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四川资阳电力公司变电站视觉检测系统的研究

作　者: 陈烜
导　师: 廖勇；李俭
学　校: 重庆大学
专　业: 电气工程
关键词: 计算机视觉 视觉识别 红外视觉检测 变电站环境检测
分类号: TM63
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


现代电网自动化技术发展迅速,变电站已普遍实现无人值班,由于变电站综合自动化技术和功能范围并不是非常完善,特别是很多设备还不能通过现有的在线监测装置获取运行数据,为了弥补综合自动化及现有的系统的不足,开展变电站视觉检测系统的研究,将是一项崭新的任务。变电站视觉检测系统是用计算机实现人的视觉功能,对变电站重要电气设备及场景的三维图像的进行感知、识别、和分析,进而检测系统的特定运行状况,得出检测结果。基于视觉技术的电力系统在线检测的应用研究在本世纪已陆续开展,在当前变电运行对自动化、智能化程度要求不断提高的背景下,计算机视觉技术运用到电力系统中来,开展变电站自动化系统的视觉监测研究,具有非凡的意义。本文将结合四川省电力公司资阳公司的实际情况,研究一套较为适用的基于视觉技术的变电站在线检测系统,该系统核心技术涉及到图像检测、变电设备的视觉图像处理及模式识别等多项关键的技术,因此,对变电站视觉检测系统的研究将具有很高的实际应用价值。本文根据计算机视觉理论,研究视觉检测系统在变电站中的应用,开展电力仪表视觉识别、可视断口开关刀闸状态的识别、变电站电气设备红外视觉在线检测及变电站环境视觉监控的研究。

全文目录


中文摘要  4-5
英文摘要  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 变电站视觉检测系统概念  8
  1.2 变电站视觉检测系统的作用  8-9
  1.3 变电站视觉检测系统的国内外研究现状  9-10
  1.4 本文开展的研究工作  10-12
2 变电站视觉检测技术基础  12-17
  2.1 计算机视觉技术  12-13
  2.2 Marr视觉计算理论  13-14
  2.3 视觉理论的发展  14-15
  2.4 计算机视觉检测的基本模型  15-17
3 变电站仪表视觉识别  17-25
  3.1 仪表图像识别模型  17-18
  3.2 小波分析基础  18-20
  3.3 仪表图像识别小波算法实现  20-25
    3.3.1 二维小波变换基础  20-21
    3.3.2 图像去噪算法  21-25
4 开关刀闸状态的识别  25-38
  4.1 开关刀闸状态识别的作用  25
  4.2 刀闸图像的获取与识别  25-28
    4.2.1 刀闸图像的获取  25-26
    4.2.2 刀闸图像的预处理  26-28
  4.3 刀闸图像的目标提取与分割算法  28-29
  4.4 深度图分割  29
  4.5 二值化方法  29-31
  4.6 边缘提取算法  31-32
  4.7 Hough变换  32
  4.8 几何特征提取  32
  4.9 刀闸开关分合状态的识别  32-36
    4.9.1 基于连通区域的识别算法  32-34
    4.9.2 基于边界闭合的识别算法  34
    4.9.3 基于Hough变换检测直线的识别算法  34-35
    4.9.4 基于多特征的模式匹配和模式分类的识别方法  35-36
  4.10 刀闸分合状态识别系统原理图  36
  4.11 刀闸开关分合状态自动识别的意义  36-38
5 变电站电气设备红外视觉在线检测  38-47
  5.1 红外热成像技术在变电站的应用  38-39
  5.2 红外技术实现变电站电气设备在线检测的基本原理  39-47
    5.2.1 电力设备故障的红外诊断技术原理  39-41
    5.2.2 电力设备红外诊断方法  41-47
6 变电站环境视觉监控  47-52
  6.1 变电站环境视觉监控的内容  47
  6.2 变电站环境监控运动目标检测原理  47-52
    6.2.1 差分方法  48-49
    6.2.2 自适应方法  49-52
7 视觉检测系统在220KV棉丰站的应用  52-59
  7.1 220KV棉丰变电站概况  52
  7.2 视觉检测系统的构成  52-54
  7.3 视觉检测系统前端设备  54-55
  7.4 视觉检测系统通信前置机  55
  7.5 视觉检测主站系统  55-59
    7.5.1 中心服务器  55-57
    7.5.2 中心服务器软件系统  57
    7.5.3 在线监测终端  57-59
8 结论  59-60
致谢  60-61
参考文献  61-64

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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 发电、发电厂 > 变电所
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