基于无人机紫外检测的输电线路电晕放电缺陷智能诊断技术

发布时间：2018-06-12 00:30

  本文选题：无人机 + UAV　； 参考：《高电压技术》2014年08期

【摘要】：目前使用紫外视频进行绝缘子探伤需要人工判读放电光斑,自动化程度较低。为此,提出了一种以无人机(UAV)搭载的紫外传感器所获取的影像为数据源,根据电晕放电的光谱特征和紫外成像的形态特征来自动检测紫外视频放电位置的方法。首先从紫外影像中获取图像帧;然后对图像进行最大类间方差二值化和区域生长处理,根据区域生长后的结果来计算疑似放电区域;最后经放电异常诊断,利用获得的高精度位置姿态以及时间同步信息,得到高压输电线路绝缘子发生异常的具体地理位置。实验结果表明上述方法可以自动提取紫外视频中呈高密度、连续放电的区域。该方法可有效地对紫外影像中高压输电线路绝缘子进行放电异常诊断,对电网运行维护有实际意义。
[Abstract]:At present, using ultraviolet video to detect insulators requires manual interpretation of discharge spot, and the degree of automation is low. This paper presents a method for automatically detecting the position of ultraviolet video discharge based on the spectral characteristics of corona discharge and the morphological features of ultraviolet imaging based on the image obtained from the UV sensor carried by UAV unmanned aerial vehicle (UAV). First, the image frame is obtained from the ultraviolet image; then the maximum inter-class variance binarization and region growth are processed to calculate the suspected discharge area according to the results of the region growth; finally, the abnormal discharge is diagnosed. Based on the high precision position attitude and time synchronization information, the location of the insulator anomaly in HV transmission line is obtained. The experimental results show that the proposed method can automatically extract the high density and continuous discharge areas in ultraviolet video. This method can effectively diagnose the abnormal discharge of high voltage transmission line insulators in ultraviolet image, and has practical significance for the operation and maintenance of power network.
【作者单位】： 广东电力科学研究院;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB725301) 国家自然科学基金(41071268) 南方电网公司重点科技项目(K-GD2013-030)~~
【分类号】：TM75

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本文编号：2007384