一种基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备的制作方法

1.本发明涉及变电设备检测技术领域，具体为一种基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备。


背景技术：

2.变电站是指电力系统中对电压和电流进行变换，接受电能及分配电能的场所，在发电厂内的变电站是升压变电站，其作用是将发电机发出的电能升压后馈送到高压电网中。
3.传统电网例行检修和巡检过程中，缺陷的发现和鉴别分类都是由人完成，存在遗漏疏忽和效率低下等问题。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备，解决了变电站中的设备在长时间工作时，会经常出现缺陷的情况，而使后台人员却无法第一时间知晓的问题。
5.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备，包括后台终端和云台，所述云台上安装有摄像终端，所述摄像终端包括可见光采集器和红外热成像仪；所述摄像终端还包括多状态量传感器、工控机和供电系统五个部分，用以实现可见光图像、红外热成像、局部放电、声音、温度和湿度关键状态量的综合监测和自动分析。所述摄像终端把数据及边缘计算分析结果通过以太网/wifi/lora上传至接入节点，或者通过4g移动通信网络方式发送至云平台服务器，相关用户可通过手机终端app或者pc浏览器进行远程监测，及时掌握设备状态和预警信息。
6.进一步的，所述工控机包括有数据采集系统和数据储存模块、图像处理模块、显示模块、预警模块以及误差修正模块，所述数据采集系统用于对热成像仪检测的图像数据进行采集，所述数据储存模块用于对数据采集系统采集后的图像数据进行储存，所述图像处理模块用于采集的图像数据进行预处理，所述显示模块用于对预处理后的图像数据进行显示，所述误差修正模块用于对显示的图像数据进行修正，先在预警模块中设置好设备的正常工作的温度范围值，当检测的范围值超出预设值时，所述预警模块发生预警信号，然后通过无线传输给后台终端通知后台人员。
7.进一步的，所述图像处理模块对图像数据预处理时，先通过低通滤波器排除图像中高频分量，使其达到降噪效果，接着通过对图像部分区域取均值进行高频分量阻隔，对图像进行二次滤波处理，之后通过灰度映射函数对图像的灰度直方图加以改变，保证每一灰度均有相同的像素点，完成图像的预处理工作。
8.进一步的，所述误差修正模块对图像数据进行修正时，取用至少五组采集的数据平均值。
9.进一步的，所述温度传感器用于采集热成像仪工作环境的温度，将采集的信号传递给单片机，所述单片机分别控制风扇和温控灯工作。
10.进一步的，所述单片机包括有温度预设模块，所述温度预设模块用于设置热成像仪工作时的极限最高环境温度和最低环境温度的阈值。
11.进一步的，还包括视频图像处理模块；所述可见光采集器采集设备目标图像；视频图像处理模块利用预先训练好的深度学习模型标记出缺陷，并将缺陷信息发送给显示模块，并通过无线模块发送给工作人员；深度学习模型训练过程包括：s101，采集设备目标的缺陷样本；s102，对缺陷样本进行人工标注 ：为获取足够的卷积神经网络训练样本，采取如下两种方法：（1）将实际检测中的工作人员确认后的缺陷输入深度学习模型中进行重复训练；（2）通过随机变换的方法来增加样本集的，包括对训练样本集进行白化处理、对图像进行随机的左右翻转、随机变换图像的对比度；s103，构造多层卷积神经网络；s104，对多层卷积神经网络的误差梯度做最速下降优化，离线训练构造多层卷积神经网络。
12.所述红外热成像仪的顶部通过螺栓安装有凹形壳，所述凹形壳的顶部设置有镜头防护组件；所述凹形壳的内侧水平连接有隔板，所述隔板的表面均匀开设有若干个通风孔，所述凹形壳的内侧位于隔板的下方位置处安装有温度传感器，所述凹形壳的内侧位于隔板的上方位置处水平安装有温控灯，且凹形壳的内侧顶部分别安装有风扇和单片机。
