(duì)比度低，同時(shí)空間域?qū)?yán)重受到背景噪聲污染[4]。故基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)預(yù)處理、去噪預(yù)處理，有效削弱圖像內(nèi)的隨機(jī)噪聲，提升圖像對(duì)比度，為后續(xù)輸電線路目標(biāo)提取數(shù)據(jù)源的穩(wěn)定性作出保障。

3.2.2 幀間差分

完成圖像增強(qiáng)、圖像去噪預(yù)處理后，基于圖像拼接開(kāi)展幀間差分操作，其原因在于光流法具有巨大時(shí)間成本，實(shí)時(shí)性較差，不利于輸電線路目標(biāo)提取。相比之下圖像差分法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性較強(qiáng)。

然而，針對(duì)圖像內(nèi)目標(biāo)采用圖像差分法進(jìn)行探測(cè)，并不適用于背景、目標(biāo)均為靜態(tài)狀態(tài)，但探測(cè)器為動(dòng)態(tài)的情況，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)象完整區(qū)域提取，且監(jiān)測(cè)結(jié)果過(guò)度依賴于幀時(shí)間隔?？朔@一問(wèn)題，可采用加速穩(wěn)定特征加速穩(wěn)健特征（Speeded Up Robust Feature，SURF）描述增強(qiáng)之后相鄰兩幀圖像的尺度不變特征，隨后在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匹配，基于匹配生成相鄰2幀圖像的全新圖像，最終獲取拼接結(jié)果[5]。圖1為面向輸電線路的圖像幀間差分處理流程。

圖1 圖像幀間差分處理流程

在完成相鄰2幀圖像拼接之后，計(jì)算重疊公共區(qū)域，針對(duì)重疊公共區(qū)域開(kāi)展幀間差分計(jì)算。計(jì)算期間，假設(shè)2幀圖像分別在ti時(shí)間、tj時(shí)間拍攝，在對(duì)重疊公共區(qū)域進(jìn)行幀間差分處理后，獲得的圖像描述公式為

式中：T表示像素差閾值；ti、tj時(shí)間在像素點(diǎn)(x,y)部位的灰度值分別為f(x,u,ti)、f(x,u,tj)。在針對(duì)重疊區(qū)域進(jìn)行幀間差分后，大量背景信息將被消除，可在定位輸電線路期間獲取十分穩(wěn)健的圖像，隨后便可對(duì)已完成幀間差分的圖像進(jìn)行雙邊濾波去噪處理，并以O(shè)stu圖像分割法實(shí)現(xiàn)圖像二值化分割。

3.2.3 基于輸電線路主方向的自動(dòng)定位

完成后幀間差分、圖像二值化分割后，圖像內(nèi)仍舊會(huì)存在不連續(xù)、噪聲較多的特征，常規(guī)的Canny算子或是Hough變換檢測(cè)，無(wú)法可靠提取圖像內(nèi)的輸電線路目標(biāo)。輸電線路具備一定方向性，基于傅里葉頻譜理論，針對(duì)具有方向性的規(guī)則紋理來(lái)講，其在傅里葉頻域的能量，主要聚集在過(guò)原點(diǎn)支線之上，故在完成幀間差分、二值化分割后，對(duì)圖像進(jìn)行二維傅里葉變換繼而獲取FM(u,v)，求取功率譜，其公式為

隨后面向(θ,r)極坐標(biāo)系，進(jìn)行直角坐標(biāo)系下的功率譜轉(zhuǎn)換處理，同時(shí)針對(duì)極坐標(biāo)之下某一個(gè)角度一切同一角度功率譜進(jìn)行計(jì)算，求和。此刻，能量直方圖為最大功率譜對(duì)應(yīng)的角度，而與能量對(duì)應(yīng)的最大值便是輸電線路的主方向。

為了自序列幀紅外圖像內(nèi)實(shí)現(xiàn)輸電線路信息提取，基于輸電線路所具備連續(xù)性、平行特征，結(jié)合上述計(jì)算獲取的輸電線路主方向。首先可快速尋找前景點(diǎn)，于該點(diǎn)部位設(shè)置1個(gè)同主方向相互平行的窗口，該窗口大小，以估計(jì)的相鄰輸電線路之間距離，結(jié)合輸電線路長(zhǎng)度來(lái)確定[6]。其次，沿著主方向，分別向2側(cè)進(jìn)行窗口平移，針對(duì)圖像圖幅、窗口重疊區(qū)域內(nèi)像素加以計(jì)算，獲取這一區(qū)域內(nèi)前景信息填充。若計(jì)算結(jié)果之下。填充度超過(guò)設(shè)定閾值，則對(duì)窗口信息加以保留，同時(shí)以窗口信息為依據(jù)，定位出圖像內(nèi)的輸電線路信息[7]。

3.3 輸電線路故障診斷與定位

在電流、電壓均未超出額定值情況下，電氣設(shè)備實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、安全運(yùn)行，同時(shí)會(huì)產(chǎn)生各種損耗，損耗會(huì)變成熱能導(dǎo)致導(dǎo)體溫度上升，材料的物理性能、化學(xué)性能將下降。當(dāng)輸電線路某處出現(xiàn)接觸不良、故障期間，表面溫度場(chǎng)必然出現(xiàn)變化，因此反映于紅外圖像內(nèi)的亮度，也會(huì)同其他正常線路區(qū)域有所差別[8]。

