配网电缆沟巡检机器人研究及应用.pptxVIP

配网电缆沟巡检机器人研究及应用.pptx

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配网电缆沟巡检机器人研究及应用;一、背景及意义 二、机器人系统设计 三、视觉检测技术 四、测试及应用 五、其他机器人介绍;;;配网电缆沟道智能巡检机器人,主要应用于的二类应用场景: 日常巡检:由电缆沟道井口进入,在沟道内行走,实时开展视觉巡查、温湿度测量、 气体检测、红外热成像等巡检工作,所感知的电缆沟内信息将传输至地面基站用于 判断日常运行状态。 紧急抢修:在出现意外事故,迫切需要人员下井抢修时,首先利用机器人快速了解 电缆沟道内的温湿度、有害气体浓度、发热点位置等状态信息,以便紧急检修时保 障人员安全,提高抢修效率。;;国内外研究概况;国内外研究概况;;;;配网电缆沟道巡检机器人结构设计 驱动机械结构 云台机械设计 本体机械设计 索道支架设计;;根据小型化,轻量化的总体设计要求,将驱动电机嵌入到驱动 轮内进行设计。;;;;;机器人后台系统采用C/S架构,主要由数据接入、数据缓存、应用服务、配 置管理四个子系统组成;其中,数据接入、数据缓存、应用服务(数据存储)为 Server端,主要提供数据接入、处理、存储能力;应用服务、配置管理为 Client端,主要提供数据展示、操作能力。;;;;;;;;;;;;;;;;变电站内表计种类多样,需要结合多种图像识别技术联合处理与识别。 其中采用基于yolox的深度学习目标检测算法,通过训练仪表类别和坐标预测模型, 输入图片推理表计位置坐标与类别信息。;利用特征点匹配算法,求取单应性矩阵,利用单应性变换修正畸变表盘,使得修正 后的表计具有尺度不变性和旋转不变性。;采用的图像增强算法主要有三类:灰度修正、去噪滤波、对比度加强。分 别采用自适应的gamma变换算法修正灰度分布、导向滤波算法去除图像噪声、 retinex对比度增强算法突出图像细节信息。 第一张为输入原图,第二张为使用gamma变换算法与导向滤波算法后的 图,第三张为在第二张基础上使用retinex对比度增强的图。;对仪表信息进行目标检测和语义内容提取,利用角度判别法、距离判别法、刻 度判别法,三种方法智能结合,最后准确求取指针读数。;;;复杂环境红外热像细节不分明、对比度小,采用参数自调整???Retinex红外 热像增强算法提高识别精度。;;;;;;变电支柱绝缘子干冰带电清洗机器人;

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