1 引言
1 课题的提出以及研究意义
使计算器具有人类的感知的能力，能够识图认字，能听话和说话，能与人们自然的进行信息交互，是人们长期以来的梦想。经过二十余年的奋斗，这些梦想已逐渐部分成真。赋予计算机识图认字的智能，能够解脱人们将汉字输入计算机的繁重劳动，克服计算机汉语信息的汉字输入困难的问题，对我国信息化发展更具有特殊重要的价值。随着计算机技术、通信技术、多媒体技术以及Internet 的迅速发展，人们越来越深刻地感受到了计算机处理事情的便捷。提取并识别图像中的文字，在图像数据库的组织与管理、视频索引、公交、交通、旅游、摄影等方面将有着极其广泛的应用。随着电力系统的规模增大，电力设备也越来越多，且设备分布具有跨地域性的特点，因此怎样管理维护这些设备，并可随时查看这些设备的信息成为一个急需解决的问题。
图像中往往包含着丰富的文字信息，若能将图像中的文字进行自动检测、分割、提取和识别，则对图像高层语义内容的自动理解、索引和检索非常有价值。因此，90年代，随着多媒体技术的发展以及对基于内容的多媒体检索的需求，图像中的文字获取又逐渐成为研究热点之一。电力设备标牌图像中的文字获取对图像识别、检索有重要意义。从电力设备标牌图像中提取文字需要首先定位包含文字的图像区域，由于电力设备标牌中的文字在字体、大小、对齐方式和排列上变化多端，文字背景复杂，而许多应用场合还要求算法具有一定处理速度，这些都使得从其图像中有效地提取文字变得困难，对其深入研究很有意义。电力设备标牌图像中有丰富的文字信息，对图像中的文字信息的提取将是图像处理方面研究的一个重要方向。在电力系统中，电力设备种类繁多，通过对设备图像的采集，识别出电力设备标牌的文字信息，建立设备信息图文库，对电力设备的年检、统计等工作更加便捷、高效，对提高电力系统的设备管理水平非常重要。在电力管理上的技术需求越来越引起人们的关注和期待，而在此方向的技术研究目前还是一个空白点，因此，研究设备图片中的字符识别技术具有广泛的实际应用价值和重要的学术意义。
2 相关技术研究现状
目前电力设备标牌识别的研究还是一个空白点。其相关技术包括车牌识别技术和对图像中的文字识别技术[1]。电气标牌字符的识别研究还很滞后，目前仍没有相对成熟的系统。随着电力系统的规模增大，电力设备也越来越多，怎样管理维护这些设备，是我们现在需要努力研究并有待应用的一门技术。
当前，图像作为一种重要的可视化信息媒体，已被应用到几乎所有的科学技术领域和日常生活的各个方面。随着图像信息的快速增长，从海量的图像资源中快速高效地提取并识别信息已成为人们迫切的需求。因此，20世纪90年代，基于内容的图像检索（CBIR）[2]技术应运而生，从可视化角度开辟了一条更为直观、准确的途径，并很快成为智能信息处理领域的研究热点。
如今牌照定位是从一张图片中找到标牌的位置，将包括牌照的子图像从这张图片中切割出来。主要有边缘特征法[3]、神经网络法[4,5]、基于灰度的检测方法、基于数学形态学法、基于颜色的分割方法、基于区域特征的方法、小波变换的方法等。
文字识别技术已经广泛应用到了各个领域中，它作为计算机智能接口的重要组成部分，在信息处理领域中可以大大提高计算机的使用效率。字符识别的对象是汉字、字母和数字。我国牌照的独有的特点是包括汉字的识别。汉字因为其结构复杂，使得识别过程有别于数字和字母。目前主要的字符识别方法有：模板匹配法、统计特征字符识别法、结构特征字符识别法、人工神经网络法。模板匹配对噪声比较敏感，并对字符的字体变化具有不适应的特点。基于统计特征的字符识别法对于形近字符区分能力弱，而且需要寻找特征，特征有时随图像变化而失效。结构特征的描述和比较要占用大量的存储和计算资源，因此算法在实现上相对复杂、识别速度慢。神经网络法也存在找寻特征和计算量大的问题。光学字符识别（OCR）技术是计算机自动、高速地辨别纸上的文字，并将其转化为可编辑的文本的一项实用技术。它是新一代计算器智能接口的一个重要组成部分，也是模式识别领域的一个重要分支。因此，在电力标牌的字符识别中，OCR技术也得到了广泛的应用，是其进行识别不可或缺的技术力量。Lienhart等[6,7]先后开发出两个视频中的文字检测、分割和识别系统。这两个系统都是利用文字的单色性相对于背景的高对比度和视频字幕的简单纹理来进行图像分割。
近几年，国内学者也开始关注并积极投身到电力设备标牌的字符检测领域来，但
是都仅限于在进行基于内容的多媒体检索的研究时，附带地介绍了图像和视频中的文字获取，并没有进行系统深入的研究，也没有开发出相应可行的系统。如何识别图像中的文字仍然是一个有待研究解决的问题。
3 本课题主要内容
电力设备标牌字符识别涉及到的技术和车牌识别技术有些相似处，车牌识别技术已经较为成熟，但是，电力设备标牌识别与之有很多不同之处。主要包括：
(1)图像的预处理技术。标牌中有很多钢印信息，通过二值化[8,9]提取标牌特征时，需要完整的提取其特征量。而车牌上的信息在提取时不存在上述问题。
(2)电力设备标牌中的信息识别技术。标牌中的字符很多，尤其是所涉及的汉字比较丰富，而车牌中字符构成比较简单。
本文对电力系统中设备标牌中的字符识别技术进行了研究，对设备标牌中的字符识别系统的每一个模块进行了研究及实现。电力设备图片在识别前首先需要对图像进行预处理，以更好的提取标牌中的信息。其次，分割图像。最后进行标牌上的字符识别。因此，本课题主要研究内容为：
（一）电力设备标牌的图像预处理方法的研究。采集到的设备图片不可避免的会受到噪声的污染，需要对设备图片进行处理以及修正，突出图片中的标牌信息，增强图像，以便更好的进行字符识别。
（二）分析电力设备标牌特点，结合设备标牌特点研究适合标牌图像的二值化方法。
（三）研究边缘检测算子并对图像进行边缘检测处理，分析实验结果，并进行图像的分割。
（四）应用光学字符识别（OCR）[12,13,14,15]技术和字符识别技术进行电力设备标牌的识别[16,17,18,19]。
在拟采用的研究手段上分别从设备图像预处理、标牌的二值化算法以及标牌图像的分割和字符的识别四个方面进行阐述：
1)进行图像的滤波处理、经灰度直方图灰度修正以及灰度图像对比处理把我们感兴趣的部分突出出来。
2)为了进行有效的识别，采用阈值法进行标牌图像的二值化。通过对其标牌二值化，提取标牌图像中的钢印信息。
3）进行标牌图像的边缘检测和分割。
4）采用基于光学字符识别（OCR）的技术以及MATLAB软件算法完成对标牌字符的识别。
2 电力设备标牌图像预处理
电力设备标牌图像由于背景的灰度值介于标头字符的灰度值和钢印灰度值之间，所以用单一的一个阈值无法将标头字符和钢印同时提取出来。为了进行有效的识别，首先需要对数字图像进行处理。
二维物理图像被栅格划分成小的区域，这些小的区域称为数据元素（Picture Element），简称像素。对每个像素进行采样和量化，得到相应的整数值。这个值代表像素的明暗程度和颜色深浅等信息。
每个引入噪声。图像可以分为二值图像、灰度图像、彩色图像。灰度图像只含亮度信息，不含彩色信息。灰度值用8位（Bit）表示，从0到255，一共256级，从黑（0）到白（255）。二值图像就只有代表黑白两色的两个灰度值，归一化后灰度值是黑（0）到白（1）。彩色图像每个像素值都有三个分量，分别表示红色（R），绿色（G）和蓝色（B）。每个分量又按各分量的灰度分为0到255共256级。根据RGB的不同组合就可以表示256 ×256×256种颜色，也就是常说的24位真彩色。
2.1 图像的读取
clear;
close all;
I=imread('bae.jpg');
imshow(I);（结果见图2（a））
2.2 去噪
在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响,获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异(称为降质或退化)。退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误,因此必须对其采取一些手段进行改善。图像增强技术正是在此意义上提出的,目的就是为了改善图像的质量。图像增强根据图像的模糊情况采用各种特殊的技术突出图像中的某些信息,削弱或消除无关信息,达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有统一的理论方法。
利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理:
I=imread('1.jpg');
imshow(I);
J1=imnoise(I,'salt & pepper'); % 叠加椒盐噪声
figure,imshow(J1);
f=double(J1); % 数据类型转换，MATLAB不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f); % 傅立叶变换
