AR技術在配電站房巡檢業務中的應用研究

何明 陳瑩瑩 張斌 李思堯

摘? 要：目前，在電力設備巡檢工作中，仍存在許多問題，包括工作環境復雜、工作效率較低、巡檢數據不準確等。為了解決以上問題，本文提出了在智能配電站房巡檢業務中引入AR技術，通過此技術來實現圖像巡檢的規范化，提升配電站房巡檢的可靠性和效率，確保巡檢數據的準確性，以有效完成智能巡檢。

關鍵詞：AR技術;配電站房;電力巡檢

中圖分類號：TP391.9? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）01-0175-02

Application of AR Technology in Patrol Service of Distribution Station Buildings

HE Ming，CHEN Yingying，ZHANG Bin，LI Siyao

（Shenzhen Power Supply Bureau Co.，Ltd. Luohu Power Supply Bureau，Shenzhen? 518000，China）

Abstract：At present，there are still many problems in power equipment patrol inspection work，including complex working environment，low efficiency，inaccurate patrol data and so on. In order to solve the above problems，this paper proposes to introduce AR technology into the house inspection business of intelligent distribution station，through which the standardization of image inspection can be realized，the reliability and efficiency of the house inspection of distribution station can be improved，and the accuracy of inspection data can be ensured，so as to effectively complete the intelligent inspection.

Keywords：AR technology;distribution station building;power patrol inspection

0? 引? 言

電網巡檢是確保輸變電線路及設備安全的重要條件。在電力巡檢工作中，通過巡視檢查，我們可以及時了解線路和設備的運行情況，如果發現設備存在缺陷或者存在安全隱患，可及時提出檢修建議，以彌補配電站房的缺陷。本文結合筆者的工作實踐經驗，從電力設備巡檢角度論述了AR技術在配電站房巡檢業務中的應用，以期為今后AR技術在電力項目中的應用提供借鑒。

1? AR技術概述

增強現實技術（Augmented Reality，簡稱AR），是一種實時地計算攝影機影像位置及角度并加上相應圖像、視頻、3D模型的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界并進行互動。這種技術于1990年提出。隨著隨身電子產品CPU運算能力的提升，預期增強現實的用途將會越來越廣。目前，在我國電力企業中，巡檢工作量大，效率低，容易引發許多問題，如巡檢數據不完善、巡檢數據缺乏真實性，而通過AR技術在配電站房巡檢業務中的應用，將人工智能與AR技術相結合，實現AR可視化指導、智能識別輔助工人巡檢，從而解決傳統人工巡檢漏檢的問題，提高工人的巡檢效率，確保巡檢數據的真實性。

2? AR智能巡檢系統

2.1? 模型建立

在配電站房巡檢時，需要先根據配電站房設備管理需要建立模型，主要包括巡檢流程和判定模型及圖形識別模型（如圖1所示）。其中，巡檢流程作為巡檢的依據，對巡檢人員的操作過程進行巡檢，確保人員的安全和設備的穩定性。其包括巡檢人員信息的設定、路線設定、時間設定和巡檢類型設定等。另外，還可以建立圖形識別模型，實現AR智能巡檢機自動識別目標，其主要包括物理參數識別和設備識別。

2.2? 巡檢指令

巡檢指令是利用管理系統向巡檢人員派發的巡檢操作命令。其管理功能包括巡檢流程管理、判定依據以及相關參數管理。

在配電站房巡檢過程中，巡檢人員可以根據相關參數，包括設備屬性和與電力物理參數，通過AR技術對巡檢設備進行識別。另外，還可以通過增強現實AR技術對電力設備巡檢對象進行圖片、視頻、3D模型動畫等形式的解說指導。AR智能技術可以實現指定對象和設備的各種物理參數識別，并可以根據判定模型對采集的物理參數進行合理判定，以實現設備工況的巡檢，同時將判定結論和相關數據存儲在AR智能數據庫。

