劉 洋 唐繼朋
(1. 國網(wǎng)天津市電力公司物資公司,天津 300304;2. 國網(wǎng)天津市電力公司,天津 300010)
輸變電工程項目技術(shù)復(fù)雜、啟動資金規(guī)模較大,使得工程質(zhì)量檢測,成為工程項目管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在施工調(diào)試等階段中,影響工程質(zhì)量的相關(guān)因素較多,直接關(guān)系到輸變電工程投運后的安全經(jīng)濟性[1,2]。若輸變電工程線路設(shè)備出現(xiàn)事故,則會為供電用戶帶來極大不便,因此,對輸變電工程進行質(zhì)量檢測,及時解決輸變電工程相關(guān)事故,保護導(dǎo)線設(shè)備安全,具有重要意義[3,4]。
現(xiàn)階段,輸變電工程質(zhì)檢方法相關(guān)研究取得較大發(fā)展,文獻[5]采用基于集中監(jiān)控大數(shù)據(jù)的工程質(zhì)檢方法,搭建監(jiān)控信息分析中心,但該方法未充分整合分類監(jiān)控信息,影響了異物覆蓋檢測效果。文獻[6]采用基于大數(shù)據(jù)挖掘的工程質(zhì)檢方法,挖掘輸變電線路設(shè)備告警信息,但該方法挖掘歷史數(shù)據(jù)存在缺失,異物覆蓋檢測效果不佳。文獻[7]采用基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的工程質(zhì)檢方法,物聯(lián)網(wǎng)采集輸變電工程線路設(shè)備的形態(tài)信息,監(jiān)測管理輸變電設(shè)備,但該方法的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)覆蓋面積重疊區(qū)域較大,異物覆蓋檢測厚度和體積同樣較低。
針對以上問題,提出基于三維技術(shù)的輸變電工程智能化質(zhì)檢方法,通過激光掃描采集點云數(shù)據(jù),建立輸變電工程區(qū)域范圍內(nèi)的三維模型,及時清除輸變電線路設(shè)備故障隱患。
采集輸變電工程地域范圍內(nèi)的圖像數(shù)據(jù),定位導(dǎo)線、電力設(shè)備空間坐標(biāo)。在無人機上安裝激光掃描儀,配置光源和圖像采集卡,設(shè)置激光掃描儀掃描參數(shù),包括掃描頻率、擺動角度等,在輸變電工程的地域范圍內(nèi),布設(shè)無人機飛行航線,令無人機進入航線,并向掃描鏡發(fā)射激光,通過掃瞄鏡的運動反射,確保激光覆蓋輸變電工程的整個地域范圍[8]。利用光電接收裝置,接收輸變電線路、電力設(shè)備、地面反射的激光束,根據(jù)激光束傳輸間隔,以及無人機采集輸變電工程數(shù)據(jù)時的位置姿態(tài),得到激光設(shè)備至地面的距離。在無人機上安裝CCD 工業(yè)相機,獲得輸變電線路和設(shè)備的數(shù)碼影像數(shù)據(jù),判斷激光掃描儀采集的點云數(shù)據(jù)類型,輔助輸變電工程的圖像采集[9]。設(shè)任意一點的物理坐標(biāo)為(u,v )、像素坐標(biāo)為(x,y ),平面坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換公式為:
其中ax、ay分別為像素在x方向、y方向上的物理長度,(u0,v0) 為物理坐標(biāo)原點,在像素坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值。轉(zhuǎn)換像素坐標(biāo)和激光掃描儀坐標(biāo),關(guān)系式為:
