本文由Statnett公司的Sonja Berlijn,STRI 公司的Igor Gutman以及哥德堡市查爾姆 斯理工大學(xué)的Irene Gu撰寫(xiě), 介紹了自動(dòng)分 析在高電壓工程中的創(chuàng)新應(yīng)用, 包括探測(cè)和 測(cè)量絕緣子覆雪/覆冰, 估計(jì)絕緣子搖擺角, 以及在絕緣子串的可見(jiàn)度隨著特定的拍攝背 景而凸顯差別的情況下計(jì)算出客觀的數(shù)值。
2004年建立WAP試驗(yàn)站的主要目的 是驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)室的試驗(yàn)結(jié)果并且獲取 下述現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)
• 在各種天氣條件下三種不同類型和 外形的絕緣子覆雪和覆冰
• 三種絕緣子的搖擺角主要在降雨 或刮風(fēng)條件下以及
• 預(yù)測(cè)由不同天氣導(dǎo)致發(fā)生事件的次 數(shù)和嚴(yán)重程度
因此試驗(yàn)中不間斷地監(jiān)測(cè)環(huán)境條件包括溫度降雨量覆冰和風(fēng)速除此 之外還采用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)每隔10分鐘 拍攝不同天氣條件下絕緣子的圖像根據(jù)以上數(shù)據(jù)使用新開(kāi)發(fā)的自動(dòng)圖 像分析技術(shù)預(yù)測(cè)絕緣子的搖擺角覆冰遺跡可見(jiàn)度。此外以高度互動(dòng)和 易于理解的方式將所有測(cè)量圖像 和結(jié)果上傳到Statnett工程師可以 進(jìn)入的網(wǎng)站。
WAP試驗(yàn)站的電源,傳感器和通信布置
圖1:WAP網(wǎng)站的用戶界面實(shí)例
最初選用了3種絕緣子配置進(jìn)行分析
1. 交替?zhèn)阈螐?fù)合絕緣子
2. 玻璃絕緣子串兼有標(biāo)準(zhǔn)型傘形和空氣動(dòng)力學(xué)傘形
3. 防霧型玻璃絕緣子串
由于不同絕緣子圖像的拍攝跨越了超過(guò)8年的時(shí)間段海量的數(shù)據(jù)要求自動(dòng)化分析來(lái)確定絕緣子搖擺角以及覆冰和覆雪的過(guò)程
自動(dòng)化探測(cè)覆冰和覆雪
自動(dòng)預(yù)測(cè)絕緣子覆冰和覆雪程度的 第一步是定位每幅圖片中拍攝到的 絕緣子圖像中包含絕緣子的那一小 部分被定義為‘興趣區(qū)域’或ROI并 從每幅圖片中截取出來(lái)
由于圖像中絕緣子的位置以及不同 天氣與光照條件下的背景均在變 截取ROI并非事易但研制了一種 方法詳細(xì)內(nèi)容2007年發(fā)表在IEEE 的一篇論文中該方法可以對(duì)采集 3個(gè)月的圖像進(jìn)行ROI截取成功率 為88.5%
(a) 進(jìn)行研究的3種絕緣子的圖像
一旦成功截取ROI后探測(cè)冰雪并分 析覆蓋的程度絕緣子是剛性的其外形與尺寸是已知且固定的這意味 著覆冰或覆雪造成絕緣子外形的任 何變化將導(dǎo)致出現(xiàn)多余的邊緣通常 在上表面從圖像上確定雪或冰 的區(qū)域的方法有以下步驟
(a) 探測(cè)新增區(qū)域;
采用邊緣探測(cè)儀檢查每一幅ROI圖 像使每個(gè)被邊緣曲線包圍的區(qū)域 形成封閉區(qū)供進(jìn)一步評(píng)估
(b) 找到傘裙上的新增區(qū)域:
