提升變電站巡檢機(jī)器人夜間識別質(zhì)量技術(shù)研究

徐 波，葉愛民，張立群

（國網(wǎng)江西省電力公司檢修分公司，江西 南昌 330000）

工程技術(shù)

提升變電站巡檢機(jī)器人夜間識別質(zhì)量技術(shù)研究

徐 波，葉愛民，張立群

（國網(wǎng)江西省電力公司檢修分公司，江西 南昌 330000）

該文提出一種改進(jìn)的適合變電站巡檢機(jī)器人室外夜間工作環(huán)境的變電站可見光巡視技術(shù).本文基于江西500kV馬回嶺變電站的巡檢機(jī)器人項(xiàng)目進(jìn)行了相關(guān)研究，開發(fā)出一項(xiàng)機(jī)器人夜間可見光識別質(zhì)量技術(shù)，應(yīng)用后機(jī)器人將能夠在室外夜間環(huán)境下，對變電站內(nèi)設(shè)備進(jìn)行巡檢，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的外觀檢查、油位和各類表計檢查、開關(guān)閘刀狀態(tài)判斷等功能.現(xiàn)場實(shí)地測試表明機(jī)器人在執(zhí)行夜間可見光巡視任務(wù)時，實(shí)現(xiàn)變電站夜間巡視設(shè)備狀態(tài)識別率達(dá)到80%以上，完全滿足該變電站推進(jìn)無人值守的可見光巡視自動檢測識別的要求.

變電站；巡檢機(jī)器人；可見光巡視；智能圖像算法；識別率

夜間巡視檢查是變電運(yùn)維人員日常生活工作的主要內(nèi)容之一，內(nèi)容包括設(shè)備的外觀檢查、聲音判斷、油位和各類表計檢查、開關(guān)閘刀狀態(tài)判斷等，其目的是掌握變電站內(nèi)設(shè)備運(yùn)行狀況，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備缺陷和威脅變電站安全運(yùn)行的情況.由于白天聲、光等環(huán)境因素的影響，部分不明顯的設(shè)備放電和發(fā)熱巡視時難以發(fā)現(xiàn)，必須通過夜間巡視來發(fā)現(xiàn)，才能有效保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行.

本文結(jié)合江西500kV馬回嶺機(jī)器人變電站巡檢機(jī)器人項(xiàng)目開發(fā)出一項(xiàng)變電站巡檢機(jī)器人夜間識別質(zhì)量技術(shù)，利用硬件及功能研發(fā)和視覺開發(fā)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對變電站進(jìn)行夜間巡檢，經(jīng)過現(xiàn)場實(shí)踐證明，該技術(shù)在機(jī)器人運(yùn)用，能夠替代變電運(yùn)維人員完成對戶外設(shè)備的夜間巡視，及時發(fā)現(xiàn)運(yùn)行設(shè)備的異常、缺陷和故障，以便能夠及時處理，保障電網(wǎng)運(yùn)行安全可靠.

1 變電站巡檢機(jī)器人夜間可見光巡視技術(shù)

機(jī)器人夜間可見光巡視技術(shù)是基于無軌激光導(dǎo)航技術(shù)，利用機(jī)器人自身搭載可見光攝像機(jī)、通過各傳感器數(shù)據(jù)采集、軟件算法識別的基礎(chǔ)上，通過以下兩點(diǎn)實(shí)現(xiàn)夜間可見光巡視技術(shù)的突破：一、通過硬件及功能研發(fā)使機(jī)器人在夜間光線不足、環(huán)境復(fù)雜情況下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)夜間成像；二、通過視覺開發(fā)準(zhǔn)確對夜間拍攝相對模糊的圖片經(jīng)行分析、識別.運(yùn)維人員下發(fā)指令后巡檢機(jī)器人在戶外通過路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)最優(yōu)巡檢，采用能夠在低照度情況完成高質(zhì)量圖片采集任務(wù)的可見光攝像機(jī)，將被檢測設(shè)備的圖片數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綑C(jī)器人后臺；機(jī)器人后臺通過使用基于圖片流的智能圖像算法進(jìn)行處理，提高現(xiàn)場表計、開關(guān)、閘刀等設(shè)備的識別率，完成變電站戶外設(shè)備夜間狀態(tài)的自動校核巡視.

