基于機器視覺的電氣安全隱患在線檢測研究

陳 峰

（柳州鋼鐵股份有限公司轉爐煉鋼廠，廣西 柳州 545002 ）

0 引 言

在電氣設備運行過程中，保障其安全性是最基礎、最重要的工作內容之一[1]。一般條件下，引起電氣安全問題的因素主要可以分為3 個方面。首先是由于運行時間較長，設備、線路老化，性能下降引起的電氣安全隱患，該類隱患主要可以通過定期檢查和更新相關設備實現規避[2]。其次就是由于運行參數異常，對應的電壓、電流超出設備、線路允許上限造成的電氣安全隱患，該類隱患主要可以通過對運行參數進行精細化管控實現規避[3]。最后就是由于人為操作異常、環境異常引起的電氣安全隱患，對于該類隱患，除加強管理之外，還需要配合相應的檢測手段。結合上述分析可以看出，對電氣安全隱患進行有效檢測是保障電氣設備安全穩定運行的重要基礎和保障。針對此，文獻[4]提出以優化YOLOv4 為基礎的電氣設備智能檢測方法設計，并實現了對電氣狀態的準確獲取，具有良好的實際應用效果。但是該方法對于應用環境的要求較高，因此存在一定的局限性。除此之外，以粒子群算法為基礎的電氣設備智能檢測方法也是應用較為廣泛的檢測手段之一，但是該方法對于基礎數據的依賴性較高，一旦任意指標參數出現異常，對應的檢測結果也將大大降低。

針對此，本文充分利用機器視覺的技術優勢，將其應用到電氣安全隱患在線檢測的研究中，并以實際環境為基礎，通過對比測試的方式分析驗證了設計檢測方法的應用價值。

1 電氣安全隱患在線檢測方法設計

1.1 基于機器視覺的電氣數據采集

要實現對電氣安全隱患的有效檢測，準確獲取電氣設備的實時狀態數據十分必要[5]。針對此，本文利用SIMATIC MV420 作為機器視覺設備，實現對電氣設備實時狀態數據的采集。與其他設備相比，SIMATIC MV420可以實現在中遠距離下讀取距離參數，對應的采集精度可以達到10 mm。利用其這一特點，結合待檢測環境電氣設備的規模和空間范圍的大小，差異化設置SIMATIC MV420 設備的數量[6]。具體的計算方式可以表示為

式中：n為SIMATIC MV420 設備的安置數量；S為待檢測電氣設備的規模大小；s為單個SIMATIC MV420設備可采集數據平面范圍大小；v0為SIMATIC MV420設備可采集數據空間范圍大小。按照這樣的方式，實現對機器視覺設備的合理布設，保障數據采集結果的全面性和完整性。

其次就是對于電氣狀態數據的采集方法，考慮到電氣安全隱患從視覺角度分析可以分為顯性和非顯性2 種形式[7]。其中，顯性電氣設備狀態數據可以直接利用SIMATIC MV420 的攝像裝置進行采集。針對非顯性電氣設備狀態數據，本文利用SIMATIC MV420 配置的光學閱讀器實現對其的采集。就電氣設備而言，最主要的非顯性電氣設備狀態數據為溫度，在采集該數據的過程中，利用光學閱讀器的光敏屬性獲取不同溫度變化下電氣設備的狀態。假設SIMATIC MV420 光學閱讀器采集到某電氣設備的光敏參數為f，將其轉換為溫度參數的方式可以表示為

式中：T為電氣設備的溫度參數；λ為常數；e為定期設備的溫度-光敏轉換系數；f0為理想狀態下電氣設備的光敏參數。其計算方式可以表示為

式中：t為理想狀態下電氣設備的溫度參數。

通過這樣的方式，實現對電氣設備狀態參數的全面獲取，為后續的電氣安全隱患在線檢測提供可靠的數據基礎，保障檢測結果的有效性。

1.2 電氣安全隱患在線檢測

獲取電氣設備狀態參數后，對于電氣安全隱患的檢測問題就轉化為對于異常數據的分析問題。鑒于此，通過設置臨界參數，實現對電氣安全隱患的在線檢測。具體的設置方式如表1 所示。

