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模拟电力设备仪表广泛应用于我国的电力系统,通过电力巡检读取模拟电力设备仪表示数,在维护变电站电力设备、及时止损上有着重要意义。目前,对于模拟电力设备仪表的电力巡检工作,我国变电站普遍采用的是人工巡检方式,但这种方式效率低、人力成本较高、且容易出错,存在一定的安全隐患;同时,一些现存的基于电力巡检机器人的方法普适性不高、且实现难度大。因此,本文基于现有的电力巡检机器人平台EXJR-HUST/SN-1,自主研发了一套适用于电力巡检机器人的模拟仪表示数识别视觉系统及相关的计算机视觉识别算法。首先在调研、分析了国内外相关研究现状后,本文设计了一套搭载在电力巡检机器人平台上的模拟仪表示数识别视觉系统。该系统以机器人上的Nvidia Jetson TX2核心板和STM32单片机为处理单元,集成了网络高清摄像机、水平/竖直方向步进电机及其对应的编码器。通过步进电机闭环控制,该系统能够实现水平、竖直方向摄像机姿态的精确调整。然后本文提出了一种新的适用于电力巡检机器人的摄像机姿态校正方法,用于使摄像机对准巡检识别点上的待测模拟仪表。该方法先依据机器人的相关定位信息粗调摄像机姿态,使摄像机初步对准待测模拟仪表;再使用一种本文提出的基于方向梯度直方图(Histogram Oriented Gradient,HOG)特征、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的快速摄像机姿态校正算法精调摄像机姿态,实现了电力巡检过程中使摄像机精确对准待测模拟仪表的预期目标。最后本文提出了一种新的适用于电力巡检机器人的模拟仪表示数识别算法,用于在摄像机对准巡检识别点待测模拟仪表后,精确读取其示数。该算法利用加速鲁棒特征(Speeded Up Robust Features,SURF)计算实际拍摄图像与巡检识别点标准刻度盘图像之间的坐标映射关系,并通过将实际图像中的指针像素投影到标准刻度盘图像中实现了读数过程中的视差校正,从而计算得到精确的示数识别结果。大量实验表明,上述模拟仪表示数识别视觉系统在电力巡检过程中对光照、识别高度具有较好的鲁棒性,且在识别精度与异常示数预警中也有着优秀的表现。