【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及進水濾網孔隙結垢檢測，尤其涉及一種水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法及系統。
技術介紹
1、排水泵作為一種常用的排水設施，在水電站、礦井、河道治理等領域均有著廣泛的應用。在我國西南地區大型水電站，由于所處地形特殊，廠房多位于兩岸山體內，且地勢往往較低。因此，站內配套了完善的排水系統，用于排出山體滲漏、強降雨等匯集的積水，避免水淹廠房事故。以水電站導流洞排水為例，通過明渠將山體滲水引至集水池，再通過排水泵將積水排出。導流洞集水池一般碎石較多，且水質鈣化嚴重，為避免碎石和鈣化碎塊吸入水泵造成損壞，往往在水泵進水流道加上濾網，但由于水質原因，濾網孔隙極易發生結垢堵塞，造成水泵水力性能降低，甚至電機損毀。
2、當前，對于流道堵塞問題，根據實際工作環境，采用不同的防治措施。如常規河道排水和灌溉輸水泵站，通過在進水口前加攔污柵阻擋生活垃圾等，避免泵站異物吸入堵塞。對于高含沙水質泵站，有學者通過減小雙吸泵葉片安放角并在葉輪蓋板外側開楔形槽，大幅度減小了葉輪口環附近泥沙聚集；有學者總結出合適的前池體型能有效避免回流，進而減少泥沙淤積；有學者研究了導流板安裝高程、角度、楔形等對降低泵站前池泥沙淤積的作用機理。對于小流道流體設施，以滴灌設備為例，有學者實驗分析了引黃滴灌條件下多種不同結構滴頭的泥沙堵塞程度，得出進水凸臺結構的非補償圓柱式滴頭可有效提高滴灌系統的使用壽命；有學者研究了進水口數、梯形流道齒數、出水口數對單翼迷宮式滴灌帶抗堵塞性能的影響，結果表明在梯形迷宮流道尺寸相同時，梯形流道齒數越少流道內部流速越大，
3、可見，現有技術多集中在流態及其堵塞機理分析，以及流道結構設計優化以應對流道堵塞。雖然有極少數學者從預測角度構建了多孔小流道設備的堵塞檢測模型，但這些方法均建立在能準確提取出堵塞相關運行和環境特征變量，以及有足夠高質量堵塞正負訓練樣本數據集的基礎上，工作開展的前置條件過于苛刻。對于水電站導流洞集水池這種特殊工作場景，水質鈣化問題無法避免，水泵進水濾網結構可優化空間有限。因此，如何在排水泵進水濾網結構可優化空間有限的情況下，實現對排水泵進水濾網結垢堵塞程度的檢測，以便于對水電站排水泵進水濾網堵塞程度進行動態跟蹤監控，也便于提前通知相關運檢人員進行濾網清垢處理，避免水電站排水泵水力性能降低、電機損毀等現象的發生，成為一個亟待解決的問題。
4、上述內容僅用于輔助理解本專利技術的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的在于提供了一種水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法及系統，旨在解決現有技術無法在排水泵進水濾網結構可優化空間有限的情況下，實現對排水泵進水濾網結垢堵塞程度的檢測，以便于對水電站排水泵進水濾網堵塞程度進行動態跟蹤監控，也便于提前通知相關運檢人員進行濾網清垢處理，避免水電站排水泵水力性能降低、電機損毀等現象的發生的技術問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了一種水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，所述方法包括以下步驟：
3、獲取水電站排水泵圖像，并基于canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網邊緣輪廓圖像；
4、通過hsv顏色模型從所述進水濾網邊緣輪廓圖像中分離出濾網孔隙顏色分量圖像；
5、基于所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點之間的hsv顏色歐式距離計算濾網孔隙的像素面積，以實現對水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度的檢測。
6、可選地，所述獲取水電站排水泵圖像，并基于canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網邊緣輪廓圖像的步驟，包括：
7、獲取基于水電站排水泵圖像標注的進水濾網的邊緣輪廓的多組像素點的坐標集合；
8、采用canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網的輪廓邊緣；
9、根據所述坐標集合和所述輪廓邊緣將所述水電站排水泵圖像截取到囊括進水濾網完整結構的掩碼區域內，得到進水濾網邊緣輪廓圖像。
10、可選地，所述采用canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網的邊緣的步驟，包括：
11、對所述水電站排水泵圖像依次進行灰度化處理和高斯濾波處理，獲得濾波后的灰度圖像；
12、利用sobel算子計算所述濾波后的灰度圖像中每個像素點的梯度強度和梯度方向，并根據每個像素點的梯度強度和梯度方向進行非極大值抑制處理，獲得局部極大值像素點；
13、通過canny邊緣檢測算法根據所述局部極大值像素點利用雙閾值法識別進水濾網的邊緣。
14、可選地，所述通過hsv顏色模型從所述進水濾網邊緣輪廓圖像中分離出濾網孔隙顏色分量圖像的步驟，包括：
15、獲取所述進水濾網邊緣輪廓圖像的rgb分量，并對所述rgb分量進行hsv轉換處理，獲得hsv轉換結果；
16、基于所述hsv轉換結果確定分離濾網孔隙的最優顏色分量；
17、相應地，所述基于所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點之間的hsv顏色歐式距離計算濾網孔隙的像素面積，以實現對水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度的檢測的步驟，包括：
18、基于所述最優顏色分量中各像素點之間的hsv顏色歐式距離計算濾網孔隙的像素面積，以實現對水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度的檢測。
