变电站巡检机器人自主仪表示数识别
发布时间：2021-08-28 07:59
目前变电站主要以人工巡检为主,在人工巡检劳动强度大、低效、不安全等背景下,变电站巡检机器人应运而生,成为当前研究的热点,而自主仪表示数识别是巡检机器人必备的核心功能之一。首先,机器人需要携带摄像机获取待识别的仪表图片,因此针对指针仪表的定位和识别,研究了基于SSD算法的仪表目标检测。以VGG16网络为基础设计的SSD300网络结构,与利用最后一层网络进行特征检测的传统检测方法相比,该算法采用多尺度特征检测,可以更准确检测不同尺度的目标。然后针对SSD300对小目标检测效果不佳,构造了SSD400网络,在一定程度上提高了小目标的检测准确率。然后,针对巡检机器人室外的工作环境,对图像进行预处理。重点针对仪表图像存在的光照不均匀问题展开研究,比较了常用的几种校正不均匀光照的算法,采用了基于二维伽马函数的校正算法,利用提取出的光照分量,根据光照分布特性自适应地校正不均匀光照。并且对于其中构造伽马函数的系数的取值进行了实验,根据图像亮度选择合适的系数值,改善了校正不均匀光照影响的效果。最后,针对仪表示数的识别,改进了基于最大稳定极值区域（MSER）提取指针区域的算法。通过MSER的两次稳定区域检...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
青林口变电站避雷器仪表
图 1-2 巡检机器人在变电站巡检图表具有实用性好、可靠性高、成本低、抗电磁干扰能力内，因此需要对这类仪表示数进行识别达到监控设备代替人工准确高效地完成巡检任务，那么巡检机器人仪表图像中自主而又精确读取其示数是其系统核心功厂、核电站等工业领域对巡检机器人也同样有需求市场因此本课题研究的巡检机器人自主仪表示数识别具有究现状机器人为背景，研究的是基于指针式仪表示数的识别主要涉及到以仪表为目标的目标检测、校正不均匀光照方面的技术研究，以下将从这三方面介绍国内外研究
图 2-1 Feature map 和 Receptive filed 示意图（3）带孔卷积Astrous 算法即带孔卷积（Dilation Conv）在不增加参数量的情况下可兼顾增大野和保护图像尺寸的要求。如图 2-2 所示，左边图和普通卷积一样，对应的是3 dilatedconv，中间图为 的 2-dilatedconv，增加了一个空洞，实际卷积核仍是应的 9 个红点，可看作7 7的卷积核但是只有这 9 个点有不为 0 的权值，依次类边图为 4-dilated conv。 的 1-dilated conv 和 2-dilated conv 合起来可将感受野提了 ，同理后面再加上 4-dilated conv 便可将感受野增大到15 1 5，而 3 个普通卷积串联才能达到 的效果，因此 dilated conv 是以指数级增长感受野的大小12s yReceptive filed5 5Feature map3 3Feature map
【参考文献】：
期刊论文
[1]深度卷积神经网络在目标检测中的研究进展[J]. 姚群力,胡显,雷宏. 计算机工程与应用. 2018(17)
[2]工业线性指针仪表识别改进方法[J]. 霍凤财,王迪,李政璋. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(04)
[3]改进ORB和Hough变换的指针式仪表识读方法[J]. 高建龙,郭亮,吕耀宇,吴清文,母德强. 计算机工程与应用. 2018(23)
[4]“直方图”均衡化图像增强技术研究综述[J]. 丁畅,董丽丽,许文海. 计算机工程与应用. 2017(23)
[5]一种光照不均匀图像的自适应校正算法[J]. 王殿伟,王晶,许志杰,刘颖. 系统工程与电子技术. 2017(06)
[6]移动机器人在高压变电站中的应用[J]. 鲁守银,张营,李建祥,慕世友. 高电压技术. 2017(01)
[7]多层次MSER自然场景文本检测[J]. 唐有宝,卜巍,邬向前. 浙江大学学报(工学版). 2016(06)
[8]基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法[J]. 刘志成,王殿伟,刘颖,刘学杰. 北京理工大学学报. 2016(02)
[9]基于视觉显著性的指针式仪表读数识别算法[J]. 张文杰,熊庆宇,张家齐,王玉平,江鹏,王成疆. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(12)
[10]变电站巡检机器人研究现状综述[J]. 杨旭东,黄玉柱,李继刚,李丽,李北斗. 山东电力技术. 2015(01)
博士论文
[1]基于图像配准与视觉显著性检测的指针仪表识别研究[D]. 张文杰.重庆大学 2016