g=fftshift(g); % 转换数据矩阵
[M,N]=size(g);
nn=2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器
d0=50;
m=fix(M/2); n=fix(N/2);
for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
result=ifftshift(result);
J2=ifft2(result);
J3=uint8(real(J2));
figure,imshow(J3); % 显示滤波处理后的图像（结果见2（b）,2(c)
）
图2（a）电力设备标牌图像图2（b）加噪后图像
2．3 图像的灰度化
灰度图像（gray image ）是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；但是，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度（如果用16位，则有65536级）。像素有两个属性：二维坐标位置和像素值。位置由行和列两格坐标决定。像素值反映该点的亮度、颜色等信息，其主要形式是灰度，反映明暗程度。灰度值一般是整数，其位数越长，像素值的取值范围就越大，量化后的灰度阶数就越多，也就是灰度分辨率越高，得到的图像灰度变化越接近原始图像。 I=imread('bae.jpg'); I2=rgb2gray(I); imshow(I);
figure,imshow(I2);（ 见图2（d ）） Stru=strel('disk',16);
Back=imopen(I,Stru);（数学形态学开操作估计背景亮度） 从原始图像中减去背景图像： I2=imsubtract(I,Back); figure,imshow(I2);（图2（e ））
图2（c ） 滤波后图像
2.4 直方图
灰度级的直方图是反映图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形。它给出了一幅图像的概貌的描述，从直方图中的灰度级分布还可以看出图像的灰度分布特性。 2.4.1 显示灰度直方图： i=imread('bae.jpg'); I1=rgb2gray(i);
imhist(I1);（图2（f ）） 灰度变换法增强图像对比度： J=imadjust(I1,[0.5 0.9],[0 1]); figure,imshow(J);（图2（g ）） 灰度变换后的直方图：
figure,imhist(J); （图2（h ）） 2.4.2 直方图均衡化：
[J,T]=histeq(J3,64);扩展到255个，但是只有64个灰度级。 figure,imshow(J); （图2（i ））
图2（e ） 减去背景显示内容后的
图2（d ） 灰度图像
图2（f ）直方图
图2（g ） 变换后图像
50
100
150
200
250
figure,imhist(J); （图2（j ）） 转移函数的变换曲线：
figure,plot((0:255)/255,T); （图2（k ）） J=histeq(J3,32);
figure,imshow(J);扩展到255，但是只有32个灰度级。（图2（l ））
50
100
150
200
250
figure,imhist(J); （图2（m ））
图2（h ） 变换后图像的直方图
图2（i ） 均衡化后图像
图2（j ） 均衡化后直方图 图2（k ） 转移函数的变换曲线
图2（l ） 均衡化后图像
0510152025
图2（m）均衡化后直方图
2.5 种子填充技术
种子填充和边缘提取是一对可以互求的操作。知道区域可以求边界，同样，知道了边界可以填充得到区域。也就是说，可以使用结构元素通过对要填充的图进行膨胀、求补和求交操作来实现种子填充。
直观地看，种子填充就是指定一个背景点作为起始点，不断地把与之相连的背景点的值由0变1，知道达到物体的边界。
种子填充对去除图像中不规则的形状很有效。如一张照片中含有一个圆，但由于反光的原因，图像看起来是一个圆环。在进一步处理之前，可以利用种子填充把圆环恢复成一个圆。
MATLAB图像处理工具箱中的imfill函数用来对目标封闭图像进行种子填充，它的语法格式为： BW=imfill(BW1,’holes’);
它表示填充图像的空洞，该空洞是边缘图像不能达到的图像的像素的集合。此技术在后面的识别过程中有所应用
2.6 本章小结
在这一章，分别对图像进行了去噪和直方图均衡化等预处理。并且可以从结果看出，虽然去噪后的图像效果并不是很明显，但是在经过直方图均衡化以后的图像中的字符信息最终能够得到很好的清晰化处理，因此，这种预处理是有效可行的。
3 电力设备标牌图像的二值化及其分割
3.1 标牌图像的二值化
二值化处理就是用计算出来的阈值把原始图像分为对象和背景两部分。二值化的阈值选取主要分为整体阈值法、局部阈值法和动态阈值法3类。阈值的选择是一个比较复杂的问题。有的可以由计算机自动选择，有的则需人工干预。
二值图像是指整幅图像画面内仅有黑、白二值的图像，在它们之间不存在其它灰度的变化。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位。在某些情况下图像本身是有灰度的，我们也设法使它变成二值图像再进行处理（即灰度图像的二值化）。这是考虑到在实用的图像处理系统中，要求处理的速度高、成本低、信息量大的浓淡图像处理的花销太大。此外，二值化后的图像能够用几何学中的概念进行分析和特征描述，比灰度图像优势大得多。二值化的方法有很多，但又没有对任何对象都普遍适用的方法，必须根据具体的对象而定。二值化的关键是要找到合适的阈值t来区分目标和背景。设原灰度图像为错误！未找到引用源。，二值化后的图像为错误！未找到引用源。，二值化的过程表示如下：
错误！未找到引用源。=错误！未找到引用源。
或者
错误！未找到引用源。=错误！未找到引用源。
还可以将阈值设置为一个灰度范围[t
1,t
2
]。凡是灰度在范围内的图像灰度级
都变成1，其它像素灰度级都变为0，那么二值化后的图像错误！未找到引用源。为：
错误！未找到引用源。=错误！未找到引用源。
由以上二值化公式可以看出，阈值的选取直接影响处理的结果。如果阈值选得过高或过低，会出现两种相反的情况：一是过多的目标被误认为是背景；二是影响二值化后图像中的目标的大小和形状，甚至会使目标丢失。
二值化效果的好坏直接影响到系统的性能。目前提出了好多算法。大体上有全阈值法和局部阈值法。阈值的选择方法主要有：最小误差法、最大方差法、平均灰度值法。其中最小误差法包括P－tile方法和双峰（2—Mode）方法。P－tile 预先给定t，当灰度值大于或等于m的象素占全体象素的比率为t时，取m为阈
值；某图像的直方图具有2个峰：一个为背景，另一个为对象，分割两个区域的阈值m由两个峰值的谷对应的灰度值决定，通常把这种阈值的选择叫做2-Mode 方法。
全阈值法是指对整幅图选取单一的阈值来进行二值化。局部阈值法是根据局部信息确定局部阈值来二值化图像。
目前对电力标牌图像的处理与识别的研究比较少。标牌图像有其自身的特点，对其特点的分析将有助于对电力标图像的处理和识别。标牌图像具有以下几个特点：
（1）标牌上的字符信息包括汉字、字母以及数字，字符种类较多。
（2）标牌上有体现设备指标的钢印信息，其灰度值较高。
1）阈值二值化图像
J=find(I<125);
I(J)=0;
J=find(I>=125);
I(J)=255;
title(' 图像二值化( 域值为125 )');
figure(2),
imshow(I);（图3（a））
clc;
I=imread('bae.jpg');
bw=im2bw(I,0.5);选取阈值为0.5
figure(3);
imshow(bw);显示二值图像（图3（b））
2）采取全阈值方法进行二值化：
i=imread('bae.png');
level=graythresh(i);
BW=im2bw(i,level);
figure,imshow(BW) （图3（c））
图3（a）阈值二值化后图像图3（b）阈值二值化图像
3）采用双阈值法进行二值化：
wmf10=imread('1.jpg'); %读取图像
wmf1=wmf10(:,:,1);%由于是灰度图像，三个页面相同，故只对第一页面数据操作
figure(1);
subplot(121);imagesc(wmf1);colormap(gray); %显示原图象
h=fspecial('average',3);
wmf1_filted=uint8(round(filter2(h,wmf1))); %均值滤波