19、可選地，所述基于所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點之間的hsv顏色歐式距離計算濾網孔隙的像素面積，以實現對水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度的檢測的步驟，包括：
20、計算所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點之間的hsv顏色歐式距離；
21、基于所述hsv顏色歐式距離對所有像素點進行聚類，獲得像素點聚類結果；
22、基于所述像素點聚類結果中所有濾網孔隙對應的像素點計算濾網孔隙的像素面積，以實現對水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度的檢測。
23、此外，為實現上述目的，本專利技術還提出一種水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測系統，所述水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測系統包括：
24、輪廓提取模塊，用于獲取水電站排水泵圖像，并基于canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網邊緣輪廓圖像；
25、hsv分離模塊，用于通過hsv顏色模型從所述進水濾網邊緣輪廓圖像中分離出濾網孔隙顏色分量圖像；
26、孔隙計算模塊，用于基于所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述獲取水電站排水泵圖像，并基于Canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網邊緣輪廓圖像的步驟，包括：
3.如權利要求2所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述采用Canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網的邊緣的步驟，包括：
4.如權利要求1所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述通過HSV顏色模型從所述進水濾網邊緣輪廓圖像中分離出濾網孔隙顏色分量圖像的步驟，包括：
5.如權利要求1所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述基于所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點之間的HSV顏色歐式距離計算濾網孔隙的像素面積，以實現對水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度的檢測的步驟，包括：
6.一種水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢
7.如權利要求6所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測系統，其特征在于，所述輪廓提取模塊，還用于獲取基于水電站排水泵圖像標注的進水濾網的邊緣輪廓的多組像素點的坐標集合；
8.如權利要求7所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測系統，其特征在于，所述輪廓提取模塊，還用于對所述水電站排水泵圖像依次進行灰度化處理和高斯濾波處理，獲得濾波后的灰度圖像；
9.如權利要求6所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測系統，其特征在于，所述HSV分離模塊，還用于獲取所述進水濾網邊緣輪廓圖像的RGB分量，并對所述RGB分量進行HSV轉換處理，獲得HSV轉換結果；
10.如權利要求6所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測系統，其特征在于，所述孔隙計算模塊，還用于計算所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點之間的HSV顏色歐式距離；
...【技術特征摘要】
1.一種水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述獲取水電站排水泵圖像，并基于canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網邊緣輪廓圖像的步驟，包括：
3.如權利要求2所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述采用canny邊緣檢測算法從所述水電站排水泵圖像中提取進水濾網的邊緣的步驟，包括：
4.如權利要求1所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述通過hsv顏色模型從所述進水濾網邊緣輪廓圖像中分離出濾網孔隙顏色分量圖像的步驟，包括：
5.如權利要求1所述的水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度檢測方法，其特征在于，所述基于所述濾網孔隙顏色分量圖像中各像素點之間的hsv顏色歐式距離計算濾網孔隙的像素面積，以實現對水電站排水泵的進水濾網結垢堵塞程度的檢測的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐龍，符向前，丁萁琦，侯令華，羅莎，蔡云英，
申請(專利權)人：中國長江電力股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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