發(fā)布時(shí)間：2018-05-30 09:40

  本文選題：紅外熱成像 + 圖像處理�。� 參考：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：紅外熱成像技術(shù)是一種能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體實(shí)時(shí)觀測(cè),同時(shí)是根據(jù)目標(biāo)設(shè)備的紅外輻射探測(cè)來(lái)捕獲目標(biāo)的圖像技術(shù)。本文提出一種電氣設(shè)備紅外圖像自動(dòng)分析和處理方法,對(duì)配電柜中的特定電氣設(shè)備的過(guò)熱現(xiàn)象現(xiàn)象進(jìn)行溫度監(jiān)測(cè)和故障判別,實(shí)現(xiàn)了故障診斷領(lǐng)域中追求的高效與精準(zhǔn)。本文對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理主要使用了空域增強(qiáng)算法當(dāng)中的灰度增強(qiáng)算法以及中值濾波,然后運(yùn)用運(yùn)用K-means聚類(lèi)算法,從周?chē)鷱?fù)雜環(huán)境中分割和提取圖像邊緣特征。本文紅外識(shí)別主要針對(duì)兩個(gè)部分、三個(gè)對(duì)象展開(kāi),分別是互感器和三相電力設(shè)備,三相電力設(shè)備中又選取了套管和避雷器來(lái)開(kāi)展研究。對(duì)于互感器而言,通過(guò)比較多種算子的優(yōu)缺點(diǎn),最終確定利用Canny算子提取圖像特征。歸一化相關(guān)系數(shù)法將目標(biāo)與模板圖像的特征匹配后經(jīng)過(guò)K-means聚類(lèi)算法確定了邊緣紋理特征,對(duì)離群點(diǎn)直線擬合最終定位故障位置。三相電力設(shè)備識(shí)別采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法處理圖像后,依照面積和重心坐標(biāo)信息來(lái)判斷三相電力設(shè)備各自的區(qū)域,以便明顯劃分界限進(jìn)行識(shí)別。采用溫度識(shí)別方法的目的是通過(guò)比色程序?qū)Ρ粰z測(cè)電氣設(shè)備進(jìn)行溫度分析,并測(cè)算出各個(gè)溫度區(qū)域的面積。相對(duì)溫差法的溫度識(shí)別方法既方便準(zhǔn)確可計(jì)算,又能科學(xué)地讀出故障的嚴(yán)重程度。相位拓?fù)渚仃嚹苣軐?duì)故障自動(dòng)定位,改進(jìn)了缺陷。根據(jù)國(guó)家規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用不同的算法識(shí)別并診斷出配電柜中設(shè)備是否存在故障、故障類(lèi)型和嚴(yán)重程度,形成了套管、互感器、避雷器的故障診斷完整流程,以此來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)配電柜中故障設(shè)備的監(jiān)測(cè)和診斷。
[Abstract]:Infrared thermal imaging is a kind of image technology which can realize the real-time observation of the target object and capture the target according to the infrared radiation detection of the target equipment. In this paper, an automatic analysis and processing method of infrared image of electrical equipment is put forward. The overheating phenomenon of special electrical equipment in distribution cabinet is monitored by temperature and fault discrimination is carried out, which realizes the high efficiency and precision in the field of fault diagnosis. In this paper, image preprocessing mainly uses gray enhancement algorithm and median filter in spatial domain enhancement algorithm, and then uses K-means clustering algorithm to segment and extract edge features from the surrounding complex environment. This paper focuses on two parts, three objects, mutual inductor and three-phase power equipment, and the casing and arrester are selected in the three-phase power equipment to carry out the research. For transformers, by comparing the advantages and disadvantages of many operators, the Canny operator is used to extract image features. The normalized correlation coefficient method matches the feature of the target with the template image and then uses the K-means clustering algorithm to determine the edge texture feature and to fit the outlier straight line to locate the fault location. After three phase power equipment recognition is processed by mathematical morphology, the area of three phase power equipment is judged according to the information of area and center of gravity coordinate, so that the boundary can be clearly divided. The purpose of the temperature recognition method is to analyze the temperature of the tested electrical equipment by colorimetric program and to calculate the area of each temperature region. The temperature recognition method of relative temperature difference method is convenient and accurate to calculate, and can scientifically read out the severity of fault. The phase topology matrix can locate the fault automatically and improve the defect. According to the standards prescribed by the state, different algorithms are used to identify and diagnose the fault, type and severity of the equipment in the distribution cabinet, thus forming a complete process of fault diagnosis of the casing, transformer and arrester. In order to realize the monitoring and diagnosis of the fault equipment in the distribution cabinet.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TM642;TN219

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本文編號(hào)：1954818