th1=0.94*max(max(wmf1)); %确定阈值th1
wmf1th1=(wmf1_filted>th1); %按阈值th1二值化
[wmf1th1_label numth1_label]=bwlabel(wmf1th1,8);
rc=zeros(2,numth1_label); %选择种子点坐标
for i=1:numth1_label
[r c]=find(wmf1th1_label==i);
rc(1,i)=r(2);rc(2,i)=c(2);
end
r=rc(1,:);
c=rc(2,:);
coe=1.4;
th2=mean2(wmf1)+coe*std2(wmf1); %确定阈值th2
wmf1th2=(wmf1>th2); %按阈值th2二值化
wmf1th2_select=bwselect(wmf1th2,c,r,8); %保留含有种子点的前景区域subplot(122);imagesc(wmf1th2_select);colormap(gray); （图3（d））
以上结果可以看出：标牌采用双阈值的结果并没有全阈值的效果好，因此，采用全阈值图像进行后一阶段分割和识别。
3.2 边缘检测
图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分。该区域的灰度剖面一般可以看作一个阶跃，即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，图像边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图像分割所依赖的重要特征。边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多种不同的边缘检测方法。边缘检测的基本思想是先利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义像素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。但是由于噪声和图像模糊，检测到的边界可能会有间断的情况发生。所以边缘检测包含以下两项内容：1）用边缘算子提取边缘点集。
2）在边缘点集合中去除某些边缘点，填充一些边缘点，将得到的边缘点集连接为线。
一、图像边缘检测的基本步骤：
图3（d）双阈值后图像图3（c）全阈值后图像
（1）滤波。边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出的是，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失。因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。而滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。
（2）增强。增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。
（3）检测。在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。
（4）定位。如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。
二、 Canny算子边缘检测基本原理
（1）图像边缘检测必须满足两个条件：一是能有效地抑制噪声；二是必须尽量精确确定边缘的位置。
（2）根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny 边缘检测算子。
（3）先平滑后求导数的方法。
三、 Canny算子边缘检测算法
（1）用高斯滤波器平滑图像。
（2）用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。
（3）对梯度幅值进行非极大值抑制。
（4）用双阈值算法检测和连接边缘。
Canny算子检测边缘的方法是寻找图像梯度的局部极大值，梯度是用高斯滤波器的导数计算的。Canny 方法使用两个阈值来分别检测强边缘和弱边缘，而且仅当弱边缘与强边缘相连时，弱边缘才会包含在输出中。因此，此方法不容易受
噪声的干扰，能够检测到真正的弱边缘。
四、使用canny算子进行边缘检测：
clear;
close all;
i=imread('bae.bmp');
imshow(i);
Threshold=graythresh(i);
BW=im2bw(i,Threshold);
figure,imshow(BW);
i=imread('bae.bmp');
BW1=edge(BW,'canny',0.2);
figure,imshow(BW1); （图3（e））
图像取反：figure,imshow（~BW1）; （图3（f））
图3（e）canny算子边缘检测图3（f）边缘检测取反
3.3 电力设备标牌的图像分割
3.3.1 阈值分割：
I3=im2bw(I2,140/255);
figure,imshow(I3); （图3（g））
1.Hough变换
Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。
2. Hough变换的基本思想
设已知一黑白图像上画了一条直线，要求出这条直线所在的位置。我们知道，直线的方程可以用y=k*x+b 来表示，其中k和b是参数，分别是斜率和截距。过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了一族直线。方程y0=kx0+b在参数k--b平面上是一条直线，(你也可以是方程b=-x0*k+y0对应的直线)。这样，图像x--y平面上的一个前景像素点就对应到参数平面上的一条直线。我们举个例子说明解决前面那个问题的原理。设图像上的直线是y=x, 我们先取上面的三个点：A(0,0), B(1,1), C(22)。可以求出，过A 点的直线的参数要满足方程b=0, 过B点的直线的参数要满足方程1=k+b, 过C 点的直线的参数要满足方程2=2k+b, 这三个方程就对应着参数平面上的三条直线，而这三条直线会相交于一点(k=1,b=0)。同理，原图像上直线y=x上的其它点(如(3,3),(4,4)等) 对应参数平面上的直线也会通过点(k=1,b=0)。这个性质就为我们解决问题提供了方法，就是把图像平面上的点对应到参数平面上的线，最后通过统计特性来解决问题。假如图像平面上有两条直线，那么最终在参数平面上就会看到两个峰值点，依此类推。
简而言之，Hough变换思想为：在原始图像坐标系下的一个点对应了参数坐标系中的一条直线，同样参数坐标系的一条直线对应了原始坐标系下的一个点，然后，原始坐标系下呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以它们在参数坐标系下对应于同一个点。这样在将原始坐标系下的各个点投影到参数坐标系下之后，看参数坐标系下有没有聚集点，这样的聚集点就对应了原始坐标系下的直线。
3. Hough变换：
程序见附录A ，结果图如下图3（h ） 参数空间：
3.3.2 图像分割： i=I(35+[1:42],1:355,:); figure;imshow(i); （图3（1） i=I(84+[1:20],1:268,:); figure;imshow(i); （图3（2）） i=I(84+[1:20],268:420,:); figure;imshow(i); （图3（3）） i=I(102+[1:19],1:268,:); figure;imshow(i); （图3（4））
依此方法，可以把此电力设备标牌分割成很多各自独立又简单的小模块，依次为如下结果（图3（5）、3（6）、3（7）、3（8））：
图3（h ） Hough 变换参数空间 图3（1） 分割结果1
图3（2） 分割结果2
图3（3） 分割结果3
图3（4） 分割结果4
图3（5） 分割结果5 图3（6） 分割结果6
对其中模块需要的具体数字等分割开来，用以分别识别： i=I(6+[1:15],1:20,:); figure;imshow(i);
在图像的分割阶段，虽然Hough 变换的结果并不理想，但是不予采用的情况下还是得到了比较理想的分割结果，为后来的字符识别必要的好的基础。 3.4 本章小结
在本章中，对电力设备标牌图像进行了二值化以及图像的分割。虽然采用了预计比较理想的双阈值法进行了二值化，但是结果并没有全阈值的结果好，因此，对于此图像，采用全阈值才是最可行的二值化方法。边缘检测过程采用了性能最好的Canny 算子进行，并且结果良好。图像分割过程只是采用了简单的MATLAB 算法，结果即可得到，因此，即使Hough 变换非常不适合此图像没有提取出适合
