基于多尺度模板匹配的配電線路劣化絕緣子紅外熱像檢測

童志鵬，邱志斌，吳睿雯，周志彪，范 鵬，沈厚明

〈紅外應用〉

基于多尺度模板匹配的配電線路劣化絕緣子紅外熱像檢測

童志鵬1，邱志斌1，吳睿雯1，周志彪1，范 鵬2，沈厚明2

（1．南昌大學 能源與電氣工程系，江西 南昌 330031；2．國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司，湖北 武漢 430074）

瓷絕緣子在配電線路中應用廣泛，受長期機電應力與戶外惡劣環境影響，在運行中易發生劣化。紅外熱像法是一種重要的劣化絕緣子帶電檢測方法，具有檢測方便、安全高效和非接觸式的優點，已成為線路巡檢的重要手段，但劣化絕緣子熱像特征不明顯，肉眼識別易出現誤判。為此，本文首先對配電線路瓷絕緣子進行溫度場仿真分析，然后提出了一種劣化絕緣子紅外熱像檢測方法，采用多尺度模板匹配算法定位識別絕緣子，獲取絕緣子紅外圖像中的坐標參數，并對其進行分割提取，通過最小二乘線性擬合提取絕緣子表面溫度。結合相關標準與仿真分析結果，通過同類比較判斷法對比多個絕緣子溫度狀態的差異，實現劣化絕緣子檢測。

劣化絕緣子；紅外熱像法；圖像處理；圖像匹配；溫度提取

0 引言

配電線路分布廣泛且靠近用戶側，其安全穩定運行直接影響供電可靠性。由于自身絕緣水平較低，配電線路在遭受雷擊時易造成絕緣子閃絡或擊穿事故[1]。瓷絕緣子在生產制造過程中通常會出現一些工藝缺陷，內部存在微裂紋或小氣孔，在長期帶電運行過程中，受機電負荷與惡劣氣候條件影響，其機械強度和絕緣性能會逐漸發生劣化，出現低值或零值絕緣子，嚴重威脅配電線路的安全運行[2]。

配電線路瓷絕緣子遭受雷擊后會加速其機電性能劣化[3]。為避免劣化絕緣子引發線路事故，相關標準[4-5]規定需對瓷絕緣子開展定期檢測。國內外研究者們提出了電場測量法[6]、紅外熱像法[7-9]、紫外成像法[10]、機器人檢測法[11]等多種方法檢測輸配電線路的劣化絕緣子。其中，紅外熱像法是指利用紅外熱像儀拍攝帶電運行的絕緣子，通過對比絕緣子間溫度狀態的差異來判斷是否存在劣化絕緣子，因其存在不影響運行、檢測方便和安全高效的優點，是現有技術中相對可行的現場檢測方法。

近年來，紅外熱像法在劣化絕緣子檢測領域得到了廣泛關注，國內外學者在該領域的研究也逐漸豐富。文獻[12]針對無人機拍攝的紅外圖像，基于周期紋理特征進行絕緣子定位識別；文獻[13]研究了環境濕度對紅外熱像法檢測瓷絕緣子的影響，結果表明，濕度保持在80%左右最有利于劣化絕緣子的檢測；文獻[14]提出了一種改進的隨機抽樣一致算法，通過紅外圖像中絕緣子特征點的精匹配，實現劣化絕緣子的準確、快速識別。文獻[15]驗證了紅外熱像法用以檢測劣化瓷絕緣子的實用性，但僅依靠帶電設備紅外診斷應用規范[16]診斷劣化絕緣子效果不佳，正確檢出率較低。目前研究表明，紅外圖像的采集易受到氣象因素、檢測距離、拍攝角度、環境濕度等多重因素影響，導致紅外圖像不易處理，且劣化絕緣子檢測判據單一、漏判率高。