2.3? 巡檢數據上傳

每個作業員通過身份登錄APP，在巡檢過程中，使用語音和觸控交互確認完成每個巡檢步驟，AR終端獲得交互結果，并儲存數據。

2.4? 數據分析

通過對配電站房巡檢數據和采集到的數據及結果進行分析、檢查、過濾和總結，可以得到巡檢人員的具體表現和存在的差距，及時發現巡檢業務中巡檢點的缺陷，以確保企業人員和設備的安全，同時，在大數據背景下，企業也可以通過對巡檢數據進行采集、過濾、儲存等方式，為企業合理決策奠定基礎。

2.5? 過程監控數據記錄

通過相機拍攝照片或視頻，來記錄異常情況并儲存。同時，通過紅外測溫模塊，測出設備溫度數據，AR終端儲存數據。

3? AR智能眼鏡巡檢實現

本文對AR智能巡檢方法進行了分析，并在建模階段將文字、語音、圖片、視頻、3D模型動畫等虛擬內容疊加，使其轉變為可視化巡檢數據，通過語音或觸控方式，使拍照、錄視頻模塊對當前設備狀態和操作過程進行記錄，利用增強現實技術，使得巡檢工作更加規范，確保巡檢工作順利完成。

3.1? 圖像提取及場景匹配

對配電站房中的環境、設備、儀表等各個巡檢場景進行計算機識別圖形建模，以形成多個標準的訓練圖像。在實際的巡檢工作中，巡檢人員可以根據智能導航中所提示的達到位置進行場景圖像采集，也就是將巡檢的對象圖像與多個訓練圖像進行對比與匹配，從而得到與圖像場景吻合的圖像。

場景匹配是對場景模型的位置和姿態參數進行估計的一種方法。將場景模型定義為一個離散函數Tx，y，此函數在一個窗口內進行取值，也就是點（x，y）∈w的坐標。如果圖像收到的噪聲干擾平均值為零，其未知的標準差為δ，放在坐標（i，j）處的模型中的一個點，并與（x，y）∈w處的相應像素匹配的概率是由正態分布得出：

由于影響不同像素的噪聲較為獨立，且模型位于坐標（x，y）的概率主要為該模型所覆蓋的不同像素的聯合概率，因此可以得到以下公式：

在選擇參數時，需要使函數最大化。在使用以上公式計算時，場景匹配使用了存儲模型相對于采集圖像不同位置的匹配存儲空間。

3.2? 區域定位

在實際建模時，通常是根據現場的實際情況，在訓練圖像上對特定的設備和儀器儀表等進行區域定位。在圖像區域定位時，可以利用查詢圖像與匹配圖像之間的透視關系，將圖片上的區域定位框拉伸到查詢視角下，以確定查詢圖像所在的區域。

3.3? 目標識別與跟蹤

筆者深度學習了圖像識別技術的相關內容，其包括分合閘開關狀態識別、局放測試儀顯示數字識別、數碼顯示管數字識別、氣壓計指針識別，并將其數據與后臺預制數據進行對比判錯。

識別出特定的巡檢點后，根據《配網巡視作業指導書》，提供文字和語音，指導當前操作。同時，點擊下拉按鈕，可查看更多操作步驟指導。對于稍復雜的檢查項，通過圖片、視頻、3D模型動畫等形式進行解說指導。再觸控點擊“輔助工具”→“線路圖”，或說出語音指令線路圖，調出高清電子線路圖。

在配電站房巡檢過程中，AR技術采用了全方位的移動方式，同時設置了頭部姿態傳感器，以捕獲人的頭部，實現巡檢業務的及時跟蹤，避免識別受到識別對象頭部運動的影響。

4? 結? 論

根據電力企業實際需要，利用AR智能眼鏡以及AR技術，可以很好地改進目前電力設備巡檢狀況。AR技術的應用提高了巡檢的效率，確保了電力系統更加穩定運行，并且進一步推進了巡檢工作的標準化、管理的科學智能化，以及監督的自動化，因此，AR技術具有推廣價值。

參考文獻：

[1] 付躍安.移動增強現實（AR）技術在圖書館中應用前景分析 [J].中國圖書館學報，2013，39（3）：34-39.

[2] 劉重陽.基于物聯網的工業設備智能巡檢系統研究 [D].秦皇島：燕山大學，2015.