李昭君，王泉，虎永红，李虎，赵志钰
（1.国网宁夏电力有限公司银川供电公司，宁夏 银川 750011；
2.国网宁夏电力有限公司中卫供电公司，宁夏 中卫 755000）
随着输电线路规模逐步增大，压接型耐张线夹和导线接续管作为常用压接工具在输电线路中大量使用，由于压接金具受铸件质量、野外天气、电力负荷等因素影响，导致其局部发热现象频发，长时间的发热、放电造成导线在耐张线夹中发生腐蚀、变形、线股损伤甚至断股，引发电力事故[1-2]。目前导线压接金具的异常监测仅凭无人机可视化巡检和红外测温[3]，监测周期长，成像不明显以及检测精度不高，不能满足电缆隐患的“早发现、常跟踪、早处理”全过程闭环管理要求，因此，对于输电线路压接金具和接续金具的工艺质量、压接效果及其在服役状态下的老化、隐患的检测亟需研究一种方便直观的带电检测技术，可直接判断出内部缺陷程度和压接金具的压接工艺水平。
针对不同的输电线路特性，目前对输电线路缺陷检测方法主要有超声波成像、超声相控阵检测、机器视觉检测、红外光谱检测、涡流检测、电场分布检测以及射线成像法等[4-6]。超声波成像[7]是复杂设备内部缺陷检测的常用方法，将采集的高灵敏度噪声以等高线图谱的方式可视化，形成类似于温度热影像探测效果，能够对架空线路稳态、瞬态声源进行识别定位，但其受制于电晕放电干扰，在线路带电运行下难以实际应用。超声相控阵检测[8]最初应用于高压电缆终端铅封缺陷检测，具有缺陷回波明显、成像清晰等优点，但在导线老化腐蚀检测中受制于电磁干扰及设备体积难以挂网运行。机器视觉检测[9]流程包括图像捕捉、图像处理和伺服执行，具有图像获取效率高、存储容量小等优点，但机器视觉只能用于设备表层缺陷检测，对铸件内部缺陷的检测不具备适应性。在无人机、巡检机器人上挂载红外传感器[10]来检测线夹的温度异常是目前较为普遍的缺陷检测手段，但其检测效果受限于日常环境温度和设备本身的污损。新型巡检机器人的涡流检测和电场分布检测方法可满足钢芯铝绞线的损伤、断股带电检测，但碳纤维复合芯导线没有电磁特性，电涡流、漏磁等传感器均无法迁移至碳纤维复合芯导线的探伤中，因此涡流检测和电场分布检测不具备通用性。基于光学的X 射线二维、三维成像技术[11-12]常用于工业铸件、输电线路的探伤检测，对设备内部气隙、夹渣等体积型缺陷较为敏感，对设备的移位、变形可高效表征。随着设备检测向全尺寸、高精度、高时效方向迈进，X 光探伤技术具有巨大的工程需求。现有基于X 射线无损检测技术难以真正实现导线的挂网缺陷检测：一方面，由于输电线路外部环境复杂，X 射线设备庞大，不易摆放定位，人机协同能力不足，导致检测规范性较差，检测数据质量较低；
另一方面，缺少针对输电线路线夹等重要设备的图像处理，缺陷识别分析模型，导致数据利用率低，缺陷识别智能化水平不足。
借力于现代设备管理体系变革契机，结合无人机技术和“X 光”无损探伤应用，研制一种适用于架空线路压接、接续金具的“X 光”带电无损探伤系统，并基于此开展缺陷识别模型研究和应用，对遥感探伤图像进行高斯滤波降噪处理，结合边缘检测图像分割算法对降噪输出的探伤图像进行故障缺陷分区，实现关键部件的精准识别和检测，提高输电线路“隐蔽缺陷”的识别准确度。
建立输电线路设备状态评价体系旨在制定基于系统状态的维护策略开展架空线路的分级优化管理，以评分法为基础，以数据统计分析为手段，将设备评价体系中评分大于0.4 的金具列为隐患缺陷探伤库，在春检或秋检时期进行集中探伤检测，及时发现消除设备隐患。
基于输电线路设备运维信息建立设备状态评价体系，通过运行年限(Y)和负荷水平(L)数据进行打分评估。根据层次分析法思想，基于设备运行年限和负荷水平的相对重要性得到权重矩阵，评估得到的数据样本作为制定检修策略的参考。表1、表2给出的评分设置符合输电线路的设备故障率与投运时间的变化规律“浴盆曲线”，其原因在于架空线路线夹和电缆终端内部缺陷与投运前期制作工艺和工作服役过程受热、受力、负荷水平息息相关。
表1 输电线路关键设备的运行年限评分
