检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2019年第5期31卷 102-110页

作者：邓欣杨清云米建勋孙开伟彭松璧重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆西电普华智能机器人技术有限公司重庆402160

目前变电站自动化巡检的研究主要是利用巡检机器人和图像处理技术来开展,但当前大部分仪表定位方法鲁棒性和实时性较差而难以满足变电站实际需求。为解决上述问题,总结出变电站仪表定位问题所具有的特点,提出一种基于相关滤波的仪表定... 详细信息

目前变电站自动化巡检的研究主要是利用巡检机器人和图像处理技术来开展,但当前大部分仪表定位方法鲁棒性和实时性较差而难以满足变电站实际需求。为解决上述问题,总结出变电站仪表定位问题所具有的特点,提出一种基于相关滤波的仪表定位算法。首先利用对局部结构信息保留较好且对光照不敏感的HOG特征作为特征描述器;然后利用预先获取的样板图来训练相关滤波器;再通过相关滤波计算待检测图像各区域与目标图像的相关性,相关性最高的区域即为目标仪表区域;最后,通过建立模拟实际环境的试验场地,并与现有方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法具有良好的实时性、准确性,对光照变化、阴影和污渍等干扰都具有较好鲁棒性,并且其效果均优于所对比方法。

关键词：机器视觉仪表定位相关滤波电力巡检目标检测

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基于双目立体视觉的电力仪表定位与抓取系统研究

基于双目立体视觉的电力仪表定位与抓取系统研究

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作者：刘海龙哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

建立智能型电力仪表检定全自动流水作业平台,需要将不同种类的电力仪表从待检定区域搬运到仪表检定流水线的输送带上。针对这一实际应用背景需求,本文研究了基于双目立体视觉的电力仪表定位与抓取系统,通过双目立体视觉实现仪表空间三... 详细信息

建立智能型电力仪表检定全自动流水作业平台,需要将不同种类的电力仪表从待检定区域搬运到仪表检定流水线的输送带上。针对这一实际应用背景需求,本文研究了基于双目立体视觉的电力仪表定位与抓取系统,通过双目立体视觉实现仪表空间三维坐标位置及姿态识别,并以此控制工业机器人实现对任意姿态仪表的抓取与放置等。本文具体研究工作如下:设计并搭建了旋转平台并作为待检定仪表的放置区域。针对随旋转平台转动的电力仪表这一目标,本文研究了基于视觉的运动目标检测的方法。首先通过混合高斯模型来检测转动中的仪表,并以检测到的结果判断其在视觉系统图像坐标系中的位置,当其到达指定位置范围时,控制转盘停止运动,最后通过背景差分法获得仪表的轮廓信息。针对需要检定的仪表类型,研究了基于视觉的仪表型号识别方法。通过对被检定仪表图像分析,确定通过检测其字符模式来识别仪表型号。鉴于此,研究了以最大稳定极值区域(MSER)算法和基于词袋(BOW)模型的图像多分类结合的方法识别仪表型号。首先通过MSER算法获得仪表型号文字区域的图像,并将此图像作为测试图像,输入到训练成功的图像分类器中,该分类器是基于图像视觉特征构造的BOW模型训练的,最后获得仪表的型号。研究了双目立体视觉系统获得仪表中心点三维坐标的方法。首先对双目相机标定和Eye-in-Hand手眼系统中手眼标定的方法做了研究,然后通过标定结果对左右图像进行了立体校正,并完成了相机坐标系与机器人末端工具坐标系间的转换。通过系统分析比较基于半全局块匹配(SGBM)与基于尺度不变特征变换(SIFT)特征算子的立体匹配算法的优缺点,确定了稳定性更好的基于SIFT特征算子的立体匹配算法实现仪表图像的立体匹配,并以获得的视差值计算仪表中心点的三维坐标。设计并实现了包括双目立体视觉系统、工业机器人、旋转平台与电动夹爪的电力仪表定位与抓取系统,采用仪表中心点三维坐标与其倾斜角度来描述仪表姿态,并完成了仪表的抓取实验。实验结果表明此系统定位与抓取的稳定性及精度可以满足电力仪表抓取的需求,具有重要的应用价值。

