圖像識別技術(shù)在室內(nèi)變電站智能運(yùn)維輔助裝置的應(yīng)用研究

國網(wǎng)上海市電力公司市南供電公司 樂弘習(xí) 陸 昱 黃維華 喬亞興 趙皓明 朱 欽

變電站是電力系統(tǒng)中變換電壓、傳輸電能的核心設(shè)備，為維護(hù)變電站的穩(wěn)定運(yùn)行、及時發(fā)現(xiàn)排除變電站可能存在的安全隱患，需對變電站進(jìn)行日常巡檢。傳統(tǒng)巡檢方式是人工巡檢，巡檢結(jié)果依賴于員工個體的業(yè)務(wù)水平，可能會出現(xiàn)漏檢、誤檢等情況，對國家財產(chǎn)造成巨大損失。

近年來無人巡檢技術(shù)被日益廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)生活的各個環(huán)節(jié)，在變電站中應(yīng)用無人巡檢技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工巡檢已是大勢所趨，相對于人工巡檢有著無可比擬的優(yōu)勢：首先，無人巡檢設(shè)備可一站式集成各種巡檢設(shè)備，如可見光傳感器、紅外熱像設(shè)備、拾音器、氧氣傳感器等，相對于人工巡檢收集診斷的信息更加全面，能大大提高巡檢的精確性；其次，無人巡檢設(shè)備巡檢結(jié)果穩(wěn)定，不會像人工巡檢一樣受到工作強(qiáng)度、心理狀態(tài)、熟練程度的影響，能24小時實(shí)現(xiàn)變電站的自主巡檢，大大解放生產(chǎn)力。

1 需求分析及方案設(shè)計

智能運(yùn)維輔助裝置的設(shè)計應(yīng)滿足以下功能需求：圖像采集和識別功能。智能運(yùn)維輔助裝置能基于機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位，通過視覺識別實(shí)現(xiàn)對變壓器是否漏油進(jìn)行檢測以及對瓦斯繼電器內(nèi)油位的檢測，具有視頻/音頻/紅外圖像錄制功能；室內(nèi)定位和自主路徑規(guī)劃循跡功能。移動平臺需要精確的室內(nèi)定位手段來保證裝置和設(shè)備的安全以及自主循跡的精度；熱成像融合分析功能。智能運(yùn)維輔助裝置能通過熱成像攝像頭采集視野內(nèi)紅外溫度分布圖，融合可見光圖像進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)識別分析，實(shí)現(xiàn)對變壓器本體及內(nèi)部各個接頭處進(jìn)行發(fā)熱檢測和油枕內(nèi)的油位檢測；音頻診斷分析功能。智能運(yùn)維輔助裝置能夠?qū)υO(shè)備（變壓器、電容器）發(fā)出的音頻進(jìn)行時域和頻域分析，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或聚類分析的方式診斷識別設(shè)備當(dāng)前工作狀態(tài)。

基于巡檢圖像識別技術(shù)的智能運(yùn)維視頻輔助裝置控制系統(tǒng)由三部分組成，地面式移動機(jī)器人、本地集中監(jiān)控系統(tǒng)和遠(yuǎn)程訪問終端。移動機(jī)器人與集中監(jiān)控系統(tǒng)間通過無線網(wǎng)絡(luò)通信，負(fù)責(zé)循跡控制和環(huán)境感知；集中監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)責(zé)圖像融合識別、音頻診斷分析、室內(nèi)視覺定位、數(shù)據(jù)庫管理等功能，具備人性化操作界面，可實(shí)時顯示變電站所有設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和報警信息。

圖1 基于巡檢圖像識別技術(shù)的智能運(yùn)維視頻輔助裝置系統(tǒng)框架

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 室內(nèi)定位技術(shù)

2.1.1 基于特征的視覺定位

基于特征的視覺定位是指機(jī)器視覺定位系統(tǒng)以變電站室內(nèi)環(huán)境特征為輸入，根據(jù)視野內(nèi)的特征個數(shù)、內(nèi)容以及尺寸來判斷自身位置，通過人工布置專門設(shè)計的標(biāo)簽或特征符號可以大幅度提高視覺定位的精度和可靠性。本文設(shè)計的智能運(yùn)維輔助裝置通過掃描二維碼或拍照的方式來確定自己的位置。室內(nèi)變電站可在特定的位置貼上二維碼標(biāo)簽，由智能運(yùn)維裝置的移動平臺掃描二維碼獲取位置信息。同時，智能運(yùn)維輔助裝置搭載了基于計算機(jī)視覺技術(shù)的傳感器組，傳感器組采集到的視覺圖像由計算機(jī)視覺處理程序處理后可以獲取周圍的環(huán)境信息，結(jié)合二維碼的位置信息可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。