表2 输电线路关键设备的负荷水平评分
将运行年限评分GY和负荷水平评分GL采用式(1)、式(2)进行归一化处理：
根据层次分析法思想，基于设备运行年限和负荷水平的相对重要性得到GY和GL的权重矩阵：
则关键设备的运行年限评分分配GY0和负荷水平评分分配GL0为
关键设备状态评价总分G采用公式(5)进行计算。G的取值范围为0～1.5，且分值越高代表设备状态越差。
所设计的评估总分判据将设备状态评级为“良好、隐患、缺陷”推荐运维策略。最终构建的输电线路设备评价体系如表3所示。
表3 输电线路设备评价体系
由表3可知输电线路设备评价符合正态分布规律，随着架空线路运行年限增加，对于位居“隐患”状态占比较大的设备，制定设备检修策略，进行架空线路的探伤检测。基于无人机的架空线路X 光无损探伤模型由无人机搭载探伤设备，可实现输电线路压接金具、电缆终端的带电探伤，可对输电导线的材料缺陷、钢芯断股和散股、钢芯表面划伤及金具的制造和装配等缺陷进行直观检测。
2.1 探伤原理
X 光探伤是利用具有较高穿透能力的X 射线使金属材料发生可见荧光，通过金属内部产生的荧光反应将金属结构区分开，X 射线成像板的感光效应可反映出金属材料的内部结构，电缆终端的探伤原理如图1所示。
图1 架空线路金具探伤
强度为I0的X 射线投射厚度为x的输电线路后，射线的投射强度与输电线路的厚度、密度、射线光量子能量有关，投射强度衰减规律为
式中：μ为线路无缺陷时的衰减系数。
当输电线路内部存在Δx间隙时，射线强度为
式中：μ1为线路内部有间隙时的衰减系数，即电缆终端内部存在放电间隙、导线散股现象。
由式(6)、式(7)可得，射线强度变化为
X 射线在金属材料存在的气隙缺陷、杂质缺陷、热收缩缺陷、老化腐蚀缺陷、应力损伤缺陷呈现不同的感光程度，对输电线路内部缺陷可直观展示。
2.2 X光探伤模型设计
针对输电线路设备的检测需求，在无人机上设计一种便携、安全可靠、操作简单、稳定性高、检测效率高的X 射线前端检测装备，可以快速完成常规位置的检测，提高工作效率。整个检测装备包括探伤仪、测控系统、摄像仪。利用无人机和其搭载的探伤仪、摄像仪构成测量装置，实现对输电线路及其设备多角度、全方位拍摄和探伤检测。图2为系统构成。
图2 无人机无损探伤系统
2.3 关键技术
探伤模型主要包含无人机电控增稳系统、高灵敏度抗干扰设计、图像智能分析三项关键技术。
2.3.1 无人机电控增稳系统
设计一种电控增稳云台，如图3 所示。采用航空铝框架及快拆式设计理念，搭配云台电机、摄像仪、微型控制器。云台携带陀螺稳定机构具有主动减振功能，能减小扰动对探伤的影响，为X光射线脉冲机提供稳定的拍摄角度，在工作空间内可以无死角覆盖缺陷疑似区域。
图3 无人机电控增稳系统
2.3.2 高灵敏度抗干扰设计
X光带电检测采用无人机携带射线机和成像板，因为成像板直接接触高压导线，其关键在于系统的抗电磁干扰能力。电磁干扰主要是导线表面的电晕放电及成像板与导线接触瞬间的火花放电。常用的电磁屏蔽的方法是切断传播途径，因此将地面GPS 天线连接至一个金属地板，这样可以有效避免射频干扰，提高无人机的电磁屏蔽性能。
2.3.3 图像智能分析
为实现架空线路缺陷部位的精准识别，将前期采集的模糊遥感图像进行预处理，包括图像降噪、图像信息融合和图像分块分割[13-14]，然后进行输电线路内部纹理分割和边缘轮廓检测，准确预测线路缺陷位置。无人机采集的X 光遥感探伤图像表达式为
式中：h(x, y)为X 光成像板像素值；
η(x,y) 为内部纹理分割灰度值。
由于内部纹理η(x,y) 干扰遥感图像，通过图像滤波进行降噪处理，采用值滤波降噪方法进行图像重构，滤波函数为
式中：f^(x,y)为边缘轮廓像素估计值；
F(x, y)为图像在坐标(x, y)处的像素值；
ml为X 光成像板随机点序列；
δ2l为序列方差。
通过图像滤波后，输出高质量像素的探伤图像为[15]
式中：c1，c2分别为探伤图像的灰度势能和光线程基元；
