Download En la patente US 6937027 B2, “Hybrid type sensor for detecting high

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Método de procesamiento digital de imágenes térmicas para la
detección temprana de fallas en accesorios de instalaciones
eléctricas subterráneas.
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OBJETO DE LA INVENCIÓN
La detección temprana de fallas en instalaciones eléctricas subterráneas ha venido a ser un
tema de mayor relevancia debido a la confiabilidad que actualmente se esta pidiendo a los
sistemas de suministro de energía, siendo la principal causa de falla en una instalación
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eléctrica subterránea, la actividad eléctrica debido a las Descargas Parciales (DP) presentes
en el aislamiento del cable o en los accesorios de la instalación como pueden ser los
empalmes y las terminales. El objeto de esta invención es la detección temprana de fallas
por medio metodología para el procesamiento digital de imágenes térmicas tomadas en una
instalación eléctrica subterránea, con el objetivo de detectar los puntos de falla que con una
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simple toma de la imagen térmica no pueden ser identificados. El análisis termográfico de
imágenes permite la localización de fallas por medio de una metodología de análisis,
empleando un algoritmo para la segmentación de la intensidad y la textura en una imagen
termográfica, este es un nuevo método que permite la detección de la actividad de las DP
en accesorios de las líneas eléctricas subterráneas.
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ANTECEDENTES
En las instalaciones eléctricas subterráneas, los principales puntos de falla se encuentran en
los accesorios para llevar a cabo la instalación como son los empalmes y las terminales,
necesarios para realizar la interconexión entre los diferentes equipos y componentes de una
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red eléctrica. Los porcentajes de falla de una instalación eléctrica subterránea se encuentran
distribuidos de acuerdo a lo siguiente: 52 % para empalmes, 43 % para las terminales, 4%
para el aislamiento del cable y 1% para eventos externos a la instalación del cable.
Debido a esta problemática se han estado desarrollando diversos métodos, eléctricos y
acústicos, con el fin de poder anticiparse a la falla catastrófica que se produce por la
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presencia continua de las DP en las instalaciones eléctricas subterráneas.
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En el articulo “Partial discharge measurement in the ultra high frequency (UHF) range”, de
Tenbohlen, S. ; Univ. Stuttgart, Stuttgart ; Denissov, D. ; Hoek, S.M. ; Markalous, S.M.
publicado en IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, (Volumen:15 ,
Issue: 6 ), se hace mención a la metodología desde el punto de vista eléctrico que se hace
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para la detección de las PD en equipos eléctricos, esta metodología esta enfocada a la
detección del fenómeno en alta frecuencia, lo que implica la instalación de equipo
especializado en la instalación eléctrica.
En la patente US 6937027 B2, “Hybrid type sensor for detecting high frequency partial
discharge”, se hace mención a un sistema de detección híbrido (alta y baja frecuencia) para
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la detección de DP, es una metodología desde el punto de vista eléctrico en donde el
dispositivo sensor debe de estar colocado en el equipo eléctrico.
La patente WO 2013038210 A1 “Apparatus and method for remote monitoring of partial
discharge in electrical apparatus”, hace mención a un sistema de detección de DP así como
un monitoreo remoto de las mismas, para dar información al administrador de la red o
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equipos eléctricos de las condiciones de los mismo, pero esto esta basado en la colocación
física de un sistema de detección.
En el artículo “Research on the visual detection device of partial discharge visual imaging
precision positioning” de WANG Tian-zheng, CHEN Yu-tong, YU Hua, YANG Dongdong, se hace referencia a un sistema de detección de DP por medio de detección
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electroacústica y en donde se deben de tener instalados los sensores adecuados para llevar a
cabo esta medición teniendo el inconveniente de la presencia física de los sensores y el
sistema de monitoreo adicional para llevar a cabo el sistema de detección.
De acuerdo a lo previamente descrito se ha observado que la tecnología de detección de DP
esta enfocada al desarrollo de sistema de detección y monitoreo por medio de los métodos
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eléctricos y electro-acústicos.