硕士论文
[1]面向电力巡检机器人的仪表示数识别[D]. 方立.浙江大学 2017
[2]基于智能机器人的仪表示数识别技术与系统研制[D]. 施成燕.浙江大学 2017
[3]基于Hough变换的指针式水表识别系统的研究与应用[D]. 胡邦强.电子科技大学 2016
[4]基于DSP的指针式仪表校准对准技术的研究[D]. 马力.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3368135
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
青林口变电站避雷器仪表
图 1-2 巡检机器人在变电站巡检图表具有实用性好、可靠性高、成本低、抗电磁干扰能力内，因此需要对这类仪表示数进行识别达到监控设备代替人工准确高效地完成巡检任务，那么巡检机器人仪表图像中自主而又精确读取其示数是其系统核心功厂、核电站等工业领域对巡检机器人也同样有需求市场因此本课题研究的巡检机器人自主仪表示数识别具有究现状机器人为背景，研究的是基于指针式仪表示数的识别主要涉及到以仪表为目标的目标检测、校正不均匀光照方面的技术研究，以下将从这三方面介绍国内外研究
图 2-1 Feature map 和 Receptive filed 示意图（3）带孔卷积Astrous 算法即带孔卷积（Dilation Conv）在不增加参数量的情况下可兼顾增大野和保护图像尺寸的要求。如图 2-2 所示，左边图和普通卷积一样，对应的是3 dilatedconv，中间图为 的 2-dilatedconv，增加了一个空洞，实际卷积核仍是应的 9 个红点，可看作7 7的卷积核但是只有这 9 个点有不为 0 的权值，依次类边图为 4-dilated conv。 的 1-dilated conv 和 2-dilated conv 合起来可将感受野提了 ，同理后面再加上 4-dilated conv 便可将感受野增大到15 1 5，而 3 个普通卷积串联才能达到 的效果，因此 dilated conv 是以指数级增长感受野的大小12s yReceptive filed5 5Feature map3 3Feature map
【参考文献】：
期刊论文
[1]深度卷积神经网络在目标检测中的研究进展[J]. 姚群力,胡显,雷宏. 计算机工程与应用. 2018(17)
[2]工业线性指针仪表识别改进方法[J]. 霍凤财,王迪,李政璋. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(04)
[3]改进ORB和Hough变换的指针式仪表识读方法[J]. 高建龙,郭亮,吕耀宇,吴清文,母德强. 计算机工程与应用. 2018(23)
[4]“直方图”均衡化图像增强技术研究综述[J]. 丁畅,董丽丽,许文海. 计算机工程与应用. 2017(23)
[5]一种光照不均匀图像的自适应校正算法[J]. 王殿伟,王晶,许志杰,刘颖. 系统工程与电子技术. 2017(06)
[6]移动机器人在高压变电站中的应用[J]. 鲁守银,张营,李建祥,慕世友. 高电压技术. 2017(01)
[7]多层次MSER自然场景文本检测[J]. 唐有宝,卜巍,邬向前. 浙江大学学报(工学版). 2016(06)
[8]基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法[J]. 刘志成,王殿伟,刘颖,刘学杰. 北京理工大学学报. 2016(02)
[9]基于视觉显著性的指针式仪表读数识别算法[J]. 张文杰,熊庆宇,张家齐,王玉平,江鹏,王成疆. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(12)
[10]变电站巡检机器人研究现状综述[J]. 杨旭东,黄玉柱,李继刚,李丽,李北斗. 山东电力技术. 2015(01)
博士论文
[1]基于图像配准与视觉显著性检测的指针仪表识别研究[D]. 张文杰.重庆大学 2016
硕士论文
[1]面向电力巡检机器人的仪表示数识别[D]. 方立.浙江大学 2017
[2]基于智能机器人的仪表示数识别技术与系统研制[D]. 施成燕.浙江大学 2017
[3]基于Hough变换的指针式水表识别系统的研究与应用[D]. 胡邦强.电子科技大学 2016
[4]基于DSP的指针式仪表校准对准技术的研究[D]. 马力.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3368135
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