的直线特征 ，还是可以从处理的比较好的图像中直接分割出有效的字符图像。
4 电力设备标牌的字符识别
4.1 OCR 软件识别 一、 OCR 简介
图3（7） 分割结果7 图3（8） 分割结果8
图3（8） 分割数字结果
图3（9）分割数字结果 图3（10）字母分割结果
所谓OCR （Optical Character Recognition光学字符识别）技术，是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。OCR识别率决定因素：
1.图片的质量，一般建议150dpi以上。
2.颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式。
3.最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。
近期，一些大公司意识到OCR的好处，开始在自己的产品中捆绑OCR技术。Google已经启动OCR软件的开发工作，在它的招聘启示中这样写道：“Google currently "reads" almost every web page in the world. Come help us read all the printed material as well!”(Google现在已经能够“阅读”世界上几乎所有网页，你的到来将让Google阅读所有印刷信息!)。随着google 启动OCR开发工作，OCR应用进入了全面爆发时代。
二、 OCR对电力设备标牌图像的识别结果：
读取图像以及识别结果:
由以上结果可以初步看出，OCR只是对汉字的识别比较敏感，加上OCR对黑白颜色识别结果较好，可以接着把二值图像分割的小模块进行分别识别。
图4.1 OCR读取图像图4.2 OCR识别效果
25卷 第3期2008年3月 微电子学与计算机 MICROELECTRONICS &COMPUTER Vol.25 No.3March 2008 收稿日期:2007-05-08 一种字符识别算法在自动识别系统中的应用 刘春雨,李 俊 (中国科学院计算机网络信息中心,北京100080) 摘 要:基于车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,提取字符的点阵特征、特征线和网格特征,分类器采用神经网络.为充分利用各组特征向量的互补作用,采取层次结构来获得系统的最佳性能.实验表明此算法非常有效. 关键词:字符识别;网格特征;神经网络 中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2008)03-0071-03 A Character Recognition Algorithm in the Application of Vehicle License Plate Recognition System LIU Chun 2yu,LI Jun (Computer Network Information Center,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100080,China) Abstr act:We extract the features including the Lattice Structure,Key Line and Gr id F eatures.T he network is used as t he classificat ion.To make full of use of all kinds of featur e vectors,the hierarchical algorithm is adapted for optimal per 2formance.We test our algorithms in car number plate database.As the experimental results show,our algor ithm is very efficient. Key words:OCR;grid featur es;nerve network 1 引言 车牌识别系统就是利用光学字符识别技术解决汽车牌照识别的典型系统,它的开发与应用有利于交通的控制与管理,是智能交通系统(IT S)中一个重要组成部分.车牌识别系统的软件部分主要由四部分组成,包括预处理、车牌定位、字符定位与字符识别.这四部分是顺序执行,而每个处理模块都为下一步处理作铺垫,其中字符识别模块是最后一步,也是衡量系统整体性能的一步. 字符识别涉及两个方面,即特征提取和识别方法,二者是继承互补的关系.关于字符的特征提取,目前已有许多经典的算法被提出来.根据字符的图像类型不同,特征提取可以分为彩色特征提取、灰度特征提取和二值特征提取;根据字符特征提取的基础可以分为点阵式统计特征提取,骨架或者细化特 征提取;根据字符特征提取的内容可以分为统计特征的提取,逻辑特征或者笔画特征提取等. 利用二值图像进行字符识别已提出多种算法[126],但识别效率和计算复杂度尚不能令人满意.为此提出新的字符识别算法. 2 算法 经过以上的字符预处理,将二值字符图像送入识别模块,完成字符识别任务.对于二值图像作如下几个步骤:归一化、细化和识别. 2.1 归一化和细化 把分割的二值图像进行线性缩放归一化,这样有利于特征提取和字符识别.归一化就是对实际提取的字符进行缩放操作,最后得到预定大小的字符图像.根据车牌号图片库中提取的4万多个字符样本,统计出样本的平均宽高为:20@16像素,因此利
地铁供电设备带电检测技术的应用 发表时间：2019-05-06T09:47:05.660Z 来源：《电力设备》2018年第31期作者：陈怀军 [导读] 摘要：带电检测技术是供电设备状态检修新技术手段，其在国外发达国家已应用多年，技术成熟。 （天津市地下铁道运营有限公司天津 300222） 摘要：带电检测技术是供电设备状态检修新技术手段，其在国外发达国家已应用多年，技术成熟。带电检测采用红外成像、超声波局放、特高频局放等技术手段，对运行状态下的设备典型参数进行检测和分析，可提前发现设备隐患。带电检测技术可以提高供电设备的运维水平，其推广应用是地铁供电设备维护的发展趋势。 关键词：地铁；供电设备；带电检测 Application of charged detection technology for metro power supply equipment CHEN Huaijun （Tianjin Metro O&M Co.，Ltd.，Tianjin 300222） Abstract：Charged detection technology is a new technology for condition-based maintenance of power supply equipment，the technology has been applied in developed countries for many years，and its technology is mature. Charged detection uses infrared imaging，ultrasonic partial discharge，UHF partial discharge and other technical means to detect and analyze the typical parameters of the equipment in operation，so as to discover the hidden troubles of the equipment in advance. Charged detection technology can improve the operation and maintenance level of power supply equipment，and its popularization and application is the development trend of metro power supply equipment maintenance. Key words：metro；power supply equipment；charged detection 引言 近年来，我国城市轨道交通快速发展，很多城市已发展至网络化运营阶段。地铁客运的特点是高效快捷、客运量大，发生延误时社会影响巨大。安全稳定的地铁供电系统是运营服务的基础条件，地铁运营对供电系统设备运营维护管理水平的要求在不断提高，停电检修时间窗口不断较小，传统的基于周期的定期检修模式已经不能完全适应地铁供电可靠性不断提高的要求。