基于视觉的巡检机器人定位与感知
发布时间：2021-08-17 06:27
电力是社会运行的重要基石,发电厂的稳定运行是电力供应的保障。发电厂日常运营需要人工定班次的巡检,该巡检方式存在着劳动强度大、质量不稳定、工作环境恶劣等问题,引入巡检机器人可以减轻巡检的人力投入、提高巡检的质量和效率。发电厂有着众多的设备和管道,这些设备需要通过视觉对其外观变化观察,做出是否出现故障的判断。但是传统的人工巡检缺乏对巡检图像数据的自动化处理,无法对需要历史存档对比的故障进行有效检测。使用基于深度学习的卷积神经网络算法可以对庞大的图片数据进行快速、准确的分类,提高巡检质量。为了巡检更加高效,本文研究了巡检机器人基于单目摄像头的自主定位导航和基于深度学习的视觉感知,其中感知部分包括目标检测和分类。机器人操作系统和目标感知均为同一系统环境,算法可以移植性良好。本文的研究内容及成果如下:（1）总结分析了目前巡检机器人导航定位的方法和不足,提出使用单目摄像头基于视觉的V-SLAM方法对巡检机器人进行位姿估计和导航定位。使用ORB-SLAM算法通过单目摄像头提取ORB特征点,构建稀疏三维特征地图,在实验室环境下完成定位、构图、路径规划、导航。（2）针对移动机器人计算性能不足、目标检测算...
【文章来源】：上海电机学院上海市
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机7小机油箱就地油位计排污门Fig.1-17thsmallmachineoiltankon-siteoillevelgaugedraindoor
上海电机学院硕士学位论文-2-以日常巡检质量能否达到电厂的要求和标准与电厂的稳定运行至关重要。传统的实时监控和巡检方法存在着很大的不足：（1）巡检需要投入大量的人力物力。长期单调而又繁杂的巡检任务难免使得巡检人员掉以轻心，主观的消极怠工会给巡检质量带来不确定性因素，也给电厂的稳定运行带来安全隐患；（2）有些故障具有长期性和累积性，例如小机油箱的漏油状况，管道漏油速度十分缓慢，每次短时的巡检无法对漏油状况做出准确判断。如图1-1所示是小机油箱就地油位计排污门油污的缓慢渗出，需要地面的油污图像作为参考。如图1-2所示是油污排污痕迹，需要对该位置的多天图像进行比对，才可以得出可靠地结论。巡检目标的图像档案对于日常巡检任务和故障分析有着重要意义。同时，巡检图像数据分析的必要条件是具对海量数据进行快速目标提取和分类的能力。图1-2小机油地面排污痕迹Fig.1-2Smalloildrainsontheground图1-1机7小机油箱就地油位计排污门Fig.1-17thsmallmachineoiltankon-siteoillevelgaugedraindoor
sualRecognitionChallenge）竞赛中获得了冠军。他们首次在卷积神经网络中使用ReLU、Dropout和LRN等技巧。其作者认为神经网络过多参数带来的强大的拟合能力，很容易造成模型对于训练集过拟合（over-fitting），从而使得模型在使用上表现不如验证集。减少这种过拟合的主要思路是把网络的参数更加稀疏，对网络神经元的连接增加一些随机性。Hinton等认为在卷积神经网络训练时随机的使某些神经元失活，可以有效减少网络参数数量、避免模型的过拟合，提升泛化能力。这种神经元随机失活的做法称为dropout。其网络结构图如图1-3所示图1-3AlexNet网络结构Fig.1-3AlexNetnetworkstructure
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进YOLO v3的安全帽佩戴检测方法[J]. 施辉,陈先桥,杨英. 计算机工程与应用. 2019(11)
[2]浅析电力变电设备的日常巡检和维护[J]. 杨伟林. 电子测试. 2018(23)
[3]改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用[J]. 郑志强,刘妍妍,潘长城,李国宁. 电光与控制. 2019(04)
[4]基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法[J]. 王文秀,傅雨田,董峰,李锋. 光学学报. 2018(07)
[5]基于卷积神经网络的光学遥感图像目标检测[J]. 卢艺帆,张松海. 中国科技论文. 2017(14)
[6]基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述[J]. 刘浩敏,章国锋,鲍虎军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(06)
[7]微电网能量管理系统研究综述[J]. 吴雄,王秀丽,刘世民,祝振鹏,刘春阳,段杰,侯菲. 电力自动化设备. 2014(10)