針對上述問題，本文首先對配電線路瓷絕緣子進行建模仿真分析，與帶電設備紅外診斷應用規范相互驗證，提出檢測配電線路劣化絕緣子的判據；然后提出一種基于多尺度模板匹配的配電線路劣化絕緣子紅外熱像檢測方法，以廣泛應用的P-10型絕緣子紅外圖像為例，對圖像進行去噪和灰度化預處理，采用多尺度模板匹配算法實現絕緣子的定位識別，獲取紅外圖像中絕緣子的坐標參數，并對絕緣子進行分割，通過最小二乘線性擬合提取絕緣子溫度，通過同類比較判斷法對比多個絕緣子的溫度差異，實現劣化絕緣子的檢測。

1 劣化絕緣子紅外檢測原理

瓷絕緣子的劣化可通過發熱異常的形式體現，通過紅外熱像儀可以將紅外能量轉換成紅外圖譜，從而判斷其發熱狀態。劣化絕緣子包含低值絕緣子和零值絕緣子，正常絕緣子阻值在300MΩ以上，低值絕緣子阻值在10～300MΩ，零值絕緣子阻值低于10MΩ，絕緣子發熱公式如下：

式中：是絕緣子的發熱量；是絕緣子兩端電壓；是絕緣子電阻值；是運行時間。

正常絕緣子劣化成低值絕緣子后，阻值降低，由(1)式知，發熱功率上升。當阻值降低到臨界閾值以下，絕緣子的內部絕緣被擊穿，出現泄漏電流，此時零值絕緣子兩端電位差接近0，導致發熱功率下降，向外輻射的紅外能量也減少。相比于正常情況下的發熱特征，低值絕緣子的灰度值高于正常絕緣子，零值絕緣子的灰度值低于正常絕緣子。

本文根據劣化絕緣子與正常絕緣子的紅外熱像差異，對配電線路瓷絕緣子進行建模與溫度場仿真分析，提出一種基于多尺度模板匹配的劣化絕緣子紅外熱像檢測方法，兩種方法相互驗證實現劣化絕緣子檢測，流程如圖1所示。

圖1 劣化絕緣子檢測流程

2 配電線路瓷絕緣子溫度場仿真分析

2.1 有限元仿真模型

以圖2(a)所示的配電線路為例進行建模仿真，所采用的P-10型絕緣子由瓷件、水泥膠合劑及鐵腳組成，其三維模型如圖2(b)所示。零值絕緣子的剖面圖如圖2(c)所示，將導線和絕緣子鐵腳間的局部瓷件及混凝土膠合劑部分設置為金屬導體材料，代表貫穿性缺陷，外部仍為瓷件材料[17]。低值絕緣子的剖面圖如圖2(d)所示，對絕緣子出現裂痕的情況進行仿真，在絕緣子內部建立3條極其細微且長度為20mm裂痕，裂痕的產生會加速絕緣材料老化，導致裂痕周圍局部瓷件導熱率下降[18]。

圖2 桿塔模型

2.2 仿真邊界條件及材料屬性

設置環境溫度為25℃，導線采用鋼芯鋁絞線，由于比熱容和導熱率對溫度場影響比較大，故在材料參數設置時，只考慮這兩種參數，如表1所示[19-20]。

表1 材料屬性

2.3 仿真結果分析

當環境溫度為25℃時，計算得到的溫度分布云圖如圖3所示，從左到右依次是正常絕緣子、零值絕緣子、低值絕緣子。零值絕緣子缺陷周圍的溫度比正常絕緣子低2℃左右，其余部分溫差在1℃左右，低值絕緣子缺陷周圍的溫度比正常絕緣子高2℃左右，其余部分溫差在1℃左右。由表2可知：零值絕緣子發熱最高溫度比正常絕緣子要低1.6℃左右，低值絕緣子比正常絕緣子最高溫度高1.1℃。符合帶電設備紅外診斷應用規范標準所述：零值絕緣子發熱溫度比正常絕緣子要低1℃左右，低值絕緣子發熱溫度比正常絕緣子要高1℃左右。可將仿真結果作為劣化絕緣子紅外熱像檢測的判據。

