SF6是一种无色、无味的惰性气体，因良好的绝缘和灭弧性能，在气体绝缘金属封闭开关设备（gas insulated switchgear, GIS）等高压电气设备中得到广泛的应用。SF6气体泄漏是造成此类电气设备失效的主要原因。相比于传统的包扎法、肥皂法、手持式检漏仪定性检漏法，红外带电检漏技术不需要停电作业、不用接触电气设备，是一种更为便捷安全且直观有效的检漏手段。

红外线泄漏检测技术是利用SF6气体与空气的红外辐射特性实现的。SF6泄漏会向外辐射红外线能量，对周边环境造成一定的影响，在使用红外成像技术进行成像时，通过分析对比SF6气体与空气红外图像的差异，就能实时、精确地探测出SF6泄漏点，并生成直观的红外图像。

随着变电站自动化和智能化水平的不断提高，变电站巡检机器人逐渐取代人工巡检成为今后的发展方向。红外图像检测仪是巡检机器人搭载的重要监测设备之一。

目前，关于红外图像处理的研究主要集中在红外测温领域，通过图像处理、智能识别等算法对红外测温图像中的设备进行识别，并找出故障设备。在生产中，红外检漏仍主要依赖人眼判断，相关研究主要集中在检测效果的加强方法方面。基于图像处理的红外检漏方法属于运用运动目标图像的定位算法，主要分为帧间差分法、背景差分法、光流法。

广州供电局有限公司电力试验研究院的研究人员黄柏、杨帆、邓剑平、毕凡，根据SF6泄漏点在红外图像中相对位置固定且持续时间长这一特点，在2022年第7期《电气技术》上撰文，提出一种基于图像处理的SF6红外检漏视频定位算法，使用阈值变换分割设备区域与背景区域，基于SF6泄漏点的红外图像特性使用累积帧间差分法来实现漏点定位。它既可用于变电站自动巡检机器人的红外检漏自动定位，也可用于手持式红外图像检漏仪辅助定位。

图1 定位案例

他们首先将红外图像灰度化，并利用高斯模糊技术消除噪声干扰；其次通过阈值变换在首帧图像中识别设备区域，得到掩膜；然后基于漏点位置相对固定且持续的特性，使用累积帧间差分法获取红外图像的累积变化；最后根据掩膜排除不在设备区域的干扰，对SF6泄漏点进行定位和统计。

通过实验分析，研究人员指出，该方法能准确定位SF6漏点位置，处理速度快，抗干扰性好，适合实时视频处理。高斯模糊和帧间差分对消除摄像机抖动的干扰效果明显；设备区域和背景区域划分可以有效区分非设备区的干扰。

表1 差分法和光流法运算速度对比

另外，他们也表示，该方法对视频拍摄的平稳程度有一定要求，大幅度的抖动会造成较大的干扰；而雨天对该方法的干扰尚未经过实验测试。下一步可以充分挖掘SF6泄漏红外图像的纹理特征、几何特征、动态特征等，使用贝叶斯分类、神经网络等算法来识别这些特征，或许能有更一步的改进。

本文编自2022年第7期《电气技术》，论文标题为“基于累积帧间差分法和掩膜的SF6红外检漏视频定位算法研究”，作者为黄柏、杨帆 等。本课题得到福州大学科研启动基金、福建省教育厅中青年教师教育科研项目的支持。