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紅外熱像儀檢測具有非接觸不停電檢測電力設(shè)備等優(yōu)點，在各電力單位廣泛使用。隨著我國電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大，電力設(shè)備的紅外巡檢壓力也越來越大，利用巡檢機器人、定點監(jiān)測軌道機器人等設(shè)備采集的紅外熱像數(shù)據(jù)越來越多。海量巡檢數(shù)據(jù)僅靠現(xiàn)有紅外熱像儀設(shè)置最高溫度閾值或人工比對分析這些紅外圖像，效率低，增加了巡檢成本，不能實時自動監(jiān)測電力設(shè)備并準(zhǔn)確識別定位故障設(shè)備類別與異常區(qū)域。

傳統(tǒng)圖像特征分析法較難提取識別電力設(shè)備特征與異常發(fā)熱區(qū)域特征。在紅外圖像上用傳統(tǒng)圖像處理方法，如梯度法進(jìn)行邊緣檢測定位高溫區(qū)域，無人機搭載紅外成像儀并用圖像處理法分析輸電線路像素溫度分布。康龍等用圖像分割法診斷紅外圖像下變電站設(shè)備故障。魏剛等用軟件導(dǎo)入電力設(shè)備紅外圖像掃描分析溫差判別故障。

以上傳統(tǒng)方法識別電力設(shè)備紅外檢測故障，均難做到實時檢測識別定位故障設(shè)備及異常。針對電力設(shè)備紅外圖像異常檢測的新方法也相繼提出：對紅外圖像超像素分割，再用遞歸卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合圖像處理法對電流互感器進(jìn)行紅外故障診斷，但只能進(jìn)行單一設(shè)備檢測；賈鑫等對電力設(shè)備紅外圖像先圖像處理分割再利用卷積網(wǎng)絡(luò)分類；李云昊等利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對變壓器紅外圖像做分類識別。上述新方法也均未實現(xiàn)紅外圖像下電力設(shè)備異常區(qū)域與識別故障設(shè)備的實時定位分類檢測。

基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺算法在2012年取得突破性進(jìn)展。采用深度學(xué)習(xí)與計算機視覺算法對紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備與發(fā)熱異常自動分析檢測將極大提高紅外圖像檢測效率。在攜帶紅外熱像儀的巡檢機器人、定點監(jiān)測軌道機器人等上位機控制系統(tǒng)中嵌入此類基于深度學(xué)習(xí)的檢測算法，實時檢測紅外圖像將進(jìn)一步提高這些設(shè)備的智能化程度，做到真正智能巡檢。

為實現(xiàn)這一目標(biāo)，長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院的研究人員，提出基于改進(jìn)SSD（single shot multibox detection）算法的實時電力設(shè)備紅外圖像異常自動檢測方法，實現(xiàn)現(xiàn)有智能巡檢設(shè)備進(jìn)一步“智能+”。

圖1 機器人巡檢湘潭九華220kV變電站

研究人員建立了863張典型故障電力設(shè)備紅外圖像數(shù)據(jù)集，存儲為TFRecord格式數(shù)據(jù)，并搭建改進(jìn)SSD檢測網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)20萬步訓(xùn)練，得到最終模型，最終在測試集上實現(xiàn)了71.54%的準(zhǔn)確率，并實現(xiàn)了20 FPS以上的檢測速度，證明了深度學(xué)習(xí)對多類復(fù)雜目標(biāo)的特征提取定位能力。

圖2 原基于VGG的SSD框架

圖3 改進(jìn)的SSD框架

圖4 設(shè)備與異常檢測效果

圖5 單獨的異常檢測效果

與其他檢測模型進(jìn)行對比，本方法在檢測速度上有明顯優(yōu)勢，但在檢測精度上有待提高，需進(jìn)一步優(yōu)化。同時希望以后在檢測輸變電異常及設(shè)備的基礎(chǔ)上，對紅外圖像溫度數(shù)據(jù)進(jìn)一步集成判斷預(yù)測與數(shù)據(jù)挖掘，做進(jìn)一步的軟件系統(tǒng)集成，在課題組現(xiàn)有變電站巡檢機器人上位機上集成算法，做進(jìn)一步調(diào)試改進(jìn)，實現(xiàn)現(xiàn)有智能巡檢設(shè)備的巡檢過程“智能+”。

以上研究成果發(fā)表在2020年《電工技術(shù)學(xué)報》增刊1，論文標(biāo)題為“基于改進(jìn)SSD的電力設(shè)備紅外圖像異常自動檢測方法”，作者為王旭紅、李浩、樊紹勝、蔣志鵬。