圖3 溫度云圖

表2 仿真結果

3 紅外圖像預處理

3.1 灰度化

彩色圖像又稱為RGB圖像，是由、、三個通道分量構成的三維矩陣，矩陣中的數值代表該點的像素值，每個像素的三通道分量均有256種取值，為了減少計算機的運算量，需要將RGB圖像轉換成數據量更小的灰度圖像。灰度圖像是彩色圖像中的特例，其中一個像素點的變化范圍不變，但、、三個通道數值相同，因此數據量相比于RGB圖像少很多。灰度化就是使一幅彩色圖像的、、三通道轉換成相同數值矩陣的圖像處理方法。圖像經過灰度化處理后仍然保留了RGB圖像的亮度和色度的特點[21]。本文采取加權法灰度化：

式中：(,)為像素點的坐標位置；Gray(,)為該像素點灰度值；(,)、(,)、(,)分別為該像素點紅、綠、藍色通道分量的數值。

3.2 BM3D圖像去噪

三維塊匹配濾波（block-matching and 3D filtering，BM3D）是目前降噪性能最優的算法之一[22]，該算法綜合了頻率濾波和空間濾波的優點，能夠使圖像的細節信息損失降到最低，得到很高信噪比。該算法分兩步進行圖像去噪，第一步稱為基礎估計濾波，第二步稱為最終估計濾波，每一步均包括相似塊分組、協同濾波和聚集3個部分，基礎估計為最終估計提供權重參數，最終估計取基礎估計的權重參數進行濾波。BM3D算法流程如圖4所示。

圖4 BM3D算法流程

1）相似塊分組：將紅外圖像分成大小相同的圖像塊，取一圖像塊作為參考塊，在參考塊的鄰域內匹配相似塊，并將每組參考塊與相似塊歸為一類三維矩陣。塊與塊之間的相似性用塊間距表示，塊間距越小，其相似性也就越高。這樣即可構造出若干個相似塊組。

2）協同濾波：對每個相似塊組進行二維變換，變換到頻率域，再通過硬閾值收縮濾波在頻率域進行濾波處理，隨后通過三維逆變換到空間域得到處理后的圖像塊。每個圖像塊都是對去噪圖像的估計，最后將各個圖像塊恢復到原位置。

3）聚集：由于在相似塊匹配階段會出現重復匹配的情況，某一個像素點可能會出現在多個圖像塊中，因此需要通過聚集對有重疊的圖像塊估計值進行加權平均處理，從而得到該像素點的估計值。

以一幅瓷絕緣子紅外圖像為例，經過灰度化和BM3D去噪預處理后的圖像如圖5所示。

圖5 紅外圖像預處理

4 絕緣子定位識別

4.1 模板匹配算法

模板匹配算法通過給定一幅模板圖像，采用相關系數匹配法等相似度度量算法對待匹配圖像與模板圖像進行比較，找到待匹配圖像上與模板圖像相似度最高的部分，該部分即為提取到的感興趣區域（region of interest，ROI）[23]。如圖6所示，構建模板圖像庫，該庫由多幅30pixel×30pixel尺寸的P-10型絕緣子圖像構成，每次進行模板匹配時可從中選出一幅作為模板圖像，目標圖像為一幅經過預處理的P-10型絕緣子圖像。

圖6 模板匹配演示

模板圖像在目標圖像上從左上角坐標原點開始平移滑動，直到遍歷目標圖像為止。每滑動一個像素就得計算模板圖像與紅色矩形框內子圖的相似度，在獲得的相似度圖像中，計算出最大相似圖像，即為提取到的ROI。