关键词：双目立体视觉仪表定位轮廓提取型号识别仪表抓取

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变电站智能巡检系统仪表定位算法设计与实现

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电子制作 2014年第19期22卷 224-226页

作者：吕瑞峰王财李万林马海珍国网山西省电力公司忻州供电公司山西忻州034000

为了对变电站各类仪表设备进行更为精确的监测与定位,提出了一种基于SURF的变电站仪表定位算法,该算法首先对工业相机获取的目标区域待测图像进行预处理,之后利用SURF算法对待测图片和数据库中的仪表设备模板图片分别进行特征点检测并... 详细信息

为了对变电站各类仪表设备进行更为精确的监测与定位,提出了一种基于SURF的变电站仪表定位算法,该算法首先对工业相机获取的目标区域待测图像进行预处理,之后利用SURF算法对待测图片和数据库中的仪表设备模板图片分别进行特征点检测并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配准,最后根据配准结果判断设备或仪表在待测区域的坐标位置,并将坐标值传递给巡检系统,巡检系统根据坐标值指导云台转动,实现对仪表的精确定位。实验表明,该方法与其他识别方法相比,具有速度快、鲁棒性好、准确率高等优点,具有较高的实用价值。

关键词：变电站 SURF 仪表定位 RANSAC 图像配准

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面向变电站双区域仪表的定位与识别算法研究

面向变电站双区域仪表的定位与识别算法研究

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作者：李真中国科学院大学

学位级别：硕士

变电站的设备巡检工作是保障整个电力系统安全运行的关键环节。目前的巡检方式以人工巡检为主，工作人员通过手持设备依次查看并记录设备的工作状态，这种方式不仅工作量大还会因为漏检和误检带来安全隐患。为了减轻人工作业的负担同时... 详细信息

变电站的设备巡检工作是保障整个电力系统安全运行的关键环节。目前的巡检方式以人工巡检为主，工作人员通过手持设备依次查看并记录设备的工作状态，这种方式不仅工作量大还会因为漏检和误检带来安全隐患。为了减轻人工作业的负担同时提高设备检测的准确度和可靠性，一种自动化巡检设备-变电站巡检机器人应运而生。巡检机器人能够通过导航系统实现自主运行，通过机器人的视觉平台对待巡检的设备进行图像采集，通过识别算法识别设备的状态。\n 本文根据巡检机器人的项目需求，针对变电站内的双区域仪表，进行仪表定位和读数识别算法的深入研究，设计并实现一个准确率高、扩展性强的自主定位与识别系统。本文的主要工作如下:\n (1)设计仪表定位流程。由于仪表放置于室外且变电站的环境复杂，极大地增加了仪表定位和识别的难度，并且由于图像采集时相机与仪表距离远，同时导航和硬件都存在误差，容易导致仪表采集失败，增大仪表定位难度。因此，本文借助机器人的视觉平台，通过先采集小倍率图片，然后控制云台微调，最后再次采集大倍率图片的流程来完成仪表的自主定位。\n (2)提出基于两级分类的仪表定位算法，两级分类器分别使用AdaBoost级联分类器和基于支持向量机的二分类器。在进行仪表定位时，首先通过级联分类器筛选出与仪表相似的多种尺寸的候选区域，再将候选区域归一化为相同尺寸，最后通过支持相机判断其是否为仪表，以此实现仪表的定位。\n (3)提出基于边缘检测和连通域拟合的区域分割方法，从定位到的仪表图像中分割出指针区域和数字区域。分割过程中同时完成了仪表的倾斜校正。\n (4)利用分离的两个读数区域分别实现指针识别和数字识别。对于仪表的指针区域，使用Hough直线检测和角度法完成读数识别;对于仪表的数字区域，使用基于卷积神经网络的识别算法。指针区域和数字区域的识别效果均能满足项目要求。

关键词：巡检机器人仪表定位读数识别变电站

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基于深度学习的指针式仪表示数读取研究

基于深度学习的指针式仪表示数读取研究

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作者：闫星成华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着电力产业响应国家号召推动智能化、信息化的浪潮,传统变电站也迫切面临着智能化转型的需求。由于历史原因目前指针式仪表仍大量应用于变电站场景中,并且由于指针式仪表在高辐射场所等特殊场景下的可靠性,在未来仍将有一定的使用需... 详细信息

