基于高光譜相機的絕緣子污穢成分的高光譜分類識別

引言

在電力系統中，絕緣子污穢問題一直是影響輸電線路安全運行的重要因素。傳統的污穢檢測方法存在效率低、準確性差等問題。為了提高檢測效率和準確性，本研究提出了一種基于高光譜相機的絕緣子污穢檢測裝置，該裝置集成了無人機技術、高光譜成像技術和防護技術，旨在為電力系統的維護和檢測提供一種全新的解決方案。

裝置組成

1.無人機

作為檢測裝置的載體，無人機提供了靈活的空中移動能力，使得檢測組件能夠快速接近并定位到需要檢測的絕緣子位置。無人機的使用大大提高了檢測工作的效率和安全性。

2.檢測組件

檢測組件的核心是高光譜相機，它能夠捕獲絕緣子表面的光譜信息。通過對這些光譜信息的分析，可以準確地評估絕緣子表面的污穢程度，為電力系統的維護提供科學依據。

3.防護組件

防護組件包括清理管、驅動組件、防撞板、彈簧、固定殼、限位板、滑桿和緩沖板等。這些部件共同構成了檢測組件的保護系統，確保在檢測過程中裝置的穩定性和安全性。

工作原理

1.快速散熱與清潔

驅動組件中的扇葉產生風流，不僅對檢測主體進行快速散熱，避免高溫損壞，還將熱風傳遞至檢測鏡片上，清除鏡片上的灰塵，同時避免因低溫產生的水霧，確保檢測效果。

2.抗沖擊保護

檢測主體外側的防撞板、彈簧、固定殼等部件構成了一個有效的抗沖擊保護系統。當檢測主體受到外物撞擊時，這些部件能夠吸收沖擊力，保護檢測組件不受損害。

主要特點

1.高效性：無人機的使用極大地提高了檢測的靈活性和效率。

2.準確性：高光譜相機的應用使得污穢檢測更加精確和可靠。

3.安全性：防護組件的設計確保了檢測裝置在各種環境下的穩定性和安全性。

4.創新性：該裝置結合了多種先進技術，是電力系統檢測領域的一次創新嘗試。

污穢成分的高光譜分類識別原理

高光譜技術原理

高光譜技術是集信息采集、信息處理、光譜捕捉及分析等多領域于一體的新型綜合性影像技術，能夠同時記錄目標圖像及光譜數據。其中，成像光譜儀的光譜輻射、校準和光譜信息處理是光譜成像的關鍵技術。高光譜成像的分光原理包括干涉型、濾光片型和色散型。其中，色散型光譜分辨率高、成像穩定，可對直線上所有像素點同時計算，因此本實驗選用了基于光柵色散原理的高光譜成像儀。圖１為光柵色散成像原理：光經過光柵后，因波長差異產生不同的衍射角，進而使光發生色散，將同一點的入射光分解成不同波長處的能量分布，并由傳感器像元進行測量，同時獲得目標物體一條線上的光譜信息，通過移動待測樣品或鏡頭可實現整體成像。

圖１光柵色散成像原理

絕緣子表面污穢成分復雜多樣，其中可溶性成分主要為CaSO4，近海地區絕緣子污穢中NaCl含量較高，不溶物則主要為Al2O3和SiO2。污穢成分的微觀結構不同，在不同波段下對光的吸收和反射程度也不同，因此不同物質的反射光入射到探測器后，波段之間的能量存在差異，進而可生成該物質獨有的“指紋”曲線，依據此特性能夠對物質實現精準識別。高光譜技術由于其具有廣泛波段及高分辨率特性，能夠遠遠距離、高精確度、無損地對污穢成分進行識別。

１.２反向傳播神經網絡原理

反向傳播(BP)神經網絡是通過對誤差進行逆向傳播從而校正結果的方法，利用梯度下降法實現網絡輸出值與真實值誤差均方差最小化，對解決非線性工程問題有較好的效果。圖２為BP神經網絡示意圖。如圖２所示，通過輸入層將原始數據讀取至系統內，經隱藏層進行計算，最后獲得對應的輸出結果，訓練時輸出層與實際的誤差經過反向傳播用于提高結果精度。BP神經網絡的計算主要分為兩個過程，首先進行網絡狀態初始化，而后按照規則前向計算。在建立絕緣子表面污穢成分。識別模型時，可以將不同污穢成分譜線的特征波段作為輸入層信息，經過訓練函數得出對應的結果，通過與標簽進行對比減小誤差，從而提高分類識別的精確度。BP神經網絡具有較好的非線性映射能力，并且能夠快速開展現場檢測，因此本實驗利用該算法建立污穢成分的分類識別模型。

圖２反向傳播神經網絡示意圖

實驗樣品和數據

圖３高光譜線掃描平臺

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圖４背景基材

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圖５試驗樣品

陶瓷基材底色為較光滑的純白色，當涂覆污穢量較少時，背景基材對光線的反射效果更明顯，從而影響了實際污穢成分的光譜檢測結果。此外，部分單一污穢例如NaCl、MgCl２、KCl和Al2O3在污層干燥后會析出細小顆粒，不能完全覆蓋基材。當基材為硅橡膠片時，上述４種污穢成分受到基材背景像素的譜線影響，整體趨勢相似。而CaSO4與高嶺土呈現細密的白色顆粒，基材對其影響較小，此兩種污穢成分的譜線更相近；而當基材為陶瓷片時，由于NaCl、MgCl２、KCl和Al2O3的覆蓋面小，陶瓷片的反射率高，影響著整體的譜線趨勢，整體均與CaSO4和高嶺土譜線接近，因此造成了識別準確率的下降。為此，在對陶瓷絕緣子進行高光譜成分檢測時，需要注意污層較薄的位置數據可能與真實值存在明顯差距，檢測時應盡量避免檢測污層較稀薄的位置。

?圖７單一污穢成分標準譜線

如圖７所示，不同物質的標準譜線差別較大，因此可作為污穢物質分類識別的基礎。此外，由于不同波段上的反射強度和峰谷特征不同，則需通過機器學習的方式更好地捕捉細微特征，從而進行物質區分。

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結論

基于高光譜相機的絕緣子污穢檢測裝置，通過技術融合和創新設計，為電力系統的維護和檢測提供了一種高效、準確、安全的解決方案。該裝置的成功研發和應用，將有力地推動電力系統檢測技術的進步，提高電力系統的運行安全性和可靠性。