為了確(que)保持(chi)續(xu)供(gong)電(dian)(dian)(dian)(dian)，必須定期檢(jian)查電(dian)(dian)(dian)(dian)力設(she)(she)(she)備的可(ke)靠性。當(dang)設(she)(she)(she)備內部溫度超過正(zheng)常工作(zuo)極限(xian)時，設(she)(she)(she)備內會(hui)發(fa)生(sheng)異常。因(yin)此，設(she)(she)(she)備過熱可(ke)能(neng)導(dao)致隨后的故障，并(bing)有(you)可(ke)能(neng)導(dao)致計(ji)劃外(wai)的停(ting)機，傷害和火災危險。另外(wai)，電(dian)(dian)(dian)(dian)網的效(xiao)率在停(ting)電(dian)(dian)(dian)(dian)之前會(hui)降(jiang)低。因(yin)此，能(neng)量(liang)被浪費在產(chan)生(sheng)熱量(liang)上，從而造成(cheng)(cheng)不(bu)必要的損失。紅外(wai)成(cheng)(cheng)像技術(shu)可(ke)進行電(dian)(dian)(dian)(dian)力測(ce)溫以識別并(bing)暴露電(dian)(dian)(dian)(dian)氣(qi)設(she)(she)(she)備中的各種問題，例如電(dian)(dian)(dian)(dian)氣(qi)連接不(bu)良，短路，過載，負載不(bu)平衡以及電(dian)(dian)(dian)(dian)氣(qi)組件安(an)裝不(bu)當(dang)。它(ta)可(ke)以通(tong)過檢(jian)測(ce)電(dian)(dian)(dian)(dian)氣(qi)設(she)(she)(she)備表面的熱輻射來顯示溫度分布(bu)。

與傳統的溫度測量技術相比，紅外成像具有許多優勢，包括響應時間快，溫度范圍寬，二維數據采集，空間分辨率高，安全，可靠且非常具有成本效益。使用此技術的最重要特征是可以在不中斷或關閉電源系統運行的情況下進行電力測溫。使用常規方法，通常只能由合格且經驗豐富的人員對電熱狀況進行評估。另外，分析紅外熱像儀的完整過程也是(shi)費時(shi)且昂貴的。因(yin)此，為了克服這(zhe)些(xie)限(xian)制，采(cai)用了一種自動(dong)紅外熱像(xiang)儀分(fen)析技術，通過該技術可(ke)以(yi)快速準(zhun)確(que)地檢測和評(ping)估電氣設備(bei)內的熱異常。

圖為紅(hong)外(wai)熱像儀(yi)中的電(dian)力測(ce)溫

基于紅外熱像(xiang)儀分析(xi)的(de)(de)電力測溫(wen)以診(zhen)斷電氣設備(bei)可靠(kao)性的(de)(de)自動化系統的(de)(de)研究(jiu)已經進行了很多(duo)年。識別(bie)電氣設備(bei)熱圖(tu)像(xiang)中(zhong)熱點(dian)(dian)區(qu)域(yu)(yu)的(de)(de)最(zui)(zui)簡單(dan)方法是使用閾值技術，其中(zhong)通過使用某(mou)個閾值對圖(tu)像(xiang)進行濾波來檢測熱點(dian)(dian)區(qu)域(yu)(yu)。可以使用形(xing)態分割來提取熱區(qu)域(yu)(yu)，其中(zhong)最(zui)(zui)大(da)的(de)(de)灰(hui)色像(xiang)素值確定了熱區(qu)域(yu)(yu)的(de)(de)最(zui)(zui)高溫(wen)度。參(can)考(kao)(kao)溫(wen)度是從(cong)高溫(wen)區(qu)域(yu)(yu)外類(lei)似(si)設備(bei)的(de)(de)平均灰(hui)度值得(de)出的(de)(de)。通過比(bi)較熱點(dian)(dian)和參(can)考(kao)(kao)溫(wen)度之(zhi)間的(de)(de)差異來評估電氣設備(bei)的(de)(de)狀(zhuang)況(kuang)。

在其他嘗試中(zhong)(zhong)，提出了一種智能(neng)系(xi)統(tong)(tong)，該系(xi)統(tong)(tong)通過(guo)使(shi)用紅(hong)外熱(re)像(xiang)儀的(de)RGB顏色數據來(lai)檢(jian)測電氣設備中(zhong)(zhong)的(de)熱(re)異常，并使(shi)用神經網(wang)(wang)絡(luo)對(dui)圖(tu)像(xiang)進行分類(lei)。盡(jin)管(guan)該方法非常簡單(dan)，但是(shi)由于要由神經網(wang)(wang)絡(luo)計算的(de)特征向量較大，因此存在處理時(shi)間較長的(de)問題。

紅(hong)外熱(re)像(xiang)(xiang)儀(yi)是用于監視和評估電氣設備的(de)(de)熱(re)狀(zhuang)(zhuang)況(kuang)以(yi)(yi)確保可靠供電的(de)(de)常(chang)(chang)用工(gong)具。因此(ci)，提出(chu)了一(yi)種基于定性紅(hong)外熱(re)像(xiang)(xiang)儀(yi)分(fen)析的(de)(de)快速熱(re)異常(chang)(chang)檢(jian)(jian)測與分(fen)類方法。首先，通過使用歸一(yi)化互相關（NCC）在圖像(xiang)(xiang)中查找相似(si)對象，半自動選擇(ze)感興趣區(qu)(qu)域（ROI）。從每個檢(jian)(jian)測到的(de)(de)區(qu)(qu)域提取統計特征，并使用多層感知器（MLP）神(shen)經網絡對其進行分(fen)類，以(yi)(yi)確定電氣設備的(de)(de)熱(re)狀(zhuang)(zhuang)況(kuang)。通過提出(chu)的(de)(de)方法獲(huo)得(de)的(de)(de)總體(ti)精度約為95％，這(zhe)非常(chang)(chang)令人鼓舞。