2.1.2 基于WIFI 無線定位

目前各大城市的相應(yīng)地方已經(jīng)安裝了大量的WIFI 熱點(diǎn)與網(wǎng)關(guān)，是現(xiàn)成的基礎(chǔ)設(shè)施。WIFI 定位技術(shù)可以利用這些設(shè)施，設(shè)計一個定位平臺，通過實(shí)時接收和解算這些設(shè)施的WIFI 信號特征，推算出自身的位置。目前基于WiFi 無線定位的方法主要有三邊測量定位法和位置指紋定位法兩種。

三邊測量定位首先得測出移動終端到各個己知AP 之間的距離。移動終端接收到至少三個不同位置AP 的RSS（接收強(qiáng)度），然后根據(jù)無線信號的傳輸損耗模型將其轉(zhuǎn)換成待測目標(biāo)與相應(yīng)AP 的距離；位置指紋定位法是比較平臺當(dāng)前所在位置采集的無線信號與位置指紋數(shù)據(jù)庫中各個位置點(diǎn)的無線信號來推算自身所在位置的一種方法。其基本原理為：預(yù)先采集不同位置的坐標(biāo)以及該位置上可接受的AP 的RSS 向量組合，記錄于位置指紋數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)平臺運(yùn)行時，通過傳感器采集所在位置點(diǎn)的AP 的RSS 向量組合情況與位置指紋數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，從而確定平臺當(dāng)前的位置坐標(biāo)。

為確保室內(nèi)定位的可靠性和準(zhǔn)確性，本文的智能運(yùn)維輔助裝置同時采用兩種定位策略，以使定位結(jié)果冗余互補(bǔ)、相互糾錯，為輔助裝置的運(yùn)動平臺提供高精度的室內(nèi)定位信息，保證移動機(jī)器人平臺的安全性。

圖2 機(jī)器視覺理解模型示意圖

2.2 圖像識別技術(shù)

可見光圖像處理。可見光的成像原理是通過捕獲物體反射的可見光波段來得到的，對場景中的亮度變化比較敏感，可見光圖像更符合人類處理圖像信息的邏輯。圖2是機(jī)器視覺理解模型采集數(shù)據(jù)的多層融合示模型圖，這個模型是在Andreas Klausner 等人提出的I-SENSE 模型基礎(chǔ)上結(jié)合人眼視覺信息處理機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)得到的，它是一個集合了眾多數(shù)據(jù)融合模型優(yōu)點(diǎn)、通用且靈活的多層數(shù)據(jù)融合處理模型。本項目中機(jī)器視覺系統(tǒng)針對特定的變電站系統(tǒng)對機(jī)器人進(jìn)行簡單的標(biāo)定和訓(xùn)練以后，機(jī)器人系統(tǒng)能夠自動從視覺圖像中提取設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)和工作狀態(tài)。視覺分析處理功能擬通過移植開源的OpenCV 開發(fā)包到硬件平臺上實(shí)現(xiàn)。OpenCV 實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計算機(jī)視覺方面的很多通用算法。

紅外圖像處理。當(dāng)變電站的設(shè)備正常運(yùn)行時，其溫度分布均勻無異常點(diǎn)，而當(dāng)變電站設(shè)備的隔離開關(guān)、主變套管、電容器、電流互感器等發(fā)生故障時，發(fā)熱會導(dǎo)致設(shè)備表面溫度發(fā)生改變。不同的溫度在紅外成像下有不同的特征，溫度異常的部位與其他部位的紅外成像特征區(qū)別較大，容易區(qū)分。因此本文采用紅外成像作為故障檢測的一種方式，對變電站的電力設(shè)備進(jìn)行實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。

2.3 音頻診斷技術(shù)

音頻預(yù)處理。進(jìn)行音頻診斷的第一步是對音頻進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理的目的是消除音頻中的干擾噪聲，使音頻診斷的結(jié)果更加精確。本文采用的音頻預(yù)處理方法包括頻譜減法、小波變換法、線性濾波法、自適應(yīng)噪聲消除法。

音頻診斷。音頻診斷分析的算法算法模塊主要包括時域特征提取模塊、FFT 變換模塊、頻域特征提取模塊、音頻分析知識庫模塊、診斷分析邏輯模塊、指紋特征數(shù)據(jù)庫模塊、診斷顯示和報警模塊、故障和報警數(shù)據(jù)庫模塊等。電力設(shè)備在運(yùn)行的過程中，根據(jù)自身運(yùn)行狀態(tài)的變化以及外界條件的變化會產(chǎn)生不同的聲音信號，音頻診斷設(shè)備可通過拾音器來獲取音頻信號，然后通過音頻診斷算法分析其中包含的特征參數(shù)，與模板庫中的數(shù)據(jù)對比后確定設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)（圖3）。