近年来，各地地铁运营公司逐步推行供电设备状态检修。 带电检测是开展状态检修工作的基础，通过对各类带电检测技术的测量数据进行综合分析，能够准确掌握设备实际运行状态，在超前防范设备隐患、降低故障损失、降低供电风险、保障地铁运营安全等方面都具有重要意义。 1.供电设备检修发展历程 设备维修体制的发展过程大致可划分为被动维修、计划性预防维修和状态检修三个阶段。 20世纪50年代前主要采用故障后维修的被动维修（Breakdown Maintenance）设备管理模式。被动维修的特点是非计划性、维修不足，设备事故多、经济损失大，设备管理具有不可控性，多数情况不能接受，这种管理模式逐渐被淘汰。 国外19世纪60年代至80年代开始采用、国内当今主要采用的是基于时间的预防性维修（Preventive Maintenance）管理模式。供电设备的定期检修大幅减少了突发性故障，但也存在维修成本高、维修过剩等弊端。 19世纪70年代中期发达国家出现了状态维修模式，80年代随着计算机技术的发展，设备状态监测技术、故障诊断技术得到较快发展。这种维修模式提高了设备检修的针对性、目的性，减少了大量的陪试情况和现场运维工作量。基于不停电检测的供电设备状态检修，能有效减少设备停电次数，减少设备操作，降低供电系统运行风险，是当前我国供电设备检修模式的发展大趋势。 2.带电检测技术简介 带电检测，一般采用便携式检测设备，在运行状态下，对设备状态量进行的现场检测，其检测方式为带电短时间内检测，有别于长期连续的在线监测。带电检测技术突出特点在于可以实现大部分供电设备在运条件下的状态诊断、缺陷部位的精确定位、缺陷程度的定量分析，达到故障超前发现并处置，提高设备的可靠性，并指导设备状态评价和状态检修。电气设备在故障发生前或发生时，通常伴有“热、声、光、电、水、气”等多种故障特征信息，带电检测就是通过捕捉这些特征参数对设备状态进行分析。带电检测按照被测参数主要包括光学成像检测（红外成像检测、紫外成像检测、SF6气体泄漏成像检测等），化学量检测（油中溶解气体检测、SF6气体分解产物检测、SF6气体微水检测等），机械量检测（超声波信号检测等），电气量检测（高频局部放电检测、超高频局部放电检测、暂态地电压检测等）。带电检测技术注重组合技术的应用，当一项参数异常后，可采取多项技术加以验证，通过组合技术的应用基本能够明确设备缺陷，最后通过停电检测来确诊处理。带电检测是对常规停电检测的弥补，同时也是对停电检测的指导；但是带电检测也不能解决全部问题，必要时、部分常规项目还是需要停电检测。 3.带电检测的主要技术手段 3.1 红外热像检测 红外热像检测是以设备的热分布状态为依据对电力系统中具有电流、电压致热效应或其他致热效应的带电设备进行检测和诊断，可以高效诊断设备的运行状态及其存在的隐患缺陷。 红外热像检测优势有很多，远离被检测设备，操作安全方便，，测温范围宽，可视性好，能准确地发现设备的缺陷。大多数设备热效应缺陷都可以通过发热或热分布改变的特点反映出来，有较高的灵敏度。 红外热像检测能准确的发现电力系统中各裸露设备元器件以及各元件间连接部分的温度以及温度的变化，如地铁主变压器套管、油变散热器、整流变接线端子、二次设备、低压配电设备等，只要设备上没有阻隔物，可以直视的的部分都可以进行红外测量。 3.2 超声波信号检测 超声波检测技术是指对频率介于20kHz-200kHz区间的声信号进行采集、分析、判断的一种检测方法。超声波局放技术是利用电气设备内部或外部发生局部放电时局放点会伴随着超声波向四周传播，采用超声波探测装置收集频率高于20kHz的声波，并对采集到的声波波长类型进行分析判断，确定被试设备的绝缘状态。 超声波局部放电检测技术抗电磁干扰能力强，检测范围小但便于实现放电定位，受机械振动干扰较大，对于绝缘性缺陷不敏感。 超声波检测范围涵盖变压器、组合电器、开关柜、电缆终端、架空线路等各个电压等级的各类一次设备。线路超声波局放能检测所有
电力设备状态监测及故障诊断系统原理黄宏宏 发表时间：2017-01-18T14:38:24.293Z 来源：《电力设备》2016年第24期作者：黄宏宏1 徐晓明2 [导读] 通过合理的技术或者方法，科学诊断电力设备故障情况，提高电力设备故障监测和诊断的准确性和科学性。 （1集瑞联合重工股份有限公司安徽省芜湖市 241000； 2明光浩淼安防科技股份公司安徽省明光市 239400） 摘要：现阶段，电力设备故障诊断技术越来越趋于信息化和数字化，一般使用网络来传输诊断信息，实现了远距离诊断、传输的目标。有些诊断系统还开发了诊断和报警客户端，可以随时随地监控电力设备的运营状态。 关键词：电力设备；状态监测；故障诊断 一、电力设备的状态监测技术 当前，电力设备故障监测和检修缺少合理、科学、明确的规范要求，这主要是由于各个地区存在较大的电气差别，根据电力设备运行状态，采用科学合理的故障状态检修方法，但是电力设备故障监测和检修主要依赖长期积累的实践经验，存在较大的主观性和随意性，但是实效性、规范性、客观性和科学性不足，而且电力设备故障监测和检修手段比较滞后。所以电力设备运行过程中，应做好状态监测，详细记录电力设备运行状态，做好评估和分类，为故障诊断和维修提供重要参考意见。电力设备状态监测包括以下内容：其一，为电力设备运行积累数据和资料，构建电力设备运行档案；其二，科学判断电力设备的运行状态，分析其处于异常或者正常状态，结合电力设备的故障征兆或者特征、运行状态等级、历史档案等，判断电力设备的故障程度和性质；其三，科学评估电力设备运行状态，合理分类，形成一定标准后，为电力设备状态检修提供重要参考依据，对电力设备故障或者异常状态进行有效估计，全面预测电力设备未来变化状态。对于电力设备的运行状态监测，要采取有效的方法和技术。 1、信号采集 结合当前我国电力系统建设发展现状，通过电力设备在线监测系统，持续检查和分析电力设备运行状态，利用各种运行状态量，分析电力设备运行状态，全面采集电力设备状态信息，包括磁力线密度、局部放电量、频率、电力、电压等信号，结合电力设备的各种状态量，采用合适的信号采集方法：其一，定时采样，按照电力系统运行状态，做好电力设备的定时采样；其二，一次性采样，每次采集一次合适长度的数据处理信号样本；其三，根据电力设备故障突变信号，实现自动化的信息采样；其四，结合电力设备故障诊断要求，采用峰值采样、转速跟踪采样等特殊方式。结合电力设备运行状态，采用合适的状态监测方法，对于断路器，采用振动监测法、跳闸轮廓法等，采集断路器运行状态信息；对于交流旋转电机，通过小波分析、神经网络等方法监测点击运行状态；电力系统变压器运行过程中其内部会发生绝缘老化，导致变压器发生运行故障，结合变压器的电气特性和机械性能，采用电压恢复法、极化波谱、振动分析、油气分析、局部放电等方法，全面监测变压器的运行状态。 2、数据传送 信号处理系统一般距离被检测设备比较远，长距离传输过程中，信号非常容易受到影响因素的干扰，数据信息容易出现一定程度的损失，相移基本上不可能保持一致。为此，首先需要进行模数转换，将数据信息转化为数字量，然后进行预处理，并压缩打包，再通过通信传输通道将数据信息传输到数据处理中心。光导纤维具备较强的抗干扰能力，出现的信号错乱和信号数据损失的情况较少，可以有效保证信号传输质量。 3、数据处理 通过不同方法对电力设备状态数据进行解包处理，例如，利用人工智能、小波分析，在时域利用不同信号的相关性，分析和处理另一个信号数据。把电力设备运行信号进行频谱分析转换为不同频域的频率信号。 4、故障信号特征量的选取 一般情况下，运营设备出现的故障现象，都是由多个故障体征量引起，所以提取有效的故障信息量是诊断故障工作中的重点。对处于运动状态中的设备开展故障识别工作时，经常会因为选取的特征量不同，而出现不同的结果，选取的特征量不恰当，就会出现漏诊或者误诊的情况。出现误判的主要原因是设备在故障状态下和正常状态下的特征参数有重复，即正常状态和故障状态不能很好地被区分，有一定程度的模糊性。所以在监测过程中，应当提取出具有代表性的故障特征参量。 二、诊断故障 （1）通过信息融合和多传感技术来诊断。多传感技术主要是从多个侧面、不同角度来对同一个物体进行检测，即针对同一个故障的不同表现形式，可以从时间、空间、频域的角度着手，多个领域、多个层次地收集故障特征量。为了保证故障特征量的代表性，应选取故障反应速度较快的故障状态信息量。信息融合技术是将多传感的数据按照一定的标准排列整合，并进行综合性分析。同一故障设备在不同的环境中，会反映出不同的故障特征量，运用信息融合技术可以实现“求同除异”的目标。对不同的故障状态特征量进行融合，可以提高电力设备状态监测的准确度和故障诊断的可靠性。但信息融合技术基本理论并不完善，所以信息融合技术诊断方法还需进一步研究。（2）基于特征空间的矢量故障诊断手段，其最大的优势在于具有很强的适应能力，适用范围广，最适合延时性和变化性电力设备。（3）电力设备的在线监测状态和固有特性信息量不足，会导致监测出来的结果存在偏差和变化，针对此问题，可以使用模糊理论中最大隶属原则。这种诊断原则可以迅速找出电气故障原因，并且可以判断电气的故障类型。将模糊理论中最大隶属原则和状态信号相结合，可以分析电气故障的模糊性和变化性。常用的模糊方程为Y=XR，X代表故障征兆，Y代表故障原因，R为模糊关系矩阵。（4）使用人工智能方式，包括神经网络、专家系统等。 三、电力设备故障诊断系统应用 1、采集故障信号 从复杂错综的电力设备故障信号中提取有用信号，做好电力设备故障信号处理，通过采集精细的设备运行信息，准确地进行电力设备故障诊断。电力设备的一种故障可能反映出多种故障特征量，若故障特征量选取不合理，在诊断电力设备故障状态过程中会产生漏诊或者误诊，不利于电力设备故障的正确判断，因此在针对电力设备故障，应选择合适的特征参量。 2、故障诊断信息和分析技术 近年来，我国科学技术快速发展，对于电力设备故障情况，在诊断故障过程中运用信息技术，推动电力设备故障诊断的网络化、数字