随着电力产业响应国家号召推动智能化、信息化的浪潮,传统变电站也迫切面临着智能化转型的需求。由于历史原因目前指针式仪表仍大量应用于变电站场景中,并且由于指针式仪表在高辐射场所等特殊场景下的可靠性,在未来仍将有一定的使用需求。指针式仪表的传统读数方法仍需要人工来完成,在未来人力资源越来越紧缺的背景下这种方法成本过于高昂,因此迫切需要一种针对指针式仪表的自动获取读数方法。本次研究在经过对仪表读数识别领域过往研究的分析后,提出了一种基于深度学习的指针式仪表示数获取方法。该方法将仪表示数获取任务分为仪表定位与仪表元素分割两部分,从而得到仪表读数。具体研究内容如下:1.针对仪表定位问题,本文采用了基于Faster-RCNN模型改进的仪表定位算法,通过将原模型中的边界框损失部分更换为GIoU函数,使得改进模型在仪表检测的测试集上准确度提升了 1.2%,证明了该改进算法的有效性。2.针对仪表的示数读取问题,本文提出了一种基于DeepLabV3+模型改进的仪表元素分割算法。通过将DeepLabV3+网络结构与CBAM注意力机制进行结合,并在损失函数中引入Dice损失函数,使得改进后算法的分割精度与检测准确度有了一定的提高。针对分割得到的仪表元素,本文采用PCA降维的方法将元素的分割区域拟合为直线,通过拟合直线的倾角利用角度法得到最终的仪表读数。通过最后的实验证明,本文所提出的仪表定位与读数获取方法能够满足实际场景中的应用需求。与基于传统图像处理方法的指针式仪表示数读取方法进行比较,该算法对实际场景中环境因素的影响具有更好的鲁棒性,更适合在实际场景中应用。

关键词：指针式仪表深度学习仪表定位示数获取改进DeepLabV3+

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变电站仪表识别系统设计与算法研究

变电站仪表识别系统设计与算法研究

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作者：陈焕哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着仿生学的提出,机器视觉作为其重要的表现形式受到了广泛的关注。然而传统的机器视觉主要基于统计学习远远达不到人类视觉的要求,因此一些以视觉为出发点的计算模型同时拥有计算速度和视觉机制更符合生物视觉系统的要求。为了建造更... 详细信息

随着仿生学的提出,机器视觉作为其重要的表现形式受到了广泛的关注。然而传统的机器视觉主要基于统计学习远远达不到人类视觉的要求,因此一些以视觉为出发点的计算模型同时拥有计算速度和视觉机制更符合生物视觉系统的要求。为了建造更加智能化的变电站,越来越多的巡检机器人开始用于变电站中仪器的检测。为了提高巡检机器人的工作能力、实现变电站的无人看管、建设智能化变电站,本课题提出了一种以视觉模型为基础的变电站仪表识别系统。针对变电站的工作要求,确定了需要实现的功能及目标,并提出了该系统的设计方案。硬件部分和软件部分构成了本系统的主要内容,硬件部分由PTZ云台和相机构成;软件部分则包括目标仪表定位算法设计与数显仪表识别算法设计两部分。通过对云台和相机的重新选型大大提高了硬件平台的紧凑性和灵活性,而软件部分通过对算法的改进,使系统拥有了更快的运算速度和更高的精度。目标仪表定位算法是在前人的基础上提出的。在目标仪表的搜索工作与云台的误差标定已经完成的情况下,将后期的定位过程分为仪表初步定位和仪表精确定位两部分。通过对仪表位置的判断控制云台转动实现仪表初步定位,对相机进行变倍与调焦实现仪表精确定位。其中,相机变倍是通过判断仪表大小从而计算变倍倍率实现。相机调焦则采用了基于图像的聚焦深度法,将视觉显著性计算模型和颜色对比度相结合实现了相机的自动调焦。数显仪表识别算法是本次研究中最重要的部分。寻找数显仪表表盘区域时,将视觉显著性计算模型与轮廓提取及多边形拟合相结合,大幅提高了定位精度。将canny算子、霍夫变换与仿射变换相结合能有效地对仪表姿态进行校正与复原。脉冲耦合神经网络的方法则被用于获取二值化图像。水平竖直投影法可以快速地对数字进行分离与定位。对数字字符进行识别时,采用了脉冲耦合神经网络多次迭代后对应的时间序列最大峰值保持不变这一特性,通过限定待识别数字时间序列的最大峰值与样本数字时间序列的最大峰值之间的差值小于阈值,从而对仪表数字进行识别。通过实验对上述方法进行验证后得出,本文提出的目标仪表定位算法能够精确地确定仪表位置,数显仪表识别算法则具有识别精准速度快适应性强的特点。

