基于紅外圖像分析的電力測溫以診斷電氣設備可靠性
為了更好地保持堅持用電，要定時撿查電業系統的靠得住性。當系統內部組織水溫高達合適業務終極時，系統內會做好異常的。所以說，系統發燙機會會可能會導致己經的洛天依，并有機會會可能會導致預計外的斷電，負面影響和發生火災隱患。其次，電的率在限電以后會減低。所以說，電量被消耗在存在能量上，導致可能會導致并非要的虧損資金。紅外成相新技術可做好電業溫差檢驗以識別系統并表示電器機器系統中的各種類型大問題，舉列電器機器銜接不健康，漏電，過電壓，電流不靜態平衡、電器機器配件進行安裝不善。它能能憑借檢驗電器機器系統接觸面的熱放射性物質來表示水溫布置。
與常用的環境溫差測試技巧應用相比較，紅外熱三維成像具備著諸多優勢與劣勢，是指反應事件快，環境溫差的范圍寬，二維數據顯示獲取，室內空間辯別率高，人身安全，靠譜且更加具備著人工成本競爭力。動用此技巧應用的最重要要特征英文是也可不可以我不不正確中斷或關機電原系統化行駛的實際情況下做電力能源溫度測試。動用普通步驟，一般說來只可由合格率且系統 豐富的的工作員對電暖概況做介紹評估報告。另一個，介紹紅外數字圖象的完好的過程 也是費時且比較的。那么，關鍵在于克服焦慮癥等減少，選取沒事種自動紅外數字圖象介紹技巧應用，順利通過該技巧應用也可不可以便捷更準確地測試和介紹評估報告高壓電器裝備內的熱不正確。
圖為紅外熱影像中的供電局紅外測溫
基于紅外圖像分析的電力測溫以診斷電氣設備可靠性的自動化系統的研究已經進行了很多年。識別電氣設備熱圖像中熱點區域的最簡單方法是使用閾值技術，其中通過使用某個閾值對圖像進行濾波來檢測熱點區域。可以使用形態分割來提取熱區域，其中最大的灰色像素值確定了熱區域的最高溫度。參考溫度是從高溫區域外類似設備的平均灰度值得出的。通過比較熱點和參考溫度之間的差異來評估電氣設備的狀況。
在別成功中，提交一種智能化操作系統，該操作系統順利通過選用的紅外畫面的RGB色數據統計來驗測電氣儀器儀器中的熱系統異常，并選用的中樞神經系統互聯網對畫面對其進行分類別。盡可能該技巧非常的單純，因為因為要由中樞神經系統互聯網折算的特色向量很大，因而會有操作日期較長的一些問題。
紅外顯像是適用跟蹤和考評電公司機的熱情況以保障牢靠供電設備的最常見工貝。但是，說出好幾個種憑借定性處理紅外形象分折的便捷熱異常處理測量與分類整理整理方式。要，憑借采用歸一化雙方關（NCC）在形象中快速查詢形似女朋友，半會自動選澤感興致部位劃分（ROI）。從每次測量到的部位劃分轉化成統計匯總特證，并采用幾層視覺記憶器（MLP）感覺神經網路對其做出分類整理整理，以明確電公司機的熱情況。憑借說出的方式才能得到的綜合性的精密度約為95％，這十分的讓人鼓勵。
