基于可见光图像的日光下沿面放电状态识别

叶伟玲，董轩，曾莉，朱跃胜，叶齐政

(1．广东电网有限责任公司江门供电局，广东 江门529030; 2. 华中科技大学 电气与电子工程学院, 湖北 武汉430074)

沿面放电是高电压绝缘领域一种常见的放电现象，通常的检测主要集中在电信号、光强信号、光谱信号、电磁波、超声波、气体成分等方面[1-5]，图像检测涉及可见光和紫外光。早期放电图像是胶片，属于模拟信号，主要通过定性分析开展研究，例如形态学研究、光强光弱的描述，而定量研究很少，所以很少用于检测[6-9]。随着计算机技术的发展，数字图像处理技术在放电领域得到应用，例如击穿路径、放电面积的统计分析，但由于日光的干扰，一般采用紫外信息。另外使用较多的是高速相机[9-13]，虽然高速相机能够获得单次放电的详细信息，但放电本质上是随机过程的集成，特别是对绝缘状态的识别来说，长时间尺度的多次放电的集成效应更为重要。

沿面放电区域大小评估是研究放电状态的重要指标，虽然日光干扰可以通过利用紫外信息加以避免，但由于紫外相机像素较低，提取的黑白信息只能对放电面积作近似估算。可见光相机像素虽然高(价值1万～2万元的可见光数码相机像素均在3 000万以上，价值1 000～2 000元的手机也有1 000万像素，而价值十几万元的紫外、红外设备只有50万左右像素)，但容易受日光和介质板颜色的影响，不能直接用于放电面积分析。

2000年Russell提出直接检测色度监控等离子体状态的稳定性，受当时光电检测技术的限制，只能对较大的均匀区域进行整体检测，在气体放电检测方面并无太多发展[14]。2016年出现了用色度信息监测电弧焊[15]，同时利用普通可见光相机研究了沿面放电色度信息对放电面积识别的优势，但并不是在日光环境下[16]。2017年Reddy等介绍了提取放电照片中的RGB信息，然后换算成亮度，研究其与放电功率关系的方法，这是一个重要进展，但也不是在日光环境下[17-18]。2019年方春华等人利用高速相机研究绝缘状态，采用色度信息，但没有用于日光环境[19]。2020年，研究人员将可见光色度信息进行转换，研究暗环境电晕的严重程度[20]，并采用机器学习的方法进行状态识别[21]。对沿面放电来说，除了以上提到的技术，也有一些特殊的图形探测技术，例如灰尘图、基于Pockels效应的图形方法，但这些都很少利用图形的色度信息。

总之，由于普通数码相机的高像素(在同样幅面的视场内，拍摄照片的空间分辨率要高很多)，利用可见光的颜色信息来研究放电现象的情况越来越多，但仍无法克服日光和介质板颜色的影响。本文利用可见光色度分析技术诊断日光环境下的沿面放电，旨在为当前的沿面放电状态检测研究提供新的思路和视角。

1 实验装置

放电源为自制的沿面放电装置，尖电极为黄铜针、板，针板间隙为10.0 mm；沿面介质为白色陶瓷板(成分99%为氧化铝)或红色电木板(成分为酚醛层压纸板)；使用的数码相机为分辨率可达3 600万像素的Nikon D800，相机参数设置为：光圈F=5.0，曝光时间T=1/50 s，感光度(ISO)2 000，测光模式为偏中心平均模式，颜色模式为sRGB模式；放电环境为空气，光照条件为自然光加日光灯。图1所示为实验装置。图2所示为白色陶瓷板和红色电木板在放电状态下的可见光照片，很显然，图2中基本看不到放电。

图1 实验装置Fig.1 Experimental facility

图2 日光下放电照片Fig.2 Discharge pictures in the sunlight

2 图像处理方法

2.1 分析区域选择

经验表明，发生沿面放电时针尖附近区域的放电通道最密集，光强最强，在日光下能显现出的放电信息最丰富。为保证诊断准确度，本文选择将针尖下方1块以针电极对称轴为中心的矩形区域做为分析区域。同时，为了分析沿面放电的二维分布特性，将整个分析区域划分成由1 010个微元组成的阵列，行列结构为10×101，如图3所示。分析发现，微元如果取太小就提炼不出统计规律，如果取太大则导致色度信息平均化，进而减弱规律性趋势。具体比较后得出每个微元大小定为5×5像素较为合适，此时整体分析区域实际尺寸为4.93 mm×0.49 mm，分析结果呈现明显稳定的规律。

图3 微元阵列分析区域Fig.3 Analysis area of infinitesimal array

2.2 颜色信息提取

采用2种颜色指标——第1种是三基色RGB颜色信息，第2种是由RGB转换过来的HIS颜色信息。在颜色系统里，每个像素点的颜色可以用红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色RGB的组合表示；在计算中，每个基色用0～255的整数表示，称为灰度值，R、G、B分别表示3种颜色灰度值，值越大，该基色强度也越强，亮度也越大，因而RGB代表了相关区域的颜色信息和强度信息。

计算第k(k=1,…,1 010)个微元中所有像素点(m×n=5×5)的某一基色灰度值之和Ui(k)，其中ui(x,y)表示第x行第y列像素点的某一基色分量的灰度值。考虑到信号噪声，以下提到的基色灰度值与基色分量占比均为各非零电压下的值与零电压下的值之间的差值；因此当放电信息太弱时，差值有可能为负。三基色的灰度值

k∈{1,…,1 010},m=n=5.