关键词：巡检机器人视觉显著性脉冲耦合神经网络字符识别仪表定位

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巡检机器人的关键技术研究

巡检机器人的关键技术研究

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作者：吴劭锴上海应用技术大学

学位级别：硕士

随着工业4.0的不断推进,智能化巡检的需求越来越高。早在上个世纪就诞生了工业仪表设备,并且广泛应用于各种恶劣环境,例如高压变电站,高温车间,带有辐射的实验室及配电室。指针式仪表大量应用于工业领域,带来了庞大的记录仪表读数的需... 详细信息

随着工业4.0的不断推进,智能化巡检的需求越来越高。早在上个世纪就诞生了工业仪表设备,并且广泛应用于各种恶劣环境,例如高压变电站,高温车间,带有辐射的实验室及配电室。指针式仪表大量应用于工业领域,带来了庞大的记录仪表读数的需求。公司工厂对自己管辖的泵房、实验室等场所都会进行例行巡检,以往的巡检工作全部都由现场工作人员完成,这样的巡检作业方式难以适应作业自动化的需求。因此设计研制能够智能巡检的机器人将进一步加快工业4.0的建设。本文设计了一台巡检机器人和指针式仪表智能识别系统。论文的具体研究内容和方法包括:设计了巡检机器人的机械结构。基于YOLOX深度学习目标检测算法进行改进。改进主要包括在主干输入端使用数据增强并去除原YOLOX中的Focus结构,替换成卷积池化形式。将主干部分替换为Shufflenetv2结构,在颈部引入Ghost模块提高实时性。同时将neck改为Bi FPN结构,加强特征融合.在检测头前引入坐标注意力模块,增强特征提取。最后将YOLOX中的损失改为Focal Loss。使用CIo U损失函数对损失进行了优化。实验结果表明,改进后的YOLOX-lite达到了90.4%的精度。与YOLOX-s和YOLOv5相比,YOLOX-lite的精度提高了1.4%和2.2%。而且gflops大量减少,从26.6gflops减少到8.8gflops,减少了约68%。检测速度提高了25%,而参数量却减少了。模型大小从YOLOX-s的17.2M减少到4.89M,减少了约71%,检测时间为36.7ms。指针式仪表读数识别使用改进的轻量化Deep Lab V3p网络将各表计的指针和刻度分割出来,MIo U达到了0.834,接近原模型精度。然后根据两者分割的位置,对应预设的量程,计算出各表计的读数,其中平均引用误差小于2.1%。软件检测系统通过ROS平台及Pytorch框架来搭建,用PYQT制作人机交互界面。巡检机器人能够对相机采集的视频进行实时检测。结果表明该系统仪表识别引用误差低于5%、识别过程在GPU上小于0.1秒,基本满足工业仪表检测以及读数的需求。

关键词：仪表定位仪表识别深度学习 YOLOX

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指针式仪表识别技术研究

指针式仪表识别技术研究

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作者：李威云南大学

学位级别：硕士

仪表检测是工业中的常用检测手段,常见的仪表主要可以分为电子数字仪表和指针式仪表。在整个指针式仪器仪表的检测识别过程中,需要识别的区域主要是仪表的表盘、指针,整个图像处理的首要前提是必须精准的提取仪器表盘的所在位置,以确保... 详细信息

