其他行業(yè)
在電力系統(tǒng)向智能電網(wǎng)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，冷卻液、變壓器油、水等關(guān)鍵液體的化學(xué)完整性，直接關(guān)系到電力設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行與能源系統(tǒng)的安全保障。這些液體在長(zhǎng)期使用中，易因機(jī)械磨損、腐蝕、絕緣材料分解等因素，混入碳、鐵、銅、錫等雜質(zhì)，可能降低冷卻效率、縮短設(shè)備壽命，甚至引發(fā)電氣故障。有數(shù)據(jù)顯示，約35% 的變壓器故障與冷卻液體中的污染物相關(guān)，因此及時(shí)準(zhǔn)確的雜質(zhì)檢測(cè)成為電力運(yùn)維的關(guān)鍵需求。
傳統(tǒng)檢測(cè)方法往往存在效率低、準(zhǔn)確性不足等問(wèn)題，難以滿足電力系統(tǒng)proactive 維護(hù)的需求。而高光譜成像（HSI）技術(shù)作為一種非接觸檢測(cè)手段，憑借其高光譜分辨率與空間分辨率的優(yōu)勢(shì)，為液體雜質(zhì)檢測(cè)提供了新的解決方案。杭州彩譜科技的 FS-23 高光譜相機(jī)，在上海電力大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)展的電力系統(tǒng)液體雜質(zhì)檢測(cè)研究中，展現(xiàn)出了穩(wěn)定可靠的應(yīng)用潛力。
該研究搭建的檢測(cè)系統(tǒng)以彩譜FS-23 高光譜相機(jī)為核心，搭配鹵素?zé)簟⑿?zhǔn)白板與計(jì)算機(jī)，構(gòu)建了完整的高光譜成像檢測(cè)體系。FS-23 高光譜相機(jī)具備 400-1000nm 的光譜范圍，2.5nm 的光譜分辨率與 1200 個(gè)光譜通道，能夠精準(zhǔn)捕捉液體樣本在不同波長(zhǎng)下的光譜響應(yīng)；同時(shí)其 1920×1920 像素的空間分辨率與 5.86μm 的像素尺寸，可清晰呈現(xiàn)樣本的空間信息，為雜質(zhì)識(shí)別提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐。
檢測(cè)流程遵循嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)邏輯：
1. 樣本制備：選取coolant、變壓器油、水三類電力系統(tǒng)關(guān)鍵液體，分別添加碳、鐵、銅、錫四種常見(jiàn)雜質(zhì)顆粒（粒徑均為 10μm），按照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定雜質(zhì)濃度，確保樣本貼合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景；
2. 數(shù)據(jù)采集：在標(biāo)準(zhǔn)化照明條件下，以50 毫秒曝光時(shí)間采集樣本高光譜圖像，通過(guò)軟件選取感興趣區(qū)域（ROI），最終構(gòu)建包含 9350 條光譜反射率數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集；
3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用Savitzky-Golay 濾波對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，消除儀器噪聲與光散射等干擾因素，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；
4. 模型構(gòu)建：整合13 種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā) WeightedEnsemble_L2 加權(quán)集成模型，通過(guò)兩級(jí)集成策略，充分發(fā)揮不同算法的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，提升雜質(zhì)分類的準(zhǔn)確性與魯棒性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于彩譜FS-23 高光譜相機(jī)的檢測(cè)方案，在電力系統(tǒng)液體雜質(zhì)檢測(cè)中表現(xiàn)出優(yōu)異性能：
l 模型在訓(xùn)練集上達(dá)到90% 的準(zhǔn)確率，驗(yàn)證集與預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率均為 87.53%，有效降低了單一模型常見(jiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題，展現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性；
l 對(duì)不同雜質(zhì)的識(shí)別表現(xiàn)出差異化優(yōu)勢(shì)：碳顆粒混合物的識(shí)別效果突出，在三類液體中均能實(shí)現(xiàn)高效識(shí)別；原始液體的識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)97%，其穩(wěn)定的光譜特征使其易于區(qū)分；銅顆粒在冷卻液與變壓器油中也保持了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率；
l 具備出色的泛化能力：即使僅基于冷卻液樣本訓(xùn)練模型，其在變壓器油與水樣本的雜質(zhì)檢測(cè)中，仍分別達(dá)到87.86% 與 87.42% 的準(zhǔn)確率，能夠適配電力系統(tǒng)中多種關(guān)鍵液體的檢測(cè)需求。
值得注意的是，該方案對(duì)鐵、錫等雜質(zhì)的檢測(cè)雖面臨光譜相似性、化學(xué)不穩(wěn)定性等挑戰(zhàn)，但仍能保持70% 以上的準(zhǔn)確率，為實(shí)際應(yīng)用中的雜質(zhì)篩查提供了可靠參考。
彩譜FS-23 高光譜相機(jī)在電力系統(tǒng)液體雜質(zhì)檢測(cè)中的成功應(yīng)用，不僅解決了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的痛點(diǎn)，更推動(dòng)了電力運(yùn)維向精準(zhǔn)化、智能化轉(zhuǎn)型。其非接觸式檢測(cè)特性，可避免對(duì)液體樣本的破壞；快速的光譜數(shù)據(jù)采集與分析流程，能夠滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)需求；而與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的融合，進(jìn)一步提升了檢測(cè)結(jié)果的可靠性，為電力設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了數(shù)據(jù)支撐。
除電力行業(yè)外，彩譜科技的高光譜相機(jī)憑借其靈活的配置與穩(wěn)定的性能，還可廣泛應(yīng)用于食品檢測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、材料分析等多個(gè)領(lǐng)域。未來(lái)，彩譜科技將持續(xù)深耕高光譜技術(shù)研發(fā)，不斷拓展應(yīng)用場(chǎng)景，為各行業(yè)提供更具針對(duì)性的光譜檢測(cè)解決方案，以技術(shù)創(chuàng)新賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)。
（論文原文可通過(guò)Engineering Applications of Artificial Intelligence 158 (2025) 111607搜索《Hyperspectral imaging for rapid impurity detection in power》進(jìn)行閱讀）
產(chǎn)品推薦
FigSpec FS-23成像高光譜相機(jī)
l 圖像分辨率：1920*1920
l 光譜范圍：400-1000nm
l 光譜分辨率(FWHM)：2.5nm
l 光譜通道數(shù)：1200
