高压设备电晕放电分析中紫外相机视频处理与计量表征的标准化方法

《Measurement》：A standardised methodology for UV camera video processing and metrological characterisation for corona discharge analysis in high-voltage equipment

　　

研究人员提出了一种面向高压设备电晕放电分析的 standardized Python UV 处理流程（standardised Python UV pipeline）。从该流程中提取七种光斑（facula）属性，其中包含两个新颖的形态学描述符。研究人员引入基于经校准的266 nm 杀菌灯对紫外相机进行表征的方法。依据测量不确定度表示指南（GUM）建立的不确定度预算显示扩展不确定度 U = 12.1 %（k = 2），其中帧积分贡献了65.9 %的方差。费舍尔比（Fisher ratio）将光斑面积（13.2）与光子计数（11.1）评为最具判别力的属性。

研究背景方面，高压输电系统的可靠运行对电力运营商的经济绩效至关重要，而电晕放电作为持续且隐蔽的退化源，会通过介电侵蚀、臭氧产生、可听噪声和射频干扰威胁绝缘子、导线及金具。双光谱紫外相机利用日盲窗口（solar-blind window，240–280 nm）在全日光下检测电晕，但现有视频分析大多定性且依赖操作员，不同用户、相机、增益与距离下同一放电的光子计数不可比。国际大电网会议（CIGRé）WG D1.61虽在推进标准化，现场仍普遍缺乏正式相机表征，主导策略为纯视觉逐帧判断。已有数字图像处理（DIP）研究提取了部分光斑属性，但文献中存在三方面缺口：缺少符合测量不确定度表示指南（GUM）的不确定度分析、缺少对四种典型交流（AC）电晕类型属性判别力的定量评估、缺少从原始视频到标准化属性提取及计量表征的相机无关完整方法。该研究发表于《Measurement》。

为开展研究，研究人员采用几个关键技术方法：构建多阶段DIP处理算法并以Python 3.8实现，流程含ROI限定、RGB转灰度、阈值二值化、Suzuki轮廓追踪主光斑提取及N_int=200帧时间积分归一化；以经OL 754光谱辐射计验证的3 W低压汞杀菌灯（峰值266 nm）作传递标准，搭配孔径限制板在2–12 m距离与多增益下对两台商用日盲相机（Daycor SuperB与Daycor Luminar HD）录像；依据GUM建立光斑面积不确定度预算，识别十项输入源；基于点–平面电极高压试验库480个积分样本（每类120）计算七属性的费舍尔判别比（FDR）。

研究结果部分，第二节背景指出AC高压下电晕依次为负电晕（NE）、起始脉冲（IP）、Hermstein辉光（PE）与击穿流光（PEX），紫外相机仅利用240–280 nm日盲带。第三节UV相机视频处理方法学中，帧结构分为可见、UV、光子计数与计数区，光斑分A紧凑大斑、B少量分散、C密集小斑三类；预处理与处理流水线经ROI清零、灰度化、二值化、主光斑选择后累加到M_res再除N_int得M_resnorm，低于R_c置零并施JET色图；提取七属性——光斑面积、光子计数、宽、高、周长及两个新描述符长宽比（aspect ratio=宽/高）和延展度（extent=面积/(宽×高)）。第四节紫外相机表征方法学中，实验用杀菌灯+灯具+孔径板与相机三脚架激光对中，OL 754确认灯峰值266 nm、15分钟变异系数<0.5 %；两台相机UV通道240–280 nm、增益0–250，Camera A为320×240@30 fps、Camera B为1280×720@25 fps；表征协议每条件录视频取多个200帧窗；N_int测试选200为实时权衡（600以上SD稳定但时效降）；GUM预算在Camera A、8 m、增益180、面积约2000 px条件下，合成标准不确定度6.03 %、扩展U=12.1 %（k=2），帧积分重复性占方差65.9 %，源辐照度8.2 %，二值阈m 8.0 %，增益6.2 %，截噪阈R_c 5.7 %；该U值与数字病理、粒径分析同级，且类间FDR远大于此带。

第五节结果与讨论中，Camera A表征显示光子计数在增益≈120后因固件合并光斑而下降，几何属性随增益单调增、随距离近反平方律；推荐光子计数用增益<120、几何属性可用100–180、距离4–12 m。Camera B因分辨率高饱和更早（增益90–120），短距2–4 m局部CCD饱和致光子计数不稳，推荐距离≥6 m、增益90–120，高增益下高度先触界。色图集成研究表明N_int增大色图更稳但时效降，200为折衷。测角光度极曲线证灯近旋转对称。属性判别中，480样本箱线图显示面积与光子计数NE<IP<PE<PEX单调增，延展度单调减，长宽比对PEX敏感；FDR排序面积为13.2、光子计数11.1居首，周长与高宽居中，延展度2.0、长宽比1.35提供正交形状信息；面积–延展度二维空间NE与PEX不交、IP与PE近过渡压叠，二次判别留一准确率约84 %。

讨论与结论部分，研究人员指出该标准化流程、七属性（含两新形态符）、GUM预算（U=12.1 %，k=2）与双相机验证填补了文献三缺口；帧积分重复性是主要不确定度杠杆，增大N_int至1000可降至约8 %但失时效；面积与光子计数FDR（13.2/11.1）比测量带高一阶故可作分类器输入；形态描述符对场况更鲁棒；相机表征推荐操作包络为Camera A距离4–12 m、增益依属性选100–120或100–180，Camera B距离≥6 m、增益90–120；该工作为跨相机跨实验室可比的电晕UV计量提供首份GUM合规基础，使下游学习分类器可带置信区间训练与比对。