[8]我国电力工业发展预测[J]. 罗建国,何百磊,邢翼腾. 中国能源. 2014(06)
[9]图像物体分类与检测算法综述[J]. 黄凯奇,任伟强,谭铁牛. 计算机学报. 2014(06)
[10]基于红外图像的电力变压器油位自动检测方法[J]. 刘健,解辰,蔺丽华. 高电压技术. 2010(04)
硕士论文
[1]山西长治久安变电站巡检机器人的应用研究[D]. 高青.华北电力大学 2012
[2]基于红外热像仪的变电站电力变压器过热故障在线监测[D]. 史钦锋.南京理工大学 2009
本文编号：3347250
【文章来源】：上海电机学院上海市
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机7小机油箱就地油位计排污门Fig.1-17thsmallmachineoiltankon-siteoillevelgaugedraindoor
上海电机学院硕士学位论文-2-以日常巡检质量能否达到电厂的要求和标准与电厂的稳定运行至关重要。传统的实时监控和巡检方法存在着很大的不足：（1）巡检需要投入大量的人力物力。长期单调而又繁杂的巡检任务难免使得巡检人员掉以轻心，主观的消极怠工会给巡检质量带来不确定性因素，也给电厂的稳定运行带来安全隐患；（2）有些故障具有长期性和累积性，例如小机油箱的漏油状况，管道漏油速度十分缓慢，每次短时的巡检无法对漏油状况做出准确判断。如图1-1所示是小机油箱就地油位计排污门油污的缓慢渗出，需要地面的油污图像作为参考。如图1-2所示是油污排污痕迹，需要对该位置的多天图像进行比对，才可以得出可靠地结论。巡检目标的图像档案对于日常巡检任务和故障分析有着重要意义。同时，巡检图像数据分析的必要条件是具对海量数据进行快速目标提取和分类的能力。图1-2小机油地面排污痕迹Fig.1-2Smalloildrainsontheground图1-1机7小机油箱就地油位计排污门Fig.1-17thsmallmachineoiltankon-siteoillevelgaugedraindoor
sualRecognitionChallenge）竞赛中获得了冠军。他们首次在卷积神经网络中使用ReLU、Dropout和LRN等技巧。其作者认为神经网络过多参数带来的强大的拟合能力，很容易造成模型对于训练集过拟合（over-fitting），从而使得模型在使用上表现不如验证集。减少这种过拟合的主要思路是把网络的参数更加稀疏，对网络神经元的连接增加一些随机性。Hinton等认为在卷积神经网络训练时随机的使某些神经元失活，可以有效减少网络参数数量、避免模型的过拟合，提升泛化能力。这种神经元随机失活的做法称为dropout。其网络结构图如图1-3所示图1-3AlexNet网络结构Fig.1-3AlexNetnetworkstructure
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进YOLO v3的安全帽佩戴检测方法[J]. 施辉,陈先桥,杨英. 计算机工程与应用. 2019(11)
[2]浅析电力变电设备的日常巡检和维护[J]. 杨伟林. 电子测试. 2018(23)
[3]改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用[J]. 郑志强,刘妍妍,潘长城,李国宁. 电光与控制. 2019(04)
[4]基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法[J]. 王文秀,傅雨田,董峰,李锋. 光学学报. 2018(07)
[5]基于卷积神经网络的光学遥感图像目标检测[J]. 卢艺帆,张松海. 中国科技论文. 2017(14)
[6]基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述[J]. 刘浩敏,章国锋,鲍虎军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(06)
[7]微电网能量管理系统研究综述[J]. 吴雄,王秀丽,刘世民,祝振鹏,刘春阳,段杰,侯菲. 电力自动化设备. 2014(10)
[8]我国电力工业发展预测[J]. 罗建国,何百磊,邢翼腾. 中国能源. 2014(06)
[9]图像物体分类与检测算法综述[J]. 黄凯奇,任伟强,谭铁牛. 计算机学报. 2014(06)
[10]基于红外图像的电力变压器油位自动检测方法[J]. 刘健,解辰,蔺丽华. 高电压技术. 2010(04)
硕士论文
[1]山西长治久安变电站巡检机器人的应用研究[D]. 高青.华北电力大学 2012
[2]基于红外热像仪的变电站电力变压器过热故障在线监测[D]. 史钦锋.南京理工大学 2009
本文编号：3347250
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