Page 71 - 电力与能源2024年第五期

朱正一，等：500 kV 换流站轨道式巡检机器人系统设计 603

射吸收光谱法等。利用红外技术进行的非接触式 分支是一个卷积网络，取 ROI 分类器选择的正区
测温因具有以下特点，目前被广泛用于电力系统。 域为输入，并生成它们的掩码。其生成的掩码分
（1）非接触。红外测温是利用被测物体辐射 辨率较低，为 28×28 像素，但它们是由浮点数表
的红外能量进行测温的，不需要直接接触被测物 示的软掩码，因此相对于二进制掩码具有更多的
体，因此不会破坏被测物体的温度场分布，而且还 细节。掩码的小尺寸属性有助于保持掩码分支网

可对人员难以接触到的物体进行测量，一方面可 络的轻量性。在训练过程中，将真实的掩码缩小
以提高工作效率，另一方面可以降低特殊场景下 为 28×28 来计算损失函数，在推断过程中，将预
的人员作业风险。 测的掩码放大为 ROI 边框的尺寸以给出最终的掩
（2）反应速度快。红外测温对温度的反应非 码结果，每个目标都有一个掩码，这可以有效避免
常灵敏，可以快速地测量物体的温度，相较接触式 不同类之间的竞争。
测温需要与被测物体达到热平衡后才能反应真实 通过 MASK-RCNN 网络最终获取到设备的

温度而言，非接触式测温可以快速高效地检测物 位置，并判别出设备的类型。采用对比匹配方法
体的温度变化。 进行处理，即在建立全面的电气设备图像数据库
（3）测温范围宽。红外测温的测温范围可以 后，将检测的图像与需要诊断的电气设备图片进
从零下几十摄氏度到零上几千摄氏度，对高电压 行对比和匹配，系统将会自动识别对应设备类型
及特高电压场景可能产生的极限温度更为适用。 区域内的平均温度和最高温度。
（4）适用于微小目标。相较传统的接触式测
5 现场运行
温，红外测温可以有效监测一些微小目标的温度
将该系统用于上海南桥换流站进行巡检测
变化。
试，如图 8 所示。在图 8 中，左侧为红外视频，用于
（5）可检测温度场分布。基于红外技术的测
分析设备、触头与接头的温度，一旦达到预警值即
温仪可以为监测物体整体的温度分布，检测效果
自动报警，实时监控设备的运行状态：右侧为检测
更为直观，对比也更容易。
的可见光视频。由此，能清晰地看出设备的开关
通过收集物体向外辐射的能量，并经过一定
状态、各项指示及外观，当设备运行状态出现异常
处理后就可以得到与目标物体向外辐射的能量分
时，巡检机器人会自动对异常情况进行报警；底部
布相对应的热力图像。一般将物体辐射出的波长
为信息栏，标示巡检机器人正在进行的动作以及
在 0.76～1 000 μm 的电磁波定义为红外光波，而
运行状态等。经过现场验证，组合式轨道机器人
红 外 光 波 按 照 波 长 又 可 分 为 四 个 波 段 ：近 红 外
非常适合换流阀厅的特殊工作环境。
（0.75～3.0 μm）；中红外（3.0～6.0 μm）；长波红外
（6.0～15 μm）和极远红外（15～1 000 μm）。红外

热成像技术是利用红外辐射的大气窗口的波段进
行成像的。目前在红外成像领域研究较多的是采
用中红外波（3～5 μm）和长红外波（8～14 μm）两
个波段进行探测，将这些波段的辐射转换为人眼
可观测并可供测量分析的图像数据。
红外视觉图像识别需要分割出物体区域，采 图 8 巡检系统界面

用 MASK-RCNN 深度学习模型进行识别分割。
6 结语
相对于物体检测的方框，实例分割可精确到
物体的边缘。MASK-RCNN 模型通过在原有的 针对换流站设备，本文研制的轨道式巡检机
主干检测网络中加入掩码分支来实现分割。掩码 （下转第 621 页）