基于LabVIEW圖像處理的弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)研究

基于LabVIEW圖像處理的弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)研究基于LabVIEW圖像處理的弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)研究摘要：在弓網(wǎng)拉弧破裂問(wèn)題的研究中，準(zhǔn)確、快速地檢測(cè)弓網(wǎng)拉弧狀態(tài)非常重要。本文基于LabVIEW圖像處理技術(shù)，提出了一種弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)方法。該方法使用攝像頭采集弓網(wǎng)圖像，利用圖像處理算法對(duì)弓網(wǎng)拉弧狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)弓網(wǎng)拉弧破裂情況的快速準(zhǔn)確檢測(cè)。關(guān)鍵詞：LabVIEW；圖像處理；弓網(wǎng)拉??；在線監(jiān)測(cè)引言：弓網(wǎng)拉弧是電力系統(tǒng)中常見(jiàn)的故障之一，拉弧時(shí)間越長(zhǎng)，故障損失就越大。因此，準(zhǔn)確、快速地檢測(cè)弓網(wǎng)拉弧狀態(tài)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的拉弧檢測(cè)方法存在著檢測(cè)效率低、精度不高等問(wèn)題。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，利用LabVIEW軟件平臺(tái)進(jìn)行弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)成為一種有效的解決方案。1.弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)1.1系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由攝像頭、圖像采集卡、電腦等硬件組成。攝像頭用于采集弓網(wǎng)圖像，圖像采集卡將圖像數(shù)據(jù)傳輸給計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。1.2系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)利用LabVIEW軟件平臺(tái)進(jìn)行圖像處理與分析，實(shí)現(xiàn)弓網(wǎng)拉弧狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)。LabVIEW具有圖形化編程界面，便于用戶(hù)進(jìn)行圖像處理算法的設(shè)計(jì)和調(diào)試。2.弓網(wǎng)拉弧圖像處理算法設(shè)計(jì)2.1弓網(wǎng)圖像預(yù)處理對(duì)采集到的弓網(wǎng)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像灰度化、去噪等步驟，提高后續(xù)處理的效果。2.2弓網(wǎng)拉弧區(qū)域提取根據(jù)弓網(wǎng)圖像的特征，設(shè)計(jì)合適的算法對(duì)拉弧區(qū)域進(jìn)行提取?？梢岳没叶乳撝捣指?、邊緣檢測(cè)等方法進(jìn)行弓網(wǎng)拉弧區(qū)域的提取。2.3弓網(wǎng)拉弧狀態(tài)判定利用圖像處理技術(shù)對(duì)拉弧區(qū)域的特征進(jìn)行分析，判斷弓網(wǎng)拉弧的狀態(tài)?？梢酝ㄟ^(guò)顏色特征、形狀特征等進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)拉弧狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)。3.弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析通過(guò)搭建弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采集不同拉弧狀態(tài)的弓網(wǎng)圖像，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，評(píng)估所設(shè)計(jì)的圖像處理算法在弓網(wǎng)拉弧狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面的準(zhǔn)確性和可靠性。4.結(jié)論與展望通過(guò)本文的研究，基于LabVIEW圖像處理的弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)弓網(wǎng)拉弧破裂情況的快速準(zhǔn)確檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的圖像處理算法能夠有效地提取并判定弓網(wǎng)拉弧的狀態(tài)。本研究為弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)提供了一種新的解決方案，并具有一定的應(yīng)用價(jià)值。然而，基于LabVIEW圖像處理的弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)還存在一些問(wèn)題。一方面，在復(fù)雜的電力系統(tǒng)環(huán)境下，弓網(wǎng)圖像可能受到其他干擾，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)結(jié)果的誤判。另一方面，算法的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性還需要進(jìn)一步優(yōu)化。因此，未來(lái)的研究可以探索更先進(jìn)的圖像處理算法、提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，進(jìn)一步提高弓網(wǎng)拉弧在線監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。參考文獻(xiàn)：[1]Wang,J.,Yi,D.,Zhang,L.,&Zhang,L.(2017).Developmentofadetectionsystemforarcfingersincircuitbreakerusingmachinevision.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,87,50-55.[2]Li,M.,Xiang,H.,Xiao,Q.,&Huang,Y.(2018).Onlinearcdischargeidentificationbasedonopticalimagingtechniquesanddeeplearning.ElectricalPowerandEnergySystems,103,660-668.[3]Medvedeva,N.,&Shoptaeva,L.(2019).Currentinfluenceontheenergyefficiencyoft