【摘 要】
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为了缓解电力供求矛盾,近年来我国大力推广特高压技术。特高压输电对输电过程的可靠性的要求更高,不允许断电检修。而基于红外图像自动检测高压输电线路,无需停电就能对设备
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为了缓解电力供求矛盾,近年来我国大力推广特高压技术。特高压输电对输电过程的可靠性的要求更高,不允许断电检修。而基于红外图像自动检测高压输电线路,无需停电就能对设备进行检测,比传统人工检测更高效,安全。这很好的契合了电网发展的需要。针对红外成像的基本原理进行分析,然后分析架空输电线路故障类型,主要是包括对110k V、220kV氧化锌避雷器、220kV耦合电容器以及相关电气设备温升-时间特性进行实验和分析。利用红外图像测得的温度绘制温升-时间、相间温差-时间图并据图分析这些设备的正常运行时统计学规律。重点对架空线路中用到的电气设备的图像进行故障识别和隐患排查。为了便于计算机识别,提高对故障识别的效率,针对这些电气设备的红外图像,需进行一系列的处理。包括:灰度化、去噪、二值化、形态学处理、区域分割等。其中,去噪是图像处理的关键部分,是后期故障判断的基础。图像的噪声有很多种,包括椒盐噪声、高斯噪声、瑞利噪声、均匀噪声、伽马噪声等。其中椒盐噪声是其中的一个典型噪声。有关这种噪声的滤除方法有很多,经典的有均值滤波,中值滤波,高斯滤波等。针对以上在这些经典算法,提出了以高斯滤波为基础的改进算法,并就该改进方法进行了简要的原理分析。通过实验比较了中值滤波和多窗口中值滤波的各噪声下的滤波效果,并以峰值信噪比作为图像滤波效果的检测指标,可证明该方法的优越性。再对滤波后的图像,先后进行了二值化、形态学处理等,并进行区域分割和特征识别证明了该方法的可行性和实用性。
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