基于人工智能的紅外熱成像監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

王楊洋 楊京雷 付高陽(yáng) 王澤超 查祖福水 白梅娟 侯帥

關(guān)鍵詞：紅外熱成像；監(jiān)控系統(tǒng)；溫度檢測(cè)；人工智能；目標(biāo)檢測(cè)；數(shù)據(jù)清洗

隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷增加，電力設(shè)備的維護(hù)成本越來(lái)越高。而故障發(fā)生前的檢修尤為重要，可以減少設(shè)備故障次數(shù)，降低設(shè)備故障帶來(lái)的損失[1]。國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求到2025年戰(zhàn)略目標(biāo)為人工智能成為我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?。?guó)家發(fā)展改革委在《“十四五”新型儲(chǔ)能發(fā)展實(shí)施方案》中要求提升能源產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平，推進(jìn)能源產(chǎn)業(yè)數(shù)字化智能化升級(jí)，積極開展電網(wǎng)、電廠等領(lǐng)域智能化建設(shè)[2]。國(guó)家對(duì)于智能設(shè)備的要求越來(lái)越高，此前，紅外熱成像儀已廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)的故障檢修工作，紅外熱成像儀具有成像檢測(cè)，圖像直觀，高靈敏度和高分辨率的特點(diǎn)[3]，可以進(jìn)行無(wú)接觸電氣設(shè)備檢測(cè)，保證設(shè)備問(wèn)題及時(shí)消除，以及電網(wǎng)的持續(xù)供電[4]。然而，電網(wǎng)紅外熱成像設(shè)備在檢測(cè)不同物體時(shí)都需要重新調(diào)整設(shè)備發(fā)射率，增加了人員操作時(shí)間以及操作復(fù)雜度，同時(shí)，紅外熱成像數(shù)據(jù)不能全部保存，造成了有效故障信息的數(shù)據(jù)流失問(wèn)題。

針對(duì)以上問(wèn)題，本系統(tǒng)圍繞自適應(yīng)發(fā)射率，紅外熱成像數(shù)據(jù)自動(dòng)記錄和處理展開深入的研究，主要研究?jī)?nèi)容如下：設(shè)計(jì)了一套易于攜帶的紅外熱成像硬件系統(tǒng)。以輕量級(jí)的設(shè)備，減少工作人員的巡檢負(fù)擔(dān)，增快巡檢速度；設(shè)計(jì)了一套可全面記錄和處理紅外熱成像數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)，具有自動(dòng)調(diào)節(jié)發(fā)射率，自動(dòng)記錄和處理數(shù)據(jù)的功能，工作人員操作步驟大幅降低，節(jié)省大量的人力物力；設(shè)計(jì)了自適應(yīng)調(diào)節(jié)發(fā)射率和數(shù)據(jù)清洗相關(guān)算法[5]，采用圖像識(shí)別技術(shù)保證了自適應(yīng)調(diào)節(jié)發(fā)射率的準(zhǔn)確性和即時(shí)性[6-9]。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

設(shè)計(jì)了由主控板、紅外熱成像攝像頭、深度攝像頭、5G無(wú)線通信模組、顯示屏、電池模組、電壓變換器、環(huán)境溫度傳感器和外殼組成的紅外熱成像監(jiān)控硬件系統(tǒng)；設(shè)計(jì)了基于Pyside2開發(fā)的軟件系統(tǒng)；設(shè)計(jì)了基于計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)清洗等先進(jìn)技術(shù)設(shè)計(jì)的算法結(jié)構(gòu)。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示：

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

硬件系統(tǒng)由主控板、紅外熱成像攝像頭、深度攝像頭、5G無(wú)線通信模組、顯示屏、電池模組、電壓變換器和環(huán)境溫度測(cè)量器組成。其運(yùn)作流程如圖2所示：

本硬件系統(tǒng)所使用的紅外熱成像攝像頭、深度攝像頭和主控板，在滿足本系統(tǒng)需求的前提下，對(duì)這三部分進(jìn)行選型，使得質(zhì)量和體積盡量小，滿足硬件系統(tǒng)的便攜性；電池模組包括電芯、電壓轉(zhuǎn)換模塊和保護(hù)模塊；使用3D打印技術(shù)制作的外殼具有質(zhì)量輕的特點(diǎn)，與傳統(tǒng)機(jī)器制造出來(lái)的相比要輕50%以上，并且同樣堅(jiān)固，外殼的防護(hù)等級(jí)達(dá)到IP54，外殼設(shè)計(jì)了可開合裝置，便于后期進(jìn)行改裝和維修。硬件系統(tǒng)外殼實(shí)物圖如圖3所示：