其中k1、k2分別為激光掃描儀的內(nèi)參數(shù)矩陣、外參數(shù)矩陣,取決于世界坐標(biāo)系和激光掃描儀坐標(biāo)系的相對位置,f為激光發(fā)射頻率,(X1,Y1),Z1為激光掃描儀坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值[10]。利用激光掃描時,地面、無人機、飛行距離之間的三角形幾何關(guān)系,轉(zhuǎn)換兩個三維直角坐標(biāo)系,使其通過旋轉(zhuǎn)和平移等操作,能夠重合在一起,設(shè)地面坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值為(X2,Y2,Z2),轉(zhuǎn)換關(guān)系式為:
其中R、T分別為旋轉(zhuǎn)矩陣、平移矩陣。通過以上坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到像素點的實際三維坐標(biāo)。至此完成輸變電工程線路設(shè)備空間坐標(biāo)的定位。
導(dǎo)入空間坐標(biāo)數(shù)據(jù),利用三維技術(shù),建立輸變電工程三維模型。預(yù)處理激光點云圖像,提取輸變電線路設(shè)備特征點,采用LOG 去噪算子,在圖像全局上設(shè)置相同的高斯分布參數(shù),過濾點云數(shù)據(jù)的高斯噪聲,使灰度值差值較大的像素點,取周圍像素點的平均灰度值,高斯濾波函數(shù)表達(dá)式為:
其中b為高斯濾波參數(shù),由LOG 去噪算子的寬度決定,g(x,y)為去噪后的點云圖像。設(shè)置原始點云圖像的判別式,去除小于LOG 函數(shù)值的像素點,得到過濾圖像,卷積過濾圖像和濾波圖像,利用拉普拉斯算子,增強低強度的像素邊緣,對濾波圖像進行二階導(dǎo)數(shù)增強處理,增強后的圖像h(x,y) 為:
其中?表示卷積操作,u(x,y)為過濾圖像[11]??紤]背景光線影響,圖像部分邊緣強度較低,為此計 算 像 素 點(x,y )的 梯 度 幅 值M(x,y)和 矢 量c(x,y),避免低強度邊緣與噪聲點混淆,表達(dá)式為:
通過梯度幅值M(x,y),去除邊緣像素點的干擾線,通過梯度方向c(x,y),確定邊緣像素點的法線方向,從而定位圖像中輸變電線路設(shè)備的邊緣,盡量多的保留目標(biāo)邊緣[12]。設(shè)置一個2×2 的窗口,沿著目標(biāo)邊緣的像素點移動,采用邊緣輪廓局部重構(gòu)的方法,跟蹤目標(biāo)邊緣的高頻像素,描述激光圖像的動態(tài)約束邊界點,識別特征像素點,并對其進行幾何定位。動態(tài)約束分布集Q表達(dá)式為
其中P、N分別為導(dǎo)線設(shè)備x方向的邊緣長度、y方向的邊緣長度,d(x,y)為(x,y)位置的像素點空間分布距離。將約束集Q作為量化中心,引入一個核函數(shù)和學(xué)習(xí)參量,對邊緣像素點進行融合處理,提取LOG 量化特征點。匹配圖像特征點,計算點云圖像中各個位置的像素點相關(guān)系數(shù),找到相關(guān)系數(shù)最大的點作為最佳匹配點,相關(guān)系數(shù)f表達(dá)式為:
其中U(x,y)為(x,y)位置的像素點灰度值,R為匹配像素點的相似性尺度范圍為圖像全局像素點的灰度均值[13]。設(shè)定相關(guān)系數(shù)f的閾值,縮小特征點匹配范圍,多次收斂迭代下,得到f值最大的像素點,將其作為最佳匹配點,匹配激光掃描儀不同掃描角度下的點云圖像,得到用于三維建模的幾何頂點數(shù)據(jù)。利用三維技術(shù),把幾何頂點的光柵數(shù)據(jù),寫入CAD 軟件的幀緩沖器,將幾何頂點轉(zhuǎn)換為圖形片元,統(tǒng)計幾何頂點的空間三維坐標(biāo)(X2,Y2,Z2),導(dǎo)入CAD 中的三維圖形庫,生成輸變電工程區(qū)域內(nèi)的曲面造型,再把導(dǎo)線設(shè)備紋理顏色,映射粘貼至三維模型。至此完成基于三維技術(shù)的輸變電工程三維模型建立。
