【摘 要】
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近些年来随着对智能电网投资力度的加大以及人工智能技术的不断成熟,变电站作为电力网的枢纽,正在逐步朝着智能化的方向蓬勃发展,大量的巡检机器人被投放到变电站中以保障其稳定运作。变电站内部环境错综复杂,巡检机器人采集到的仪表图像质量容易受到干扰,导致仪表示数自动识别精度较差,这是目前变电站巡检机器人在对仪表自动巡检过程中面临的最大问题。为此,本文以变电站环境下指针式仪表为研究对象,系统地研究分析仪表的位
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近些年来随着对智能电网投资力度的加大以及人工智能技术的不断成熟,变电站作为电力网的枢纽,正在逐步朝着智能化的方向蓬勃发展,大量的巡检机器人被投放到变电站中以保障其稳定运作。变电站内部环境错综复杂,巡检机器人采集到的仪表图像质量容易受到干扰,导致仪表示数自动识别精度较差,这是目前变电站巡检机器人在对仪表自动巡检过程中面临的最大问题。为此,本文以变电站环境下指针式仪表为研究对象,系统地研究分析仪表的位置检测、仪表图像的不均匀光照校正和仪表的示数识别,最终实现一种速度快、精度高的巡检机器人智能读表方法。本文的主要研究工作如下:首先,提出一种基于改进CenterNet的变电站指针式仪表位置检测算法。该算法选择ResNet-50作为特征提取网络,用深度可分离卷积替代ResNet-50中的普通卷积,大幅度压缩模型的运算参数量。将实例标准化IN与批量标准化BN结合形成实例批量标准化IBN,并应用到ResNet-50的瓶颈模块中,增强网络对于表征样式信息和深层内容特征的学习效率,从而提高算法对指针式仪表的检测速率和精度。然后,针对带有噪声干扰和不均匀光照问题的指针式仪表图像进行预处理。先采用高斯滤波对仪表图像进行平滑去噪,然后对仪表图像不均匀光照的改善展开重点研究,通过对比几种常用的不均匀光照校正算法,本文最终确定采用基于二维伽马函数的校正算法来降低光照不均匀对仪表图像产生的影响。最后,本文设计了一种指针式仪表示数识别算法。提前对不同类型的待检测仪表先验信息进行采集,降低识别难度。为了减少表盘区域外的背景对指针检测造成的干扰,紧接着采用Hough圆检测方法对仪表表盘区域进行提取。在提取到的表盘区域内,通过Zhang细化算法与累积概率Hough变换相结合完成指针检测,并使用角度法得到最终仪表示数,最后通过实验验证了该算法的有效性。图[49]表[5]参[86]
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