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

本儀器的軟件模塊如下：采用Yolo系列算法部署在深度攝像頭中識(shí)別電氣器件；在數(shù)據(jù)庫(kù)中將所識(shí)別出來(lái)的電氣器件發(fā)射率傳遞給紅外熱成像攝像頭，識(shí)別電氣器件的溫度；將溫度數(shù)據(jù)和紅外熱成像圖片儲(chǔ)存；本儀器利用異常值處理、3倍方差處理、重復(fù)記錄去重和越界數(shù)據(jù)處理算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清理，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為大數(shù)據(jù)處理奠定基礎(chǔ)；開展了歷史紅外監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)深度分析，具體包括利用隨機(jī)森林實(shí)現(xiàn)故障的分類，利用相關(guān)性分析挖掘故障診斷過(guò)程中的關(guān)鍵因素。

紅外熱成像監(jiān)控軟件系統(tǒng)主要由以下界面構(gòu)成：實(shí)時(shí)熱成像；發(fā)射率檢測(cè)；紅外熱成像數(shù)據(jù)處理與分析；歷史數(shù)據(jù)；參數(shù)設(shè)置。軟件架構(gòu)圖如圖4所示：

采用Pyside2設(shè)計(jì)軟件前端界面；采用Diango作為后端開發(fā)框架；采用MySQL進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。使得在Python基礎(chǔ)上進(jìn)行便捷開發(fā)，也可以設(shè)計(jì)出便于操作使用并且美觀的界面，同時(shí)大量減少了代碼量。軟件界面如圖5所示：

4 算法設(shè)計(jì)

4.1 自適應(yīng)調(diào)整熱成像儀發(fā)射率

基于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，自動(dòng)定義檢測(cè)電氣材質(zhì)并自適應(yīng)地調(diào)整熱成像儀發(fā)射率。電網(wǎng)設(shè)備測(cè)溫巡檢主要依靠人工巡檢，該巡檢方式存在操作環(huán)境惡劣、勞動(dòng)強(qiáng)度大、重復(fù)性高的問(wèn)題?；趫D像處理技術(shù)，檢測(cè)電氣設(shè)備并識(shí)別相應(yīng)電氣設(shè)備的類型，并自主推送被測(cè)設(shè)備的成像儀發(fā)射率。該方法能夠減小工作人員面對(duì)不同類型、不同材質(zhì)的電氣設(shè)備時(shí)，人工手動(dòng)調(diào)整發(fā)射率的弊端，兼顧保證測(cè)量數(shù)據(jù)精度和大幅提升工作效率，縮短耗時(shí)30%以上。目標(biāo)檢測(cè)流程如圖6所示：

電氣設(shè)備檢測(cè)，具有實(shí)時(shí)性檢測(cè)的要求。本系統(tǒng)采用Yolov5算法進(jìn)行電氣設(shè)備識(shí)別，更改主干網(wǎng)絡(luò)使其輕量化。輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有參數(shù)少、速度快、對(duì)設(shè)備算力的要求低的特點(diǎn)；使得目標(biāo)檢測(cè)算法既保證了識(shí)別精度，同時(shí)也保證了識(shí)別速度。

電氣設(shè)備周圍環(huán)境較為復(fù)雜，在網(wǎng)絡(luò)模型中添加注意力機(jī)制來(lái)優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)精度，加強(qiáng)對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的關(guān)注，從而降低由于環(huán)境復(fù)雜造成的檢測(cè)精度下降的問(wèn)題，并且改善由于主干網(wǎng)絡(luò)輕量化導(dǎo)致的精度下降問(wèn)題。電氣設(shè)備識(shí)別結(jié)果如圖7所示：

4.2 數(shù)據(jù)清洗

電力行業(yè)的熱成像歷史數(shù)據(jù)中存在相似重復(fù)記錄以及少量的空值和錯(cuò)誤值等臟數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)了面向電力行業(yè)的熱成像數(shù)據(jù)清洗框架，框架結(jié)構(gòu)如圖8所示：

4.3 歷史紅外監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)深度分析

基于現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林算法進(jìn)行故障分類預(yù)測(cè)，判斷電氣設(shè)備是否存在故障，為工作人員不易采用肉眼識(shí)別的故障類別，提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型支撐，提高故障的診斷效率。該功能是傳統(tǒng)的儀器設(shè)備所不具備的功能，本設(shè)備擬采用隨機(jī)森林算法具有預(yù)測(cè)精度高、不易過(guò)擬合、參數(shù)優(yōu)化過(guò)程簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)。算法具體流程如圖9所示：

5 結(jié)束語(yǔ)

本系統(tǒng)采用自適應(yīng)調(diào)整熱成像儀發(fā)射率，提高了工作人員的工作效率和測(cè)量精度；采用紅外測(cè)溫?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理及自動(dòng)記錄，降低了工作人員的工作時(shí)間，方便后期對(duì)數(shù)據(jù)的查詢與整理；采用歷史紅外監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)深度分析，提高故障的診斷效率。使用本紅外熱成像監(jiān)控軟件和硬件系統(tǒng)檢測(cè)設(shè)備溫度，測(cè)試過(guò)程安全高效、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)直觀可靠，能夠準(zhǔn)確反映設(shè)備發(fā)熱情況，在發(fā)現(xiàn)設(shè)備安全隱患、降低運(yùn)維檢修成本、提升電網(wǎng)安全水平方面發(fā)揮著巨大作用。