［摘 要］機器人自動化巡檢可以提高工作效率，降低人力成本，減少人工巡檢的安全風(fēng)險，在實現(xiàn)機器人自動化巡檢中，需要依靠視覺算法實現(xiàn)巡檢機器人對巡檢區(qū)域內(nèi)各種設(shè)備、設(shè)施及其狀態(tài)的識別。文章探究了將視覺算法應(yīng)用于機器人自動化巡檢的過程，并基于其可行性提出相應(yīng)的設(shè)計方案，為機器人自動化巡檢的順利實現(xiàn)提供參考。

［關(guān)鍵詞］自動化巡檢；視覺算法；設(shè)計方案

［中圖分類號］TP242 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）04–0120–03

1 視覺算法在機器人技術(shù)中的應(yīng)用意義

視覺算法不僅為機器人提供了感知和理解世界的能力，還極大地推動了機器人在各個領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。傳統(tǒng)的機器人導(dǎo)航系統(tǒng)主要依賴于諸如激光雷達（LiDAR）、超聲波傳感器和紅外傳感器等硬件設(shè)備來感知環(huán)境并導(dǎo)航。這些傳感器可提供精確的距離信息，幫助機器人構(gòu)建周圍環(huán)境的二維或三維地圖，并據(jù)此規(guī)劃路徑。然而，這些傳感器通常成本較高，對環(huán)境條件有一定要求，且在某些情況下無法提供足夠的環(huán)境細節(jié)，特別是在室內(nèi)環(huán)境中，如辦公室、商場或家庭住所，這些地方的特點是環(huán)境復(fù)雜多變，存在大量動態(tài)障礙物。在這種情況下，激光雷達（LiDAR）、超聲波傳感器和紅外傳感器等硬件設(shè)備發(fā)出的信號容易被屏蔽，導(dǎo)致導(dǎo)航失效。而視覺導(dǎo)航系統(tǒng)提供了一種更為靈活和經(jīng)濟的選擇。視覺導(dǎo)航系統(tǒng)通常由1 個或多個攝像頭組成，這些攝像頭捕捉的圖像可以通過先進的計算機視覺算法進行處理，以識別環(huán)境中的特征和障礙物。視覺算法可以從圖像中提取有用的信息，如邊緣、角點、紋理和其他特征，并借助這些信息識別和跟蹤環(huán)境中的關(guān)鍵點，如墻壁、門、窗戶、樓梯和其他地標，使機器人可以正確感知周遭環(huán)境。

2 視覺算法對實現(xiàn)機器人自動化巡檢的可行性

2.1 視覺算法可實現(xiàn)對環(huán)境的感知

視覺導(dǎo)航系統(tǒng)通常由1 個或多個攝像頭組成，它們模擬人眼的功能，捕獲環(huán)境中的圖像信息。這些攝像頭可以是單目、雙目或三維攝像頭，不同類型的攝像頭可提供不同維度的視覺信息，如單目攝像頭可以提供二維圖像信息，而三維攝像頭則可以捕捉深度信息，這對于機器人理解環(huán)境的立體結(jié)構(gòu)和距離起到了關(guān)鍵性作用。捕獲圖像后，機器人利用圖像預(yù)處理、特征提取、目標檢測、分類和跟蹤等視覺算法對這些信息進行處理和分析。圖像預(yù)處理通常包括去噪、對比度增強和顏色校正等步驟，以提高圖像質(zhì)量。特征提取則是識別圖像中關(guān)鍵的點、線或區(qū)域，這些特征將用于后續(xù)的圖像分析和識別。

在機器人巡檢中，需要對目標物體進行檢測和識別，以便在巡檢過程中對目標物體進行分析和處理。目標檢測算法可識別圖像中的特定物體，如人、車輛或其他障礙物。分類算法進一步確定這些物體的具體類型，而跟蹤算法則用于連續(xù)監(jiān)控這些物體在視頻序列中的移動。