3.3.1 偽彩色與溫度的轉(zhuǎn)換

對(duì)電氣設(shè)備表面溫度進(jìn)行測(cè)量時(shí)，紅外熱像儀是十分有效的檢測(cè)方法。檢測(cè)期間，并未對(duì)電氣設(shè)備的表面溫度直接獲取，而是利用紅外熱像儀，基于紅外線輻射能的計(jì)算獲取。紅外線輻射能與電氣設(shè)備表面的溫度，二者之間具有特定的函數(shù)關(guān)系，在完成紅外輻射能測(cè)量并投射到熱像儀后，可以開(kāi)展對(duì)溫度的計(jì)算。

紅外熱像儀實(shí)現(xiàn)溫度測(cè)量的主要原理為“普朗克定律”。其主要面對(duì)電氣設(shè)備表面的溫度場(chǎng)進(jìn)行圖像獲取，因此灰度圖像的灰度值與實(shí)際溫度，二者呈正比關(guān)系，灰度值越高，則相應(yīng)有著越高的溫度，偽彩色值則同溫度值有著對(duì)應(yīng)關(guān)系。偽彩色值與溫度值換算的關(guān)系表達(dá)式為

式中：I表示紅外圖像的熱值；X與R表示熱像儀的熱范圍；L表示熱像儀的熱平移?；谏鲜霰磉_(dá)式所體現(xiàn)的關(guān)系，運(yùn)用紅外圖像熱值與絕對(duì)溫度的關(guān)系，計(jì)算出紅外圖像各點(diǎn)下的實(shí)際溫度為

式中：I0表示實(shí)際熱值；τ、ξ分別為透射率以及物體的發(fā)射率；t表示物體的溫度；熱像儀的標(biāo)定曲線常數(shù)為A與B；針對(duì)短波系統(tǒng)而言，C=1?；谏鲜鲛D(zhuǎn)換關(guān)系，利用紅外成像儀給定的自身參數(shù)，可將采集偽彩色圖像向?qū)?yīng)溫度圖像轉(zhuǎn)換，各像素均對(duì)應(yīng)1個(gè)確定溫度。

3.3.2 故障診斷與定位

電氣設(shè)備工作狀態(tài)的診斷，主要參照GB 763－1990文件、DL/T 664－2008文件判斷允許溫度、允許溫升，而實(shí)現(xiàn)故障的大致診斷。但是，溫度測(cè)量階段會(huì)受到諸多因素影響，對(duì)其進(jìn)行判斷往往相對(duì)困難[9]。一般，對(duì)于溫度的判斷會(huì)采用同類比較法、表面溫度判斷法、相對(duì)溫差判斷法、檔案分析法以及熱普?qǐng)D分析法，這些方法在DL/T 664－1999文件中均已說(shuō)明，實(shí)際應(yīng)用期間會(huì)選擇1種或是多種方法聯(lián)合應(yīng)用實(shí)現(xiàn)故障狀態(tài)診斷、分析。運(yùn)用無(wú)人機(jī)紅外視頻技術(shù)，診斷的輸電線路發(fā)熱缺陷的工作，可結(jié)合“表面溫度判斷法”與“相對(duì)溫差判斷法”。

基于紅外圖像內(nèi)灰度值、溫度值之間的關(guān)系以及電力行業(yè)輸電線路故障診斷標(biāo)準(zhǔn)，可實(shí)現(xiàn)輸電線路溫度的監(jiān)測(cè)，沿著定位出的輸電線路區(qū)域，利用表面溫度判斷法、相對(duì)溫差判斷法，可以獲取輸電線路的斬?cái)嘟Y(jié)果，標(biāo)記出溫度異常點(diǎn)，同時(shí)基于故障診斷結(jié)果，系統(tǒng)上位機(jī)會(huì)以表格形式提供故障診斷數(shù)據(jù)，供電力部門檢修單位加以判斷、分析[10]。

3.4 診斷效果分析

目前，本次利用無(wú)人機(jī)紅外視頻技術(shù)面向輸電線路發(fā)熱缺陷所指定的診斷方案，已被應(yīng)用到國(guó)家電網(wǎng)某電力公司，該公司采用T630紅外檢測(cè)系統(tǒng)，相關(guān)技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1 T630紅外視頻檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

本套基于無(wú)人機(jī)的紅外視頻檢測(cè)系統(tǒng)，主要用于該電力公司轄區(qū)內(nèi)高原區(qū)域輸電線路巡檢工作。巡檢階段，無(wú)人機(jī)距離地面飛行高度約為20 m，輸電線路走廊穿越地形相對(duì)簡(jiǎn)單，高度緩和但背景高度復(fù)雜，具有大量數(shù)目信息，部分輸電線路與背景信息相互融合，即便肉眼也難以快速分辨輸電線路[11]。

應(yīng)用無(wú)人機(jī)紅外視頻檢測(cè)系統(tǒng)期間，可實(shí)現(xiàn)輸電線路區(qū)域準(zhǔn)確定位，視頻圖像內(nèi)輸電線路均可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位，預(yù)處理之后的圖像疊加結(jié)果也十分精確。

4 結(jié) 論

本文針對(duì)基于無(wú)人機(jī)紅外視頻的輸電線路發(fā)熱缺陷智能診斷技術(shù)開(kāi)展研究，詳細(xì)介紹了面向輸電線路發(fā)熱缺陷智能診斷的無(wú)人機(jī)紅外視頻檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)原理。相關(guān)電力企業(yè)可借鑒本文研究結(jié)果，加強(qiáng)對(duì)無(wú)人機(jī)紅外視頻技術(shù)的應(yīng)用，以有效提升輸電線路檢修效率和質(zhì)量，降低檢修成本，為輸電線路安全、穩(wěn)定運(yùn)行提供技術(shù)保障。