带电检测技术在变电运维中的应用剖析郭婷婷 发表时间：2018-08-09T09:58:52.830Z 来源：《电力设备》2018年第12期作者：郭婷婷徐立华[导读] 摘要：在当今社会电力系统是我们国家重要的组成部分，生活用电与工业用电都与全部电力系统的平稳运行有着联系。 （国网肥城市供电公司山东省肥城市 271600） 摘要：在当今社会电力系统是我们国家重要的组成部分，生活用电与工业用电都与全部电力系统的平稳运行有着联系。通常生活用电是从发电厂发出，然后由大面积的输电线路传输到变电站，最终从变电站传输到每一户居民。所以变电设备是电厂与用户之间的纽带，是电力系统中最为重要的一部分，相关部门和单位需要对其加大投入力度，进而确保变电设备的正常运行。 关键词：带电检测技术；变电运维；应用 1带电检测技术在变电运维中的重要性分析 1.1变电运维的重要性 电力系统包含发电、输电、变电众多环节，首先从发电厂发出，然后经过大面积的输电线路传输到变电站，最终由变电站传输到每一户居民和工业用户中。变电运维对电力系统的运行质量有着十分重要的影响，所以需要对变电设备进行定期检测以确保电力供应的正常进行。换句话说变电运维是变电设备的运行维护，其通常是变电运维操作站和变电运维队两个部分组成。变电运维操作站的任务是电站的电力运行管理工作，在值班人数相对较少的情况下对电站的电力运行进行深入的管理工作。变电运维队则是基站的巡逻和检修队伍，分为两个队伍：一个是操作队，另一个是巡检队。变电运维是以电网公司的大检修工作为基础，在关注到变电日常运行的基础上加强变电检修工作，进而预防变电设备的运行问题，确保其供电质量。 1.2带电检测技术的相关要求 变电设备中的任意一个环节出现问题就会使得整个变电系统不能正常运行，所以需要定期对变电设备进行带电检测，特别是变压器一些重要元件。对此可以根据实际情况进行周期性的全方位带电检测，这其中主要包括相应的红外测温系统和频谱检测电器的放电检测等，利用多种带电检测技术进行检测工作。对于已经放置人工智能系统的变电站，还需要在智能机器人进行巡检工作之后，由专业的运维人员进行复检。根据相应的检测数据判断出变电设备的隐患问题和缺陷漏洞，然后及时安排相应的工作人员进行特定的带电检测工作，在发现某一部分出现问题或者隐患时，为了保障变电设备的合理运行，需要采取停电处理解决的方式。 2带电检测技术在变电运维中的应用 2.1脉冲电流法 现阶段，我国各个电力部门普遍使用的局部放电检测方法就是脉冲电流法。需要注意的是该方法也适用于直流条件下的局部放电检测。在实际运用过程中，技术人员一定要根据变电设备运行的实际情况和需求，结合自身的经验合理采用脉冲电流法，这样才能充分发挥该项检测方法的作用，进一步提高带电检测工作的效率与质量，保障整个检测数据的准确性，为下一步环节开展提供重要的参考依据。 2.2红外线检测技术 技术人员可以在带电设备制热效应基础上利用红外检测技术，通过特定的仪器获取设备表面发出的红外辐射信息。技术人员利用辐射信息判断辐射值是否存在偏差，进而判断出设备运行是否存在问题，找出问题所在。该技术主要是利用特定机器获取辐射信息，不需要停电，同时即使是远距离也可以对收集到的红外线信息进行有效分析。因此，红外线检测技术在电力设备带电检测中应用价值高，也是各大电力部门普遍适用的带电检测技术。需要注意的是技术人员在利用该项技术对变电设备进行检测时一定要严格按照相关的技术要求和流程进行操作，进一步提高检测数据的精确性，将各种问题对设备损耗降到最低。 2.3无线电干扰电压法 一般情况下，电晕在放电的过程中会有电磁波产生，产生的电磁波会借助无线电干扰电压表进行检测，因此技术人员可以利用这一特点对电气设备局部放电进行科学检测。当前我国各大电力部门普遍使用的而检测方法就是利用频射传感器进行检测。技术人员通过利用无线电干扰电压法可以对放电强度进行电力定量这样大大提高检测效率与保障数据的精确性，为运维工作开展提供更加科学全面的数据参考。 2.4介质损耗分析法 变电设备局部放电能力直接决定其对绝缘材料造成的破坏程度，二者成正比。也就是说一旦局部放电能量消耗提升，那么局部放电对绝缘材料的破坏程度就会随之加深。鉴于此，电力部门相关管理人员与技术人员一定要加强对放电消耗功率测量环节的重视程度。由于大多数绝缘结构中的气隙数目与电压变化正比，会跟随电压升高而不断增加。同时局部放电对介质也会造成一定的损耗直接导致其运行数据出现明显变化。因此技术人员在日常工作过程中可以根据数据变化来确定局部放电能量，从而判断绝缘材料是否遭到破坏。 2.5超高频局部放电检测技术 通过使用该项技术可以更加有效测试出GIS中初始局部放电脉冲。利用该项测试仪器强大的测量频带以及衰减噪声信号的方式双管齐下可以更加有效降低噪声对放电检测的影响，提高整个检测数据的准确性，同时最大限度的再现局部放电脉冲。技术人员在实际操作过程中可以根据频带的宽窄，将其分为超高频窄带检测或是宽频带检测两种。两者的中心频率存在很大的差异。鉴于超高频宽频检测技术具有抑制噪音、涵盖大量信息的优势，因此得到更加广泛的应用。 3带电检测技术实例分析 3.1利用带电检测设备完成跟踪检测 某500kV变电站在2015年对其变压器设备进行了更换。在具体作业过程中，对变压器内部的缺陷情况，利用带电检测设备完成相应的检测工作。设备投入运行后，相关的技术人员要依据设备检测相关要求，在设备运行期间完成相应的检测工作[4]。具体作业期间，主变压器内存在的气体溶解现象，将会使检测数据出现异常，对设备的运行造成不良影响。为了保证设备运行过程中不出现问题，对设备进行早期检测时，检查应当分别在设备投入1d、7d、30d时进行，然后对变压器气体溶解问题进行集中研究与分析。通过检测发现，2号变压器的1d监测数据存在异常，但变压器运行良好；7d检查时，发现本体存在C4H2。为了分析C4H2对变压器运行造成的影响，通过色谱检测技术检测获取三相绝缘油的检测结果，最终的分析结果断定，2号主变器存在运行故障，会出现低能放电，需要对设备展开全面检测，且要及时处理发现的问题，避免故障进一步扩大而造成更大的不良影响。
目录 摘要 (2) 前言 (2) 第一章高压断路器 (2) 第一节高压断路器的作用 (2) 第二节高压断路器的绝缘 (3) 第三节影响高压断路器绝缘性能 (3) 第四节断路器就其对地绝缘方式 (3) 第二章电力设备在线监测技术简介 (4) 第三章高压断路器的在线监测 (4) 第一节交流泄漏电流的在线监测 (5) 第二节高频接地电流的在线监测 (5) 第三节开关特性的在线监测 (5) 第四节温度特性的在线监测 (6) 第五节真空断路器真空度的在线监测 (6) 结论 (7)
高压断路器的在线监测方法 摘要：通过对断路器状态监测方法的介绍, 分析了在线监测方法的诸多特点, 指出其监测内容丰富, 信息处理速度快, 对提高断路器故障的识别、分析、诊断和处理有着极大的帮助作用, 提出为加强设备管理, 加强状态检修的需要, 应用在线监测技术已成为一种发展趋势。 关键词：高压断路器在线监测电力系统 前言：高压断路器是电力系统最重要的开关设备。它担负着控制和保护的功能，既根据电网的运行的需要用它来可靠地投入或切除相应线路或电气设备。当线路或电气设备发生故障时，将故障部分从电网中快速的切除，保证电网无故障部分正常的运行。如果断路器不能在电力系统发生故障是开断线路、消除故障，就会使事故扩大造成大面积的停电。因此，高压断路器性能的好坏、工作可靠程度是决定电力系统安全运行的重要因素。在电力系统中工作的高压断路器必须满足灭弧、绝缘、发热和电动力方面的一般要求。 第一章高压断路器 第一节高压断路器的作用 高压断路器（或称高压开关）它不仅以切断或闭合高压电路中的空载电流和负荷电流，而且当系统发生故障时通过继电器保护装置的作用，切断过负荷电流和短路电流，它具有相当完善的灭弧结构和足够的断流能力，可分为：油断路
