Approach to automated hot spot detection using image processing for thermographic inspections of power transmission lines

• Autorzy: Wronkowicz A.

Warianty tytułu

PL

Podejście do automatycznego wykrywania gorących obszarów przy użyciu przetwarzania obrazu na cele inspekcji termograficznych przesyłowych sieci elektroenergetycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with detection of hot spots in thermograms acquired during infrared inspections of power transmission lines. The author proposes an approach to automated selection of a threshold value for image segmentation using several methods of image processing and analysis. The algorithm is based on finding the steepest growth of successive gradients of sorted values of input image after certain image pre-processing steps. Several post-processing procedures were applied for proper visualization of detected regions in the resulting images. The results have brought satisfying effects and the algorithm, owing to its fast performance, could be also used on-line, during vision inspections.

PL

Artykuł dotyczy wykrywania gorących obszarów w termogramach uzyskanych podczas inspekcji termograficznych przesyłowych sieci elektroenergetycznych. Autor proponuje podejście do automatycznego doboru wartości progowej dla segmentacji obrazu przy użyciu kilku metod przetwarzania i analizy obrazu. Algorytm opiera się na znalezieniu najbardziej stromego wzrostu wśród wartości kolejnych przyrostów posortowanych wartości obrazu wejściowego po pewnych krokach wstępnego przetwarzania. Pewne procedury przetwarzania końcowego zostały zastosowane dla prawidłowej wizualizacji wykrytych regionów w wynikowych obrazach. Wyniki przyniosły zadowalające efekty i algorytm, dzięki swojemu szybkiemu działaniu, może być zastosowany również on-line, w trakcie inspekcji wizyjnych.

Słowa kluczowe

EN

hot spot detection; image processing; power transmission lines; thermographic inspection

PL

wykrywanie gorących obszarów; przetwarzanie obrazu; przesyłowe sieci elektroenergetyczne; inspekcja termograficzna

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 17, No. 2
• Strony: 81--86
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., fot., rys.

Twórcy

autor

Wronkowicz A.

• Institute of Fundamentals of Machinery Design, Silesian University of Technology Konarskiego 18A, 44-100 Gliwice, Poland

Bibliografia

• [1] Mitchell JW. Power line failures and catastrophic wildfires under extreme weather conditions, Engineering Failure Analysis, vol. 35, 2013, pp. 726-735.
• [2] Prasad Rao N, Samuel Knight GM, Mohan SJ, Lakshmanan N. Studies on failure of transmission line towers in testing, Engineering Structures, vol. 35, 2012, pp. 55-70.
• [3] Silva KM, Souza BA, Brito NSD. Fault detection and classification in transmission lines based on wavelet transform and ANN, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 21, 2006, pp. 2058-2063.
• [4] Bockarjova M, Sauhats A, Andersson G. Statistical algorithms for fault location on power transmission lines, IEEE Russia Power Tech, St. Petersburg, 2005, pp. 1-7, 2005.
• [5] Saadabad NA, Moradi H, Vossoughi G. Semi-active control of forced oscillations in power transmission lines via optimum tuneable vibration absorbers: with review on linear dynamic aspects, International Journal of Mechanical Sciences, vol. 87, 2014, pp. 163-178.
• [6] Tadeusiewicz R, Wszołek T, Izworski A, Wszołek W. Recognition of defects in high voltage transmission lines using the acoustic signal of corona effect, Proceedings of the 2000 IEEE Signal Processing Society Workshop, Neural Networks for Signal Processing X, 2000. Sydney, NSW, vol. 2, pp. 869-875, 2000.
• [7] Ahmad J, Malik AS, Xia L, Ashikin N. Vegetation encroachment monitoring for transmission lines right-of-ways: A survey, Electric Power Systems Research, vol. 95, 2013, pp. 339-352.
• [8] Bagavathiappan S, Lahiri BB, Saravanan T, Philip J, Jayakumar T. Infrared thermography for condition monitoring – a review, Infrared Physics & Technology, vol. 60, 2013, pp. 35-55.
• [9] Tsanakas JA, Botsaris PN. On the detection of hot spots in operating photovoltaic arrays through thermal image analysis and a simulation model, Materials Evaluation, vol. 71, 2013, pp. 457-465.
• [10] Kafieh R, Lotfi T, Amirfattahi R. Automatic detection of defects on polyethylene pipe welding using thermal infrared imaging, Infrared Physics & Technology, vol. 54, 2011, pp. 317-325.
• [11] Usamentiaga R, Venegas P, Guerediaga J, Vega L, López I. Automatic detection of impact damage in carbon fiber composites using active thermography, Infrared Physics & Technology, vol. 58, 2013, pp. 36-46.
• [12] Senni L, Ricci M, Palazzi A, Burrascano P, Pennisi P, Ghirelli F. On-line automatic detection of foreign bodies in biscuits by infrared thermography and image processing, Journal of Food Engineering, vol. 128, 2014, pp. 146-156.
• [13] Cotič P, Kolarič D, Bosiljkov VB, Bosiljkov V, Jagličić Z. Determination of the applicability and limits of void and delamination detection in concrete structures using infrared thermography, NDT & E International, vol. 74, 2015, pp. 87-93.
• [14] Sreedhar U, Krishnamurthy CV, Balasubramaniam K, Raghupathy VD, Ravisankar S. Automatic defect identification using thermal image analysis for online weld quality monitoring, Journal of Materials Processing Technology, vol. 212, 2012, pp. 1557-1566.
• [15] Guzmán E, Baeten V, Pierna JAF, García-Mesa JA. Infrared machine vision system for the automatic detection of olive fruit quality, Talanta, vol. 116, 2013, pp. 894-898.
• [16] Zhao J, Fengn H, Xu Z, Li Q, Peng H. Real-time automatic small target detection using saliency extraction and morphological theory, Optics & Laser Technology, vol. 47, 2013, pp. 268-277.
• [17] Florez-Ospina JF, Benitez-Restrepo HD. Toward automatic evaluation of defect detectability in infrared images of composites and honeycomb structures, Infrared Physics & Technology, vol. 71, 2015, pp. 99-112.
• [18] Gonzalez RC, Woods RE, Eddins SL. Digital image processing using MATLAB, 2nd ed., Pearson Prentice Hall, 2003.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.