王曉杰 劉曉林

（國(guó)電南瑞變電技術(shù)分公司）

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和能源需求的增加，變電站作為能源的重要組成部分，其安全和穩(wěn)定運(yùn)行顯得尤為重要。然而，傳統(tǒng)的變電站巡檢方式存在著效率低下、準(zhǔn)確度不高等問(wèn)題。因此，如何提高變電站巡檢的效率和準(zhǔn)確度，成為了當(dāng)前亟需解決的問(wèn)題。

1 圖像識(shí)別技術(shù)的原理和發(fā)展歷程

1.1 圖像識(shí)別技術(shù)的基本原理

圖像識(shí)別技術(shù)，又稱為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行分析、識(shí)別和理解的技術(shù)。其基本原理是將圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，然后對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理和分析，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的識(shí)別和理解。

圖像識(shí)別技術(shù)的基本流程包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取和分類識(shí)別等步驟。其中，預(yù)處理主要是對(duì)采集到的圖像進(jìn)行去噪、平滑、增強(qiáng)等處理，以便更好地提取圖像特征；特征提取是圖像識(shí)別技術(shù)的核心步驟，包括顏色、紋理、形狀等方面的特征提??；分類識(shí)別則是將提取到的特征與已知的樣本進(jìn)行比較，并判斷待識(shí)別圖像所屬類別。

1.2 圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程及現(xiàn)狀

圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)60年代，當(dāng)時(shí)主要應(yīng)用于軍事領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，圖像識(shí)別技術(shù)也得到了快速發(fā)展。在20世紀(jì)80年代和90年代，圖像識(shí)別技術(shù)開(kāi)始應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域［1］。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，圖像識(shí)別技術(shù)得到了更加廣泛的應(yīng)用，包括自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。

目前，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向之一。在圖像識(shí)別技術(shù)的研究中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成為主流，并在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等方面取得了重大突破。同時(shí)，圖像識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，未來(lái)還有著更加廣闊的發(fā)展前景。

2 智能巡檢機(jī)器人的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 智能巡檢機(jī)器人的硬件設(shè)計(jì)

智能巡檢機(jī)器人的硬件設(shè)計(jì)主要包括機(jī)器人底盤(pán)、傳感器、圖像采集設(shè)備等部分。

具體來(lái)講，機(jī)器人底盤(pán)是智能巡檢機(jī)器人的基礎(chǔ)，其設(shè)計(jì)應(yīng)考慮到機(jī)器人的穩(wěn)定性和可靠性。機(jī)器人底盤(pán)通常采用四輪麥克納姆輪或全向輪設(shè)計(jì)，以便機(jī)器人可以在狹窄的空間中自由移動(dòng)。傳感器是智能巡檢機(jī)器人的核心部分，用于采集變電站設(shè)備的狀態(tài)信息。傳感器種類較多，包括溫度傳感器、震動(dòng)傳感器、聲音傳感器等［2］。這些傳感器可以實(shí)時(shí)采集變電站設(shè)備的狀態(tài)信息，并將數(shù)據(jù)傳輸至機(jī)器人的控制系統(tǒng)。圖像采集設(shè)備用于對(duì)變電站設(shè)備進(jìn)行拍照和錄像。一般采用高清晰度攝像頭，以便更好地獲取變電站設(shè)備的圖像信息。

2.2 智能巡檢機(jī)器人的軟件設(shè)計(jì)

智能巡檢機(jī)器人的軟件設(shè)計(jì)主要包括圖像處理算法、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等部分。