圖3 基于CNN 的音頻診斷分析過程

3 硬件設(shè)計

移動平臺主控制器。移動平臺的控制器選用的是STM32F429IGT 芯片，該芯片基于ARM Cortex-M4內(nèi)核設(shè)計，屬于STM32系列芯片中性能較高的產(chǎn)品，其時鐘頻率可達(dá)180MHz；可見光傳感器。本文選用型號OV2640是一款較為專業(yè)的圖像傳感器，最大支持200W 像素的圖像輸出，輸出接口為DCMI，工作電壓3.3V，額定功率為125～140MW，足夠滿足本文的設(shè)計需求；熱成像傳感器。熱成像模塊是基于圖像診斷的重要數(shù)據(jù)采集模塊，本文選用型號為FLIR Lepton3，該傳感器具有低功耗、占用空間小、處理速度快、程序資源占用低等特點(diǎn)，非常適合集成于移動設(shè)備上。

聲音傳感器。根據(jù)變電站環(huán)境特點(diǎn)，由于變壓器運(yùn)行聲信號特征頻率集中在50Hz～1kHz，幅值最小為30dB，為保證最大可能采集到聲信號的特征且滿足穩(wěn)定、抗干擾等條件，本文選用HSL-22HAHIFI-S 聲音傳感器采集現(xiàn)場音頻數(shù)據(jù)，這是一種高保真室內(nèi)音頻傳感器；距離傳感器。VL53L1X 是ST 推出的第三代FlightSense 技術(shù)的飛行時間傳感器。與傳統(tǒng)的測距傳感器不同，其采用ST 最新的ToF 技術(shù)，集成了物理紅外濾波器和光學(xué)元件，無論目標(biāo)顏色和反射率如何都可進(jìn)行距離測量，抗干擾能力更強(qiáng)。

4 軟件設(shè)計

基于巡檢圖像識別技術(shù)的智能運(yùn)維視頻輔助裝置軟件系統(tǒng)集中監(jiān)控軟件基于QT5.9開發(fā)，移動平臺嵌入式系統(tǒng)基于Keil5開發(fā)，開發(fā)語言均為C++，軟件系統(tǒng)包含如下功能單元：

傳感器采集單元：采集可見光圖像數(shù)據(jù)、紅外圖像數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、聲音傳感器數(shù)據(jù)和其他環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)；傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理單元：對采集到的所有傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理；運(yùn)動控制單元：負(fù)責(zé)移動平臺的移動和云臺三維控制；安全管理單元：負(fù)責(zé)移動平臺安全監(jiān)視，當(dāng)機(jī)器人動作異常或處于危險區(qū)域時及時中斷任務(wù)保證設(shè)備安全；任務(wù)管理單元：啟動、終止、切換任務(wù)，對任務(wù)參數(shù)進(jìn)行配置，管理移動機(jī)器人工作模式；網(wǎng)絡(luò)通信單元：負(fù)責(zé)移動平臺和集中監(jiān)控中心之間的數(shù)據(jù)交換。

圖像融合識別單元：識別可見光圖像和紅外圖像中的視覺特征，獲取設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)，獲取視覺定位結(jié)果。

室內(nèi)定位處理單元：融合視覺定位數(shù)據(jù)和無線定位數(shù)據(jù)，給出室內(nèi)移動機(jī)器人的實(shí)時位置。

音頻診斷分析單元：通過診斷分析變壓器發(fā)出的聲音辨別變壓器當(dāng)前工作狀態(tài)。

數(shù)據(jù)庫管理單元：實(shí)現(xiàn)對巡檢系統(tǒng)的所有傳感器數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)的存儲、讀取、篩選、曲線顯示、導(dǎo)出為EXCEL 等功能。

報警監(jiān)視單元：分析傳感器的所有數(shù)據(jù)和圖像識別結(jié)果，融合識別出故障信息或疑似故障信息然后分析出故障點(diǎn)位置，記錄并報警，以短消息的方式通知遠(yuǎn)程終端或者同步到遠(yuǎn)程終端APP 中，保證設(shè)備負(fù)責(zé)人第一時間獲得報警內(nèi)容。

人機(jī)交互界面：具備人性化、簡單易操作的交互界面，顯示系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)信息、實(shí)時可見光視頻和熱成像視頻。

5 結(jié)語

本文提出一種基于圖像識別的室內(nèi)變電站智能運(yùn)維輔助裝置，將無人巡檢技術(shù)用于室內(nèi)變電站的巡檢工作。該裝置充分利用最新的圖像識別技術(shù)、語音診斷技術(shù)、室內(nèi)定位和自主路徑規(guī)劃循跡技術(shù)，創(chuàng)新地設(shè)計了智能運(yùn)維設(shè)備的軟件和硬件，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)變電站設(shè)備的無人化、自動化巡檢。該智能運(yùn)維設(shè)備能全天候、全方位完成室內(nèi)變電站的巡檢工作，準(zhǔn)確提供變電站故障診斷數(shù)據(jù)，提高了變電站安全運(yùn)行的可靠性。