采用相關系數匹配法進行模板匹配，模板圖像和目標圖像的每個像素點都減去總體像素的平均值，使其均沒有直流分量，計算公式為：

式中：和分別表示模板圖像和目標圖像；和為模板圖像的寬和高；(,)和(￠,￠)是圖中某個點相對于目標圖像原點與紅色矩形框內子圖左上角的坐標，'(',')和'(',')是和中該點的已降低灰度值。模板圖像與紅色矩形框內子圖的相似度函數如下：

通過模板匹配識別圖5中的絕緣子，ROI的結果如圖7所示。

圖7 模板匹配結果

Fig.7 Template matching result

4.2 Canny算子邊緣檢測

Canny算子是圖像邊緣檢測的常用方法，其檢測準確性高，可以識別圖像中物體的邊緣，并盡可能保證圖像的邊緣特征，減少圖像中雜亂數據的干擾[24]。通過Canny算子進行邊緣檢測的原理如下：

①通過高斯濾波進行圖像去噪；

②采樣梯度算子計算垂直、水平、對角線方向的梯度，采用非極大值抑制消除邊緣檢測帶來的雜散響應，得到圖像梯度中的局部最大值；

③進行高低閾值檢測，得到圖像中物體準確的邊緣，高于高閾值的像素設定為強邊緣，低于低閾值的像素被抑制，最終得到二值圖像。

4.3 多尺度模板匹配算法

如圖7所示，模板匹配雖然可以匹配目標圖像中的絕緣子，但是ROI卻并沒有與絕緣子大小一致，仍然包含了絕緣子周圍的區域。本文采用多尺度模板匹配解決上述問題，其具體原理如下：

①將目標圖像和模板圖像先轉換成灰度圖，然后采用Canny算子提取模板圖像和目標圖像的邊緣，利用模板圖像邊緣進行模板匹配。

②將提取邊緣后的模板圖像在目標圖像上滑動，紅色矩形框即為模板圖像在目標圖像上滑動時的位置，同時目標圖像根據Scale比例進行縮放，并保持寬高比，當縮放到圖像小于模板圖像時，則停止縮放。依據相關系數匹配法計算模板圖像與當前紅色矩形框內圖像的相似度，以進行相關性匹配，

從計算結果中找到相似度最高的紅色矩形框內的圖像，即為提取到的ROI，算法模型如圖8所示。

經過多尺度模板匹配后，紅外圖像中的絕緣子被最小外接矩形框標識出來，可以準確顯示其位置，ROI提取結果如圖9所示。

5 絕緣子溫度提取

5.1 讀取溫寬條灰度矩陣

在計算機視覺領域中，圖像的本質就是數值矩陣，數值為像素值的大小，且彩色圖像是由RGB三維矩陣所構成的，灰度圖像也是三維矩陣，只不過灰度圖像中矩陣、矩陣和矩陣是相等的，亦可稱為灰度矩陣。

圖8 多尺度模板匹配算法模型

圖9 多尺度模板匹配結果

本文通過對一幅P-10型絕緣子的紅外熱像及其溫寬條進行相同的加權均值灰度化處理，讀取溫寬條及其周邊區域的灰度值，得到一組27pixel×147pixel×3大小的三維灰度值矩陣，其部分矩陣如圖10所示，其中，矩形框內的數字為溫寬條的部分灰度值矩陣，矩形框外的數字是溫寬條周邊區域的灰度值。本文選取的溫寬條溫度范圍為1℃～24℃，保持數據集中的紅外圖像為同一溫寬條，便于對其進行研究分析，在讀取溫寬條灰度矩陣時可減少數據誤差。

通過研究溫寬條灰度矩陣可得出以下規律：①溫寬條外區域的灰度值隨機排列；②溫寬條的灰度矩陣中的灰度值隨溫度下降單調遞減，且基本呈線性關系，可對溫寬條進行線性擬合，得到溫度與灰度值的關系。

