本文內容轉載自《電子制作》2020年第12期，版權歸《電子制作》編輯部所有。

薛偉

國網山東省電力公司夏津縣供電公司

摘要：文章主要針對以紅外熱成像為基礎的無人機故障診斷方法進行系統研究，先分析了紅外檢測基礎原理和應用，隨后介紹了輸電線路故障分類以及無人機選型，最后介紹了無人機故障診斷方法，包括紅外樣本預處理、紅外診斷措施，希望能給相關人士提供有效參考。

0引言

輸電線路的巡檢工作是電力系統巡檢中的基礎性任務，對于巡檢效率和巡檢精度的要求相對較高，因其輸電線路特殊性，需要保證檢測工作的高效性、精準性、帶電以及非接觸，至于輸電線路中日常紅外檢測及典型設備通常存在溫度特性。為此無人機紅外熱成像設備在巡檢工作中誕生，并逐漸在電力設備運維檢修中發揮重要作用，并取得了明顯成效。

1紅外熱成像檢測必要性

在我國社會經濟持續發展背景下，輸電線路整體覆蓋范圍持續擴大，但是因為輸電線線路大部分設置于戶外區域，在外部復雜環境因素的影響下，容易導致線路在雷電閃擊、雨水侵蝕以及線路老化等攻擊下不可避免出現各種電路故障。比如，配電運檢工區在例行巡檢工作中，利用紅外成像測溫，發現10kV 線路北邊相發熱，從熱像特征來看，是為以接頭為中心的熱像，故障特征為設備本體問題，最終選擇了帶電更換刀閘的處理措施。如果選擇傳統人工巡檢方法進行處理，則不但檢修效率較低，同時還無法保障技術人員的人身安全，部分地勢較為崎嶇險峻的路線，在檢測工作中費時費力，加大了人力資源消耗。

而隨著科技的發展，無人機技術持續創新，逐漸應用到社會各個行業領域當中，覆蓋民用、軍事、物流系統、公安系統、工農商業等方面，同樣電力領域也是如此，開始引用無人機技術進行相關工作。電力系統在實際運行中不可避免會出現各種故障問題，大部分故障都可以在設備表層體現出來，反應為溫度的變化，在該種背景下，紅外熱成像應用推廣到電力巡檢工作當中已經成為一種主流發展趨勢。

2紅外檢測基礎原理和應用

2.1紅外檢測基礎理論

自然界中的光元素本質上屬于一種電磁波，按照波長范圍可以進一步分成不可見光與可見光。人們在日常生活中所看到的色彩艷麗的世界本質上便是可見光，人的眼睛可以捕捉到赤橙黃綠青藍紫等光線。但自然界中也擁有不可見光，其中紅外線便是一種不可見光，其廣泛分布于自然界內，屬于一種人們摸不到看不見的電磁波，物體處于正常條件下會形成分析與原子遠動，如果物體溫度高于決定零度，則物體自身便會發射出一種熱紅外能力，雖則溫度的提高，能量越大，相反的情況下，溫度越低能量越小。

2.2紅外成像原理和應用方法

紅外線屬于不可見光，怎樣將這種不可見光發送出來的信息變為人眼可見光線，則成為紅外熱成像的重點研究內容。紅外熱成像技術主要是把該種不可見光發散出來的能量信號變成一種電信號，隨后在可視化屏幕中顯示出紅外圖譜。所有物體一旦溫度超出絕對零度，隨著溫度的變化，其散發出來的能量也各不相同，在紅外圖譜中呈現出來的顏色也完全不同。同時紅外熱成像屬于非接觸性的，對于光線方面沒有明顯要求，為此可以有效應用到電力巡檢當中實施帶電檢測，其應用范圍較廣。

3輸電線路故障和無人機選型

3.1輸電線路故障分類

輸電線路相關設備在實際運行中通常會出現各種缺陷故障，主要是以設備表面溫度提升或出現異常發熱的問題。紅外熱成像便是針對該種溫度缺陷問題研制出來的傳感裝置。輸電線路中的代表性設備主要包括下面幾種內容：第一是導線，而導線問題主要包含老化、短路、變形、松脫等故障。第二是絕緣子，在實際運行中，電力系統內的絕緣子容易出現污穢、破損、受潮、覆冰等問題。第三是桿塔，其在日常運行中容易出現局部發熱、桿塔傾斜、螺栓脫落等問題。第五是拉線和接地類故障，相關故障問題可以借助紅外熱成像技術實施全面診斷和檢測。