PROBLEMA TÉCNICO A RESOLVER
La presencia de DP en los sistemas dieléctricos, provoca un incremento de temperatura
debido a la disipación de energía presente, esta disipación de energía se puede traducir en
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calor y hacer una diferencia de temperatura con el resto del equipo, esta metodología es
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comúnmente utilizada en el mantenimiento preventivo industrial, en donde por medio de
cámaras termográficas se pueden detectar puntos potenciales de falla en maquinas y piezas
metálicas en general observando los diferentes gradientes de temperatura presentas en la
imagen; el inconveniente es que esta diferencia de temperatura no puede ser medida y
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observada en las etapas iniciales de las DP y para cuando esta diferencia de temperatura sea
evidente, la falla se puede hacer catastrófica en la instalación eléctrica siendo imposible
aplicar esta metodología de detección convencional, por lo que se ha desarrollado un nuevo
método de análisis a partir de una imagen térmica convencional y por medio del
procesamiento digital de la imagen térmica se pude identificar el punto potencial de la falla
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en los accesorios de una instalación eléctrica subterránea, observando las diferentes texturas
que se presentan en la imagen, siendo un método de no contacto y que no requiere la
instalación de sensores adicionales a la instalación
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS
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La presente invención esta soportada por las siguientes figuras:
Figura 1, Diagrama de flujo del proceso de obtención de la intensidad de la textura y
extracción de la segmentación por medio del algoritmo empleado.
Figura 2, Imágenes térmicas de terminales con falla (a) y sin falla (b) en una instalación
eléctrica experimental.
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Figura 3, Proceso de obtención de las diferentes intensidades de la textura y extracción.
Figura 4, Segmentación y extracción del punto de falla en una terminal.
Figura 5, segmentación y extracción del punto sin falla en una terminal.
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN
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La metodología propuesta esta basada en un extracción característica a través del análisis
de la textura por medio de la identificación y discriminación de áreas sospechosas
relacionadas al punto de falla, este método identifica la textura en términos de las
características extraídas, en donde la parte de la segmentación no depende solamente de las
imágenes analizadas sino también del uso del análisis de la textura. El algoritmo propuesto
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funciona a partir de una imagen digital de 8 bits en escala de grises obtenida a partir de una
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fotografía térmica del objeto a evaluar. Las diferencias de temperatura debido al punto de
falla presentan una ligera diferencia con respecto a las zonas en donde no se presenta la
falla, estas diferencias tienen sus características propias que permite su identificación,
análisis, discriminación y extracción del punto de falla, pero sin embargo estas pueden ser
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identificadas a simple vista.
Una vez que se ha realizado la extracción, la imagen se puede representar de dos maneras,
externa e interna. La representación externa se emplea cuando se desea el contorno
característico resaltado y la interna se emplea cuando se quiere hacer un análisis puntual de
una zona en particular.
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En la figura 1, se muestra el diagrama de flujo general del procesamiento digital de la
imagen, iniciando el proceso con:
1. Aquisición de la imagen térmica (1) que se quiere analizar, en donde en un principio
se hace un
2. Pre-procesado de la imagen inicial (2) por medio de un filtrado para obtener una
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mayor nitidez de la imagen, con el objetivo de identificar el fondo y texturas del
objeto,
3. Segmentación de las diferentes áreas y se hace una extracción de la textura del
fondo de la imagen obteniendo una mascara áspera de la región de interés,
4. Comparación de la mascara aspera con la imagen original obtenida previamente
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dado que el pre-procesado de la imagen da un resultado de resaltado de la imagen
definiendo cada uno de los diferentes perfiles y contornos de la misma,
5. Proceso de segmentación y extracción de las diferentes secciones de la imagen en
donde la región de interés es entonces identificada y extraída usando su textura base
que a su vez es comparada con una máscara o versión inicial de la imagen. Esto
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significa que la región es identificada como una parte de la textura del objeto y
puede ser definida directamente en la región del fondo de una máscara más simple
(5). El proceso mas detallado de cómo se realiza el proceso de segmentación y
extracción, se describe a continuación en donde se realiza un proceso de
segmentación que esta basado en basado la entropía base de la imagen con el fin en
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obtener los diferentes gradientes en la textura del fondo durante el proceso de
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extracción (5a), debido al comportamiento superior y mas precisión cuando se
analizan y/o se obtienen imágenes con límites no muy claros o difusos en donde las
regiones de transición entre una y otra no se encuentran muy bien definidas.