傘裙上的雪或冰以及其他諸如背景 的變化例如局部云層光照和反 射都可能形成新增區(qū)域使用現(xiàn) 有的和以前保存的標(biāo)準(zhǔn)傘盤位置以 及‘橢圓’傘盤形狀區(qū)域的信息作為參照可以找到新增區(qū)域并對(duì)此進(jìn)行進(jìn)一步分析由 于雪和冰更有可能積覆在傘盤的上表面和/或邊緣 所以僅考慮和分析這些位置的新增區(qū)域
(c) 基于外觀與基于形狀的分析:
(b) 截取ROI的實(shí)例
一旦找到所有新增區(qū)域后應(yīng)用基于外觀與基于形 狀的分析確定雪和冰的面積參見(jiàn)圖4
確定新增區(qū)域后放置一根窄豎棒圖5中平行于絕緣 子中軸線右側(cè)的紅色棒從左至右掃過(guò)絕緣子通過(guò) 這種方法可以確定覆雪區(qū)域的厚度以及逐漸增加的 程度估算出覆雪的百分比借助帶有圖解用戶界面 的MATLAB執(zhí)行自動(dòng)化分析方法程序也被轉(zhuǎn)換為一 個(gè)C程序使用遠(yuǎn)程拍攝的圖像進(jìn)行在線實(shí)時(shí)分析
該程序測(cè)試和驗(yàn)證超過(guò)3個(gè)月的累積數(shù)據(jù)數(shù)千張圖 像分別預(yù)估高質(zhì)量圖像和低質(zhì)量圖像的結(jié)果例 如圖像能見(jiàn)度差邊緣模糊深顏色雪對(duì)于高質(zhì) 量圖像約90%可以預(yù)估而對(duì)于低質(zhì)量圖像預(yù)估 的成功率降到大約70%。
圖3:戶外相機(jī)拍到的絕緣子的不同圖像(僅顯示了含絕緣子的區(qū)域),從左至右依次為: (1)晴朗天氣下的理想圖像;(2)太陽(yáng)反光下的絕緣子;(3-5)多云天氣下的絕緣子,云 層不均勻且背景變化迅速;(6-7)大霧條件下模糊不清的圖像;(8-10)黑夜下的圖像; (11)上表面覆雪;(12)實(shí)驗(yàn)室中的覆冰絕緣子
圖4:覆雪/覆冰分析(a) 基于外觀的分析
自動(dòng)探測(cè)搖擺角
使用自動(dòng)圖像分析技術(shù)探測(cè)絕緣子的搖擺角隨后 可以與環(huán)境參數(shù)相關(guān)聯(lián)受相機(jī)拍攝角度的限制捕 捉到的圖像中絕緣子的角度可能并不總是與圖像 的垂直軸對(duì)齊因此在這種情況下?lián)u擺角被定義 為在任何給定圖像中絕緣子絕對(duì)角度與無(wú)風(fēng)時(shí)捕捉 到的絕緣子“參考”角度之間的差值該過(guò)程的原理 如圖6所示同步收集和儲(chǔ)存搖擺角和氣象數(shù)據(jù)以 便后續(xù)分析
自動(dòng)化評(píng)估絕緣子‘可見(jiàn)度’
項(xiàng)目初期僅比較了盤形玻璃絕緣子與長(zhǎng)棒形硅橡膠 復(fù)合絕緣子的相對(duì)可見(jiàn)度可見(jiàn)度低被視為受環(huán)境的 影響小優(yōu)選可見(jiàn)度較低的隨后也安裝了一系列涂 覆顏色各異的RTV涂層盤形玻璃絕緣子Statnett有 興趣將隨后被測(cè)試的絕緣子試品用在未來(lái)稱之為‘偽 裝的’線路上用于微調(diào)和驗(yàn)證自動(dòng)化能見(jiàn)度程序采用以下幾個(gè)步驟開(kāi)發(fā)程序用于自動(dòng)化圖像分析比較可見(jiàn)度
1. 找到興趣區(qū)域ROI包括感興趣的桿塔和三種
(b) 基于形狀的分析
(c) 借助掃除豎棒計(jì)算平均與最大的覆雪/覆冰
絕緣子串的三對(duì)前景FG區(qū)與相鄰的小塊背景(FG) 區(qū)
2. 應(yīng)用圖像分析技術(shù)比較每種絕緣子的前景與背景
圖像區(qū)注意在所測(cè)量的圖像中三種絕緣子的 背景不同這是基于客觀的準(zhǔn)則考慮了絕緣子 前景FG與相鄰背景BG在強(qiáng)度對(duì)比度以及子帶結(jié)構(gòu)上的差異
(a) 基于外觀的分析
