智能电网中的紫外成像图形分割
Segmentation of UV Images in Smart Grid
DOI: 10.12677/SG.2014.42009, PDF, HTML,  被引量 下载: 2,820  浏览: 8,472 
作者: 毛祺琦, 喻 文, 文 红:电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室,成都
关键词: 智能电网紫外成像图像处理Smart Grid UV Imaging Imaging Processing
摘要: 近年来,智能电网已成为世界范围内的关注重点,而在智能电网环境中,如何智能自动化地对高压电气设备进行绝缘隐患检测分析并提早预警,有助于在故障早期及时发现和排查这些隐患,保障企业生产、运营工作正常进行。文章对紫外成像技术对高压电气设备电晕放电检测中的图像处理方法进行分析,对图像处理中的图像分割技术进行了研究,通过图像分割技术分割出电晕电弧放电区域,从而达到对电网系统进行检修维护的作用,为实现智能电网信息化,自动化和互动化提供了强有力的支撑。
Abstract: In recent years, Smart Grid has become the focus of worldwide attention. In Smart Grid environment, detecting insulated hazards of high voltage electrical equipment automatically and warning early is of great help in finding and troubleshooting the faults. It guarantees the enterprise production and operation correctly. The article analyzes the image processing method in detection of high voltage electrical equipment corona discharge by UV imaging technology, studies the image segmentation technology and uses it to split the corona and arc discharge area, in order to repair and maintain the power system, providing support for the informatization, automation and mutualism of Smart Grid.
文章引用:毛祺琦, 喻文, 文红. 智能电网中的紫外成像图形分割[J]. 智能电网, 2014, 4(2): 47-52. http://dx.doi.org/10.12677/SG.2014.42009

参考文献

[1] 何光宇, 孙英云 (2010) 智能电网基础. 中国电力出版社, 北京, 28-51.
[2] 余东明 (2013) 对智能电网技术现状与发展趋势探讨. 科技视界, 31, 332-333.
[3] 宋菁, 唐静, 肖峰 (2010) 国内外智能电网的发展现状与分析. 电工电气, 3, 1-4.
[4] 程永红 (2001) 电力设备绝缘监测与诊断. 清华大学出版社, 北京.
[5] 李传才, 魏泽民 (2012) 紫外成像检测变电设备电晕放电的实际应用. 浙江电力, 4, 54-56.
[6] 王少华, 梅冰笑, 叶自强, 罗盛 (2011) 紫外成像检测技术及其在电气设备电晕放电检测中的应用. 高压电器, 11, 92-97.
[7] 邱卫东, 曹海洋, 张玉成, 李宝峰 (2012) 基于红外成像技术的电气设备热故障在线检测与诊断. 煤矿机械, 11, 284-286.
[8] 罗君辉, 冯平, 哈力旦, 等 (2005) MATLAB7.0在图像处理中的应用. 机械工业出版社, 北京.
[9] Canny, J. (1986) A Computational Approach to Edge Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8, 679-698.