通過集成這些先進的視覺算法，機器人可對周圍環(huán)境進行實時感知，理解環(huán)境中的物體和障礙物，并據(jù)此做出決策。

2.2 視覺算法可實現(xiàn)對目標物體的跟蹤和追蹤

視覺算法的基本原理是利用圖像處理和計算機視覺技術(shù)來分析圖像數(shù)據(jù)。先通過圖像傳感器（如攝像頭）獲取目標物體的圖像數(shù)據(jù)，利用圖像處理技術(shù)對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如去噪、增強、分割等，以便更好地提取目標物體的特征，并利用計算機視覺技術(shù)對目標物體的特征進行分析，如邊緣檢測、角點檢測、特征提取等，從而獲取目標物體的位置、速度等信息。為了提高視覺算法的跟蹤和追蹤性能，一般會采用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法。機器學(xué)習(xí)是一種利用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型的方法，其可以通過學(xué)習(xí)大量的樣本數(shù)據(jù)來提高模型的性能。深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機器學(xué)習(xí)方法，其利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示，從而提高模型的性能。

2.3 視覺算法可實現(xiàn)對異常事件的檢測和報警

在機器人巡檢的應(yīng)用場景中，除了對目標物體的跟蹤和追蹤，對異常事件的檢測和報警同樣至關(guān)重要。這要求機器人具備高度的環(huán)境感知能力，以便在出現(xiàn)異常情況時，可及時作出響應(yīng)，采取相應(yīng)的措施。視覺算法通過分析圖像數(shù)據(jù)，可對環(huán)境中的異常事件進行檢測和識別，進而發(fā)出報警信號。在實現(xiàn)異常事件檢測和報警的過程中，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法發(fā)揮著重要作用。通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，視覺算法可從大量的正常和異常樣本中學(xué)習(xí)到區(qū)分正常和異常情況的特征，從而提高異常事件檢測的準確性。隨著技術(shù)的不斷進步，深度學(xué)習(xí)等先進方法在特征提取和識別方面的性能也在不斷提高，使得視覺算法在異常事件檢測和報警方面的應(yīng)用更具可行性。

3 視覺算法構(gòu)建機器人自動化巡檢的設(shè)計方案

3.1 機器人的軟硬件設(shè)計

移動平臺的選擇是機器人自動化巡檢系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同的巡檢環(huán)境對機器人的移動能力和穩(wěn)定性有不同的要求。例如，輪式機器人因其結(jié)構(gòu)簡單、成本較低、移動速度快和操控靈活等優(yōu)點，在工廠、倉庫等平坦地面環(huán)境中得到了廣泛應(yīng)用。然而，對于復(fù)雜地形和惡劣環(huán)境，如野外、建筑工地、礦山等，輪式機器人的移動能力和穩(wěn)定性無法滿足需求，這時，履帶式機器人是更合適的選擇。履帶式機器人具有較強的爬坡能力和越障能力，其履帶結(jié)構(gòu)可以提供良好的抓地力，保證機器人在不平坦的地面上穩(wěn)定移動。

除了陸地移動平臺，飛行器（如無人機）也是巡檢任務(wù)的重要選擇。飛行器適用于高空或難以到達區(qū)域的巡檢任務(wù)，如高壓電線、橋梁、大型建筑物等。飛行器可以快速到達目標位置，進行大范圍的視覺監(jiān)測。但其受天氣影響較大，且續(xù)航能力和負載能力有限。在選擇了合適的移動平臺后，需要考慮傳感器的配置。高分辨率攝像頭是機器人巡檢系統(tǒng)中最重要的傳感器之一，用于獲取巡檢目標的圖像信息。通過圖像處理和視覺算法，可以實現(xiàn)對巡檢目標的檢測、識別和跟蹤。高分辨率攝像頭可以提供更清晰的圖像，有助于提高巡檢的準確性和效率。

