电气设备红外图像三维重构技术及应用_曾晗,林文萱_9787568092302

本书针对目前三维模型仅能展示设备空间维度数据，不能反映设备温度等信息、易造成设备内部放电故障难以检测的问题，研究了新的目标设备提取算法和设备重构方法，提出了一种基于红外图像的变电设备三维立体模型重构方法。针对运维检修能力提升关键技术开展研究，取得以下成果：（1）在分析变电设备红外图像特征的基础上，提出了一种结合LSC超像素分割、MSRM超像素融合和Otsu阈值法的图像分割方法，实现了红外图像中目标设备与背景的准确分割；（2）基于Hu不变矩和SIFT特征在设备区分度上的优势，提出了变电设备特征提取与分类方法，实现了变电设备类型的准确识别；（3）利用变电设备像素矩阵建立数学模型，设计了一种基于像素统计的结构区域划分方法，并提出了一种基于红外图像的变电设备三维立体模型重构方法，实现了红外图像和三维模型的融合；（4）以某500kV HGIS套管为例进行三维立体模型重构测试，验证了该三维立体模型重构方法的有效性。

利用红外热成像仪对电力设备进行探测是目前电力设备运营、维护、检修中较为常用的一种方法。目前，红外图像处理、设备故障状态诊断、故障区域判定等环节严重依赖检测人员进行人工处理，但该处理方式不仅会增加检测人员的工作量，而且可能会因检测人员的主观性而无法对设备的故障态势做出准确的判断。随着三维可视化技术的逐步发展，有大量的研究将三维模型运用到数据建模和工程应用中，但目前三维模型仅能展示设备空间维度，不能反映设备温度信息，易造成设备内部放电故障难以检测；而红外图像无法体现设备景深，难以定位设备具体故障位置。因此，如何将红外图像与三维模型结合起来，并使其能够有效解决电力设备中工程问题的研究具有重要意义。本书针对上述问题，围绕轨道交通系统和电力系统的变配电设备红外图像及点云数据进行仿真研究，完成了针对变电设备红外图像分割、特征提取与分类、结构划分等研究工作，并提出一种基于红外图像的变电设备三维立体重构方法，并以某电力企业 500 kV HGIS 变电站套管为例进行三维立体重构测试，验证了本三维立体重构方法的有效性及其在设备缺陷分析中的优势，可为电力系统数字孪生转型进行技术储备。本书是作者在国家自然科学基金（51867010，52277148）和江西省重点研发计划（20181BBE50009）的资助下，以其博士后出站报告为基础撰写而成。其中，曾晗撰写了全书大部分章节，林文萱撰写了第 5 ～ 6 章中的部分内容，龚宇鹏、李萍、朱彦锦、符思雨、邬睿源等参与部分章节的撰写工作，全书由曾晗统稿。由于电气设备红外图像三维重构的内容涉及多个学科大类，服务对象广泛，相关理论和技术发展迅速，加之作者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请广大读者批评指正。

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