变电站巡检机器人的图像处理关键技术研究

发布时间：2021-05-24 05:01

　　在当今电力系统中,变电站作为电网输电配电的中转站,在变换电压、传递电能和分配能量起着关键性作用,是沟通发电站和电网用户的桥梁。在变电站中,电力设备是输电配电的关键设备,设备运行的稳定性和安全性关系到变电站整体的日常正常工作运转。设备的典型外观缺陷与仪表数据的记录等日常巡检工作已经向自动化与智能化发展,结合相应的图像处理算法完成巡检任务。因此,研究变电站巡检机器人所涉及的关键技术具有重要的研究意义。本论文围绕变电站巡检机器人的图像处理技术开展研究工作。首先,对变电站巡检机器人进行系统进行集成设计,设计一款能搭载高速处理器和多种传感器的机器人平台,在变电站中对仪表数据和设备状况等各种物理信息进行识别分析,通过物联网技术与远程客户端互联,直接面向监控人员并接受其对机器人进行操作和显示机器人传回的图像视频、系统状态、传感器数据等。在此基础上对电机驱动、超声波测距、云台控制进行硬件模块化设计,并以PID算法作为机器人移动控制算法,高精度陀螺仪用于机器人移动时水平面上姿态的测量,实现变电站巡检机器人视觉终端的控制实现。然后,分析定位误差、机械磨损、光照环境等外在因素对典型外观缺陷与仪表指针识别的影... 

【文章来源】：广西大学广西壮族自治区 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 变电站巡检机器人的图像处理技术研究现状
    1.3 课题的主要工作和内容安排
第二章 变电站巡检机器人视觉终端的控制实现
    2.1 引言
    2.2 视觉载体的集成设计
        2.2.1 系统的硬件构成
        2.2.2 系统软件构成
        2.2.3 机器人客户端设计
        2.2.4 系统通信方案
    2.3 云台终端的控制与实现
        2.3.1 运动控制
        2.3.2 云台控制
        2.3.3 超声波测距
        2.3.4 陀螺仪姿态控制
    2.4 本章小结
第三章 机器视觉巡检的图像匹配关键技术
    3.1 引言
    3.2 图像匹配
        3.2.1 模板匹配
    3.3 基于SIFT的目标特征匹配
        3.3.1 尺度空间搭建
        3.3.2 极值点检测
        3.3.3 分配方向
        3.3.4 生成特征点描述子
        3.3.5 SIFT的目标特征匹配实验
    3.4 基于SURF的仪表特征匹配
        3.4.1 积分图像计算Hessian矩阵
        3.4.2 构建尺度空间
        3.4.3 特征点过滤与定位
        3.4.4 确定主方向与生成SURF描述子
        3.4.5 特征点匹配
        3.4.6 基于SURF的仪表特征匹配实验
    3.5 本章小结
第四章 机器视觉巡检的图像识别关键技术
    4.1 引言
    4.2 仪表图像的预处理
    4.3 霍夫变换
        4.3.1 霍夫线变换与圆变换
        4.3.2 分块区域霍夫变换
        4.3.3 图像分割与区域坐标建立
    4.4 指针读数计算
    4.5 建立仪表数据集
    4.6 仪表指针识别结果
    4.7 本章小结
第五章 变电站巡检机器人的系统运行测试
    5.1 引言
    5.2 机器人视觉终端的系统的软硬件测试
    5.3 仪表识别系统功能测试
        5.3.1 人机交互界面
        5.3.2 通信连接
        5.3.3 建立仪表数据集
        5.3.4 指针识别测试
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的主要科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图像增强技术的SURF特征匹配算法研究[J]. 张明浩,杨耀权,靳渤文.  自动化与仪表. 2019(09)
[2]聚焦泛在电力物联网 南京智能全感知变电站投运[J].   能源研究与利用. 2019(03)
[3]石化场站巡检的发展及展望[J]. 夏有强,全思懿,荣鹏,邵自豪.  化工管理. 2019(17)
[4]无人值守中继站室内采用智能巡检设备可行性分析[J]. 王海忠.  铁道通信信号. 2019(05)
[5]变电站设备红外检测图像分割及故障诊断技术研究[J]. 杨照光,张忠元,温定筠,朱曦,李想,魏冶.  科技通报. 2019(03)
[6]基于OTSU和区域生长的电气设备多点故障分割[J]. 余成波,曾亮,张林.  红外技术. 2018(10)
[7]变电站巡检机器人保护装置识别关键技术研究[J]. 徐波,张立群,刘朝欣.  山东电力技术. 2018(08)
[8]一种智能变电站指针式仪表读数识别方法[J]. 王东灿.  电脑知识与技术. 2018(14)
[9]基于红外弱目标提取的绝缘设备故障检测研究[J]. 王媛彬,尹阳.  红外技术. 2018(02)
[10]变电站机器人智能巡检系统设计及应用[J]. 彭向阳,金亮,王柯,钱金菊,岳卫兵.  中国电力. 2018(02)

硕士论文
[1]基于红外图像的变电站设备故障精准定位方法的研究[D]. 曾亮.重庆理工大学 2019
[2]可配置变电站室内图像巡检系统及关键算法研究[D]. 李道明.浙江大学 2019
[3]煤矿变电站巡检机器人关键技术的研究与应用[D]. 王保磊.青岛科技大学 2018
[4]复杂背景下电力设备识别及状态监测[D]. 孙熙.华北电力大学(北京) 2018
[5]基于大检修体系的浙江电网500kV运行管理模式研究[D]. 许晓华.华北电力大学(北京) 2017
[6]基于AR的动车组辅助维修系统目标跟踪算法研究[D]. 李华玲.北京交通大学 2017
[7]基于超声图像的肌肉厚度自动测量方法[D]. 李晓龙.湖南大学 2015
[8]仪表自动读取终端识别技术的研究[D]. 韩晓丹.电子科技大学 2015
[9]变电站巡检机器人视频监控系统设计与实现[D]. 李梁.上海交通大学 2013
[10]仪表的图像识别及智能图像监控方法研究[D]. 吴国良.重庆大学 2009



本文编号：3203600