文/牟志凌

輸煤系統(tǒng)軌道式巡檢機器人主要完成輸煤沿線設備的日常巡檢，例如輸煤皮帶是否跑偏撕裂；輸煤皮帶機是否滲漏油；落煤口是否發(fā)生堵煤；輸煤沿線是否有無關人員出現(xiàn)等等。軌道式巡檢機器人為了完成上述檢測，往往需要行走至被測設備附近，調(diào)節(jié)攝像機機位和角度，采集視頻信息，并最終利用機器視覺有關算法準確識別上述故障和異常。目前，實現(xiàn)軌道機器人視覺定位的方法有基于激光的定位檢測、基于磁性標記的定位手段等等。本文設計了基于機器視覺的定位檢測系統(tǒng)，只需在初始化階段，人工標定輸煤沿線的被測設備，系統(tǒng)可自動記錄每一個觀測點的合理拍攝機位和角度，后續(xù)巡檢工作即可自主完成，無需人工干預。

1 系統(tǒng)總體設計

1.1 嵌入式云臺控制器

嵌入式云臺控制器包含樹莓派B+控制器，該控制器具備體積小、運算速度快等優(yōu)點。可構建機器視覺算法處理平臺，支持opencv視覺庫，可實現(xiàn)機器視覺有關智能算法的嵌入式應用；利用以太網(wǎng)通信接口，控制云臺角度調(diào)節(jié)；設計以太網(wǎng)接口單元，可將云臺攝像機采集的視頻數(shù)據(jù)實時傳輸至樹莓派控制器。因軌道式巡檢機器人在初始化階段，需要人工參與完成第一次被檢設備的標定，因此，需要在樹莓派控制器本體上擴展液晶顯示單元，便于操作人員觀察和設置。

圖1：技術路線圖

1.2 高精度編碼器控制單元

軌道式巡檢機器人利用兩個驅(qū)動輪、兩個從動輪實現(xiàn)軌道行走，為了實現(xiàn)巡檢機器人在軌道上的準確定位，本文在主動輪上安裝高精度編碼器，通過記錄主動輪正反轉(zhuǎn)圈數(shù)，實時測得軌道式巡檢機器人的位置。同時，為了消除系統(tǒng)的累積誤差，在軌道上間隔安裝基準點，提高機器人的定位精度。本文采用了絕對型旋轉(zhuǎn)編碼器，具備位置唯一、抗干擾、無需掉電記憶。該編碼器通過串行接口與嵌入式云臺控制器相連接，控制器將獲取的位置信息存儲至EEPROM。當軌道式巡檢機器人自主巡檢時，只需按照存儲的既定巡檢任務，行走至對應監(jiān)測點，控制云臺，獲取正確的視頻圖像信息。

1.3 輔助照明控制單元

因輸煤現(xiàn)場照明條件差，不利于圖像的采集，本文設計了可調(diào)節(jié)多色溫的輔助照明單元，該照明單元采用三種色溫的LED燈珠，可實現(xiàn)被測設備在不同色溫照明條件下的成像。上述設計針對的是輸煤現(xiàn)場會有一定程度的粉塵污染，低色溫的光穿透性強，可實現(xiàn)較好的照明。當粉塵濃度較低時，可切換至色溫較高的照明條件。更利于圖像的有效采集。因本文在輸煤沿線設備的表面配套安裝了熒光反射光標，所以利用輔助照明單元有提高熒光光標的反射效果，更利于光標圖像的采集。

2 算法設計

軌道式巡檢機器人在初始化階段，操作人員手動操作機器人行走至需要進行針對性檢測的被測設備附近，調(diào)節(jié)云臺角度和攝像機焦距，完成檢測位置的標定。同時為了進一步提高定位精度，在被測設備表面配套安裝了熒光反射光標，以便利用機器視覺功能，準確識別與定位被測設備。其流程如圖1所示。