3.2無人機巡檢選型

隨著近幾年科技實力的不斷增強，無人機逐漸呈現出一種品質化、節能化、智能化和輕型化法發展趨勢，無人機憑借其應用優勢開始承接各種航飛任務。當下在市場中較為常見的無人機主要可以劃分為三種類型，分別是多旋翼無人機、固定無人機以及直升機無人機等。不同無人機在實際運行中體現出不同特征。其中直升機無人機整體質量和體積相對較大，所以續航能力有限，飛行速度相對較慢，但擁有良好的抗風性能，在飛行檢測中較為穩定，這也是第一階段的無人機應用。固定翼無人機在實際操作應用中主要特征便是適合進行大范圍的航拍巡檢工作，該種類型的無人機整個體積較大，同時在檢測工作中對于飛行環境具有較高的要求。多旋翼無人機逐漸從最開始的四旋翼模式發展到當下工業領域中頻繁應用的八旋翼以及六旋翼模式，該種無人機主要飛行特點是較為靈活體積小，但該種無人機自身體積對相關電池續航以及飛機承重造成了一定的限制，為此需要進行重點研究，及時解決。由于多旋翼無人機擁有成本低廉，適用性強，能夠滿足大部分巡檢要求，所以是當下應用較為廣泛的一種機型。在實際應用過程中，也可以利用固定翼無人機搭配小型旋翼機的方式進行定期、長距離的巡檢工作，小型旋翼機確定故障段后，利用固定翼無人機展開凈距離的懸停式檢測，全面了解故障細節，減少選線時可能出現的遺漏。無人機檢測系統具體如圖1所示。

圖1 無人機紅外熱成像檢測系統

4以紅外成像為基礎的無人機故障診斷

4.1紅外樣本預處理

因為電力巡檢工作通常處于各種環境較為惡劣的自然環境狀態下，同時無人機以及輸電線路兩者處于相對運動條件下，電力巡檢中無人機檢測中拍攝到的紅外圖片需要實施優化處理，如此才能更為準確地判斷整個線路中的故障問題。紅外樣本相關預處理工作主要包括邊緣檢測、圖像強化、圖像去噪、圖像灰度化等技術，圖像灰度化便是把原本色彩艷麗的圖片內像素點轉化為灰色。圖像去噪操作主要是把圖像內形成影響干擾的元素徹底去除。圖像增強則是把圖像內原本存在的有用信息實施最大化處理。邊緣檢查則是針對圖像邊緣提取檢測范圍內鎖定的區域目標。生成紅外圖像的過程中會出現細節邊緣模糊不清以及各種噪音等問題，其中高斯噪聲和脈沖噪聲較為常見。為此可以選擇像素同齡組措施針對具體圖像實施去燥處理操作，像素同齡組對于去除高密度脈沖噪音以及一般脈沖噪聲具有突出效果，隨后通過NSCT非線性系數，促進圖像邊緣細節的進一步強化，同時還能夠對噪聲形成一種有效的限制作用。通過相對溫差法，能夠了解設備故障狀態。無人機熱成像檢測效果如圖2所示。

圖2 無人機熱成像檢測效果

4.2紅外診斷措施

電力系統中相關電氣設備如果出現發熱問題，則可以通過紅外熱成像技術對故障點進行準確辨別，但如果檢測中遇到較為惡劣的自然條件，比如污穢、風速、濕度以及溫度等變化，都會影響紅外診斷的準確性。為此在檢測工作中應該避免選擇通過單一方法直接進行故障診斷，獲得結論。紅外診斷方法主要包括四種形式，分別是熱圖譜分析、相對溫差比較、表面溫度判斷、同設備對比等方法。電力無人機搭載紅外熱成像傳感裝置，能夠對輸電線路中各種設備運行中形成的紅外圖像進行全面采集，特別是對于電力系統中的拉線、接地類元件、金具、桿塔、絕緣子以及導線等設備裝置，隨后利用上述方法實施對比分析，進而實現不斷電非接觸檢測，準確判斷電力線路中的故障問題。在結束紅外熱成像檢測后，針對相關采集圖像信息實施拼接處理，需要率先將其中的水印徹底去除，隨后實施模糊度估計，將那些模糊問題較為嚴重的圖像徹底去除。

5結語

綜上所述，電力系統的正常運行關系到整個社會的穩定發展，為此需要提高電力巡檢工作的重視，輸電線路是電力系統中出現故障次數較為頻繁的部分，通過掌握輸電線路運行中的常規故障問題，結合線路故障條件下的溫度特征，提出利用紅外熱成像設備診斷故障的方法，從而提高故障診斷準確信和診斷效率，為無人機電力巡檢技術的推廣應用奠定良好基礎。

原文標題：基于紅外成像的無人機故障診斷方法研究

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