視覺監(jiān)測輸變電工程三維模型,智能化檢測導(dǎo)線設(shè)備故障。通過輸變電工程三維模型,顯示輸變電工程地域范圍內(nèi)的地形數(shù)據(jù),對三維模型進行旋轉(zhuǎn)和縮放,使其與基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)無縫結(jié)合。考慮匹配數(shù)據(jù)為特征點匹配得到的數(shù)據(jù),由此判定場景中灰度變化較大的點,為實際中導(dǎo)線設(shè)備異物覆蓋的點云數(shù)據(jù),根據(jù)模型顯示的異物形態(tài),判定相應(yīng)的異物類別,包括鳥害、覆冰等。當(dāng)電力設(shè)備表面存在異物時,其覆蓋體積V為:
其中v1為三維模型上的異物包絡(luò)體積,v2為未覆蓋時的電力設(shè)備體積[14]。擬合異物覆蓋的三維網(wǎng)格,當(dāng)導(dǎo)線表面存在異物時,整根導(dǎo)線的覆蓋厚度H為:
其中m表示導(dǎo)線上含有的異物覆蓋截面數(shù)量,n為異物覆蓋截面的平均厚度,F(xiàn)為輸變電線路半徑,Ei為第i個網(wǎng)格點對應(yīng)的覆蓋截面厚度,I為每個截面邊界具有的網(wǎng)點數(shù)量。圈定輸變電線路的連通域,將三維模型中的導(dǎo)線擬合為直線,通過導(dǎo)線網(wǎng)格點到擬合直線的距離,計算第i個網(wǎng)格點對應(yīng)的輸變電線路偏離度Bi,公式為:
其中Di為第i個網(wǎng)格點到擬合直線的距離[15]。設(shè)定偏離度的限值范圍,留下范圍內(nèi)的網(wǎng)格點,去除超過限值的網(wǎng)格點,模擬出實際輸電線路的連接情況,判定導(dǎo)線是否存在斷股故障。遍歷三維場景中的輸變電線路設(shè)備,得到導(dǎo)線設(shè)備外貌形態(tài)和表面特征,檢測套管、絕緣子有無損壞和爆裂、破裂,絕緣套、導(dǎo)線是否脫落,防雨罩、端子箱、接地箱等是否安裝牢固,斷路器和變壓器等支架有無變形,電纜、襯墊、金屬支架有無磨損破壞、是否安裝完整或發(fā)生移位。至此完成輸變電工程線路設(shè)備的智能化檢測,實現(xiàn)基于三維技術(shù)的輸變電工程智能化質(zhì)檢方法設(shè)計。
將此次設(shè)計方法,與基于集中監(jiān)控大數(shù)據(jù)的工程質(zhì)檢方法、基于大數(shù)據(jù)挖掘的工程質(zhì)檢方法、基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的工程質(zhì)檢方法,進行對比實驗,比較四種方法對導(dǎo)線設(shè)備異物覆蓋的檢測情況。
選取某地區(qū)輸變電工程作為實驗對象,該工程項目為500 kV 主供電網(wǎng),鋪設(shè)36.8 千米輸變電線路,占地面積為29183 平方米,是省內(nèi)500 kV 主網(wǎng)架重要組成部分,共建立87基鐵塔,采用全線雙回路架設(shè),安裝了多臺100萬千伏安變壓器,導(dǎo)線為鋼芯鉛絞線,多次跨越鐵路和高速公路,4種方法分別對該工程導(dǎo)線設(shè)備進行質(zhì)量檢測。設(shè)計方法在輸變電工程區(qū)域范圍內(nèi)布設(shè)無人機航線,選擇直升機型號為Bell?206L?4,體積為35 cm×35 cm×60 cm,重量為12.8 kg,設(shè)置激光掃描參數(shù)和攝像參數(shù),具體如表1 所示。
表1 激光掃描參數(shù)和攝影參數(shù)