表1 電氣設備狀態臨界參數設置

結合表1所示的電氣設備狀態臨界參數設置結果，電氣安全隱患在線檢測流程如圖1 所示。

圖1 電氣安全隱患在線檢測流程

按照圖1 的方式，在實施對電氣安全隱患在線檢測過程中，首先根據SIMATIC MV420 采集到數據信息的屬性，對其進行劃分。對于顯性數據而言，直接根據其與臨界參數的一致性判斷安全隱患狀態。當數據狀態與臨界參數一致時，則認為不存在安全隱患。對于非顯性數據而言，根據其與臨界參數范圍之間的關系判斷安全隱患狀態。當數據在臨界參數范圍內時，則認為不存在安全隱患。

通過這樣的方式，借助機器視覺實現對電氣安全隱患的在線檢測，為其安全運行提供保障。

2 應用測試

2.1 測試環境設置

在開展電氣安全隱患在線檢測方法應用效果測試階段，考慮到現階段針對電氣安全隱患檢測的具體技術規范尚未明確，根據實際生產過程中影響安全的內容，設置了測試方案。以轉爐廠二區的低壓配電設備為基礎，開展電氣安全隱患檢測。具體的檢測內容包括變配電系統和電氣線路系統。在此基礎上，為了保障測試結果具有實際分析價值，在測試結果中設置了對照組，對照組采用的方法分別為文獻[4]提出的以優化YOLOv4 為基礎的電氣安全隱患檢測方法，以及文獻[5]提出的以程控式電磁繼電器為基礎的電氣安全隱患檢測方法。通過對比不同方法對于電氣安全隱患的檢出情況，對本文設計方法的實際應用價值作出評價。

2.2 測試結果與分析

在上述基礎上，分別對比了3 種方法對于不同類型電氣安全隱患的檢測結果，具體的結果如表2所示。

表2 不同方法電氣安全隱患檢測結果統計

結合表2 中的測試結果可以看出，對于不同類型的電氣安全隱患，3 種方法的檢測結果也表現出了較為明顯的差異。其中，文獻[4]方法對于干燥劑儲罐變壓器油位異常安全隱患的靈敏度較低，當異常程度在2.0 cm 及以下時，均未實現對其的有效檢出。但是該方法對設備接線端子溫升安全隱患的靈敏度較高，當溫度異常程度達到3.0 ℃后，即可實現對其的有效檢出。文獻[5]方法的測試結果表現出與文獻[4]方法相反的特點，對于干燥劑儲罐變壓器油位異常安全隱患的靈敏度較高，但是對于設備接線端子溫升安全隱患的靈敏度較低。相比之下，本文設計方法對于干燥劑儲罐變壓器油位異常安全隱患和設備接線端子溫升安全隱患的檢出率都達到了100%，當異常程度較低時也均實現了對安全隱患的準確檢出。綜合上述對于測試結果的分析，本文設計的基于機器視覺的電氣安全隱患在線檢測方法可以實現對電氣安全隱患的有效檢出，對于保障生產環境的安全性具有良好的實際應用價值。

3 結 論

為了最大限度保障電氣設備運行的穩定性和安全性，本文提出基于機器視覺的電氣安全隱患在線檢測方法研究，在充分考慮了電氣安全隱患的表現方式后，借助機器視覺在數據采集方面的優勢，實現對電氣安全隱患的有效檢測。借助本文設計的電氣安全隱患在線檢測方法，可以提高對于電氣安全隱患的檢測效果，對于電氣設備的安全、穩定運行也具有良好的促進作用。通過對電氣安全隱患在線檢測方法的研究，希望能夠為實際的安全保障工作提供幫助。