El proceso de obtención del calculo de la entropía de la imagen (5a), se realiza con
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base al cálculo estadístico de las mediciones aleatorias de una pequeña región Ωk
con límites (Mk × Nk) que funciona como una pequeña ventana sobre la imagen
completa de tal manera la entropía en esa pequeña región puede ser calculada como
sigue:
L-1
E(Wk ) = -å Pi log(Pi )
i=0
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en donde: E(Ωk): es la entropía local en la vecindad de la región Ωk y Pi es la
probabilidad de que una región en escala de grises i aparezca en la vecindad de la
región Ωk. Pi puede calcularse de acuerdo a:
Pi =
ni
( M k ´ Nk )
en donde Mk x Nk es el tamaño de la ventana y ni es la cantidad de pixeles en la
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escala de gris. Debido a que las imágenes no son procesadas en el lugar de la
instalación y el procesamiento de las imágenes se hace en una computadora, el
algoritmo propuesto considera únicamente el cálculo de la entropía de primer orden
con el fin de minimizar los costos del procesamiento en sitio.
El cálculo de la entropía es el paso inicial para determinar la textura del fondo (5a),
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en donde el cálculo de la entropía se encuentra desarrollada sobre una imagen preprocesada, afinándola por medio de una técnica de filtrado pasa-altas. La entropía
local se calcula usando una ventana de 9x9 pixeles, sin ser limitativa a estas
dimensiones que dependen de los recursos de computo disponibles, y la salida en
esta etapa, es una imagen que contiene la entropía local, la cual es convertida a un
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formato binario por medio de un umbral usando los valores de referencia.
La imagen binaria es una versión primaria de la textura del fondo en donde se
obtienen el umbral de la imagen con la obtención del mayor número de pixeles
sobre un cierto umbral localizado (5b), pero un tratamiento adicional es necesario
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con el fin de obtener un mejor comportamiento, realizando una extracción
morfológica de los pequeños objetos de la imagen y entonces suavizando los bordes
de la región previamente binarizada.
El proceso de remoción de los objetos de la imagen se hace por medio del método
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de áreas abiertas, mientras que el suavizado de las imágenes se realiza por medio de
un proceso de expansión por erosión, usando una mascara de 9x9 pixeles en ambos
casos (5c).
La identificación de la textura del objeto se puede realizar de tal manera que la
imagen binaria contiene la textura del fondo permitiendo la separación directa de los
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objetos con las texturas de la regiones base, en donde una nueva imagen es obtenida
extrayendo únicamente regiones sin el fondo de la imagen original (5d).
La entropía local es entonces calculada sobre la nueva imagen de acuerdo al cálculo
previo realizado (5a), el cual fue realizado sobre la imagen original, esta imagen
contiene una combinación de pixeles con el valor original y pixeles en gris, que
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corresponden a la textura base. Esto permite recalcular la entropía local sobre la
región de interés con la certidumbre de que la región identificada como parte de la
textura base no contribuye sobre la región de interés (5b y 5c) ya que la entropía es
mínima para las regiones que contienen pixeles con el mismo valor de gris.
Entonces la versión preliminar de la textura del objeto es limpiada de manera
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similar a lo realizado con la textura del fondo, removiendo los objetos pequeños y
suavizando los bordes (5e), en donde finalmente la imagen binaria obtenida contiene
la región de interés que fue extraída de la imagen original (5f).
EJEMPLOS
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Con el fin de validar el proceso de análisis digital de las imágenes térmicas se realizó en
laboratorio un modelo de una instalación eléctrica subterránea que fue formada por un
cable 1/0 AWG 100% nivel de aislamiento y terminales para 15 kV en ambos extremos, fue
alimentado por un transformador a una tensión de operación de 15 kV con una corriente
inducida de tal manera que provoque un calentamiento en la instalación. Una de las
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terminales fue instalada intencionalmente con un defecto y la otra sin defecto para validar
el proceso.
