变电站巡检AGV中的双CCD图像监测方法与应用研究

发布时间：2017-09-29 02:02

  本文关键词：变电站巡检AGV中的双CCD图像监测方法与应用研究

  更多相关文章： 变电站 巡检AGV 热红外测温 图像匹配与融合 DM642

【摘要】：随着智能电网的发展以及变电站电压等级的不断提高,变电站的占地面积也在逐渐地扩大,这给站内电气设备的巡检工作带来了巨大挑战。传统的巡检方式严重依赖于技术人员的经验、感官和手持检测设备,越来越不能适应新形势下对变电站巡检工作的自动化和智能化等要求。如果将带有图像处理功能的电力机器人投入到变电站的巡视和监测工作中,不仅能够工作在全天候环境下,而且可以极大地辅助工作人员对电气设备进行可靠的巡检,有效地规避风险,减少损失。本文对搭载双CCD的巡检机器人中的图像监测技术进行了相关研究,分别研究了可见光的图像匹配和红外图像的融合技术,并基于DSP+FPGA架构设计和研制了图像处理系统。该系统携带着常规的可见光CCD和热红外摄像头,可以将采集的电气设备图像与设备类型模板库进行实时匹配与识别；对于那些容易发生过热故障的电气设备,实施红外图像融合技术下的温度监控。本文主要介绍了图像监测系统中的关键技术,主要包括基于可见光CCD的图像匹配、基于可见光和红外CCD的图像融合,以及DSP+FPGA架构的硬件系统和软件系统。对于图像匹配技术,分别研究了区域匹配和特征匹配的具体方法以及它们的优缺点。在此基础上,提出了区域和特征信息相结合的改进匹配方法。通过在Matlab平台的仿真实验,验证了本文改进算法的良好性能和较强的鲁棒性。对于图像融合技术,本文研究了基于小波变换和非下采样Contourlet变换(NSCT)的图像融合框架。针对NSCT融合算法具有较高的计算复杂度问题,提出一种改进的算法。首先介绍了信号的压缩感知理论,并将其运用到经过NSCT分解后的图像高频系数中,再采用小波变换的融合算法处理低频系数,最后通过重构算法恢复了图像数据。通过Matlab仿真实验表明,改进的图像融合算法不仅具有良好的融合效果,而且兼顾了图像监测系统的实时性需求。设计了双CCD图像采集、图像匹配、融合和显示模块等硬件电路,完成了相应模块的DSP程序移植、编写和优化。最后通过对实际采集的变电站电气设备图像的实验结果表明,本文的设计方法可以得到满意的效果。
【关键词】：变电站 巡检AGV 热红外测温 图像匹配与融合 DM642
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TM63
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 绪论16-22
• 1.1 课题的研究背景及意义16-18
• 1.2 变电站巡检AGV图像监测技术的研究现状18-19
• 1.3 本文研究内容与结构19-22
• 1.3.1 主要研究内容19-20
• 1.3.2 研究方法20-22
• 第二章 可见光图像匹配方法研究22-37
• 2.1 图像匹配概述22-23
• 2.2 区域匹配方法研究23-25
• 2.3 基于特征的匹配方法研究25-30
• 2.3.1 积分图像与Hessian矩阵26-27
• 2.3.2 尺度空间的建立与特征点的定位27-29
• 2.3.3 特征点的分配与主方向的确定29
• 2.3.4 特征描述子的生成29-30
• 2.4 改进的图像匹配方法研究30-34
• 2.4.1 匹配约束条件31-32
• 2.4.2 灰度归一化32-33
• 2.4.3 区域生长与匹配33-34
• 2.5 实验结果与分析34-36
• 2.6 本章小结36-37
• 第三章 红外与可见光图像融合方法研究37-55
• 3.1 图像融合概述37
• 3.2 小波变换及图像融合37-40
• 3.3 非下采样Contourlet变换及图像融合40-47
• 3.3.1 塔式分解模型42-43
• 3.3.2 非下采样滤波器组43-44
• 3.3.3 基于非下采样Contourlet变换的图像融合框架44-47
• 3.4 改进的图像融合方法研究47-52
• 3.4.1 CS理论与信号的稀疏性47-50
• 3.4.2 恢复算法50-51
• 3.4.3 改进的图像融合框架51-52
• 3.5 实验结果与分析52-54
• 3.6 本章小结54-55
• 第四章 变电站巡检AGV图像处理系统设计55-73
• 4.1 图像处理系统概述55-57
• 4.2 图像采集模块硬件设计57-59
• 4.3 DSP与FPGA的通信和存储拓展电路设计59-60
• 4.4 PCB设计60-63
• 4.5 软件设计63-70
• 4.5.1 图像采集线程64-65
• 4.5.2 图像匹配线程65-68
• 4.5.3 图像融合线程68-70
• 4.6 功能测试与验证70-72
• 4.7 本章小结72-73
• 第五章 总结与展望73-75
• 5.1 总结73-74
• 5.2 展望74-75
• 参考文献75-78
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况78

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本文编号：939311