1.1 硬件及功能研發(fā)

現(xiàn)階段變電站巡檢機(jī)器人的工作時間基本上全設(shè)定在白天，運(yùn)用常規(guī)攝像機(jī)在白天環(huán)境下保證優(yōu)質(zhì)的畫質(zhì)，以便軟件識別.但當(dāng)執(zhí)行夜間巡檢任務(wù)時，常規(guī)攝像機(jī)的夜間拍攝效果會受到環(huán)境光線不足等影響造成相片圖像模糊不清，通過更換夜間拍攝效果優(yōu)良的星光級攝像機(jī)，從現(xiàn)場設(shè)備拍攝的照片不清晰、信息采集的源頭出發(fā)著手解決數(shù)據(jù)準(zhǔn)確采集的這個難點(diǎn).

1.1.1 攝像機(jī)更新

針對變電站夜間巡視存在微弱燈光的情況，為保證巡檢機(jī)器人夜間拍攝效果，提升夜間現(xiàn)場設(shè)備的拍攝效果，因此本項(xiàng)目通過采用先進(jìn)的星光級攝像機(jī)，達(dá)到提高照片拍攝效果.該相機(jī)能夠在0.005Lux的低照度情況完成高質(zhì)量圖片采集任務(wù)，支持ICR紅外濾片式自動切換，自動彩轉(zhuǎn)黑功能，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量晝夜監(jiān)控聚焦速度快，聚焦準(zhǔn)確度高，變焦速度最快可達(dá)到3.7S.現(xiàn)場實(shí)施后，通過星光級相機(jī)的成像效果滿足夜間巡檢的需要.

1.1.2 云臺定制改造

由于采用星光級攝像機(jī)，故需要對其配套的云臺經(jīng)行定制改造，具體如下：

1.1.2.1 接口改變.由于需更換星光級的攝像機(jī)，故原有的云臺內(nèi)部走線槽、預(yù)留接口位置都需要重新設(shè)計.云臺定制改造圖紙如下：

圖1 云臺定制改造圖紙

1.1.2.2 尺寸改變.由于星光級一體機(jī)的替代使用，導(dǎo)致原有云臺艙體無法搭載，需要對艙體內(nèi)空間尺寸進(jìn)行重新設(shè)計制造，具體參數(shù)更改如下：星光級一體機(jī)長度比原一體機(jī)增加40mm.星光級一體機(jī)寬度比原一體機(jī)增加15mm.星光級一體機(jī)高度比原一體機(jī)增加12mm.艙體尺寸增大導(dǎo)致整體重量上升，重新設(shè)計機(jī)械結(jié)構(gòu)保證承重能力超過負(fù)荷安全線.

1.1.2.3 重量改變.星光級一體機(jī)采用特殊光學(xué)模組，與原有設(shè)計使用一體機(jī)相比星光級相機(jī)重量增加，重心與原有一體機(jī)不同，故更改艙體配重設(shè)計，根據(jù)試驗(yàn)測試，擬將一體機(jī)向后偏移安裝，使其稱重能力不超過負(fù)荷安全線.由于相機(jī)倉體重量增加，導(dǎo)致相機(jī)倉與紅外倉無法保持等重，故增加紅外倉配重以保持云臺整體平衡.由于相機(jī)倉與紅外倉同時增加重量，導(dǎo)致原由云臺驅(qū)動力無法滿足云臺各個角度旋轉(zhuǎn)的要求，故增加云臺旋轉(zhuǎn)扭矩和旋轉(zhuǎn)力使其能夠正常保證云臺各種動作的需求.