具體來(lái)說(shuō)，圖像處理算法是智能巡檢機(jī)器人的核心部分，其主要功能是對(duì)采集到的圖像進(jìn)行分析和處理，以便更好地識(shí)別和定位變電站設(shè)備的缺陷。常用的圖像處理算法包括邊緣檢測(cè)、特征提取、分類識(shí)別等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)用于管理和存儲(chǔ)采集到的數(shù)據(jù)，包括圖像數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。該系統(tǒng)應(yīng)具備高效、安全、可靠的特點(diǎn)，并支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速檢索和查詢。控制系統(tǒng)是智能巡檢機(jī)器人的核心之一，其主要功能是控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和行為?？刂葡到y(tǒng)需要支持自動(dòng)避障、自動(dòng)尋跡、自動(dòng)停車等功能，以便機(jī)器人能夠自主完成巡檢任務(wù)。

2.3 智能巡檢機(jī)器人的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

智能巡檢機(jī)器人的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)包括硬件和軟件兩方面。在硬件方面，需要進(jìn)行機(jī)器人底盤(pán)、傳感器、圖像采集設(shè)備等部分的組裝和調(diào)試。在軟件方面，需要進(jìn)行圖像處理算法、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等部分的編程和調(diào)試。完成上述工作后，智能巡檢機(jī)器人即可投入使用，實(shí)現(xiàn)變電站設(shè)備的自動(dòng)化巡檢和缺陷識(shí)別。

3 變電站巡檢中的圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用

3.1 變電站巡檢中需要識(shí)別的設(shè)備及缺陷類型

變電站巡檢中需要識(shí)別的設(shè)備包括變壓器、開(kāi)關(guān)柜、電纜等。這些設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中容易出現(xiàn)各種故障和缺陷，需要進(jìn)行及時(shí)的檢測(cè)和維護(hù)。

變電站巡檢中常見(jiàn)的設(shè)備和缺陷類型見(jiàn)表1。

表1 變電站巡檢中常見(jiàn)的設(shè)備和缺陷類型

總的來(lái)說(shuō)，變電站巡檢中需要識(shí)別的缺陷類型較多，需要對(duì)不同類型的缺陷進(jìn)行區(qū)分和分類。例如，在變壓器巡檢中，需要識(shí)別油位異常、繞組溫度過(guò)高、絕緣損壞等不同類型的缺陷，并根據(jù)其嚴(yán)重程度進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序［3］。除了以上列舉的設(shè)備和缺陷類型，還有其他一些需要識(shí)別的設(shè)備和缺陷類型，如防雷裝置、電源系統(tǒng)等。因此，在進(jìn)行變電站巡檢時(shí)，需要根據(jù)具體情況制定相應(yīng)的巡檢計(jì)劃和識(shí)別方案。

綜上所述，變電站巡檢中需要識(shí)別的設(shè)備和缺陷類型較多，需要進(jìn)行詳細(xì)的分類和區(qū)分，以便更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)變電站設(shè)備的巡檢和維護(hù)。

3.2 基于圖像識(shí)別的智能巡檢機(jī)器人算法設(shè)計(jì)

智能巡檢機(jī)器人的核心是圖像識(shí)別算法，其主要功能是對(duì)采集到的圖像進(jìn)行分析和處理，以便更好地識(shí)別和定位變電站設(shè)備的缺陷。

智能巡檢機(jī)器人的圖像識(shí)別算法步驟如下圖所示。

具體來(lái)講，圖像預(yù)處理：采集到的圖像往往存在噪聲、模糊等問(wèn)題，需要進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括去噪、平滑、增強(qiáng)等操作，以便更好地提取圖像特征。特征提?。禾卣魈崛∈菆D像識(shí)別算法的核心步驟，其目的是從圖像中提取出與設(shè)備缺陷相關(guān)的特征。常用的特征包括顏色、紋理、形狀等。在變壓器巡檢中，可以通過(guò)提取變壓器油位、繞組溫度等特征，判斷設(shè)備是否存在缺陷。分類識(shí)別：分類識(shí)別是將待識(shí)別圖像與已知樣本進(jìn)行比較，并判斷其所屬類別。在智能巡檢機(jī)器人中，可以通過(guò)將采集到的圖像與已知缺陷圖像庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，以便更準(zhǔn)確地判斷設(shè)備是否存在缺陷。缺陷定位：缺陷定位是指在識(shí)別出設(shè)備存在缺陷后，進(jìn)一步確定缺陷的位置和范圍。在智能巡檢機(jī)器人中，可以通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行分割、標(biāo)注等操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備缺陷的精確定位。

