红外成像检测自动识别系统研究及应用

夏德分，郑小革，李卓，刘晓，覃其婷，贺诗文，殷琼琪

(国网湖南省电力公司衡阳供电分公司，湖南 衡阳 421008)

红外成像检测自动识别系统研究及应用

夏德分，郑小革，李卓，刘晓，覃其婷，贺诗文，殷琼琪

(国网湖南省电力公司衡阳供电分公司，湖南 衡阳 421008)

红外成像技术具有非接触、不停电等优点，广泛应用于电气设备故障检测，然而目前红外成像检测大多还停留在人工判断技术层面上。本系统将发热性质进行分类，采用相对温差法、表面温度法等对图像进行分析判断，并自动导出用户所需的测温报告。

红外成像检测；发热类型；自动识别

红外成像检测技术具有非接触、远距离、不停电等优势，广泛运用于电力设备故障检测〔1〕。文献 〔2〕利用红外摄像仪拍摄输电线路设备红外图片，通过图像处理技术，实现故障准确识别。文献〔3〕建立了红外诊断变压器故障的专家系统。文献 〔4－5〕将红外成像技术应用于绝缘子污秽等级识别，取得较好的效果。文献 〔6〕将红外诊断技术应用于电器设备故障检测并开发了软件系统，但该软件系统计算复杂，未对发热形式进行分类，应用推广受到限制。目前红外成像检测电气设备大多还停留在人工判断技术层面上，技术人员根据红外导则计算设备温升、相对温差等数据，判断发热设备的缺陷性质，填写红外测温报告。这种方式费时费力，而且判断方法较为复杂，影响了红外检测的准确性和应用普及，亟待一种系统能够自动对红外图像进行缺陷判断并生成红外测温报告，便于后续的技术分析。

目前红外成像仪厂家提供的测温软件带有一定的图片分析和生成报告的功能，但不能实现缺陷分析判断，导出的报告格式与实际要求有较大的差距。本系统将发热性质进行分类，采用相对温差法、表面温度法等对图像进行分析判断，并自动导出用户所需的测温报告。系统应用效果良好，有效提高红外检测的准确性和效率。

1 设备发热分类及红外检测原理

电力设备的主要发热形式归纳如下〔7〕:

1)电流致热型

电力系统导电回路中的金属导体都存在相应的电阻，当通过负荷电流时，由此产生的发热功率为

式中 P为发热功率 (W)；Kf为附加损耗系数，表示在交流电路中计及集肤效应和邻近效应时使电阻增大的系数；I为通过的负荷电流 (A)；R为载流导体的直流电阻 (Ω)。

2)电压致热型

电气设备绝缘材料在交变电压作用下会引起能量损耗，通常称为介质损耗，损耗发热功率为

式中 U为施加的电压 (V)；ω为交变电压的角频率；C为介质的等值电容 (F)；tanθ为介质损耗角正切值。

3)综合致热型

铁芯结构设备如变压器、油浸式互感器等因设计不合理、运行不正常，或者由于铁芯材质不良，铁芯片间绝缘受损，出现局部或多点短路，可分别引起回路磁滞或磁饱和，或在铁芯片间短路处产生短路环流，增大铁损并导致局部过热。

红外成像是通过非接触探测红外热量，并将其转换生成热图像和温度值，进而显示在显示器上，并可以对温度值进行计算的一种检测设备〔8〕，如图1所示。它的基本原理是将被物体的红外辐射经光学系统汇聚、滤波、聚焦后，再通过机械扫面系统将聚焦后的红外辐射按照时间先后顺序排列，输送到红外探测器上转换为相应的电信号，再经过信号处理后送至显示器或储存器中存储。

图1 红外成像检测基本原理

2 红外检测自动识别系统

2.1 系统总体架构

红外成像检测自动识别系统为C/S模式，采用Visual Studio2008 VB.NET为开发语言，开发了具有面向对象、操作灵活方便的红外检测自动识别软件，其总体结构框架如图2所示。该系统程序特点是占用空间很小、运行速度快、操作方便等特点。自动识别可实现对红外图片进行判断，确定缺陷性质，生成报告，为用户提供技术指导，便于安排检修消缺处理。

图2 红外成像检测系统结构图

2.2 缺陷判断方法

常见的红外诊断方法有表面温度法、相对温差法、同类比较法和热谱图分析法等〔7〕，本系统主要采用相对温差法和表面温度法。相对温差法是两个对应测点之间的温差与其中较热点的温升之比的百分数，相对温差δt计算方法为

