基于多高光谱识别的输电线路金具检测方法_林来鑫.pdf

Application 创新应用240 电子技术 第 52 卷 第 4 期（总第 557 期）2023 年 4 月横截面形貌分析、金具的化学成分与物相分析。2 表面形貌及横截面形貌分析 利用蔡司倒置式金相显微镜对选择的金具进行了表面形貌分析，金具存在大量的表面裂缝和防护层脱落，有些金具的裂缝已经深达铁基层。对锈蚀前后的金具进行了横截面形貌分析，锈蚀前其表面的镀锌层包括内层（柱状晶）和外层（等轴晶）；被锈蚀后的金具其表面的镀锌层几乎完全消失，只能观测到不均匀存在的铁锈层。使用中的接续金具受到应力破坏和化学反应的锈蚀，尤其是在电场将作用于化学反应从而加速腐蚀过程。该腐蚀过程容易出现埋藏在锈蚀层下的裂纹，对金具的安全可靠性会产生很大威胁；这种深0 引言本文针对多光谱领域的技术，引入输电线路无人机巡检检测，提出一种基于多光谱识别的输电线路锈蚀金具检测的方法。本方法利用协同分割算法对前景自动提取，并对处理后的图像进行锈蚀特征分析。该方法能够高效且精准地对线路上金具进行锈蚀区域面积以及锈蚀量进行计算，可大为提高输电线路运维的工作效率。1 研究背景锈蚀连接金具分析。选取的待分析接续金具已经连续使用15年左右，这些金具的主题材料是铁基合金，通过镀锌（主要是密排六方结构(HCP)的锌和少量的六方晶系氧化锌）进行表面防锈。待分析金具皆有锈蚀，程度不一。观察发现锈蚀主要发生的部位是金具形状弯折和使用中与其他部件发生接触的位置，常见的金具锈蚀如图1所示。典型锈蚀金具包括：U形环，型号U-10，图1（a）所示；直角挂板，型号Z-10，图1（b）所示；PS挂板，型号PS-10，图1（c）所示；球头挂板，型号QP-10，如图1（d）所示；加长U形环，型号UL-10，如图1（e）所示；悬垂线夹，型号XGU-4，如图1（f）。对这些锈蚀金具测试分析，包括表面形貌及作者简介：林来鑫，广东电网有限责任公司汕头供电局；研究方向：输电工程。收稿日期：2022-07-20；修回日期：2023-04-12。摘要：阐述多高光谱识别的输电线路锈蚀金具检测的方法，这是一种可行且值得研究的方法，它能改变输电线路金具锈蚀检测困难的现状，并对输电线路无人机带电检测方式进行补充。关键词：光谱分析，金具锈蚀，自动识别。中图分类号：TP391.41文章编号：1000-0755(2023)04-0240-02文献引用格式：林来鑫，范子健，许国伟.基于多高光谱识别的输电线路金具检测方法J.电子技术,2023,52(04):240-241.基于多高光谱识别的输电线路金具检测方法林来鑫，范子健，许国伟（广东电网有限责任公司汕头供电局，广东 515044）Abstract This paper expounds the method of multi hyperspectral recognition for detecting rust on transmission line fittings,which is a feasible and worth researching method.It can change the current situation of difficulty in detecting rust on transmission line fittings and supplement the live detection method of unmanned aerial vehicles on transmission lines.Index Terms spectral analysis,hardware corrosion,automatic recognition.Analysis of Transmission Line Hardware Detection Method Based on Multi-hyperspectral RecognitionLIN Laixin,FAN Zijian,XU Guowei(Shantou Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co.,Ltd.,Guangdong 515044,China.)图1 锈蚀金具实物图Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 4 期（总第 557 期）2023 年 4 月 241埋的裂纹缺陷难以发现，这种微裂纹在应力和化学的协同作用将迅速扩张，该扩张过程会大大影响接续金具的寿命极限影响输电线路安全和稳定。3 金具的化学成分与物相分析 采用多功能型扫描 X 射线光电子能谱分析了锈蚀连接金具的表面化学成分及物相特征。锈蚀前后 U 型环和直角挂板的化学成分如表1所示。通过表1进行成分数据分析，其中锌的成分比例约为87.2%，同时还可以发现有较为少量的铁、氧、氯、硫、铝和硅等化学元素，发生生锈腐蚀前的接续金具表面主要覆盖着镀锌层。发生生锈腐蚀后的接续金具的表面化学成分产生了有较大的变化，主要元素为铁，成分比例数约为61.2%；锌的成分比例约为12.8%；对接续金具表面发生锈蚀前后的金属元素比例数据进行对比可发现铁的占比大约增多了58.2%，锌的比例则降低了75.4%，充分说明镀锌保护层已经遭到极大程度的破坏。综合测试的接续金具表面形态(如图四所示)得出，这些接续金具的表面所附着的镀锌层因为铁基的锈蚀和氧化层剥落而早打了极大破坏，且部分位置严重到开始产生裂纹并且向铁基内部扩张。锌的成分比例骤降，接续金具的表面已然失去了镀锌层的保护。4 识别算法 现有计算机视觉处理技术中常用的图像分割办法和根据图像进行锈蚀缺陷分析的常用办法已能够对于连接金具进行前后背景分离并抠取连接金具部件对金具表面RGB纹理进行识别分析。计算机视觉技术中的图像分割方法。目前针对图像分割算法的研究比较多，本项目主要引用了两类比较广为使用的方法：基于特征点的趋势聚类技术分析和基于图论的图像分割方法。此类图像分割算法可用于本文提出的多高光谱图像金具部件分离提取。（1）基于特征点的趋势聚类技术分析。特征点是目标实体本质的一种反映。优秀的图像特征点可以在计算机视觉分析技术中很好地代表目标实体。基于特征点的聚类方法主要根据人的通识获得或者从诸多样本中总结而来的知识获得，从而用于提取图像中的目标实体。常用的图像视觉特征点有色彩、形态、边缘、纹路、相互位置关系等。（2）基于图论的分割方法。基于图论的图像分割技术根本原理是把待分割图像表示为带权重的无向图。把像素看作节点，而节点之间的边的权则代表两个像素点之间互相的不相似程度。割的容量对应能量函数，基于图论的图像分割技术成为图像分割技术研究领域的新宠。在对无向图进行分割操作的时候，使用最大流最小流的算法得到的最小割对应待提取的目标在图片重的边界。从本质来看，基于图论的图像分割方法属于点对聚类方法，它把图像分割的问题转换为求最优解的问题。该分割方法具有速度快、鲁棒性强、全局最优、抗噪能力强、可扩展性优越等显著优点。5 结语基于多高光谱识别的输电线路锈蚀金具检测的方法，是一种可行且值得研究的方法。通过深入此方法的研究，能改变输电线路金具锈蚀检测困难的现状，并对输电线路无人机带电检测的方法方式进行补充。参考文献1 张秀丽,柯睿,杨跃光,刘春翔,杨红军.酸性湿沉降区域500kV输电线路金具缺陷机理分析及防范措施J.高电压技术,2016,42(01):223-232.2 赵振兵,张薇,戚银城,翟永杰,赵文清.融合深度特征的输电线路金具缺陷因果分类方法J.北京航空航天大学学报,2021,47(03):461-468.3 琚泽立,孔志战,侯喆,蒲路,宋莉,段玮.面向输电线路的锈蚀缺陷检测J.电工技术,2020(17):77-81.表1 锈蚀前后金具表面的化学成分表