L(C)，A(C)分别为探伤区域长度和面积大小；
λ1，λ2，λ3，λ4分别为各图像空间扫描的束向量的权重系数，均为大于0的常数。
为提高设备探伤的特征分辨力，对探伤图像进行缺陷区域分割，建立探伤图像特征帧点分布状态描述方程为
式中：Ct，Ce代表探伤图像特征帧点分布集合；
bint，bine分别为关联系数[16]。
缺陷区域分割结果为
式中：a为X光成像的亮度补偿值。
2.4 无人机X光带电无损探伤检测流程
现场作业时，无人机分两架次起飞。一次起飞搭载机械臂抓取X光成像板，无人机飞临导线，在机械臂摄像头的辅助下，将X 光成像板放置在待检测位置，机械手打开，将X光成像板留在导线上，无人机返回降落。如图4所示。
图4 无人机一次飞行
其中在第一次飞行中，无人机挂载成像板固定于待测导线具体流程：首先，无人机在地面完成挂载机械臂，机械臂携带X 光成像板；
其次，无人机吊装成像板飞至导线线夹待检测位置，机械臂上装有第一视角摄像头，可以清晰直观地观察作业目标环境，通过遥控控制完成挂载动作；
最后，位于X 光成像板的两个可旋转挂载架由伺服机旋转驱动，将成像板挂载于导线上，并电子压紧。无人机吊装成像板挂载导线如图5所示。
图5 无人机吊装成像板挂载导线
二次飞行前将机械手换载三轴电控增稳云台，该云台搭载X射线脉冲机，无人机携带X射线脉冲机飞临导线，在摄像头的辅助下，对准X光成像板进行拍照，如图6所示。
图6 无人机二次飞行
3.1 实验平台
对本文所述基于无人机的X光无损探伤系统原理进行验证，按照所述设计理念研制了无人机X光无损探伤原型机，如图7所示。
图7 无人机X光无损探伤原型机
多旋翼无人机采用工业级无人机飞行控制器及碳纤维材质的机身，标准载重15 kg，抗风等级6 级，最大飞行速度15 m/s；
搭载D-RTK GNSS系统可实现高精度定位，通过实时动态差分技术将三维定位精度提升至厘米级。电控增稳云台搭配HT200 云台电机，为X 光射线脉冲机提供稳定的拍摄角度。采用Golden XRS-3X 射线脉冲机，设有用户界面，具备可变脉冲设置功能。
3.2 射线成像质量测试
为验证基于无人机的X光无损探伤系统的射线成像效果，选择在西北某市20基220 kV耐张塔压接管和耐张线夹进行带电探伤检测，导线材质分别为钢芯铝绞线和碳纤维导线。为减少风偏对探伤效果的影响，选则在静风的环境下进行相关实验。如图8所示。
图8 无人机X光带电探伤
图9 为无人机原始采集的探伤图像，对其进行包括图像降噪、图像信息融合和图像分块分割的智能处置，得到高分辨的内部纹理和边缘轮廓，如图10所示。
图9 无人机原始采集的探伤图像
图10 优化后的探伤图像
对20基杆塔的线夹压接进行探伤检测，通过图像分割技术共发现2 处压接不良，共2 个凹槽，漏压1槽，属于严重缺陷，如图11所示。
图11 压接不良的探伤图像
对20基杆塔的线夹单帧探伤时间耗时统计，如图12所示，探伤单帧平均耗时为11.1 s，最大耗时为15 s。
图12 20基杆塔单次探伤耗时统计
实验表明，所提出的X 光带电无损探伤检测技术在设备带电运行时，检测效率高，能够有效诊断输电线路耐张线夹连接情况，能够准确掌握输电线路设备内部机械结构状态信息，发现输电线路设备内部隐蔽的机械结构缺陷。
1）完成探伤无人机完整样机的研制并在模拟实验场地完成上线实验验证，其动力性能与探伤效果、定位精度、控制系统稳定性满足实验要求，探伤单次平均耗时控制在15 min 以内，探伤图像合格率达到95%及以上，具有工程实用价值。
2）在无人机遥感图像处理中创新了图像智能处理分析模块，通过建立X 射线原始图形采集、图像预处理、缺陷智能识别模型，提高X 射线图像相对质量和探伤检测的效率。
3）基于无人机的“X光”探伤系统可实现架空线路附属设备的无损检测，大幅降低线路运维人员的工作量，提高输电线路带电检测的效率，减少人员登塔作业的安全风险。
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