(b) 基于形狀的分析
(c) 借助掃除豎棒計(jì)算平均與最大的覆雪/覆冰。
圖5:圖解用戶界面用于自動(dòng)圖像分析系統(tǒng),探測(cè)和預(yù)估絕緣子 覆雪/覆冰。
3. 使用100多張不同天氣條件下拍攝的圖像與人們通過(guò)肉眼觀測(cè)到的主觀結(jié)果進(jìn)行比較創(chuàng)建和測(cè)試 MATLAB程序。
對(duì) 三種不同絕緣子的分析結(jié)果如圖7所示(每種都嵌 入其特定的背景即天空天空加樹(shù)林以及樹(shù)林) 1號(hào)絕緣子(ins-1)使用橄欖綠RTV涂料2號(hào)絕緣子 (ins-2)使用灰色RTV涂料3號(hào)絕緣子(ins-3)為綠色 玻璃絕緣子最大值1.0表示絕緣子可見(jiàn)度最低即 前景與背景最相似而0則表示可見(jiàn)度最高即前景 與背景相似度最低此處給出這些結(jié)果僅是要說(shuō)明 程序可以根據(jù)絕緣子的材料給定的背景與光照條 件區(qū)分特定背景中的各種絕緣子以及相對(duì)可見(jiàn)度值 例如在本例中三種絕緣子嵌入的背景大不相同。
圖5:圖解用戶界面用于自動(dòng)圖像分析系統(tǒng),探測(cè)和預(yù)估絕緣子 覆雪/覆冰
圖6:左:通過(guò)交對(duì)比計(jì)算ROI的搖擺角。右:繪制傘形邊界的 外平行包絡(luò)線與中軸線
基于這些圖像可以看出在給定背景下基于客觀 標(biāo)準(zhǔn)得出的絕緣子可見(jiàn)度的值與肉眼主觀判斷一 致例如在明亮天空背景下綠色RTV涂料的絕緣 子ins-1相當(dāng)可見(jiàn)而在有黑暗樹(shù)林和明亮天空背 景下灰色RTV涂料的絕緣子ins-2‘中度’可見(jiàn)。
需要注意的是在所測(cè)量的圖像中由于上述絕緣子沒(méi)有處于共同的背景所以不能對(duì)所選不同絕緣子 相對(duì)可見(jiàn)度的最終比較下結(jié)論這是很重要的理想 的比較應(yīng)當(dāng)只能在不同絕緣子放在相同背景和相同光 照條件下進(jìn)行。
該程序的下一步發(fā)展是能夠從原始背景圖像中將任何 絕緣子或其它線路組件截取出來(lái)然后再嵌入另一個(gè) 背景之中而且對(duì)于未來(lái)的發(fā)展來(lái)說(shuō)理想的是使用 彩色數(shù)據(jù)而不是本項(xiàng)目中使用的灰度數(shù)據(jù)由于陽(yáng) 光反射可能影響玻璃絕緣子的相對(duì)‘可見(jiàn)度’也必須 考慮反光的影響。
圖像展示了絕緣子可見(jiàn)度分析的步驟,從上至下為: (a)截取ROI (即 桿塔區(qū)域); (b)預(yù)估絕緣子的垂直軸(藍(lán)色/紅色垂直線分別代表預(yù) 估值與地面測(cè)量的真實(shí)值)并估計(jì)絕緣子與桿塔的連接點(diǎn)(黃色加號(hào)); (c)預(yù)估FG/BG區(qū)域(紅色/綠色框)。在圖片底部給出了三種絕緣子可見(jiàn) 度自動(dòng)分析的預(yù)測(cè)值,V表示最終的可見(jiàn)度,L表示亮度差異,C表示對(duì) 比度差異,S表示子帶結(jié)構(gòu)差異。數(shù)值越大(最大為1.0),表示在該背景 條件下,絕緣子可見(jiàn)度越低
最初‘興趣’ 絕緣子的可見(jiàn)度比較研究:橄欖綠RTV,灰色RTV 與玻璃絕緣子評(píng)估絕緣子可見(jiàn)度比較試驗(yàn)的現(xiàn)場(chǎng)圖片實(shí)例:從左至右分別為 橄欖綠RTV,灰色RTV與無(wú)涂層玻璃絕緣子
圖7:對(duì)約100幅圖像的絕緣子可見(jiàn)度自動(dòng)分析結(jié)果