紅外相機也是巡檢系統(tǒng)中常用的傳感器之一。紅外相機可以檢測目標的熱輻射，適用于溫度監(jiān)測和熱異常檢測等任務(wù)。在工業(yè)巡檢中，紅外相機可以幫助檢測設(shè)備的熱點，預(yù)防設(shè)備過熱導(dǎo)致的故障。紅外相機還可以在夜間或能見度較低的環(huán)境中提供輔助視覺信息。另一種重要的傳感器是激光雷達。激光雷達通過發(fā)射激光脈沖并接收反射信號，可以構(gòu)建周圍環(huán)境的精確三維地圖。激光雷達在機器人導(dǎo)航和避障中發(fā)揮著重要作用，尤其是在復(fù)雜和動態(tài)環(huán)境中。激光雷達還可以用于地形測繪和植被分析等應(yīng)用。在選擇移動平臺和傳感器配置時，還需要考慮巡檢環(huán)境、巡檢任務(wù)、成本效益、系統(tǒng)兼容性、可維護性和耐用性等因素。

3.2 視覺算法的設(shè)計和應(yīng)用

在機器人自動化巡檢系統(tǒng)中，圖像采集是獲取巡檢目標信息的基礎(chǔ)。高質(zhì)量的圖像對于后續(xù)的圖像處理和分析至關(guān)重要。為了在不同環(huán)境條件下獲得高質(zhì)量的圖像，可以采用自動曝光和白平衡技術(shù)來調(diào)整圖像的亮度與顏色。自動曝光技術(shù)可以根據(jù)環(huán)境光線的強弱自動調(diào)整相機的曝光時間，以確保圖像的亮度適中。白平衡技術(shù)可以校正圖像中的色偏，使圖像的顏色更接近真實場景。也可使用圖像穩(wěn)定技術(shù)來抵消由于相機震動或移動造成的圖像模糊。圖像穩(wěn)定技術(shù)可以通過機械穩(wěn)定裝置或數(shù)字圖像處理算法來實現(xiàn)，以提高圖像的清晰度。在獲取高質(zhì)量圖像的基礎(chǔ)上，特征提取成為視覺算法中的關(guān)鍵，特征提取的目的是從圖像中提取出能夠表示巡檢目標的關(guān)鍵信息，邊緣檢測和角點檢測是常用的特征提取算法，邊緣檢測算法可以識別出圖像中物體的邊界，從而勾勒出物體的輪廓，角點檢測算法可以找到圖像中的角點，這些角點通常對應(yīng)于物體的關(guān)鍵位置，對于目標的識別和跟蹤至關(guān)重要。

在目標識別和跟蹤方面，深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以對圖像進行分類和識別。訓(xùn)練CNN 模型，可以識別不同的巡檢目標，并準確判斷其類別。一旦目標被識別出來，跟蹤算法可以用來實時追蹤目標的位置和運動軌跡。跟蹤算法可以預(yù)測目標的位置和速度來跟蹤目標在連續(xù)幀中的移動。常見的跟蹤算法包括Meanshift、Kalman 濾波器和光流法等，利用這些算法可實現(xiàn)對巡檢目標的實時監(jiān)測和跟蹤，提高巡檢的準確性和效率。

3.3 對識別信息模糊問題的修正和補償

視覺算法在實際應(yīng)用中常受到運動模糊的影響，當(dāng)物體在移動過程中速度過快，視覺導(dǎo)航系統(tǒng)無法準確地捕捉到被識別物體的細節(jié)信息，導(dǎo)致識別得到的點云數(shù)據(jù)出現(xiàn)模糊或失真。為此可以采用運動補償?shù)姆绞浇鉀Q這一精度問題，當(dāng)涉及到運動模糊時，通常使用點擴散函數(shù)（Point Spread Function，以下簡稱“PSF”）來描述運動模糊的效果。PSF 是一個描述圖像中每個像素點如何影響圖像的函數(shù)。在運動模糊的情況下，PSF 可以表示為：

式中，（x，y）為圖像中的像素坐標，σ為模糊尺度（表示運動模糊的程度），e為自然對數(shù)的底。

針對運動模糊的補償，可以采用逆濾波方法。逆濾波的基本思想是使用PSF 的逆來恢復(fù)原始圖像。逆PSF 可以表示為：

將模糊圖像與GK8enY6U8ocj2XON/vrCIQ==逆PSF 進行卷積，可以得到補償后的圖像：

補償后的圖像 = 模糊圖像 ×PSF-1（3）

需要注意的是，逆濾波方法對于噪聲較敏感，因此在實際應(yīng)用中，可以采用維納濾波方法，其可以在有噪聲的情況下恢復(fù)運動模糊圖像：

其中，噪聲功率需要根據(jù)實際情況進行估計。

綜上，根據(jù)運動模糊的程度和噪聲情況，選擇合適的運動補償方法，如逆濾波或維納濾波，來提高識別結(jié)果的精度和準確性，能有效解決運動模糊帶來的精度誤差問題。