圖10 溫寬條及其部分灰度矩陣

5.2 最小二乘線性擬合

最小二乘法是將散點擬合成直線的常用方法，設(x,y)是一組觀測數據，且(x,y)∈，滿足以下函數：

其中＝[1,2,3, …,]T為待定參數。為了尋找函數的最優估計值，對于給定的組觀測數據(x,y)（＝1, 2,…,），只要觀測數據的組數比待定參數多，那模型的參數是唯一確定的解，求解目標函數：

式中：使目標函數取最小值的參數t(＝1, 2,…,)即為最優估計值。最小二乘法是求方程組近似解的估計算法，以最小殘差平方和確定最佳匹配函數，通過擬合直線求取未知的數據，并使得這些求取值與實際值之間誤差的平方和為最小值[25]。

根據5.1節中溫寬條灰度矩陣的排列規律，從溫寬條灰度矩陣中每隔1℃選取24組灰度值及其對應的溫度，如表3所示，以灰度值為自變量，溫度為因變量，進行最小二乘線性擬合，結果如圖11所示，可得到＝0.1132－2.1824為灰度值與溫度的對應關系式。經過誤差分析，當＝112時，經擬合直線所求的＝10.496，與實際值＝11相差0.504，為擬合數據中的最大誤差，即經過最小二乘線性擬合，提取紅外圖像上各像素的溫度值，最大誤差在±0.5℃之內，平均誤差在±0.20℃之內，其精度可以滿足劣化絕緣子檢測分析要求。

圖11 最小二乘線性擬合結果

5.3 絕緣子區域溫度分布

根據最小二乘線性擬合結果，紅外圖像中每一個像素點都對應不同的溫度大小，本文選取圖9紅色矩形框內絕緣子圖像為例，將其轉換為3維圖像，可得到絕緣子區域的溫度分布，如圖12所示，其中黃色區域是紅外圖像中的絕緣子區域。

圖12 絕緣子區域溫度分布

由于紅外線由物體表面向四周散發，從固定角度拍攝物體，面向拍攝角度的熱量會接收的更多，故紅外圖像中的物體邊緣溫度會略低于內部溫度。同時，部分紅外圖像會出現絕緣子被遮擋的情況，因此在讀取絕緣子溫度時，不宜選取整個絕緣子區域求取內部的平均溫度，本文根據圖12中絕緣子區域溫度分布情況，以出現頻率最高的灰度值代表絕緣子的實際灰度值，將其最小二乘擬合結果作為實際溫度。

6 算例驗證與結果分析

6.1 P-10型絕緣子紅外熱像檢測

本文算例在Python3.6版本的軟件環境以及CPU為2.90GHz、Intel Core i5-10400H硬件環境下完成。選取某10kV配電線路的兩種型號瓷絕緣子，采用紅外熱像儀采集圖像數據，拍攝時氣溫在16℃～22℃之間，圖像大小為290pixel×240pixel。

選取P-10型絕緣子的8幅典型紅外圖像為例，依次命名為a.jpg～h.jpg，通過預處理凸顯圖像的信息特征、減少圖像中的雜亂信息，采用多尺度模板匹配算法準確定位紅外圖像中的絕緣子，經過閾值分割[26]與圖像融合[27]將絕緣子從紅外圖像中分割提取出來，結果如圖13所示。通過讀取絕緣子內出現頻率最高的灰度值，代入擬合直線＝0.1132－2.1824求取實際溫度，結果如表4所示。根據劣化絕緣子的判據可知，在紅外圖像中零值絕緣子呈現暗色調，低值絕緣子呈現亮色調，通過對比多個絕緣子間的溫度狀態差異，可以實現劣化絕緣子的檢測。上述8幅紅外圖像都是在同一時間段內拍攝，可排除環境條件差異對絕緣子溫度的影響，由表4可知，原始圖像中絕緣子實際溫度都在22℃左右，但其中“f.jpg”的溫度只有21.1368℃，明顯低于其余正常絕緣子溫度，可判斷其為零值絕緣子，從圖13(e)也可看出，“f.jpg”中絕緣子呈現暗色調，亮度低于其余絕緣子。

