【摘 要】
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变压器油位的高度是电厂生产过程中的重要指标,该指标过高或者过低均不利于变压器的安全稳定运行,不仅会影响变压器本身的使用寿命,还有可能损害其它的电力设备,甚至威胁到整个电厂的生产安全,因此,检测变压器油位的高度是非常重要的。本文就如何快捷准确地检测变压器油位的高度进行了研究,采用巡检机器人拍摄采集变压器套管油位的视频图像数据,对图像进行重建处理,提高图像清晰度,针对雨天采集的图像存在雨线遮挡的问题,
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变压器油位的高度是电厂生产过程中的重要指标,该指标过高或者过低均不利于变压器的安全稳定运行,不仅会影响变压器本身的使用寿命,还有可能损害其它的电力设备,甚至威胁到整个电厂的生产安全,因此,检测变压器油位的高度是非常重要的。本文就如何快捷准确地检测变压器油位的高度进行了研究,采用巡检机器人拍摄采集变压器套管油位的视频图像数据,对图像进行重建处理,提高图像清晰度,针对雨天采集的图像存在雨线遮挡的问题,利用去雨算法去除图像上的雨线影响,并且采用最大类间方差法分割油位区域,利用面积射影定理计算油位高度,从而实现对变压器油位高度的检测。本文的主要研究内容分为以下三个部分:（1）针对变压器油位图像分辨率低、模糊等问题,设计一种基于残差亚像素卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。首先选取删除了批规范化层的残差网络改进卷积神经网络超分辨率算法;再将多层特征图重新提取并筛选,构成全局特征复用模块,增强油位图像的细节信息;最后把所有获得的特征图像输入亚像素卷积网络,从而得到清晰度高的变压器油位图像。（2）针对雨天采集的图像存在雨线遮挡画面的情况,设计一种基于HSI空间变换和改进稠密连接网络的单幅图像去雨算法。首先通过分析明确视频图像中雨线呈现的主要是亮度信息;然后把采集到的图像从RGB空间变换到HSI空间,从中选择出亮度信息;最后通过改进的稠密连接网络对亮度信息进行特征学习,从而获得去除雨线影响的变压器油位图像。（3）针对变压器油位液面高度的识别,设计一种基于最大类间方差法和面积射影定理的油位液面高度识别方法。首先对采集到的图像确定感兴趣区域;然后采用在不同光照条件下自适应阈值的最大类间方差法提取图像中的油位区域;最后利用面积射影定理将摄得的变压器套管玻璃椭圆窗口归算成圆形,从而计算出变压器油位液面的具体高度。本文提出的基于视频图像的变压器油位检测方法可以快速准确地识别出变压器套管油位液面的高度。通过对变压器油位液面高度的检测,可以确定油位高度是否在规定合格的范围内,确保变压器运行状态的安全稳定。同时,此方法使得变压器油位高度检测的过程更加简洁、智能化。
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