針對巡檢區(qū)域中粉塵、濕度和溫度變化等因素對激光識別精度的影響，在識別前對巡檢區(qū)域進行清潔，降低粉塵污染程度，對識別設(shè)備進行定期維護和保養(yǎng)，確保設(shè)備性能穩(wěn)定，減少因設(shè)備故障導(dǎo)致的精度誤差，同時可以采用濾波算法對識別數(shù)據(jù)進行處理，去除因粉塵散射和吸收導(dǎo)致的噪聲點，提高點云數(shù)據(jù)質(zhì)量，如自適應(yīng)濾波的計算公式如下：

式中，xi為輸入信號，wi為權(quán)重，N為輸入信號的長度。

對于濕度影響而言，在濕度較大的環(huán)境下，采用防水措施，如給設(shè)備加裝防水罩等，減少水分子對激光的吸收和散射，對識別設(shè)備進行預(yù)熱處理，提高設(shè)備在潮濕環(huán)境下的穩(wěn)定性能，并采用濕度校正算法對識別數(shù)據(jù)進行處理，根據(jù)實際濕度情況調(diào)整識別數(shù)據(jù)的坐標系統(tǒng)，提高數(shù)據(jù)精度。假設(shè)激光識別設(shè)備的原始距離測量值為D，濕度校正后的距離測量值為D’，濕度系數(shù)為K，濕度校正算法可以表示為：

D'=D（1+KH）（6）

式中，H為環(huán)境濕度。

濕度系數(shù)K 是一個經(jīng)驗值，通常需要根據(jù)實際應(yīng)用場景和設(shè)備特性進行標定。K 值隨著濕度變化而變化，也在一定濕度范圍內(nèi)保持恒定。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)試驗數(shù)據(jù)擬合出濕度系數(shù)K 與濕度H 之間的關(guān)系，從而得到更準確的濕度校正結(jié)果。

通過在巡檢區(qū)域的不同位置和角度設(shè)置多個識別站點，可以盡量全覆蓋被遮擋的區(qū)域，從而減少數(shù)據(jù)缺失。同時，也可以從多個角度對同一區(qū)域進行識別，以提高數(shù)據(jù)的完整性和準確性。將多個站點和角度的識別數(shù)據(jù)進行融合，可以提高數(shù)據(jù)的完整性和準確性。同時，采用濾波算法對識別數(shù)據(jù)進行處理，可以去除噪聲和異常值，從而提高數(shù)據(jù)的精度。要對巡檢區(qū)域進行詳細測量和建模，建立精確的地形模型。在識別過程中，可以利用地形模型對遮擋和反射問題進行預(yù)測和修正，從而提高識別數(shù)據(jù)的精度和準確性，并根據(jù)巡檢區(qū)域的特性和識別設(shè)備的特點，優(yōu)化識別參數(shù)，如激光束發(fā)散角度、識別速度等，可以最大限度地減少遮擋和反射問題對識別數(shù)據(jù)的影響。

4 結(jié)束語

視覺算法為機器人提供了感知和理解世界的能力，推動了機器人在各個領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。在復(fù)雜多變的室內(nèi)環(huán)境中，視覺導(dǎo)航系統(tǒng)相比傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)具有更高的性價比和更強的動態(tài)調(diào)整能力，能夠更好地處理和識別環(huán)境中的動態(tài)障礙物，因此提出了基于視覺算法的機器人自動化巡檢的設(shè)計方案，包括機器人的軟硬件設(shè)計、視覺算法的設(shè)計和應(yīng)用，以及對識別信息模糊問題的修正和補償。在設(shè)計方案中，需要考慮巡檢環(huán)境、巡檢任務(wù)、成本效益等因素，并選擇合適的移動平臺和傳感器配置。

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