Detection of short-circuits of dc motor using thermographic images, binarization and K-NN classifier

Zadnjih je godina otkriveno mnogo metoda za otkrivanje greške. Jedna od njih je termografija, sigurna i neinvazivna metoda. U radu se opisuje otkrivanje početnog stanja greške u istosmjernom motoru. Analizirane su termografske slike ispravljača istosmjernog motora. Analizirane su dvije vrste termografskih slika: termografska slika ispravljača ispravnog istosmjernog motora i termografska slika ispravljača istosmjernog motora s pregorjelim zavojnicama rotora. Analiza je provedena za metode obrade slike kao što su: ekstrakcija grimizno ljubičaste boje, binarizacija, zbir vertikalnih piksela i zbir svih piksela na slici. Klasifikacija se provela za klasifikator K-Najbliži Susjed (K-Nearest Neighbour classifier). Rezultati analize pokazuju da je predložena metoda učinkovita. Može se također koristiti u dijagnostičke svrhe u industrijskim pogonima.Many fault diagnostic methods have been developed in recent years. One of them is thermography. It is a safe and non-invasive method of diagnostic. Fault diagnostic method of incipient states of Direct Current motor was described in the article. Thermographic images of the commutator of Direct Current motor were used in an analysis. Two kinds of thermographic images were analysed: thermographic image of commutator of healthy DC motor, thermographic image of commutator of DC motor with shorted rotor coils. The analysis was carried out for image processing methods such as: extraction of magenta colour, binarization, sum of vertical pixels and sum of all pixels in the image. Classification was conducted for K-Nearest Neighbour classifier. The results of analysis show that the proposed method is efficient. It can be also used for diagnostic purposes in industrial plants