該過程需要人工設置檢測點，并將位置信息存儲至機載的控制器，此外，人工亦可設置巡檢的頻率和數(shù)據(jù)上傳的時間間隔等信息。因輸煤現(xiàn)場作業(yè)人員較多，人員復雜，為了保證系統(tǒng)的安全性，本文設計了基于人臉識別的授權管理功能，只有通過認證的操作人員，才可以完成初始化設置功能。

全部檢測位置標定后，巡檢機器人可自主完成巡檢，行走至被測設備附近，按照既定的檢測角度和焦距，采集視頻圖像。采集的視頻圖像傳輸至機器視覺處理單元，利用小波變換、邊緣檢測、圖像分割，獲取準確的故障特征。

Opencv是一個在業(yè)界被廣泛應用的跨平臺機器視覺庫。其擁有強大的跨平臺、多語言支持能力，已經(jīng)成為機器視覺領域最影響力的研發(fā)工具之一。目前，opencv已經(jīng)成功應用到多個領域，例如人臉識別、車牌識別、智慧交通、智慧城市等。本文在充分學習與研究opencv視覺庫的基礎上，并結合火電廠輸煤系統(tǒng)輸煤皮帶跑偏檢測的工藝要求，成功將其移植至嵌入式平臺。

攝像機采集的圖像，依次經(jīng)過圖像去噪、圖像增強，獲得圖像的灰度圖。圖像平滑可有效去除圖像噪聲，原理是利用領域的平均值代替該點像素，有效去除椒鹽噪聲。與此同時，會引起圖像邊緣模糊，因此需要后續(xù)處理。本文亦采用中值濾波作為去噪的手段，可有效去除脈沖噪聲。圖像增強則采用直方圖均衡化作為主要算法，實現(xiàn)推向的銳化，對圖像空間中的分量進行均勻性分布處理，不僅改善了圖像的視覺效果，有增強了圖像的區(qū)域特征。

圖2：上位機運行界面

圖像經(jīng)過上述處理后，獲取灰度圖像，并利用Canny邊緣檢測算法獲取被測設備形態(tài)特征，如果有滲漏油發(fā)生，則可以有效提取油漬所形成的圖像輪廓。Canny邊緣檢測的實現(xiàn)原理是：從圖像中的不同物體中提取有關結構信息，減少對其他非關鍵信息的處理，大大減少需要處理的數(shù)據(jù)總量。不同的視覺對象，其邊緣特征會有較大差異，Canny算子便提供了一種標準化的邊緣檢測技術。其實現(xiàn)流程一般如下：對處理得來的灰度圖像進行高斯濾波處理，進一步去除噪聲；接著計算被測對象圖像中每一個像素的梯級強度和方向；選取適宜的雙邊閾值，獲取被測對象的邊緣特征。因本文配套安裝的熒光反射裝置具有明顯的形態(tài)特征，所以算法只需在圖像中尋找該熒光點。

經(jīng)上述算法，可準確提取熒光標簽的準確輪廓，本文利用重心法，進一步計算所檢測的輪廓的幾何中心。為了減小因操作人員的個體差異，或者是被測設備的位置或者姿態(tài)發(fā)生變化所帶來的不利影響，本文采用機器學習有關算法，建立被測物體狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)庫與檢測模型，可在一定程度上，自主修正檢測機位，優(yōu)化視頻采集角度。

3 上位機軟件簡介

本文設計了基于QT集成開發(fā)的上位機監(jiān)控軟件，可實現(xiàn)現(xiàn)場實時圖像顯示、位置標定、云臺角度調(diào)節(jié)、輔助照明管理等功能，亦可實現(xiàn)攝像機IP遠程設定、熱像儀溫標設定等功能。如圖2所示。

4 小結

本文設計的輸煤系統(tǒng)軌道式巡檢機器人輔助定位系統(tǒng)，智慧化程度高、安裝簡單，可實現(xiàn)可輔助巡檢機器人實現(xiàn)位置定位，該裝置將目前較為前沿的機器視覺技術應用到了傳統(tǒng)的火電廠輸煤領域，為進一步實現(xiàn)智慧電廠，奠定了堅實基礎。