13.所述镜头防护组件包括有限位筒，所述限位筒的前端下侧转动安装于凹形壳的上侧中间位置处，且限位筒的后端安装有伺服马达，所述伺服马达的输出轴位于限位筒的内部位置处水平连接有螺杆，所述螺杆的外部套设有与其相适配的螺纹套筒，所述螺纹套筒的前端垂直连接有限位板，所述限位板的下端设置有盖板，所述盖板的位置与热成像仪上的镜头位置相对应，且盖板的前侧安装有马达电机，所述马达电机的输出轴连接有安装板，所述安装板的一侧面粘接有海绵垫，所述盖板将热成像仪上的镜头给盖住后，所述海绵垫正好与镜头的镜片接触。
14.所述限位筒的后端上侧铰接有调节块，所述凹形壳的一侧上部安装有电动推杆，所述电动推杆的输出轴铰接于调节块的一端。
15.有益效果本发明提供了一种变电设备目标的缺陷智能检测设备，与现有技术相比具备以下有益效果：1、该基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备，基于深度学习，能够对变电站中设备的缺陷和过热情况进行实时的在线检测，当设备存在缺陷或发生过热现象时，确保后台人员第一时间知晓，从而及时的做出相应的措施，降低不必要的经济损失，而且检测的精确度高。
16.2、该基于深度学习的变电设备目标及缺陷智能检测设备，当热成像仪在检测时，通过对热成像仪工作产生的温度进行实时的监测和控制，防止热成像仪工作的环境温度超
过高温极限值或低温极限值，进而确保热成像仪能够稳定的工作，提高其检测的精确性。
附图说明
17.图1为本发明实施例1示意图；图2为本发明的结构示意图；图3为本发明工控机的系统原理框图；图4为本发明凹形壳结构的内部示意图；图5为本发明单片机的系统控制原理框图；图6为本发明镜头防护组件的结构示意图。
18.图中：1、后台终端；2、安装杆；3、安装块；4、安装壳；5、工控机；51、数据采集系统；52、数据储存模块；53、图像处理模块；54、显示模块；55、预警模块；56、误差修正模块；6、云台；7、热成像仪；8、凹形壳；81、隔板；82、通风孔；83、温度传感器；84、温控灯；85、风扇；86、单片机；861、温度预设模块；9、镜头防护组件；91、限位筒；92、伺服马达；93、螺杆；94、螺纹套筒；95、限位板；96、盖板；97、马达电机；98、安装板；99、海绵垫；910、调节块；911、电动推杆。
具体实施方式
19.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
20.实施例一、请参阅图1，本发明提供一种技术方案，一种变电设备目标的缺陷智能检测设备，包括后台终端1和云台6，所述云台6上安装有摄像终端，所述摄像终端包括可见光采集器和红外热成像仪；所述摄像终端还包括多状态量传感器、工控机和供电系统五个部分，用以实现可见光图像、红外热成像、局部放电、声音、温度和湿度关键状态量的综合监测和自动分析；所述摄像终端把数据及边缘计算分析结果通过以太网/wifi/lora上传至接入节点，或者通过4g移动通信网络方式发送至云平台服务器，相关用户可通过手机终端app或者pc浏览器进行远程监测，及时掌握设备状态和预警信息。
21.实施例二、本实施例与实施例1不同之处在于，所述工控机5包括有数据采集系统51和数据储存模块52、图像处理模块53、显示模块54、预警模块55以及误差修正模块56，所述数据采集系统51用于对热成像仪7检测的图像数据进行采集，所述数据储存模块52用于对数据采集系统51采集后的图像数据进行储存，所述图像处理模块53用于采集的图像数据进行预处理，所述显示模块54用于对预处理后的图像数据进行显示，所述误差修正模块56用于对显示的图像数据进行修正，先在预警模块55中设置好设备的正常工作的温度范围值，当检测的范围值超出预设值时，所述预警模块55发生预警信号，然后通过无线传输给后台终端1通知后台人员。
