為了確保持續(xù)供電，必須定期檢查電力設(shè)備的可靠性。當(dāng)設(shè)備內(nèi)部溫度超過正常工作極限時，設(shè)備內(nèi)會發(fā)生異常。因此，設(shè)備過熱可能導(dǎo)致隨后的故障，并有可能導(dǎo)致計劃外的停機(jī)，傷害和火災(zāi)危險。另外，電網(wǎng)的效率在停電之前會降低。因此，能量被浪費在產(chǎn)生熱量上，從而造成不必要的損失。紅外成像技術(shù)可進(jìn)行電力測溫以識別并暴露電氣設(shè)備中的各種問題，例如電氣連接不良，短路，過載，負(fù)載不平衡以及電氣組件安裝不當(dāng)。它可以通過檢測電氣設(shè)備表面的熱輻射來顯示溫度分布。

與傳統(tǒng)的溫度測量技術(shù)相比，紅外成像具有許多優(yōu)勢，包括響應(yīng)時間快，溫度范圍寬，二維數(shù)據(jù)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(shù)的最重要特征是可以在不中斷或關(guān)閉電源系統(tǒng)運行的情況下進(jìn)行電力測溫。使用常規(guī)方法，通常只能由合格且經(jīng)驗豐富的人員對電熱狀況進(jìn)行評估。另外，分析紅外熱像儀的完整過程也是費時且昂貴的。因此，為了克服這些限制，采用了一種自動紅外熱像儀分析技術(shù)，通過該技術(shù)可以快速準(zhǔn)確地檢測和評估電氣設(shè)備內(nèi)的熱異常。

圖為紅外熱像儀中的電力測溫

基于紅外熱像儀分析的電力測溫以診斷電氣設(shè)備可靠性的自動化系統(tǒng)的研究已經(jīng)進(jìn)行了很多年。識別電氣設(shè)備熱圖像中熱點區(qū)域的最簡單方法是使用閾值技術(shù)，其中通過使用某個閾值對圖像進(jìn)行濾波來檢測熱點區(qū)域?？梢允褂眯螒B(tài)分割來提取熱區(qū)域，其中最大的灰色像素值確定了熱區(qū)域的最高溫度。參考溫度是從高溫區(qū)域外類似設(shè)備的平均灰度值得出的。通過比較熱點和參考溫度之間的差異來評估電氣設(shè)備的狀況。

在其他嘗試中，提出了一種智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過使用紅外熱像儀的RGB顏色數(shù)據(jù)來檢測電氣設(shè)備中的熱異常，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進(jìn)行分類。盡管該方法非常簡單，但是由于要由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的特征向量較大，因此存在處理時間較長的問題。

紅外熱像儀是用于監(jiān)視和評估電氣設(shè)備的熱狀況以確保可靠供電的常用工具。因此，提出了一種基于定性紅外熱像儀分析的快速熱異常檢測與分類方法。首先，通過使用歸一化互相關(guān)（NCC）在圖像中查找相似對象，半自動選擇感興趣區(qū)域（ROI）。從每個檢測到的區(qū)域提取統(tǒng)計特征，并使用多層感知器（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行分類，以確定電氣設(shè)備的熱狀況。通過提出的方法獲得的總體精度約為95％，這非常令人鼓舞。