1.1.3 裝設(shè)補(bǔ)光燈

由于原有補(bǔ)光燈為白色補(bǔ)光燈，匹配星光級一體機(jī)使用時，無法使一體機(jī)達(dá)到最優(yōu)成像效果，故將原白色補(bǔ)光燈改為紅外補(bǔ)光燈，不僅能使星光級一體機(jī)良好得成像，更能減少夜間巡視時產(chǎn)生的光污染.相比較普通的補(bǔ)光燈，紅外補(bǔ)光可以用于光線不足環(huán)境復(fù)雜的情況，反之當(dāng)現(xiàn)場有大量白光時，會有光污染（主要反光、刺眼）；紅外最大補(bǔ)光距離在200米，而白光最大補(bǔ)光距離僅在100米左右.

1.2 視覺開發(fā)

本項(xiàng)目需研究一套夜間識別算法及一套晝夜多模塊自切換識別算法來更好地配合星光級攝像機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)夜間巡檢識別率達(dá)到80%的目標(biāo).

1.2.1 夜間識別算法

為了更好的完成夜間識別任務(wù)，故專門研究夜間識別算法，夜間識別算法主要由圖像金字塔算法和特征相似度算法：

1.2.1.1 圖像金字塔算法.由于夜間圖像在采集時受光線制約，圖像品質(zhì)不高信息缺失，且在傳輸時，數(shù)據(jù)出錯或不完整性容易造成圖像失真和黑斑，故將圖像分解成一系列不同分辨率空間圖像子集合，每級中只需應(yīng)用一次濾波算法即可提取特征，非常方便，可以區(qū)別暗背景中的亮成分與亮背景中的暗成分，極大的保存圖像信息，即用于光線不足環(huán)境復(fù)雜的情況，在圖像不清楚的情況下，仍能有效識別.將模板和待定位圖像分別執(zhí)行圖像匹配算法，分別得到分辨率連續(xù)減半的圖像序列，并在減半的高分辨率圖像中的像素結(jié)合為下一層低分辨率圖像中的一個像素.在每一級按照需提取目標(biāo)的大小和尺寸特征選擇結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素決定了形態(tài)濾波器的特性，計算原始圖像與濾波后圖像差得到濾波細(xì)節(jié)信息，通過計算采樣時丟失的圖像差信息和濾波細(xì)節(jié)，完成精確重構(gòu)原始圖像，從而完成圖像匹配恢復(fù).

1.2.1.2 特征相似度算法.在匹配定位時刻獲取的實(shí)時目標(biāo)場景相對于參考目標(biāo)場景,存在視點(diǎn)、方位和距離的不同，且由于夜間圖像的色彩信息缺失，形狀邊緣信息模糊，需將待匹配圖像序列進(jìn)行分析比對.每一幅圖像都有自己的特征點(diǎn)，這些特征點(diǎn)表征圖像中比較重要的一些位置，通過找到匹配點(diǎn)的個數(shù)來判斷圖像與模板是否一致，可以通過找到的匹配特征點(diǎn)進(jìn)行圖像校正，求出目標(biāo)在場景中的位置和旋轉(zhuǎn)角度和縮放比例，并得到圖像原本的色調(diào)和反差，從而更好的分析模型周邊色素點(diǎn)，克服尺度、旋轉(zhuǎn)、平移、仿射亮度變換帶來的影響，甚至是一定的透視變換，具有抗圖像幾何失真的能力，確定需識別的指針、數(shù)字、油位的位置.

1.2.2 晝夜多模塊自切換識別算法

為適應(yīng)白天、夜晚不同環(huán)境中的表計識別能力，利用時間、光線明暗、季節(jié)、地域等信息，采用一套決策置信值來判斷白天或是夜晚.在白天、夜晚切換時間段或是決策置信值較低（難以判斷是白天還是夜晚）時，采用白天、夜晚兩套模板分別進(jìn)行識別.從而實(shí)現(xiàn)不同模板切換技術(shù).