自动识别技术 1. 条码 5. 电子信息交换 2. 生物测量 6. 机器视觉 3. 卡片技术7. 光学字符识别 3.1磁条卡8. 射频信息通讯 3.2光学卡片9. 射频识别 3.3智能卡10.语音识别 4. 接触记忆 自动识别技术概述 条形码是主要的自动收集技术，用来收集有关任何人物、地点或物品的资料.它的应用范围是无限的。条码被用来进行物品追踪、控制库存、记录时间和出勤、监视生产过程、质量控制、检进检出、分类、订单输入、文件追踪、进出控制、个人识别、送货与收货、仓库管理、路线管理、售货点作业以及包括追踪药物使用和病人收款等在内的医疗保健方面的应用。 条码本身不是一套系统，而是一种十分有效的识别工具它提供准确及时的信息来支持成熟的管理系统。条码使用能够逐渐地提高准确性和效率，节省开支并改进业务操作。 条码是由不同宽度的浅色和深色的部分（通常是条形）组成的图形，这些部分代表数字、字母或标点符号。将由条与空代表的信息编码的方法被称作符号法。符号法有许多种。下面列举的是一些最常使用的符号法。 通用产品码（UPC码）和它在世界范围的相似物国际物品码（EAN码）在零售业被非常广泛地使用，它们正在工业和贸易领域中被广泛地接受。UPC/EAN码是一种全数字的符号法（它只能表示数字）。 在工业、药物和政府应用中最多的是39码，它是一种字母与数字混合符号法，它具有自我检验功能，能够提供不同的长度和较高的信息安全性。它被一些工业贸易组织所接受，包括汽车工业活动组织（AIAG）、保健工业贸易通讯委员会（HIBCC）和美国国防部（DOD）。工业应用包括追踪生产过程、仓库库存，还有识别影印领域这样的特别应用。作为一种字母与数字混合符号法，39码除有数字外，还能够支持大写字母并有一些标点符号。 与39码相比，128码是一种更便捷的符号法，它能够代表整个ASCII字母系列。它提供一种特殊的“双重密度”的全数字模式并有高信息安全性能。128码正在逐渐代替39码。HIBCC 和统一编码委员会（UCC）已接受一种特殊版本的128码（UCC/EAN-128）用来进行送货箱的标记。在ANSI的送货箱标记标准中也承认UCC/EAN-128码。在需要将序号、批量号和其它有关信息输入到产品标签上的应用中使用UCC/EAN-128码的趋势有进一步的发展。两维码符号法正在跟进 两维码符号法是条码发展的下一步骤。它们比传统的条形码的密度高得多，所以能提供较高的信息完整程度。因为它们能够将更多的信息放入更小的面积内，所以它们为许多不同的应用所接受。 有两种不同的两维码符号法：重叠式条码（条码的细条重叠在一起）和矩阵式符号法（它是统一规格的黑白方块的组合，而不是不同宽度的条与空的组合）。 重叠式条码（如PDF417码、Codablock、Supercode）包括附加的版式排列信息，这样信息会总处于正确的位置中。信息量可达到1K的字母（如果计算进“连接”的符号会更高）。例如，PDF417码被用来为送货/收货标签信息编码，甚至ANSI使用它来为送货箱的标签编码，作为“纸张电子信息交换”的一部分。这种符号法被多个工业组织和许多工业公司所采
红外热像检测 一、单项选择题 １、下列哪一项不属于变电站内支柱绝缘子的例行试验项目。(D） A、红外热像检测Ｂ、现场污秽度评估 C、例行检查 D、绝缘电阻测试 2、红外测温发现设备热点,应调整亮漆(所有颜色）的发射率为(D)。 A、０.88 B、０.3－0.4 C、0.5９-0.61 Ｄ、０．9 3、红外测温发现设备热点，应调整黑亮漆(在粗糙铁上)的发射率为（A） A、0．88 Ｂ、０.3－0.4 Ｃ、０.5９-0.61 D、０.９ ４、负荷及其近（C)内的变化情况,以便分析参考。 A、１小时Ｂ、 2小时 C、 3小时Ｄ、 4小时 5、下列试验项目(C）不属于Q/GDW 168-2０08《输变电设备状态检修试验规程》中规定的高压套管的例行试验项目。 A、绝缘电阻 B、红外热像检测 Ｃ、油中溶解气体分析D、电容量和介质损耗因数(电容型) 6、若电气设备的绝缘等级是B级,那么它的极限工作温度是(D)℃。 Ａ、10０ B、11０ Ｃ、120 D、１30 7、电气设备与金属部件的连接的线夹设备缺陷判断为严重缺陷的为（C)。 A、温差不超过1５K Ｂ、热点温度７0℃,相对温差大于70％ C、热点温度大于80℃，相对温差大于８０% D、热点温度大于11０℃,相对温差大于9５％ 8、电气设备与金属部件的连接的线夹设备缺陷判断为危急缺陷的为（Ｄ）。 A、温差不超过15Ｋ B、热点温度70℃，相对温差大于７0%
C、热点温度大于80℃,相对温差大于８０% D、热点温度大于110℃，相对温差大于95％ 9、电气设备与金属部件的连接的线夹设备缺陷判断为一般缺陷的为(A）。 A、温差不超过15K B、热点温度7０℃，相对温差大于80% C、热点温度大于80℃，相对温差大于80% D、热点温度大于110℃，相对温差大于95％ 10、红外热像仪的启动时间应不小于(Ａ）。 A、１ｍｉn B、 2mｉn Ｃ、 3mｉn Ｄ、 4min １1、隔离开关刀口设备缺陷判断为一般缺陷的为（A）。 Ａ、温差不超过15Ｋ B、热点温度７0℃,相对温差大于80% Ｃ、热点温度大于90℃，相对温差大于８0％ Ｄ、热点温度大于1３０℃，相对温差大于95% １2、隔离开关刀口设备缺陷判断为严重缺陷的为(C)。 Ａ、温差不超过15Ｋ B、热点温度70℃,相对温差大于８0% C、热点温度大于90℃,相对温差大于80％ D、热点温度大于130℃，相对温差大于95％ 13、隔离开关刀口设备缺陷判断为危急缺陷的为（D）。 A、温差不超过1５K Ｂ、热点温度７0℃,相对温差大于80％ Ｃ、热点温度大于90℃,相对温差大于80% D、热点温度大于1３０℃,相对温差大于95% １4、关于红外辐射,下面说法正确的是(Ｂ） Ａ、红外辐射可传透大气而没有任何衰减 B、红外辐射可通过光亮金属反射 C、红外辐射可透过玻璃 D、红外辐射对人体有损害 １5、物体在多少温度以上就辐射出红外线？(A)
带电设备红外诊断技术应用导则 参照中华人民共和国 电力行业标准DL/T664-1999《带电设备红外诊断技术应用导则》 《华北电网有限公司红外技术管理制度》 1、从事红外检测与诊断工作的人员应具备以下素质： (1)从事红外检测与诊断工作的人员应熟悉红外检测与诊断技术的基本原理，掌握红外检测仪器的工作原理、主要性能、技术指标以及操作方法，并能熟练操作红外检测仪器。 (2)从事红外检测与诊断工作的人员应了解电气设备的性能、结构、运行状况。 (3)从事红外检测与诊断工作的人员应熟悉掌握中华人民共和国电力行业标准DL/T664-1999《带电设备红外诊断技术应用导则》和本管理制度，掌握《国家电网公司电力安全工作规程（变电站和发电厂电气部分、电力线路部分）（试行）》和现场试验的有关安全规定。 2、红外检测的范围：只要表面发出的红外辐射不受阻挡都属于红外诊断的有效监测设备。例如：旋转电机、变压器、断路器、互感器、电力电容器、避雷器、电力电缆、母线、导线、绝缘子串、组合电器、低压电器及二次回路等。 二、红外检测与诊断的基本要求 (一)对检测设备的要求 1、红外测温仪应操作简单，携带方便，测温精确度高，测量结果的重复性好，不受测量环境中高压电磁场的干扰，仪器应满足现场带电实测对距离的要求，并应能对表面放射率、大气环境参数、测量距离等进行修正以保证测量结果的真实性。 2、红外热电视应操作简单携带方便，有较好的测温精确度，测量结果的重复性好，不受测量环境中高压电磁场的干扰图像清晰，具有图像锁定、记录、输出和简单的分析功能。 3、红外热像仪应图象清晰、稳定，不受测量环境中高压电磁场的干扰，具有较强的图象分析功能，具有较高的热传感分辨率和图象分辨率，空间分辨率应满足实测距离的要求，具有较高的测量精确度和合适的测温范围。 (二)对被检测设备的要求 1、被检测设备应为带电设备。
