變電站巡檢機器人的圖像處理關鍵技術研究
發(fā)布時間:2021-05-24 05:01
在當今電力系統(tǒng)中,變電站作為電網(wǎng)輸電配電的中轉站,在變換電壓、傳遞電能和分配能量起著關鍵性作用,是溝通發(fā)電站和電網(wǎng)用戶的橋梁。在變電站中,電力設備是輸電配電的關鍵設備,設備運行的穩(wěn)定性和安全性關系到變電站整體的日常正常工作運轉。設備的典型外觀缺陷與儀表數(shù)據(jù)的記錄等日常巡檢工作已經(jīng)向自動化與智能化發(fā)展,結合相應的圖像處理算法完成巡檢任務。因此,研究變電站巡檢機器人所涉及的關鍵技術具有重要的研究意義。本論文圍繞變電站巡檢機器人的圖像處理技術開展研究工作。首先,對變電站巡檢機器人進行系統(tǒng)進行集成設計,設計一款能搭載高速處理器和多種傳感器的機器人平臺,在變電站中對儀表數(shù)據(jù)和設備狀況等各種物理信息進行識別分析,通過物聯(lián)網(wǎng)技術與遠程客戶端互聯(lián),直接面向監(jiān)控人員并接受其對機器人進行操作和顯示機器人傳回的圖像視頻、系統(tǒng)狀態(tài)、傳感器數(shù)據(jù)等。在此基礎上對電機驅動、超聲波測距、云臺控制進行硬件模塊化設計,并以PID算法作為機器人移動控制算法,高精度陀螺儀用于機器人移動時水平面上姿態(tài)的測量,實現(xiàn)變電站巡檢機器人視覺終端的控制實現(xiàn)。然后,分析定位誤差、機械磨損、光照環(huán)境等外在因素對典型外觀缺陷與儀表指針識別的影...
【文章來源】:廣西大學廣西壯族自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 變電站巡檢機器人的圖像處理技術研究現(xiàn)狀
1.3 課題的主要工作和內(nèi)容安排
第二章 變電站巡檢機器人視覺終端的控制實現(xiàn)
2.1 引言
2.2 視覺載體的集成設計
2.2.1 系統(tǒng)的硬件構成
2.2.2 系統(tǒng)軟件構成
2.2.3 機器人客戶端設計
2.2.4 系統(tǒng)通信方案
2.3 云臺終端的控制與實現(xiàn)
2.3.1 運動控制
2.3.2 云臺控制
2.3.3 超聲波測距
2.3.4 陀螺儀姿態(tài)控制
2.4 本章小結
第三章 機器視覺巡檢的圖像匹配關鍵技術
3.1 引言
3.2 圖像匹配
3.2.1 模板匹配
3.3 基于SIFT的目標特征匹配
3.3.1 尺度空間搭建
3.3.2 極值點檢測
3.3.3 分配方向
3.3.4 生成特征點描述子
3.3.5 SIFT的目標特征匹配實驗
3.4 基于SURF的儀表特征匹配
3.4.1 積分圖像計算Hessian矩陣
3.4.2 構建尺度空間
3.4.3 特征點過濾與定位
3.4.4 確定主方向與生成SURF描述子
3.4.5 特征點匹配
3.4.6 基于SURF的儀表特征匹配實驗
3.5 本章小結
第四章 機器視覺巡檢的圖像識別關鍵技術
4.1 引言
4.2 儀表圖像的預處理
4.3 霍夫變換
4.3.1 霍夫線變換與圓變換
4.3.2 分塊區(qū)域霍夫變換
4.3.3 圖像分割與區(qū)域坐標建立
4.4 指針讀數(shù)計算
4.5 建立儀表數(shù)據(jù)集
4.6 儀表指針識別結果
4.7 本章小結
第五章 變電站巡檢機器人的系統(tǒng)運行測試
5.1 引言
5.2 機器人視覺終端的系統(tǒng)的軟硬件測試
5.3 儀表識別系統(tǒng)功能測試
5.3.1 人機交互界面
5.3.2 通信連接
5.3.3 建立儀表數(shù)據(jù)集
5.3.4 指針識別測試
5.4 本章小結
第六章 總結與展望
6.1 工作總結
6.2 工作展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間的主要科研成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于圖像增強技術的SURF特征匹配算法研究[J]. 張明浩,楊耀權,靳渤文. 自動化與儀表. 2019(09)