(1)

其中某一基色分量占比

(2)

放电产物的光辐射产生图像的颜色信息，但作为三基色的RGB信息，容易受到相机曝光时间、日光强度和介质颜色深浅的影响；因此可以将RGB色彩空间变换为HSI色彩空间，即用色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Intensity)来描述色彩，如图4所示。其中色调(其值为H)与光波的波长有关，通过角度反映图像的颜色属性，以红色为参考，即红色色调角度为0°，色调角度逆时针增加，绿色为120°，蓝色为240°。由于色调不受曝光时间影响，也不受白光强度影响(可以将日光近似为白光)，这里将色调设为色度特征量，由RGB变换为色调的公式为

图4 HSI色度模式Fig.4 HSI chroma mode

(3)

其中

(UR(k)-UB(k))]/ [(UR(k)-UG(k))2+

(UR(k)-UB(k))(UG(k)-UB(k))]1/2}.

(4)

饱和度表示颜色的深浅程度，在环的外周饱和度为1，在原点饱和度为0。纯光谱色是完全饱和的，加入白光会稀释饱和度，饱和度降低，因此饱和度会受日光影响，不宜作为观察放电的指标。亮度与图像的彩色信息无关，描述了图像的整体亮度，与曝光时间和日光有关，与日光有关，相当于增加了强度，因此也不宜作为观察放电的指标，这里不再列出转换公式。

色调与辐射光波的波长有关，即与放电产物辐射的波长有关，随着放电状态的不同，辐射产物或者不同辐射产物的比例会变化，因此色调会变化。曝光时间只会影响强度。日光可以认为是白光，会影响饱和度，同时其不同波长的比例是固定的，因此其色调是不变的。RGB转换为HSI就是为了提取不受强度和饱和度影响的颜色信息。

2.3 Z-标准得分

RGB不能直接克服相机曝光时间和日光强度的影响，色调虽然可以克服相机曝光时间和日光强度的影响，但介质颜色仍然会影响色调；同时日光也只是近似当作白光，也会部分地影响色调。但是介质颜色和日光照射在介质上都是空间均匀的，而沿面放电由于发展程度不同，产物分布不同，辐射产生的颜色是空间不均匀的；因此提取这种非均匀分布的色调可以反映状态。本文采用统计量标准得分，用Z表示，计算公式为

(5)

第1，直接采用RGB时，由于介质板本身颜色的影响，对于白色陶瓷板和红色电木板，分别用uB(k)与uG(k)的差值以及uB(k)与uR(k)的差值作为衡量沿面放电强度的色度特征量，这样就可以反映诊断的灵敏度与准确度。对于式(5)中的x有

白色陶瓷板x(k)=uB(k)-uG(k),

(6)

红色电木板x(k)=uB(k)-uR(k).

(7)

第2，采用色调H时，则对于式(4)中的x有

x(k)=H(k).

(8)

2.4 色度变异面积占比P

x(k)标准得分仅用于判断第k个微元处是否发生放电，无法描述整片区域，而沿面放电本身路径是随机的，引起的色度突变不可能只发生在单一微元；因此，进一步引入新指标——色度变异面积占比P。统计放电分析区域面积SD中满足|Z(k)|>3的微元比例，即为P，它表征了放电分析区域中存在色度异常的面积占全部分析区域面积的比例。P越大，介质表面的色度变异越严重，沿面放电面积也越大，放电越剧烈。

(9)

3 实验和计算结果

3.1 三基色分量占比随电压的变化

图5所示为白色陶瓷板上尖电极前部区域的(图3中第1行101个微元)三基色分量占比uR、uG、uB随电压变化的趋势。其中Y轴表示微元序

图5 白色陶瓷板上尖电极前部区域三基色分量占比Fig.5 RGB component ratios in the front area of white ceramic plate electrode

号1—101，针尖正对的微元序号为51；X轴表示电压(单位kV)；Z轴表示uR、uG、uB，为减掉了零电压相应值后的绝对值。

由图5可以发现：在电压较高时，绿色基色分量占比uG和蓝色基色分量占比uB都有明显的凸起，且最大值随着电压升高而稳步增大，最大值都在针尖前部(放电最剧烈的区域)，而红色分量变化不明显。这说明放电产生的可见光辐射信息在日光环境下是可以被照片采集到的，且有一定的规律。