1.2.2.1 決策置信值.由于現(xiàn)場干擾信息太多，采集畫面發(fā)生變故，或現(xiàn)場環(huán)境情況發(fā)生變化時，造成圖像信息值變化，故所有信息值均存在不確定性，需進(jìn)行條件約束，通過提取匹配特征點(diǎn)，針對現(xiàn)場可能存在的信息設(shè)置條件約束，并對條件約束設(shè)置優(yōu)先級,具有高優(yōu)先級的約束應(yīng)先滿足,之后再要求滿足較低優(yōu)先級的約束，從而確定畫面真實(shí)有效地信息.

1.2.2.2 模板切換技術(shù).白天、夜間環(huán)境差距較大，僅靠單一模板無法滿足白天、夜間所有信息點(diǎn)，為適應(yīng)白天、夜晚不同環(huán)境中的設(shè)備狀態(tài)識別能力，采用白天、晚上各使用一套專用模板進(jìn)行識別，利用時間、光線明暗、季節(jié)、地域等信息，對各種觀測信息的合理支配與使用，以歷史值、識別得分為輸入，設(shè)計一種可信度評價規(guī)則來評價當(dāng)前兩次識別結(jié)果的可信度，取可信度高者為識別結(jié)果，從而不受時間的影響實(shí)現(xiàn)自由的切換晝夜模塊.

2 變電站現(xiàn)場應(yīng)用情況

某500kV智能變電站是目前國際上首次采用機(jī)器人夜間可見光巡檢變電站一次設(shè)備的示范站，在變電站開關(guān)場地實(shí)施重點(diǎn)示范工程，場地南北約長384米，東西約長154米，配置1臺巡檢機(jī)器人，1個機(jī)器人房，巡視道路總長約5694米，主變及35kV區(qū)域巡檢設(shè)備觀測點(diǎn)137個，任務(wù)巡檢時間約1.5小時，巡視路線810米；220kV區(qū)域巡檢設(shè)備觀測點(diǎn)249個，任務(wù)巡檢時間約3小時，巡視路線2012米；500kV區(qū)域巡檢設(shè)備觀測點(diǎn)194個，任務(wù)巡檢時間約3小時，巡視路線2872米，每天定時執(zhí)行一次全站夜間可見光巡檢任務(wù).現(xiàn)場巡檢機(jī)器人應(yīng)用成功，運(yùn)行良好.通過對2015年12月至2016年4月的現(xiàn)場變電站巡檢抽樣調(diào)研，主要目標(biāo)變電站設(shè)備識別率，已經(jīng)從不足10%達(dá)到80%以上，平均識別率達(dá)到82%，

3 結(jié)語

本文結(jié)合機(jī)器人示范智能變電站建設(shè)實(shí)際工程，基于視覺開發(fā)的夜間識別算法及晝夜多模塊自切換識別算法的研究，提出并研發(fā)了巡檢機(jī)器人在變電站夜間可見光巡檢技術(shù)，使機(jī)器人夜間執(zhí)行可見光巡檢任務(wù)時，實(shí)現(xiàn)表計讀數(shù)、開關(guān)分合位置判斷等功能且設(shè)備識別率提升至80%.更好的發(fā)揮智能巡檢機(jī)器人實(shí)效化使用，在減輕運(yùn)維人員夜間巡視工作量的同時，也為電力安全生產(chǎn)、事故響應(yīng)提供了堅實(shí)的保證.從而減少事故的發(fā)生，利用巡檢機(jī)器人完成變電站設(shè)備的巡檢.為無人值守變電站的推廣應(yīng)用提供了創(chuàng)新型的技術(shù)檢測手段，提高了變電站的可靠穩(wěn)定運(yùn)行水平.

〔1〕戚維明.質(zhì)量管理小組理論與方法[M].北京:中國質(zhì)檢出版社,2013.123-126.

〔2〕張銳娟.基于SURF的圖像配準(zhǔn)方法研究[J].紅外與激光工程,2009,38(1):160-165.

〔3〕戴中興.變電站應(yīng)用智能機(jī)器視覺的探索[J].電腦知識與技術(shù),2012(27):6570-6572.

〔4〕張海波.一種數(shù)字儀表顯示值快速識別方法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2005,41(4):223-226.

TP24

A

1673-260X（2017）09-0034-02

2017-06-30