物联网技术在电力设备状态监测系统中的应用 北极星电力信息化网 2013-11-1 11:05:33 我要投稿 关键词: 在线监测避雷器电力设备 北极星电力软件网讯:摘要：避雷器作为电力设备的过电压保护装置，其性能的优劣对电力设备安全运行起着很大作用。提出了一种基于无线传感技术的避雷器状态监测系统，并利用基波分析法来诊断避雷器运行状态，并取得较好效果。 0 引言 金属氧化物避雷器已在电力系统中得到了广泛的应用，其作为电力设备的过电压保护装置，对电力设备安全运行起着很大的作用。避雷器在运行电压作用下产生泄漏电流，包括容性电流和阻性电流，其中容性电流的大小仅对电压分布有意义，并不影响发热，而阻性电流则是造成金属氧化物电阻片发热的真正原因。当避雷器内部出现异常时，主要是阀片严重劣化和内壁受潮等阻性分量将明显增大，并可能导致热稳定破坏，造成避雷器损坏。但这个持续电流阻性分量的增大一般是经过一个过程的，因此运行中监测金属氧化物避雷器的持续电流的阻性分量，是保证安全运行的有效措施。 目前开展避雷器带电测试方式有全泄漏电流在线测试技术和利用便携式测试仪定期带电检测阻性电流。这二种测试方式均存在不足之处，其中前者只能观测全泄漏电 流无法区分容性电流和阻性电流，由于采用模拟测试技术结果易受空间电磁场干扰、精度差、准确度差;而后者无法实现实时监测，虽然能较为准确地测量阻性电流分量，但试验接线较繁琐，大型变电所引线布置复杂难以满足测试要求，雷雨季节前后各变电所普遍开展测试工作量大，此外测试过程中需要在运行设备上进行接线对工作人员及试验设备都有一定安全风险。因此，研究一种新型的避雷器状态监测系统已迫在眉睫。 1 以前避雷器在线监测存在的不足 以往有过避雷器泄漏电流在线监控实验性产品，主要采用RS-485，CAN组成监控网络。其安全保证主要是光电隔离，然而这类避雷器泄漏电流在线监控方案的安全性是有疑问的。由于避雷器在动作时要承受巨大的雷击能量，避雷器泄漏电流监视器同样也要承受这个能量，如果采用这类在线监视技术不可避免的需要布设供电和通讯线缆，电源线只能采用铜缆，这会带来巨大风险，如果装置出现问题很可能将雷击能量引入控制室，导致故障扩散到变电站主控设备而使得整个变电站崩溃。由于安全风险巨大，采用此类在线监测方案的产品几乎没有得到变电站采用。
传感器在电力设备检测中的应用 电力设备在运行中经常受电的、热的、机械的负荷作用，以及自然环境（气温、气压、湿度以及污秽等）的影响，长期工作会引起老化、疲劳、磨损，以致性能逐渐下降，可靠性逐渐降低。为保证电力系统的安全运行，对系统的重要设备的运行状态进行的监视与检测。监测的目的在于及时发现设备的各种劣化过程的发展，以求在可能出现故障或性能下降到影响正常工作之前，及时维修、更换，避免发生危及安全的事故。 电力设备状态监测的传统方法是经常性的人工巡视与定期预防性检修、试验。设备在运行中由值班人员经常巡视，凭外观现象、指示仪表等进行判断，发现可能的异常，避免事故发生。传统方法效率低，成本高，且可能会给工作人员带来一定危险。随着传感技术与计算机技术的发展，电力设备的状态监测方法向着自动化、智能化的方向发展，设备的定期检修制度向着预警式检修制度发展。电力设备状态的监测涉及面广，大量的非电参量（热学、力学、化学参量等）需要各种相应的传感器，传感技术的发展为此提供了可能。 装备各种传感器的具有状态监测功能的新型电力设备是构成自动化的电力系统的基础，是状态监测和故障诊断的第一步，也是很重要的一步。本文以温度传感器为例，对传感器在实际生产生活中的应用做一简单介绍。 一、检测对象 电力系统中大量设备需要检测温度信息，从而确定电力设备的运行情况，以便运行调度人员及时采取措施，消除异常，避免设备的损坏和事故的发生。 电力设备过热的主要原因是过电流，单仅仅监视电流不能准确反映设备是否超温，因为温度是各种因素影响的综合反映。 主要检测的对象有：电力设备导电连接处、插接处，干式变压器的绕组，电力变压器油温，箱式变电站的出线端、低压开关和高压开关进出线端等等。 二、基本结构及工作原理 温度传感器品种繁多。按测量方式可分为接触式和非接触式两大类，按照传感器材料及电子元件特性分为热电阻和热电偶两类。 （1）热电偶：将两种不同材料的导体或半导体A和B焊接起来，构成一
电力设备带电检测技术规范 国家电网公司 2010年1月
目录 前言 ...................................................................... I 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 定义 (1) 5 变压器检测项目、周期和标准 (4) 6 套管检测项目、周期和标准 (5) 7 电流互感器检测项目、周期和标准 (6) 8 电压互感器、耦合电容器检测项目、周期和标准 (8) 9 避雷器检测项目、周期和标准 (9) 10 GIS本体检测项目、周期和标准 (10) 11 开关柜检测项目、周期和标准 (12) 12 敞开式SF6断路器检测项目、周期和标准 (12) 13 高压电缆带电检测项目、周期和标准 (13) 附录A 高频局部放电检测标准 (17) 附录B 高频局部放电检测典型图谱 (18) 附录C GIS超高频局部放电检测典型图谱 (21) 附录D 高压电缆局部放电典型图谱 (29) 附录E 编制说明 (30)
。 前言 电力设备带电检测是发现设备潜伏性运行隐患的有效手段，是电力设备安全、稳定运行的重要保障。为规范和有效开展电力设备带电检测工作，参考国内外有关标准，结合实际情况，制订本规范。 本标准附录A为规范性附录，附录B、附录C、附录D为资料性附录。 本标准由国家电网公司生产技术部提出。 本标准由国家电网公司科技部归口。 本标准主要起草单位：北京市电力公司、中国电力科学研究院、国网电力科学研究院 本标准参加起草单位：江苏省电力公司、福建省电力公司、湖北省电力公司 本标准的主要起草人：刘庆时、张国强、丁屹峰、韩晓昆、黄鹤鸣、杨清华、赵颖、闫春雨、毛光辉、彭江、牛进仓、孙白、王承玉 本标准由国家电网公司生产部负责解释。 本标准自发布之日起实施。
目录 1、项目开展背景3 2、项目实施内容及工期3 2.1项目实施内容3 2.2工期要求3 3、项目实施内容定义理解4 3.1带电检测4 3.2高频局部放电检测4 3.3红外热像检测4 3.4超声波信号检测4 3.5超高频局部放电检测4 3.6暂态地电压检测4 4、服务的难点、特点分析及应对措施5 4.1对电力设备的带电检测是判断运行设备是否存在缺陷，预防设备损坏并 保证安全运行的重要措施之一。5 4.2带电检测实施原则5 4.2.1带电局部放电检测判定5 4.2.2缺陷定位5 4.2.3与设备状态评价相结合5 4.2.4与电网运行方式结合5 4.2.5与停电检测结合6 4.2.6横向与纵向比较6 4.2.7新技术应用6 4.3在进行与温度和湿度有关的各种检测时(如超声波检测等)，应同时测量 环境温度与湿度。6 4.4进行检测时，环境温度一般宜高于+5℃；室外检测应在良好天气进行， 且空气相对湿度一般不高于80%。6 4.5室外进行超声波检测宜在日出之后、日落之前进行。6
4.6室内检测局部放电信号宜有足够的光源以更好的确定故障位置。6 4.7进行设备检测时，应结合设备的结构特点和检测数据的变化规律与趋 势，进行全面地、系统地综合分析和比较，做出综合判断。6 4.8对可能立即造成事故或扩大损伤的缺陷类型（如涉及固体绝缘的放电性 严重缺陷等），应尽快停电进行针对性诊断试验，或采取其它较稳妥的监测方案。7 4.9在进行带电检测时，带电检测应不影响被检测设备的安全可靠性。7 4.10当采用超声波检测方法发现设备存在问题时，要采用其它可行的方法 进一步进行联合检测，检测过程中发现异常信号，应注意组合技术的应用进行关联分析。7 4.11当设备存在问题时，信号应具有可重复观测性，对于偶发信号应加强 跟踪，并尽量查找偶发信号原因。7 3、投标人承担项目优势：7 4、项目部组成、机具装备及劳动力安排计划7 4.1项目部组成：7 4.2管理成员的主要职责8 4.3带电检测设备配备：9 4.4劳动力配备11 5．质量要求、技术标准和规程规范11 5.1质量和技术要求11 6.安全控制措施13 7.职业健康安全目标、保证体系及技术组织措施13 7.4职业健康安全组织技术措施14
光学字符识别 OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，从根本上改变了人们对计算机汉字人工编码录入的概念。使人们从繁重的键盘录入汉字的劳动中解脱出来。只要用扫描仪将整页文本图像输入到计算机，就能通过OCR软件自动产生汉字文本文件，这与人手工键入的汉字效果是一样的，但速度比手工快几十倍。比如用手机给名片拍照，名片中的姓名、电话号码等信息就会自动识别进入到手机中，从此查询、拨打轻而易举。目前支持该功能的手机主要有摩托罗拉A1200、索爱P990和LG G832等。所以，OCR是一种非常快捷、省力的文字输入方式，也是在文字量比较大的今天，很受人们欢迎的一种输入方式。 由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。 在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。 OCR的发展 要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。 OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。其处理流程如下图：