[2]聚焦泛在電力物聯(lián)網(wǎng) 南京智能全感知變電站投運[J]. 能源研究與利用. 2019(03)
[3]石化場站巡檢的發(fā)展及展望[J]. 夏有強,全思懿,榮鵬,邵自豪. 化工管理. 2019(17)
[4]無人值守中繼站室內(nèi)采用智能巡檢設備可行性分析[J]. 王海忠. 鐵道通信信號. 2019(05)
[5]變電站設備紅外檢測圖像分割及故障診斷技術研究[J]. 楊照光,張忠元,溫定筠,朱曦,李想,魏冶. 科技通報. 2019(03)
[6]基于OTSU和區(qū)域生長的電氣設備多點故障分割[J]. 余成波,曾亮,張林. 紅外技術. 2018(10)
[7]變電站巡檢機器人保護裝置識別關鍵技術研究[J]. 徐波,張立群,劉朝欣. 山東電力技術. 2018(08)
[8]一種智能變電站指針式儀表讀數(shù)識別方法[J]. 王東燦. 電腦知識與技術. 2018(14)
[9]基于紅外弱目標提取的絕緣設備故障檢測研究[J]. 王媛彬,尹陽. 紅外技術. 2018(02)
[10]變電站機器人智能巡檢系統(tǒng)設計及應用[J]. 彭向陽,金亮,王柯,錢金菊,岳衛(wèi)兵. 中國電力. 2018(02)
碩士論文
[1]基于紅外圖像的變電站設備故障精準定位方法的研究[D]. 曾亮.重慶理工大學 2019
[2]可配置變電站室內(nèi)圖像巡檢系統(tǒng)及關鍵算法研究[D]. 李道明.浙江大學 2019
[3]煤礦變電站巡檢機器人關鍵技術的研究與應用[D]. 王保磊.青島科技大學 2018
[4]復雜背景下電力設備識別及狀態(tài)監(jiān)測[D]. 孫熙.華北電力大學(北京) 2018
[5]基于大檢修體系的浙江電網(wǎng)500kV運行管理模式研究[D]. 許曉華.華北電力大學(北京) 2017
[6]基于AR的動車組輔助維修系統(tǒng)目標跟蹤算法研究[D]. 李華玲.北京交通大學 2017
[7]基于超聲圖像的肌肉厚度自動測量方法[D]. 李曉龍.湖南大學 2015
[8]儀表自動讀取終端識別技術的研究[D]. 韓曉丹.電子科技大學 2015
[9]變電站巡檢機器人視頻監(jiān)控系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 李梁.上海交通大學 2013
[10]儀表的圖像識別及智能圖像監(jiān)控方法研究[D]. 吳國良.重慶大學 2009
本文編號:3203600
【文章來源】:廣西大學廣西壯族自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 變電站巡檢機器人的圖像處理技術研究現(xiàn)狀
1.3 課題的主要工作和內(nèi)容安排
第二章 變電站巡檢機器人視覺終端的控制實現(xiàn)
2.1 引言
2.2 視覺載體的集成設計
2.2.1 系統(tǒng)的硬件構成
2.2.2 系統(tǒng)軟件構成
2.2.3 機器人客戶端設計
2.2.4 系統(tǒng)通信方案
2.3 云臺終端的控制與實現(xiàn)
2.3.1 運動控制
2.3.2 云臺控制
2.3.3 超聲波測距
2.3.4 陀螺儀姿態(tài)控制
2.4 本章小結
第三章 機器視覺巡檢的圖像匹配關鍵技術
3.1 引言
3.2 圖像匹配
3.2.1 模板匹配
3.3 基于SIFT的目標特征匹配
3.3.1 尺度空間搭建
3.3.2 極值點檢測
3.3.3 分配方向
3.3.4 生成特征點描述子
3.3.5 SIFT的目標特征匹配實驗
3.4 基于SURF的儀表特征匹配
3.4.1 積分圖像計算Hessian矩陣
3.4.2 構建尺度空間
3.4.3 特征點過濾與定位
