無人機電力巡檢系統中的測溫分析方法

于大超

【摘 要】近年來，隨著我國經濟的快速發展，整個社會對電力能源的需求越來越大，架空電力線路網絡覆蓋范圍也越來越廣。利用無人機進行輸電線路巡檢具有安全性高、工作效率高和精準拍照、分析等優點，在電力巡檢領域應用越來越廣泛。文章提出了一種無人機電力巡檢系統中的測溫分析方法，對無人機拍攝回傳的可見光圖和原始紅外圖像進行分析，利用反射率和相機校準參數對溫度信息進行校準。

【關鍵詞】無人機;輸電線路;熱紅外;測溫分析

引言

我國幅員遼闊，為保證全國各地的可靠供電，需建設較多的高壓輸電線路。而線路巡檢是保證高壓輸電線路正常運行的重要手段，對我國電力的可持續供應和經濟的安全、快速發展具有重要意義。最近十幾年，隨著國家經濟的高速發展，架設的高壓輸電線路越來越多。在這種背景下，如果采用傳統的人工巡檢模式巡檢數量如此之多的高壓輸電線路，將會不可避免地存在著作業強度大、巡檢周期長、部分線路檢修危險等問題。近年來，國家電網公司積極引進無人機智能巡檢技術，提升高壓輸電線路巡檢工作的自動化程度，改進巡檢工作模式，以期實現高壓輸電線路的精確、高效、經濟巡檢。

1現有無人機電力巡檢技術

1.1巡線及避障技術

無人機在執行既定電力巡檢任務時，需要準確地按照任務路線進行飛行，躲避線路上可能存在或突然出現的障礙物，并在躲避結束后及時回歸到任務路線上繼續巡檢。目前的無人機巡線技術主要通過GPS定位及導航技術、基于攝像的視覺技術等結合應用實現，但在飛行過程中易受到如惡劣天氣造成無人機姿態異常等因素影響，導致視覺技術的識別率下降。避障技術主要通過視覺技術、紅外探測技術和聲吶探測技術等結合應用實現，但對于較大或者移動速度較快的障礙物，無人機可能會因為來不及躲避而損壞。因此，無人機自身以及掛載設備的硬件品質和各種軟件技術都需要進一步提升，以保證無人機在巡檢任務中的安全性和穩定性。

1.2巡檢無人機

2019年我國民用無人機市場規模達到了220億元，而隨著無人機行業的快速發展，民用無人機也被廣泛地應用到各行各業之中。在電力巡檢系統中，基于無人機的解決方案基本不受自然環境制約，并且具有較高的巡線效率和較好的安全性能，已經被廣泛地研究和應用。常見的電力巡檢方案中，主要使用的無人機有3類：固定翼無人機、多旋翼無人機和直升機式無人機。這3類無人機適合于不同的電力巡檢任務，在實際方案中，要根據地理環境條件、天氣條件及任務需求等進行合理的選擇。巡線無人機還會根據不同的任務類型掛載相應的機載設備，如雙光熱成像相機、高分辨率數碼相機、激光掃描儀和輕型光學相機等。一般來說，搭載的遙感設備應具有輕量化、高精度和大儲存量等特點。

1.3飛控平臺分析

無人機飛控平臺主要包智能巡線、實時避障和位置調整等功能，是無人機電力巡檢系統的核心技術之一。智能巡線是指巡檢無人機根據預先設定、導入的巡檢路線，自動完成輸電線路巡檢任務，解決了飛手培養難、人力成本高的問題。在巡線過程中，可能會出現障礙物，實時避障系統就會根據聲波探測、紅外探測或攝像頭探測等技術識別障礙物，做出相應躲避動作。在飛行過程中，還可能遭遇突發的惡劣天氣，小體積、輕質量的無人機可能會由于大風大雨偏離既定航線，位置調整功能可以幫助無人機盡快進行動作調整，恢復穩定狀態，并逐漸回到正常軌道之中，保證無人機自身設備安全以及巡檢任務的順利完成。

2無人機巡檢現狀

無人機巡檢是通過無人機搭載可見光、紅外熱像儀等設備對輸電線路進行巡視檢查，與人工巡檢相比，無人機巡檢具有質量高、效率高、安全性好、受地域影響小、成本低等顯著優勢。輸電線路巡檢用的無人機主要有多旋翼和固定翼兩類機型，多旋翼無人機常用于桿塔級精細化巡檢，固定翼無人機主要應用于通道巡檢和災害評估。無人機作為巡檢利器，在國網公司各單位得到迅速推廣與應用，截至2020年9月，國網公司系統共有無人機8048架，無人機巡檢作業平臺218個，無人機智能庫房74個。2020年1—9月，公司各單位累計巡檢里程達230533.47km，完成定位拍攝桿塔695332基，累計發現缺陷222015處。缺陷以桿塔瓶口及以上位置線路本體及附屬設施缺陷為主，其中金具類缺陷、桿塔類缺陷和通道環境類缺陷較為突出，占75%以上。通過無人機巡檢，線路本體及通道巡檢的質量和效率得到較大提高。無人機巡檢遇到一些技術壁壘。

3無人機電力巡檢中的測溫分析方法

3.1測溫分析方法概述

本方法主要通過檢測輸電線路中的異常高溫，尤其是絕緣子、線夾等關鍵部位，來發現線路缺陷或隱患。搭載雙光熱成像相機的無人機可以拍攝可見光圖和原始紅外R-JPEG圖像，原始紅外圖像采用輻射測溫法來計算物體各部位溫度，通過接收目標各部位輻射的紅外能量，利用接收到的輻射能量值計算相對應的溫度。而紅外成像設備通常是采用黑體輻射源（發射率近似為1，發射率為物體表面單位面積上輻射出的輻通量與同溫度下黑體輻射出的輻通量的比值）分度的，單實際被測量物體的發射率往往小于1，甚至遠偏離1，這就導致紅外成像設備生成的熱度圖像中溫度的測量值將不同程度地偏離輻射體的實際表面溫度。針對發射率引起的輻射測溫法溫度失準問題，本文提出了一種利用相機校準參數和原始紅外圖像對被測物體溫度測量值進行校準的測溫分析方法，應用在無人機電力巡檢系統之中，以此來提高無人機電力巡檢的準確度，減少缺陷錯判漏判的概率。

3.2具體測溫分析方法

無人機拍攝回傳的電力線路紅外圖像中，包含每個像素點的16位紅外圖像原始值RAW，反射溫度Trefl，以及從圖像META信息里獲取的相機校準參數：物體發射率Emissivity、相機普朗克常數B、相機普朗克常數F、相機普朗克常數O、相機普朗克常數R1、相機普朗克常數R2。若物體發射率Emissivity為1，則校準后的溫度值T為：

3.3若物體發射率Emissivity小于1，則先計算物體的輻射強度：

計算所得的RAW_refl和RAW_obj均和反射物體的輻射強度呈線性關系。再利用之前獲取的相機普朗克參數來計算實際溫度T：

上述測溫分析方法計算出的溫度信息消除了物體發射率帶來的影響，更加接近于被測物體的真實表面溫度值，保證了溫度信息的真實性，從而提高了電力巡檢中故障檢測的準確度。

結束語

本文對雙光熱成像相機所得的原始紅外圖像進行分析、計算，得到溫度信息更加接近真實值的紅外熱度圖像。該方法應用到無人機電力巡檢系統中，有效提高了電力巡檢任務中故障檢測的準確度及巡檢的質量和效率。

參考文獻：

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