表3 灰度值以及與其對應的溫度

圖13 P-10型絕緣子紅外圖像分割提取結果

6.2 PS-15型絕緣子紅外熱像檢測

為了驗證本文方法對不同型號絕緣子的適用性，以4幅PS-15型絕緣子為例，依次命名為i.jpg～l.jpg，通過更換模板圖像，實現絕緣子的定位識別和溫度提取，結果如圖14與表5所示，可見絕緣子溫度在22℃～23℃范圍內，“j.jpg”的溫度明顯偏高，比其余絕緣子的平均溫度高出0.9056℃，因此“j.jpg”疑似為低值絕緣子，需要運檢人員現場驗證，如有問題及時更換。上述結果驗證了本文方法的有效性與批量自動化檢測劣化絕緣子的可行性。進一步地，隨機選取某地區拍攝的200幅10kV配電線路絕緣子的紅外圖像，利用本文方法開展劣化絕緣子檢測。結果表明，正確識別絕緣子的圖像有182幅，識別正確率為91%；檢測為劣化絕緣子的圖像13幅，包括2幅零值絕緣子圖像與11幅低值絕緣子圖像，研究結果有助于實現配電線路劣化絕緣子在線檢測，提高配電線路運維效率。

表4 P-10型絕緣子紅外熱像的溫度提取結果

圖14 PS-15型絕緣子定位識別結果

表5 PS-15型絕緣子紅外熱像的溫度提取結果

7 結論

本文方法在定位識別絕緣子方面準確率較為理想，采用本文提出的多尺度模板匹配算法，可實現配電線路紅外圖像絕緣子的準確識別，并實現劣化絕緣子的檢測，最終檢測結果可為運檢人員提供疑似劣化絕緣子的明確位置，減少檢測劣化絕緣子的工作量，安全高效，實用性強，可以實現批量自動化檢測劣化絕緣子，對配電線路檢測劣化絕緣子研究提供了參考，具有較好的工程應用前景。

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Infrared Thermal Image Detection of Faulty Insulators in Distribution Lines Based on Multi-scale Template Matching

TONG Zhipeng1，QIU Zhibin1，WU Ruiwen1，ZHOU Zhibiao1，FAN Peng2，SHEN Houming2

(1.,,330031,;2..,,430074,)

Porcelain insulators are widely used in power distribution lines, but they are susceptible to degradation during operation owing to long-term electromechanical stress and harsh outdoor environments. Infrared thermal imaging is an important live insulator degradation detection method. It has the advantages of convenient detection, safety, high efficiency, and non-contact operation. It has become an important method in power inspection. However, the thermal image characteristics of faulty insulators are not evident and cannot be recognized directly by the naked eye. Therefore, in this study, we first conduct a temperature field simulation analysis of porcelain insulators in distribution lines and then propose an infrared thermal image detection method for faulty insulators. A multi-scale template matching algorithm is used to locate and identify the insulators. The coordinate parameters of the insulator in the infrared image are obtained, the insulator is segmented and extracted by multi-scale template matching, and the temperature of the insulator is extracted by least-square linear fitting. Combined with the relevant standards and simulation analysis results, the differences in the temperature states among multiple insulators were compared using a similar comparison judgment method to detect faulty insulators.

faulty insulator, infrared thermography, image processing, image matching, temperature extraction

TM726

A

1001-8891(2023)10-1337-09

2022-11-26；

2022-12-28.

童志鵬（1996-）男，碩士研究生，主要研究方向為電氣設備狀態評估與紅外故障診斷。E-mail：931865391@qq.com。

邱志斌（1991-）男，博士（后），副教授，主要從事輸變電設備外絕緣與放電預測、電磁場數值計算及其工程應用、電力視覺與人工智能等方面的研究工作。E-mail：qiuzb@ncu.edu.cn。