Imágenes térmicas de las terminales fueron tomadas como se muestra en la figura 2 en
donde muestra la terminal con falla y en la figura 3 se muestra la imagen termográfica de
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una terminal sin falla, se realizo el proceso de análisis de acuerdo a la figura 1 en donde se
obtuvo las diferentes intensidades de textura de las dos terminales; después de este proceso
se llevo a cabo la segmentación como se observa en la figura 4 en donde se aprecian los
diferentes niveles de acuerdo al umbral seleccionado para cada imagen. En la figura 5 se
muestra el proceso de extracción de las zonas de interés con los respectivos valores de
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umbral de acuerdo a la figura 4, en donde el punto de falla se encuentra identificado con un
circulo a 300 pixeles y un umbral de 0.785 como se observa en la figura 6 y con fines de
comparación, en la figura 7 se observa la terminal sin falla con los mismos parámetros de la
figura 6 en donde no se aprecia un punto de falla o anomalía alguna en la terminal.
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REIVINDICACIONES
Esta sección del documento se trabajará en conjunto con personal de la OTC una vez
que el resto del documento esté terminado.
Reivindicar significa reclamar algo a lo que se cree tener derecho. Las reivindicaciones
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deberán ser claras y concisas, es necesario que lo que se reivindica esté descrito o
representado en las otras secciones del documento.
La primera reivindicación es la más importante.
Habrá reivindicaciones independientes y dependientes de otras reivindicaciones.
Cada reivindicación se estructura de:
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a) Un preámbulo con las características técnicas de la invención que formen parte del
de lo que se ha descrito, es decir, del estado de la técnica o arte previo.
b) Una parte característica de la invención que no forme parte del estado de la
técnica (diferencia) precedida de las palabras “caracterizado por”, “en que la mejora
comprende” “que comprende”, o algún otro nexo similar.
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Por lo tanto, para la redacción de las reivindicaciones se realizará un listado con las
características de la invención, seleccionando aquéllas que son del estado de la técnica (lo
que se ha descrito previamente) y las que son propias de la invención. Las características
del estado de la técnica formarán parte del preámbulo y las segundas, formarán la parte
característica.
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1.
(Seleccione este texto y elimínelo) Describa el producto, el proceso o el aparato
con todas las características técnicas que hacen su invención nueva e inventiva y,
que desea proteger en los términos más generales o amplios posibles y sólo con sus
características técnicas sin hacer alusión a ventajas o denominaciones no técnicas
como nombres de propia invención o marcas.
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2.
(Seleccione este texto y elimínelo) Si su invención consta de varias partes o de
etapas características de un proceso a partir de esta reivindicación deberá explicar
específicamente cada una de esas partes o características que señaló en la
reivindicación número 1, por lo tanto esta reivindicación puede ser dependiente de
la primera. En caso de que se requiera dar mayor claridad a la reivindicación podrá
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mencionar por número, la parte del equipo. Describa modalidades particulares del
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producto, aparato y/o proceso. No hay un número límite de reivindicaciones, redacte
las que sean necesarias para proteger ampliamente su invención.
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RESUMEN
En la presente invención se muestra una metodología para el procesamiento digital de
imágenes térmicas de accesorios en instalaciones eléctricas subterráneas con el objetivo de
detectar fallas incipientes en instalaciones eléctricas de cables de potencia. Esta
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metodología es aplicable a cualquier tipo de instalación eléctrica en donde se requiera
detectar algún punto de falla incipiente y evitar una falla catastrófica en la instalación.
1/6
FIGURAS
Ni; dez'de'imagen'
Máscara'
aspera'
Imagen'
Térmica'
Máscara'Principal'
Desplegado'de'la'extracción'y'segmentación'de'
la'imagen'
Figura 1
2/6
Máscara'de'la'
textura'del'
fondo'
Imagen'sin'
texturas'de'
fondo'
Imagen'
de'
entrada'
Apertura'
morfológica'del'
área'
Extracción'de'las'
texturas'
Definición'
del'
contorno'
Figura 2
'
Entropia'
local'
Textura'local'
Rescalado'de'la'
matriz'
Imagen'Binaria'
Imagen'
segmentada'y'
extracción'del'
objeto'
3/6
Figura 3
4/6
Proceso(de(Segmentación(
Proceso(de(Extracción(
Figura(4(
Figura 4
5/6
Figura(5(
Figura 5
Area(=(300( Th(=(0.785(
pixels,((
Figura(6(
Figura(5(
6/6
Area(=(300( Th(=(0.785(
pixels,((
Figura 6
Figura(6(