仪表检测是工业中的常用检测手段,常见的仪表主要可以分为电子数字仪表和指针式仪表。在整个指针式仪器仪表的检测识别过程中,需要识别的区域主要是仪表的表盘、指针,整个图像处理的首要前提是必须精准的提取仪器表盘的所在位置,以确保仪器仪表数据提取的准确性,因此表盘定位技术就成为了仪器仪表检测的重要环节。在本文的指针式仪表检测识别中,鉴于该仪表所具有典型的几何特征为圆形轮廓,便使用一种基于圆形轮廓的自动定位技术来实现仪器仪表位置定位,即霍夫圆变换。该方法具有实现简单方便、计算量小、原理简单易懂、耗资较少和精准度高等优点。本文主要研究了对各式各样的指针式仪表进行读数检测,这其中也包括一些特殊仪表。本文所选取的氧压表,因其指针构造的特殊性,直接进行霍夫提取就会提取出首尾两段,因此提取的时候便需要滤除干扰,这里我们采取长度筛选法进行正确提取。通过提取所检测到的直线的长度信息,然后保留较长的针头部分,滤除较短的针尾部分。对于时钟这类多指针仪表,我们重新编写了指针的长度相关函数,先对所提取到的直线进行归类,得到三类不同的直线。对每一类直线的长度取平均值,得到三个不同的长度值。再对每一类直线的偏转角度取平均值,得到与之相对应的三个不同偏转角。对最终获取的三个长度值进行大小排序。本文所研究的时钟为时针长度最短、分针其次、秒针长度最长的模型。最后还应当对获取到的数值进行向下取整运算。主要的研究方法为先对获取到的仪表作图像预处理,有灰度化、直方图均衡化、双边滤波处理、边缘检测提取来获取图像的轮廓,再对轮廓进行霍夫找圆,排除不符合要求的轮廓,准确的找到表盘位置。再通过霍夫线变换对仪表的指针进行定位,实现了对表盘、指针等有用信息的提取。在提取到表盘、指针信息后,需要通过一些角度换算,将指针与水平线的夹角值转换成为指针所在的刻度值,然后将该刻度值读取出来。本文选取了一些单指针式仪表分别进行读数检测,其中包括一些重力表、压力表和温度记测表等。并且对动态视频的指针读数进行实时检测。选取了时钟进行了读数检测。最后对本文所获取的结果进行分析对比,并与现有方法进行比较。本软件具有运行速度快,实验误差小,可实时检测等优点。

关键词：仪表定位图像预处理 OpenCV 霍夫变换角度换算

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基于模板匹配与Hough圆检测的仪表识别

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计算机技术与发展 2021年第4期31卷 69-73页

作者：沈云青熊卫华黄为民许伟浙江理工大学机械与自动控制学院浙江杭州310018

随着自动化技术的不断发展,国内电力系统的自动化程度不断提高,无人变电站、无人配电房也逐渐普及。针对变电站中指针式圆形仪表的识别,提出了一种基于模板匹配与Hough圆检测的仪表识别方法。首先对图像进行预处理,将摄像头获取到的RGB... 详细信息

随着自动化技术的不断发展,国内电力系统的自动化程度不断提高,无人变电站、无人配电房也逐渐普及。针对变电站中指针式圆形仪表的识别,提出了一种基于模板匹配与Hough圆检测的仪表识别方法。首先对图像进行预处理,将摄像头获取到的RGB彩色图像进行灰度化以及图像的局部直方图均衡化,将预先采集的仪表模板与待测图片进行两次模板匹配,获取仪表大致位置并对图像进行定位裁剪,通过Hough圆检测获取圆形表盘位置及其圆心坐标,将图像通过K-means方法二值化,再通过旋转虚拟直线法对指针进行拟合识别,通过角度与刻度的对应关系计算读数。利用Python和OpenCV视觉库实现算法,实验结果表明,该算法对于指针式圆形仪表识别效果显著,定位表盘位置准确,指针识别和角度计算有较高的精度。

关键词：仪表定位指针识别 K-means二值化模板匹配 Hough圆检测

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基于多模板匹配的井下指针式仪表识别方法

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自动化技术与应用 2024年

作者：梁秀峰朱子健刘立军李媛媛中铁资源苏尼特左旗芒来矿业有限公司中煤科工机器人科技有限公司

针对煤矿复杂环境恶劣下指针式仪表仍需人工抄表作业以及现有仪表图像识别算法无法直接应用等难题，本文提出了一种基于多模板匹配的圆形仪表示数识别方法，首先采用ORB和SIFT特征匹配算法分别实现模板选取和仪表检测，其次利用Hough直... 详细信息

针对煤矿复杂环境恶劣下指针式仪表仍需人工抄表作业以及现有仪表图像识别算法无法直接应用等难题，本文提出了一种基于多模板匹配的圆形仪表示数识别方法，首先采用ORB和SIFT特征匹配算法分别实现模板选取和仪表检测，其次利用Hough直线检测定位指针位置，进行微调以提高定位精度;最后通过仪表指针刻度坐标，计算当前仪表显示数值。实验结果表明，该算法能精确定位表盘位置，准确识别仪表示数，准确率100%，检出率达97%以上，可以满足巡检机器人仪表视觉检测要求。

关键词：煤矿模板匹配仪表定位示数识别

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