電力設(shè)備之防震錘缺陷識別規(guī)則
2021-01-04標(biāo)簽:電力設(shè)備
所述電力設(shè)備防震錘缺陷識別規(guī)則包括:
1)防振錘偏移缺陷診斷規(guī)則:
計算出第一條導(dǎo)線上的防振錘X坐標(biāo)(sx1,se1),計算出第二條導(dǎo)線上的防振錘X坐標(biāo)(sx2,se2),計算出否則存在重疊區(qū)域:
若:sx2<=sx1<=se2或sx1<=sx2<=se1,則存在重疊區(qū)域;
若計算出三條導(dǎo)線上防振錘有重疊區(qū)域,而第四條導(dǎo)線上的防振錘不在重疊區(qū)域內(nèi),診斷該防振錘偏移缺陷;
2)防振錘斜歪缺陷診斷規(guī)則:
計算每個防振錘的U型方位角,若與導(dǎo)線夾角大于12°,則診斷該防振錘存在斜歪缺陷;
3)防振錘碰撞缺陷診斷規(guī)則:
如檢測出一條導(dǎo)線存在兩個防振錘,計算這兩個防振錘之間最近距離diffD小于一個防振錘U型長度,則診斷這兩個防振錘碰撞在一起;
4)防振錘掉把缺陷診斷規(guī)則:
應(yīng)可靠檢測出防振錘兩端對稱的U型輪廓,如僅檢測出一個U型輪廓,則診斷該防振錘可能存在掉把缺陷。
6.一種基于無人機巡檢圖像的電力設(shè)備缺陷智能識別系統(tǒng),其特征在于,包括:
數(shù)據(jù)采集模塊,采用數(shù)據(jù)流的模式,批量的獲取無人機巡檢得到的輸電線路圖像數(shù)據(jù);
特征分析模塊,提取圖像特征,并對所述圖像特征進行整合分析,實現(xiàn)對典型部件的自動定位和識別;
缺陷分析模塊,根據(jù)設(shè)定的缺陷識別規(guī)則對典型部件進行相應(yīng)的缺陷分析,實現(xiàn)對常見缺陷的分析與識別;
綜合分析及分類模塊,對分析識別結(jié)果進行匯總分析處理,依據(jù)部件類型、缺陷類型、缺陷等級進行分類,便于依據(jù)需求進行分類查詢,并進行特定部件的局部放大展示。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種基于無人機巡檢圖像的電力設(shè)備缺陷智能識別系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)采集模塊,具體用于:
通過無人機巡檢,獲取輸電線路圖像,以數(shù)據(jù)流方式批量讀入后臺處理系統(tǒng);
對所述輸電線路圖像進行預(yù)處理,包括圖像復(fù)原、圖像超分辨重建、圖像配準(zhǔn)和圖像融合。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種基于無人機巡檢圖像的電力設(shè)備缺陷智能識別系統(tǒng),其特征在于,所述特征分析模塊具體用于:
對圖像數(shù)據(jù)進行圖像分割,利用檢測算法,將圖像數(shù)據(jù)中包含的電力設(shè)備及其故障檢測的潛在感興趣目標(biāo)提取出來,并利用已知的感興趣目標(biāo)的單個特征或特征組合從分割后的圖像數(shù)據(jù)中剔除虛假目標(biāo),保留圖像數(shù)據(jù)中的感興趣目標(biāo)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述一種基于無人機巡檢圖像的電力設(shè)備缺陷智能識別方法,其特征在于,所述感興趣目標(biāo)包括:桿塔、導(dǎo)線、地線、引流線、絕緣子、基礎(chǔ)、防震錘、接地裝置以及部件連通區(qū)域。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述一種基于無人機巡檢圖像的電力設(shè)備缺陷智能識別方法,其特征在于,所述的缺陷識別規(guī)則包括:絕緣子掉片缺陷識別規(guī)則、鳥巢缺陷識別規(guī)則、導(dǎo)線異物缺陷識別規(guī)則、導(dǎo)線斷股缺陷識別規(guī)則、防震錘缺陷識別規(guī)則。
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