22.所述图像处理模块53对图像数据预处理时，先通过低通滤波器排除图像中高频分量，使其达到降噪效果，接着通过对图像部分区域取均值进行高频分量阻隔，对图像进行二次滤波处理，之后通过灰度映射函数对图像的灰度直方图加以改变，保证每一灰度均有相同的像素点，完成图像的预处理工作。
23.所述误差修正模块56对图像数据进行修正时，取用至少五组采集的数据平均值。
24.还包括温度传感器83，所述温度传感器83用于采集热成像仪工作环境的温度，将采集的信号传递给单片机86，所述单片机86分别控制风扇85和温控灯84工作。
25.所述单片机86包括有温度预设模块861，所述温度预设模块861用于设置热成像仪工作时的极限最高环境温度和最低环境温度的阈值。
26.还包括视频图像处理模块；所述可见光采集器采集设备目标图像；视频图像处理模块利用预先训练好的深度学习模型标记出缺陷，并将缺陷信息发送给显示模块，并通过无线模块发送给工作人员；深度学习模型训练过程包括：s101，采集设备目标的缺陷样本；s102，对缺陷样本进行人工标注 ：为获取足够的卷积神经网络训练样本，采取如下两种方法：1将实际检测中的工作人员确认后的缺陷输入深度学习模型中进行重复训练；2通过随机变换的方法来增加样本集的，包括对训练样本集进行白化处理、对图像进行随机的左右翻转、随机变换图像的对比度；s103，构造多层卷积神经网络；s104，对多层卷积神经网络的误差梯度做最速下降优化，离线训练构造多层卷积神经网络。
27.实施例3：本实施例与实施例1和2不同之处在于，包括后台终端1和安装杆2，安装杆2的上端套设有安装块3，安装块3的一侧设置有安装壳4，安装壳4的内部安装有工控机5，安装块3的前侧安装有云台6，云台6上安装有热成像仪，热成像仪的顶部通过螺栓安装有凹形壳8，凹形壳8的顶部设置有镜头防护组件9。
28.请参阅图2，本发明实施例中，工控机5包括有数据采集系统51和数据储存模块52、图像处理模块53、显示模块54、预警模块55以及误差修正模块56，数据采集系统51用于对热成像仪检测的图像数据进行采集，数据储存模块52用于对数据采集系统51采集后的图像数据进行储存，图像处理模块53用于采集的图像数据进行预处理，显示模块54用于对预处理后的图像数据进行显示，误差修正模块56用于对显示的图像数据进行修正，先在预警模块55中设置好设备的正常工作的温度范围值，当检测的范围值超出预设值时，预警模块55发生预警信号，然后通过无线传输给后台终端1通知后台人员，图像处理模块53对图像数据预处理时，先通过低通滤波器排除图像中高频分量，使其达到降噪效果，接着通过对图像部分区域取均值进行高频分量阻隔，对图像进行二次滤波处理，之后通过灰度映射函数对图像的灰度直方图加以改变，保证每一灰度均有相同的像素点，完成图像的预处理工作，误差修正模块56对图像数据进行修正时，取用至少五组采集的数据平均值，减少误差，提高检测的精确度。
29.请参阅图3-4，本发明实施例中，凹形壳8的内侧水平连接有隔板81，隔板81的表面均匀开设有若干个通风孔82，凹形壳8的内侧位于隔板81的下方位置处安装有温度传感器83，凹形壳8的内侧位于隔板81的上方位置处水平安装有温控灯84，且凹形壳8的内侧顶部分别安装有风扇85和单片机86，温度传感器83用于采集热成像仪7工作环境的温度，将采集的信号传递给单片机86，单片机86分别控制风扇85和温控灯84工作，单片机86包括有温度预设模块861，温度预设模块861用于设置热成像仪工作时的极限最高环境温度和最低环境温度的阈值，通过温度预设模块861预设好热成像仪工作时的极限最高和最低的环境温度，当温度传感器83监测到热成像仪工作的极限最高环境温度高于预设值时，单片机86使风扇85对热成像仪进行散热工作，当温度传感器83监测到热成像仪工作的极限最低环境温度低于预设值时，单片机86使单片机86对温控灯84进行温控工作，使得热成像仪7工作的环境温度恢复到正常。
