基于紫外的绝缘子污秽放电检测的研究

李振均 姚春羽 何孟元 戴泉勇

摘  要：文章主要是利用紫外成像技术及其形态学算法，对绝缘子放电的趋势进行识别检测。采用迭代法确定合适的阈值，对图像进行分割，然后在使用形态学滤波将不需要的背景消除干净，使得图片清晰轮廓明确，便于将目标区域找出来。对于目标区域的处理本实验选择了不同样本进行比对：不同电压、不同污秽等级、不同湿度环境这三方面进行绝缘子放电趋势的研究。最终得出污秽等级越高、放电越大，这与实际生活中的理论相吻合，有一定的实际应用价值。

关键词：紫外成像;放电检测;图像分割;形态学滤波

中图分类号：TM216 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2020）29-0050-02

Abstract： This paper is mainly concerned with identifying a pattern in insulator discharging using algorithms related to infrared imaging and morphology. The desired threshold is determined by iterative method， the image is segmented， and then the unwanted background is eliminated by morphological filtering， which makes the image clear and clear， so that the target region can be found easily. For the treatment of the target area， this experiment chooses different samples to compare： different voltages， different pollution levels， different humidity environments， and these three aspects are used to study the insulator discharge trend. It is then concluded that the discharging of an insulator increases with its contamination level， which conforms with well-established theories and has certain practical value.

Keywords： infrared imaging; discharge detection; image segmentation; morphological filtering

引言

電力系统中绝缘子数量众多，而且一般都在室外，经历了风吹雨打、严寒酷暑，不可必免地造成一定的损耗和老化。绝缘被破坏的部分就会造成局部放电，而局部放电又加速老化，降低绝缘寿命形成恶性循环，影响设备的安全运行。电力系统的大部分故障是由绝缘被破坏所引起，因此，定期检查绝缘子的漏电情况是确保电力系统安全运行的重要措施[1]。绝缘子一般被安置在户外高压强磁场的环境下，电力公司会定期的安排维修人员携带着专门的检测仪器爬电线杆进行检测。这不仅工作量十分巨大，检测和清洗十分繁琐不方便而且危险。所以如何快速找到故障点并且及时排除故障是目前研究的重点。

目前常用的是紫外检测的方法，但是这个方法存在一定的漏洞盲区不能够发现设备的早期隐患，而且很大程度上受周围的环境影响[2]。本课题尝试结合灰度处理，形态学滤波的方法既突出图像优化处理能力，又具备非线性处理能力，能够很好的发现污秽绝缘子放电趋势，从而采取一定的措施排除故障。

1 绝缘子紫外图像预处理

1.1 RGB图像灰度化

由紫外成像仪获取的图像为RGB图像，包含三维数据量，不适合批量处理，因此需要通过灰度变换来降维。灰度化的转换方法如式（1）所示：

1.2 紫外图像分割

本文采用直方图阈值法进行图像分割[3]。通过设定一个阈值，让每一个灰度值同这个阈值相比较，小于阈值设为0，大于或等于阈值设为1。阈值的选取分为人工法和自适应。为了实现图像的批处理，本文采用迭代法自动选取阈值，实现直方图的自适应分割。

算法步骤如下：

（1）确定一个初始阈值，一般选用直方图两个波谷之间的值;

（2）采用阈值Ti将整个图按照对比度的高低划分为两部分，再计算每一个部分的灰度平均值μ1和μ2，如式（2）所示：

其中，L是整个图像灰度级值，Pi是灰度级值i在图中存在的频次。

（3）获得两区域的灰度均值后，用式（3）计算新阈值Ti+1：

（4）重复步骤2～3，直到Ti+1和Ti的差小于某个给定值。

相比较人工法，虽然迭代法程序复杂处理运算需要一定的时间，但是运算结果的准确度比较高，而且不用手动每一张图像进行人工的调整阈值，方便批量处理图像，因此就本文而言迭代方法为选择阈值分割的最佳方法。

2 形态学滤波

图像开运算是一种复合运算，经过一开始的腐蚀运算过后图像缩小，开运算就是将图像膨胀弥补先前误过滤的部分。X被B开运算的数学表达式为：

闭运算也是一种复合运算，但是它和开运算是相反的过程。它将膨胀之后的图像再一次的进行腐蚀。X被B闭运算的数学表达式如式（5）所示。

迭代法分割后的图像中存在一定的噪声影响实验的准确性，可以依次使用开运算和闭运算进行滤波处理，结果如图1和图2所示。

3 实验与分析

该实验采用固定涂层法对5个绝缘子进行人工涂污，污秽试验等级参照国家电网公司的标准[4]。在实验室测得60%的湿度环境下，分别在5组绝缘子上用固体涂层法做成A-F这5种不同的污秽等级，电压缓慢地从0开始匀速升高到10kV。然后在距离绝缘子5m的地方用紫外成像仪拍摄污秽绝缘子放电时的紫外图像，并且拍摄10秒钟的视频，之后以每秒30帧的速率截取曲线制作成样本数据库。对实验图像进行分割后，通过统计分割图像中的光斑量，获取污秽等级与放电强度之间的量化关系[5]。不同污秽等级对应的光子量的曲线图如图3所示。

4 结论

本文通过实验对绝缘子紫外检测图像进行分析，并采用迭代直方图阈值分割算法有效的分割出紫外图像中的放电光斑区域，实现图像二值化。针对二值图像，进行特征提取将紫外成像检测结果的量化并进行不同污秽等级放电量的统计。随着污秽等级的不断升高，在绝缘子下端加上相同的电压在相同的湿度环境下，污秽等级越高，放电的强度也越大。

参考文献：

[1]王胜辉.基于紫外成像的污秽悬式绝缘子放电检测及评估[D].华北电力大学，2011.

[2]何爽，臧春艳，何俊佳，等.污秽绝缘子的紫外成像检测[J].高压电器，2010，46（09）：74-77.

[3]王胜辉，牛雷雷，李浩，等.基于放电紫外成像特征的污秽线路盘形绝缘子绝缘状态评估[J].高压电器，2019，55（02）：201-207.

[4]律方成，戴日俊，王胜辉，等.基于紫外成像图像信息的绝缘子表面放电量化方法[J].电工技术学报，2012，27（02）：261-268.

[5]贾志东，王林军，尚晓光，等.基于紫外成像技术的瓷绝缘子串放电程度量化评估[J].高电压技术，2017，43（05）：1467-1475.