綜上所述，基于圖像識(shí)別的智能巡檢機(jī)器人算法設(shè)計(jì)包括圖像預(yù)處理、特征提取、分類識(shí)別和缺陷定位等步驟。這些步驟相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了智能巡檢機(jī)器人的圖像識(shí)別系統(tǒng)，為變電站巡檢提供了高效、準(zhǔn)確的解決方案。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表

本次實(shí)驗(yàn)使用基于圖像識(shí)別的智能巡檢機(jī)器人對(duì)變電站設(shè)備進(jìn)行了全面的巡檢，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和處理。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表格，可以看出在不同設(shè)備和缺陷類型下，智能巡檢機(jī)器人的識(shí)別率均達(dá)到了較高的水平。

以變壓器油位異常為例，智能巡檢機(jī)器人的識(shí)別率達(dá)到了95%。這主要是因?yàn)橹悄苎矙z機(jī)器人采用了高清晰度攝像頭，能夠更好地獲取變壓器的圖像信息。同時(shí)，智能巡檢機(jī)器人采用了先進(jìn)的圖像處理算法，能夠?qū)τ臀划惓＿M(jìn)行精確的識(shí)別和定位。

在開(kāi)關(guān)柜巡檢中，智能巡檢機(jī)器人的識(shí)別率也達(dá)到了較高水平。例如，對(duì)于觸頭接觸不良這一缺陷類型，智能巡檢機(jī)器人的識(shí)別率達(dá)到了88%。這主要是因?yàn)橹悄苎矙z機(jī)器人采用了高精度傳感器，并采用了先進(jìn)的分類識(shí)別算法，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和定位設(shè)備缺陷。

綜上所述，基于圖像識(shí)別的智能巡檢機(jī)器人在變電站巡檢中具有較高的識(shí)別率和準(zhǔn)確性，能夠?yàn)樽冸娬驹O(shè)備的巡檢和維護(hù)提供重要支持。

4 圖像識(shí)別技術(shù)在智能巡檢機(jī)器人中的優(yōu)勢(shì)與不足

圖像識(shí)別技術(shù)在智能巡檢機(jī)器人中的優(yōu)勢(shì)和不足見(jiàn)表3。

表3 優(yōu)勢(shì)和不足

綜上所述，圖像識(shí)別技術(shù)在智能巡檢機(jī)器人中具有高效、精準(zhǔn)、自動(dòng)化等優(yōu)勢(shì)，但也存在算法復(fù)雜度、數(shù)據(jù)安全等不足。因此，在應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行智能巡檢時(shí)，需要綜合考慮其優(yōu)缺點(diǎn)，制定相應(yīng)的方案和措施，以便更好地實(shí)現(xiàn)變電站設(shè)備的巡檢和維護(hù)。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文主要介紹了圖像識(shí)別技術(shù)在智能巡檢機(jī)器人中的應(yīng)用。通過(guò)對(duì)變電站巡檢中需要識(shí)別的設(shè)備和缺陷類型進(jìn)行分析，提出了基于圖像識(shí)別的智能巡檢機(jī)器人算法設(shè)計(jì)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析和總結(jié)。同時(shí)，本文也探討了圖像識(shí)別技術(shù)在智能巡檢機(jī)器人中的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步推廣和應(yīng)用該技術(shù)提供了參考和思路。隨著科技的不斷發(fā)展和進(jìn)步，圖像識(shí)別技術(shù)在智能巡檢機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越廣泛。未來(lái)，我們可以預(yù)見(jiàn)，智能巡檢機(jī)器人將會(huì)成為變電站巡檢的重要工具，為保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供更加可靠和高效的技術(shù)支持。