激光掃描儀的波長安全等級為4 級,激光雷達(dá)分辨率為±4 cm,工業(yè)相機另配備80 mm 鏡頭,最低像元分辨率為10 cm,保持快門速度不變,優(yōu)先自動曝光快門,使其與飛行速度相匹配。該輸變電工程受地域天氣影響,覆冰災(zāi)害嚴(yán)重,激光掃描點云數(shù)據(jù)、以及攝像機拍攝的覆冰圖像如圖1 所示。
圖1 輸變電線路設(shè)備采集圖像顯示
將1∶10 萬比例尺的激光掃描點云數(shù)據(jù),作為三維模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù),建立圖2 所示的輸變電工程三維模型,再通過拍攝的導(dǎo)線覆冰圖像、絕緣子覆冰圖像,精確說明模型中的物體類別。
圖2 輸變電工程三維建模輸出
對三維模型進行縮放等操作,找到灰度異常的覆冰點,并與圖1 所示的拍攝圖像進行對比,掌握導(dǎo)線絕緣子覆冰情況。
4種分別檢測實驗區(qū)域內(nèi)的導(dǎo)線覆冰點、絕緣子覆冰點,結(jié)果如圖3 所示。
圖3 覆冰點檢測統(tǒng)計結(jié)果
在所有覆冰點中,找到四種方法都檢測到的覆冰點,由圖3 可知,這樣的導(dǎo)線覆冰點有500個左右,絕緣子覆冰點有400個左右,在以上覆冰點處布置監(jiān)控點,進一步檢查導(dǎo)線覆冰厚度、絕緣子覆冰體積。4 種方法對導(dǎo)線覆冰厚度的質(zhì)檢結(jié)果如圖4所示。
圖4 導(dǎo)線覆冰厚度檢測實驗對比結(jié)果
由圖4 可知,設(shè)計方法檢測的導(dǎo)線覆冰平均厚度為43.7 mm,基于集中監(jiān)控大數(shù)據(jù)的工程質(zhì)檢方法檢測的平均厚度為33.1 mm,基于大數(shù)據(jù)挖掘的工程質(zhì)檢方法檢測的平均厚度為28.4 mm,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的工程質(zhì)檢方法檢測的平均厚度為21.8 mm,設(shè)計方法檢測的導(dǎo)線覆冰厚度分別高出10.6 mm、15.3 mm、21.9 mm。由手工測量可知,四種方法的檢測厚度都小于實際厚度,但設(shè)計方法檢測厚度與實際值最為貼近。
在400 片絕緣子中,選出100 片安裝位置接近的絕緣子,對其進行編號,四種方法對絕緣子覆冰體積的質(zhì)檢結(jié)果如圖5 所示。
圖5 絕緣子覆冰體積檢測實驗對比結(jié)果
由圖5 可知,設(shè)計方法檢測的絕緣子覆冰平均體積為1.23m3,基于集中監(jiān)控大數(shù)據(jù)的工程質(zhì)檢方法檢測的平均體積為1.01m3,基于大數(shù)據(jù)挖掘的工程質(zhì)檢方法檢測的平均體積為0.88m3,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的工程質(zhì)檢方法檢測的平均體積為0.81m3,設(shè)計方法檢測的絕緣子覆冰體積分別多出0.22m3、0.35m3、0.42m3。由手工測量可知,四種方法的檢測體積同樣都小于實際體積,但設(shè)計方法檢測體積與實際值最為貼近。綜上所述,此次設(shè)計方法質(zhì)檢輸變電線路設(shè)備時,增加了導(dǎo)線覆冰厚度和絕緣子覆冰體積,具有較高的檢測精度,與實際覆冰情況更加接近,能夠幫助質(zhì)檢人員準(zhǔn)確判斷覆冰程度,為覆冰災(zāi)害的事故預(yù)防提供可靠依據(jù)。
此次研究結(jié)合三維技術(shù),設(shè)計了一種輸變電工程智能化質(zhì)檢方法,增加了異物覆蓋的檢查厚度和檢測體積,更加接近實際覆蓋厚度和覆蓋體積。但此次研究仍存在一定不足,在今后的研究中,會對覆蓋厚度和覆蓋體積進行編程,當(dāng)檢測值超過一定數(shù)值時,對其進行自動報警,幫助質(zhì)檢人員迅速預(yù)防。