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基于红外热图像的架空输电线路故障检测软件开发
作 者: 彭晔
导 师: 茅耀斌
学 校: 南京理工大学
专 业: 控制工程
关键词: 红外热图像 红外热像仪 图像处理 霍夫变换 温度计算 设备识别 OpenCV
分类号: TM755
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 42次
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内容摘要
随着越来越多的高科技、小型化的绝缘型新设备在电力系统中的实际应用,采用传统的耳听和目测等方式已经很难实现对它们的运行状态作出正确地检测和判断;以往我们一般通过设备停运以及解体的方式对其运行情况进行检测、分析,然而这种旧方式对电力系统的正常运行水平以及经济效益影响较大,为了解决此类问题,相关技术人员积极探索新技术、新手段对运行中的电力设备进行实时检测,为及时发现设备运行隐患提高依据。通过技术人员的不断努力,探索出一些列有效的在线检测技术,而红外成像技术的凭借其独有的技术特点以及准确、快捷的应用效果使其备受电力系统的青睐,且其又具有分辨率高、监测范围广、形象直观、不受电磁干扰等这些显著的优点而使得其成为电力系统中一项新的检测手段。本文在红外测温的现有技术基础上,探索、提高该技术在电力系统中的应用水平,并通过相关温度计算有效识别故障点位置与类型,并在此基础上判断缺陷等级,为有效发现、消除电力设备的运行缺陷提供有力依据。本文首先对红外诊断技术在电力系统中的应用背景和意义进行了概括性的介绍,同时对红外诊断技术在国内外目前的发展状况进行了叙述,在此基础上,对应用红外技术进行检测的原理和红外辐射的基本规律进行了综述,并对所应用的红外热像仪的相关知识也作了说明,主要包括红外热像仪的基本原理,性能指标和特点,以及其在电力系统中的检测范围和故障诊断方法等,此外对本文所进行一系列操作和处理的基础红外数字图像作了简要的介绍;针对本文所要解决的问题,即完成通过红外热像仪所拍摄的红外热图像来实现电力系统设备故障点的检温度测,采取了对红外热图像作了相应的处理,如二值化,中值滤波,Canny边缘检测,然后通过霍夫变换得到本文所要寻找的目标直线进行故障点是否位于导线和引流板的位置检测,以及温度和灰度图像的关系实现对故障点的温度计算;在VC++6.0环境下结合OpenCV函数库对上述各操作和算法进行了软件实现,并设计了相应的人机界面;通过该软件可以实现多数图像的自动处理,简化了人工的操作,大大的提高了处理速度,提高的实际的工作效率,在实际应用中具有较好的使用价值。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-8 图表目录 8-9 1 绪论 9-14 1.1 课题研究的背景和意义 9-10 1.2 国内外电力设备故障红外诊断的发展情况 10-13 1.3 本论文的主要工作 13-14 2 红外诊断基础 14-28 2.1 红外检测的基本原理 14-15 2.2 红外辐射的基本规律 15-16 2.3 红外热像仪 16-23 2.3.1 红外热像仪原理 16-17 2.3.2 红外热像仪的性能指标及特定 17-19 2.3.3 红外热像仪的特点 19-20 2.3.4 红外热像仪在电力系统中的检测范围 20-22 2.3.5 红外热像仪对电力系统故障诊断方法 22-23 2.4 红外数字图像 23-27 2.4.1 红外数字图像获取及特点 24-25 2.4.2 红外数字图像的数学表示 25-27 2.5 本章小结 27-28 3 图像处理与识别 28-40 3.1 图像的灰度化 28-29 3.2 最亮点的获取与标识 29 3.3 图像平滑 29-31 3.4 Canny边缘检测 31-34 3.5 霍夫变换 34-37 3.6 最亮点是否位于导线的判断 37-39 3.7 本章小节 39-40 4 红外热图像温度判定 40-52 4.1 比色测温原理 40-41 4.2 全辐射测温原理 41-42 4.3 温度测量方法 42-44 4.4 图片的最亮点温度计算 44-51 4.5 本章小节 51-52 5 设备故障识别 52-56 5.1 引流板识别 52-54 5.2 其它各种设备的识别 54-55 5.3 本章小节 55-56 6 软件实现 56-65 6.1 开发工具概述 56-57 6.1.1 OpenCV 56 6.1.2 OpenCV的功能 56-57 6.2 程序算法流程图 57-58 6.3 OpenCV中各功能的具体实现函数 58-64 6.3.1 图像灰度化 58-59 6.3.2 图像平滑滤波 59 6.3.3 Canny边缘检测 59-60 6.3.4 霍夫变换 60-61 6.3.5 轮廓 61 6.3.6 软件界面设计 61-64 6.4 本章小节 64-65 7 总结与展望 65-67 致谢 67-68 参考文献 68-70
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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 输配电工程、电力网及电力系统 > 线路及杆塔 > 线路检修
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