30.请参阅图5，镜头防护组件9包括有限位筒91，限位筒91的前端下侧转动安装于凹形壳8的上侧中间位置处，且限位筒91的后端安装有伺服马达92，伺服马达92的输出轴位于限位筒91的内部位置处水平连接有螺杆93，螺杆93的外部套设有与其相适配的螺纹套筒94，螺纹套筒94的前端垂直连接有限位板95，限位板95的下端设置有盖板96，盖板96的位置与热成像仪7上的镜头位置相对应，且盖板96的前侧安装有马达电机97，马达电机97的输出轴连接有安装板98，安装板98的一侧面粘接有海绵垫99，盖板96将热成像仪7上的镜头给盖住后，海绵垫99正好与镜头的镜片接触，限位筒91的后端上侧铰接有调节块910，凹形壳8的一侧上部安装有电动推杆911，电动推杆911的输出轴铰接于调节块910的一端，伺服马达92带动螺杆93转动，螺杆93带动螺纹套筒94在限位筒91中滑动，螺纹套筒94带动限位板95下端的盖板96移动，使盖板96向热成像仪7上的镜头位置移动，将镜头给盖住，此时对热成像仪7起到了防尘作用，同时使马达电机97带动安装板98转动，安装板98上的海绵垫99会对镜头的镜片进行擦拭清洁工作，当热成像仪7进行检测时，让盖板96回到初始位置，之后电动推杆911带动调节块910运动，调节块910带动限位筒91转动，使限位筒91带动螺纹套筒94移动，螺纹套筒94就会带动限位板95下端的盖板96移动，让盖板96移动都一边，这时候在云台6的工作下，热成像仪7会对变电站中的设备进行过热检测工作。
31.工作原理：通过温度预设模块861预设好热成像仪7工作时的极限最高和最低的环境温度，当温度传感器83监测到热成像仪7工作的极限最高环境温度高于预设值时，单片机86使风扇85对热成像仪7进行散热工作，当温度传感器83监测到热成像仪7工作的极限最低环境温度低于预设值时，单片机86使单片机86对温控灯84进行温控工作，使得热成像仪7工作的环境温度恢复到正常；进一步，伺服马达92带动螺杆93转动，螺杆93带动螺纹套筒94在限位筒91中滑动，螺纹套筒94带动限位板95下端的盖板96移动，使盖板96向热成像仪7上的镜头位置移动，将镜头给盖住，此时对热成像仪7起到了防尘作用，同时使马达电机97带动安装板98转动，安装板98上的海绵垫99会对镜头的镜片进行擦拭清洁工作，当热成像仪7进行检测时，让盖板96回到初始位置，之后电动推杆911带动调节块910运动，调节块910带动限位筒91转动，使限位筒91带动螺纹套筒94移动，螺纹套筒94就会带动限位板95下端的盖板96移动，让盖板96移动都一边，这时候在云台6的工作下，热成像仪7会对变电站中的设备进行过热检测工作；
再一步，数据采集系统51对热成像仪检测的图像数据进行采集，数据储存模块52对数据采集系统51采集后的图像数据进行储存，图像处理模块53采集的图像数据进行预处理，先通过低通滤波器排除图像中高频分量，使其达到降噪效果，接着通过对图像部分区域取均值进行高频分量阻隔，对图像进行二次滤波处理，之后通过灰度映射函数对图像的灰度直方图加以改变，保证每一灰度均有相同的像素点，然后显示模块54对预处理后的图像数据进行显示，误差修正模块56对显示的图像数据进行修正，取用至少五组采集的数据平均值，先在预警模块55中设置好设备的正常工作的温度范围值，当热成像仪检测的范围值超出预设值时，预警模块55发生预警信号，然后通过无线传输给后台终端1通知后台人员。
32.同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
33.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。