式中 τ1，T1分别为发热点的温升和温度 (℃)；τ2，T2分别为正常相对应点的温升和温度 (℃)；T0为环境参照体的温度 (℃)。

缺陷判断函数Q相对温差法按式 (4)计算:

采用相对温差法缺陷判断具有一定局限性，相对温差法适用当发热点的温差大于15 K，因此当发热点与正常设备温差小于15 K时，采用表面温度法进行判断。对于一些综合致热型设备，如变压器本体漏磁部分异常发热，采用表面温度法进行判断，计算方法如式 (5):

式中 Δt1，Δt2为表面温度定值，与发热设备类型有关，不同的设备类型，其值不同。例如隔离开关接头发热大于Δt2＝120℃为危急缺陷，断路器顶部法兰发热大于Δt2＝80℃时为危急缺陷。

2.3 检测报告设计

本系统采用面向对象的红外成像检测报告设计模式，即根据用户需求设计检测报告模板，系统只需调用模板，并将系统计算的数据写入模板即可。模板中设计变量参数，比如StationName为变电站名称，LocaionName为间隔名称等变量参数，根据用户需求设置。该模板设计有效提高了编制红外检测报告的效率。

2.4 红外检测流程

本系统根据设备类型、设计缺陷判断方法，对缺陷进行自动分析，判断设备缺陷性质，自动生成测温报告。检测流程如图3所示。

图3 红外成像自动检测流程

3 红外检测系统应用

3.1 系统应用实例

某变电站龙柑A线5163隔离开关靠断路器侧A相接头发热，自动检测流程如图4所示。

图4 自动检测流程

3.2 应用效果比较

人工判断法需要查找DL/T 664—2008《带电设备红外诊断应用规范》中的缺陷判断方法，确定设备缺陷性质，并编写测温报告，整个时间至少0.5 h，而采用自动识别系统，仅需将红外图片导入系统，自动对缺陷进行判断，输入测温报告基本参数，生成测温报告，整个过程5 min可以完成，两者效果比较如表1所示。

表1 人工与红外系统检测方法比较

4 结论

1)本系统实现发热缺陷自动计算、缺陷性质自动判断，提高了红外检测的准确性和效率。

2)根据发热缺陷判断结果，自动生成红外测温报告，大大提高了红外成像检测的工作效率。

3)将红外成像技术与计算图像处理技术有机结合，实现了红外检测的可视化判断。

〔1〕陈永辉，蔡葵.供电设备红外诊断技术 〔M〕.北京:中国水利水电出版社，2006.

〔2〕Ryuichi Ishino，Nonmember.Detection of a faulty power distribution apparatus by using thermal images〔J〕.IEEE Transations on Power Delivery，2002(2):1 332-1 337.

〔3〕张启清，吕厚余，黄选发，等.电力变压器故障红外诊断专家系统 〔J〕.电网技术，2002，26(9):18-21.

〔4〕何洪英，姚建刚，蒋正龙，等.基于支持向量机的高压绝缘子污秽等级红外热像检测 〔J〕.电力系统自动化，2005，29 (24):70-74.

〔5〕何洪英，姚建刚，蒋正龙，等.利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿条件下绝缘子的污秽等级 〔J〕.中国电机工程学报，2006，26(8):117-123.

〔6〕付冬梅，李晓刚，唐征花，等.电器设备故障红外诊断技术及其软件系统开发 〔J〕.电力系统自动化，2001，25(9): 55-57.

〔7〕DL/T 664—2008带电设备红外诊断技术应用导则 〔S〕.北京:中国电力出版社，2008.

〔8〕夏德分.红外热像检测零值绝缘子影响因素研究 〔D〕.长沙:湖南大学，2012.

Research and application of an automatic identification system of infrared imaging detection

XIA Defen，ZHENG Xiaoge，LI Zhuo，LIU Xiao，QIN Qiting，HE Shiwen，YIN Qiongqi
(State Grid Hunan Electric Power Corporation Hengyang Power Supply Company，Hengyang 421008，China)

Infrared imaging technology without contact，power outage and other advantages，is widely used in electrical equipment fault detection.However，infrared imaging detection is implemented by manual judgment.An automatic identification system of infrared imaging detection is researched，which can classify the heating properties，analyze images by using the relative temperature difference method，surface temperature method，and automatically generate measurement reports for users’requirements.

infrared imaging detection；heating type；automatic identification

10.3969/j.issn.1008-0198.2015.04.019

TM76

A

1008-0198(2015)04-0078-03

夏德分 (1987)，男，硕士，工程师，主要从事电力系统在线监测和故障诊断。

2015-06-16

郑小革 (1970)，男，本科，高级工程师，主要从事电力系统及其自动化技术管理。