隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)和居民生活對(duì)電的需求量越來(lái)越大,為了適應(yīng)日益增長(zhǎng)的需求量,電網(wǎng)的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大,一旦發(fā)生重大的停電事故影響的將是幾百萬(wàn)人甚至上千萬(wàn)人,給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)極大的損失,甚至造成人員傷亡。因此,及時(shí)發(fā)現(xiàn)各種電氣設(shè)備的故障,準(zhǔn)確定位出故障的具體位置,以便工作人員及時(shí)排查故障,防止故障的擴(kuò)大化具有十分重要的意義。傳統(tǒng)變電站故障排查是將設(shè)備停電,通過(guò)工作人員進(jìn)行巡線檢修的方法,這通常需要花費(fèi)大量的時(shí)間,造成能源浪費(fèi)。本文設(shè)計(jì)了一套基于紅外圖像的變電站設(shè)備故障檢測(cè)系統(tǒng),能夠在不停電、無(wú)接觸、無(wú)損的情況下精確地定位出故障的位置,及時(shí)的發(fā)現(xiàn)并排查故障,防止人員傷亡,保證電力系統(tǒng)的可靠供電。論文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:（1）對(duì)國(guó)內(nèi)外紅外診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,論述了其發(fā)展史上幾個(gè)重要的節(jié)點(diǎn)。通過(guò)對(duì)比研究了基于紅外圖像的分割算法在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀,論述了每種方法的優(yōu)缺點(diǎn),給出了故障檢測(cè)系統(tǒng)的分割理論依據(jù)。（2）通過(guò)對(duì)紅外圖像的成像原理的分析,得出紅外圖像的噪聲污染是不可避免的,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析得出在影響紅外圖像的大量噪聲中,脈沖噪聲是最常見的噪聲,同時(shí)也是造成紅外... 

【文章來(lái)源】：重慶理工大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像的小波三層多分辨率分解圖

圖 2.4 灰度直方圖（2）固定閾值分割固定閾值法的工作原理是通過(guò)一定的準(zhǔn)則分析圖像像素值，然后確定一灰度閾值，然后再將圖像中的像素灰度值和該閾值比較，根據(jù)和閾值的相像中的像素值分為不同的類，達(dá)到分割的目的。令 f(x,y)表示處理前的圖像，g(x,y)表示處理后的圖像，T 為選取的灰度 ≤>=bfxyTafxyTgxy,(,),(,)( ,)上式表示用單個(gè)閾值將圖像分割成目標(biāo)和背景的過(guò)程。首先確定一個(gè)像，然后將圖像中的所有的像素點(diǎn)灰度值和該閾值 T 進(jìn)行比較，如果圖像于 T，則該像素點(diǎn)標(biāo)記為 a；如果灰度值小于 T，則將該像素點(diǎn)標(biāo)記為 b點(diǎn)都比較完成后，整個(gè)圖像就按像素灰度值分成了兩類，達(dá)到了圖像分割的，當(dāng)式中 a=1，b=0 時(shí)，圖像目標(biāo)區(qū)域?yàn)榘咨�，背景區(qū)域?yàn)楹谏�，這圖像的二值化。

基于這個(gè)特點(diǎn)，在分割圖像中的目標(biāo)區(qū)域的時(shí)候，可以利用導(dǎo)數(shù)算子模板來(lái)檢圖像中灰度不連續(xù)的部分，從而準(zhǔn)確的分割出圖像的邊緣[40]。當(dāng)圖形中的像素點(diǎn)被測(cè)標(biāo)記為邊緣時(shí)，根據(jù)標(biāo)記時(shí)的處理情況，分為串行邊緣檢測(cè)技術(shù)和并行邊緣檢測(cè)術(shù)。如果判斷該像素點(diǎn)是否為邊緣的依據(jù)是通過(guò)先前像素點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果決定的，就于串行邊緣檢測(cè)技術(shù)；如果依據(jù)的是當(dāng)前像素點(diǎn)以及該像素點(diǎn)周圍鄰域的檢測(cè)結(jié)，則屬于并行邊緣檢測(cè)技術(shù)。（1）邊緣檢測(cè)的原理邊緣是由圖像中表示區(qū)域與區(qū)域之間不連續(xù)或突變的灰度值、顏色、紋理等特征像素點(diǎn)構(gòu)成的，由于像素的灰度突變非常短促，所以可以用一階微分和二階微分來(lái)示。根據(jù)微分的原理，圖 2.5(a)的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)分別為圖 2.5(b)、(c)所示形。從圖 2.5 可以看出對(duì)于圖像中變化較為平坦的區(qū)域，因?yàn)槠湎袼鼗叶戎底兓皇谴�，所以其梯度幅值較小；而圖像的邊緣區(qū)域，因相鄰灰度值變化劇烈，所以梯度值較大，因此用一階導(dǎo)數(shù)的幅值的大小可以判斷圖像中是否有邊緣以及邊緣的位。同樣的道理，二階導(dǎo)數(shù)的符號(hào)可以用來(lái)判斷一個(gè)邊緣像素是在邊緣亮的一邊還是暗的一邊，而且過(guò)零點(diǎn)的位置就是邊緣的位置。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于紅外技術(shù)的變電站設(shè)備識(shí)別與熱故障診斷[D]. 任新輝.西南交通大學(xué) 2016
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[3]基于圖像處理技術(shù)的電氣設(shè)備故障診斷方法研究[D]. 熊芬芳.東華大學(xué) 2015
[4]基于紅外測(cè)溫技術(shù)的變電設(shè)備缺陷診斷分析[D]. 李鵬程.華北電力大學(xué) 2014
[5]變電站電力設(shè)備紅外圖像分割技術(shù)研究[D]. 王如意.西安科技大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3135342