图6所示为红色电木板上尖电极前部区域的第1行微元三基色分量占比uR、uG、uB随电压变化的趋势。由图6可以发现红、绿、蓝三基色分量占比随电压增加都有明显的凸起趋势，其后，最大值随着电压继续升高呈增大趋势。

图6 红色电木板上尖电极前部区域三基色分量占比Fig.6 RGB component ratios in the front area of red bakelite board electrode

综合判断，三基色分量占比包含放电信息，但是不同颜色的介质板有不同的变化规律，说明材质颜色会影响色度信息，仅用三基色分量占比尚不能完整评级，需要进一步处理。

3.2 色度变异面积占比

考虑到介质板颜色及日光影响，采用色度变异面积占比来评价放电阶段。首先用三基色分量占比的差〔见式(6)、(7)〕来计算统计标准得分，进而计算色度变异面积占比，计算结果如图7所示。图7结果表明，随着电压的增加，变异面积占比呈现明显的增加，即放电面积增大。白色陶瓷板和红色电木板的趋势基本一样，但是二者的动态范围不一样。这是因为虽然采用了三基色分量占比的差值作为色度信息，但不同颜色介质反射光强度不同；因此三基色分量即使是差值，本身还是含有亮度信息，最后会影响判断标准值不统一。

图7 以RGB为基础的色度变异面积占比随电压变化趋势Fig.7 Rations of variation areas of chroma based on RGB changing with voltage

图8所示为采用色调信息计算标准得分[见式(8)]，进而计算色度变异面积占比的结果。图8结果说明色度变异面积占比随电压增加而增大，与图7一致，但不同的是白色陶瓷板和红色电木板的占比值动态范围一致。这说明采用色调作为评判标准能够有效剔除光强的影响，能够用同一个判据值反映放电阶段。

图8 以色调值为基础的色度变异面积占比随电压变化趋势Fig.8 Rations of variation areas of chroma based on H values changing with voltage

3.3 放电阶段划分

根据图8的结果分析相应电压下的电流波形，如图9所示。对于50 Hz交流电来说，周期为1/50 s，设置的图像曝光时间也是1/50 s，因此图像记录了1个周期的放电辐射。由于以色调为基础的占比值对不同颜色介质板有同样的动态范围，因此采用色调作为评判标准，由图8可以看出占比值P随电压升高而增大。据此，可以划分几个阶段：①在00.5时，P值虽然增加，但相对缓慢，此时电流幅值增加较大，电流脉冲频率略有增加〔如图9(c)〕。

由于电流幅值增加较大〔注意纵轴电流刻度比图9(b)增加1培〕，相当于单次放电较强，放电生成物会有不同，可见光辐射成分发生变化，可以理解为放电发生质变，色调会变化，但是整个放电区域的色调都发生了变化，则色调偏离平均色调的程度增加不会太大，色度变异面积占比增加速度变慢(仅受略有增加的频率影响)。由于此后电压继续增加，发生放电闪络，P值增加相对缓慢的阶段可对应预击穿阶段。据此可以得到根据P值大小判断放电严重程度的特征范围，见表1。

图9 不同电压下的电压、电流波形(电压为有效值)Fig.9 Voltage and current waveforms under different voltages (voltage is effective value).

表1 色调变异面积占比与放电阶段Tab.1 Chroma variation area ratios and discharge stages

另外，拍摄距离越远，同样面积的区域采集到的像素点越少，即每个微元包含的像素点会变少，影响统计规律，因而间接影响到结果的可靠性。所以该方法有拍摄距离或包含足够多像素点的要求。

4 结束语

气体放电状态变化时，产生光辐射的物种的量和质在不同阶段会发生不同变化，进而可见光图像的颜色也会变化，可用于放电状态诊断。但是，沿面放电发生在不同颜色的介质板上，造成采集到的色度信息被干扰；大多数沿面放电发生在日光环境下，日光环境虽然可以等效为白光，但是又可能因为光强太强影响或淹没放电信号。

基于介质板颜色和日光的空间均匀分布，以及色调不受光强和曝光时间影响这2个特点，本文提出一种基于可见光照片的色度信息，识别日光下沿面放电面积的方法。采用放电区域色调值偏离分析区域平均值的统计计量方法(标准得分)，可以提取有效放电信息(色调变异面积占比)。实验和计算结果一致，表明该方法是可行的，而且不同颜色介质板的色度变异面积占比的动态范围一致。通过对放电电流脉冲强度和频率的关联分析，认为电流脉冲幅值反映放电成分变化，造成图像色调变化；电流频率变化反映放电次数变化，造成图像的光强变化。上述变化在不同放电阶段影响色调变异面积占比值不同的变化趋势。

对放电可见光光学图像和光学色度信息的多层特征提取与研究，既可以提供新的长时间尺度的状态量，为日光下沿面放电状态的识别提供新的手段，也为放电的基础研究提供新的观察角度。