3.4.4 確定主方向與生成SURF描述子
3.4.5 特征點匹配
3.4.6 基于SURF的儀表特征匹配實驗
3.5 本章小結
第四章 機器視覺巡檢的圖像識別關鍵技術
4.1 引言
4.2 儀表圖像的預處理
4.3 霍夫變換
4.3.1 霍夫線變換與圓變換
4.3.2 分塊區(qū)域霍夫變換
4.3.3 圖像分割與區(qū)域坐標建立
4.4 指針讀數(shù)計算
4.5 建立儀表數(shù)據(jù)集
4.6 儀表指針識別結果
4.7 本章小結
第五章 變電站巡檢機器人的系統(tǒng)運行測試
5.1 引言
5.2 機器人視覺終端的系統(tǒng)的軟硬件測試
5.3 儀表識別系統(tǒng)功能測試
5.3.1 人機交互界面
5.3.2 通信連接
5.3.3 建立儀表數(shù)據(jù)集
5.3.4 指針識別測試
5.4 本章小結
第六章 總結與展望
6.1 工作總結
6.2 工作展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間的主要科研成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于圖像增強技術的SURF特征匹配算法研究[J]. 張明浩,楊耀權,靳渤文. 自動化與儀表. 2019(09)
[2]聚焦泛在電力物聯(lián)網(wǎng) 南京智能全感知變電站投運[J]. 能源研究與利用. 2019(03)
[3]石化場站巡檢的發(fā)展及展望[J]. 夏有強,全思懿,榮鵬,邵自豪. 化工管理. 2019(17)
[4]無人值守中繼站室內(nèi)采用智能巡檢設備可行性分析[J]. 王海忠. 鐵道通信信號. 2019(05)
[5]變電站設備紅外檢測圖像分割及故障診斷技術研究[J]. 楊照光,張忠元,溫定筠,朱曦,李想,魏冶. 科技通報. 2019(03)
[6]基于OTSU和區(qū)域生長的電氣設備多點故障分割[J]. 余成波,曾亮,張林. 紅外技術. 2018(10)
[7]變電站巡檢機器人保護裝置識別關鍵技術研究[J]. 徐波,張立群,劉朝欣. 山東電力技術. 2018(08)
[8]一種智能變電站指針式儀表讀數(shù)識別方法[J]. 王東燦. 電腦知識與技術. 2018(14)
[9]基于紅外弱目標提取的絕緣設備故障檢測研究[J]. 王媛彬,尹陽. 紅外技術. 2018(02)
[10]變電站機器人智能巡檢系統(tǒng)設計及應用[J]. 彭向陽,金亮,王柯,錢金菊,岳衛(wèi)兵. 中國電力. 2018(02)
碩士論文
[1]基于紅外圖像的變電站設備故障精準定位方法的研究[D]. 曾亮.重慶理工大學 2019
[2]可配置變電站室內(nèi)圖像巡檢系統(tǒng)及關鍵算法研究[D]. 李道明.浙江大學 2019
[3]煤礦變電站巡檢機器人關鍵技術的研究與應用[D]. 王保磊.青島科技大學 2018
[4]復雜背景下電力設備識別及狀態(tài)監(jiān)測[D]. 孫熙.華北電力大學(北京) 2018
[5]基于大檢修體系的浙江電網(wǎng)500kV運行管理模式研究[D]. 許曉華.華北電力大學(北京) 2017
[6]基于AR的動車組輔助維修系統(tǒng)目標跟蹤算法研究[D]. 李華玲.北京交通大學 2017
[7]基于超聲圖像的肌肉厚度自動測量方法[D]. 李曉龍.湖南大學 2015
[8]儀表自動讀取終端識別技術的研究[D]. 韓曉丹.電子科技大學 2015
[9]變電站巡檢機器人視頻監(jiān)控系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 李梁.上海交通大學 2013
[10]儀表的圖像識別及智能圖像監(jiān)控方法研究[D]. 吳國良.重慶大學 2009
本文編號:3203600
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