220kV-330kV高壓帶電清掃機器人視覺系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文對220kV/330kV高壓帶電清掃機器人視覺系統(tǒng)中的若干問題進行了研究。高壓帶電清掃機器人是用于220kv/330kv高壓變電站環(huán)境中，對高壓絕緣瓷瓶的污穢進行帶電清掃的自動化設(shè)備。為了實現(xiàn)清掃操作的自動化，這里采用機器人視覺系統(tǒng)解決絕緣瓷瓶的識別和定位問題。主要研究工作如下：
　　 給出了機器人視覺系統(tǒng)的兩種解決方案通過對絕緣瓷瓶帶電清掃操作及其工作環(huán)境的分析，給出了兩種機器人視覺系統(tǒng)解決方案：手.眼機器人視覺系統(tǒng)和遠距

2、離機器人視覺系統(tǒng)，詳細介紹了兩種方案的具體實現(xiàn)方法。從以上方案中提取出若干問題作為本文的主要研究內(nèi)容。這些問題包括：1.絕緣瓷瓶的特征表示和特征不變性問題；2.絕緣瓷瓶的識別和定位問題；3.人工標(biāo)志物體的視覺跟蹤問題。
　　 提出一種基于SUSAN原理的尺度不變性特征（以下簡稱SESIF特征）絕緣瓷瓶是由光滑曲面組成的、釉質(zhì)表面的弱紋理物體。絕緣瓷瓶位于室外變電站環(huán)境中，其圖像會受到環(huán)境光照變化、攝像機內(nèi)參數(shù)變化、視角變化、雜亂

3、背景、噪音、部分遮擋、表面材質(zhì)和紋理等因素的影響。本文應(yīng)用SUSAN原理、尺度空間理論和特征描述子方法，提出一種基于SUSAN邊緣的尺度不變性特征（SESIF特征），用于絕緣瓷瓶的特征表示。文中給出了SESIF特征的探測算法，通過實驗系統(tǒng)評估了該特征的性能，與其它不變性特征作了對比實驗。這些不變性包括：視角不變性、尺度和旋轉(zhuǎn)不變性、圖像模糊不變性、噪音不變性、圖像壓縮不變性、線性和非線性光照不變性。實驗證明了該特征的有效性。
　　

4、 應(yīng)用SESIF特征解決了絕緣瓷瓶的識別和定位問題本文首先研究了基于SESIF特征的匹配和約束問題，包括：1.引入SNN算法生成匹配假設(shè)，通過實驗證明：在合適的閾值的條件下，SNN算法的計算效率要優(yōu)于傳統(tǒng)的k-d樹方法。2.提出一種峰值數(shù)約束，用于剔除錯誤匹配假設(shè)。3.應(yīng)用廣義霍夫變換進一步剔除50％以上的錯誤匹配。其次，本文給出一種物體識別和精確定位算法。內(nèi)容包括：1.應(yīng)用RANSAC方法進行粗略定位。2.采用基于李群的跟蹤算法實現(xiàn)

5、物體的精確定位。最后，給出了粗略定位和精確定位的實驗結(jié)果。
　　 應(yīng)用SESIF特征解決人工標(biāo)記物體的視覺跟蹤問題本文將基于邊緣特征的李群跟蹤算法擴展到基于SESIF特征的人工標(biāo)志物體的運動跟蹤中。該算法的優(yōu)點在于：1.克服了原算法的邊緣丟失問題；2.由于SESIF特征具備一定的光照不變性，因此解決了部分光照不變性問題；3.采用基于SESIF特征的物體識別和定位方法解決了原算法沒有解決的初始位置問題。提出一種基于兩對匹配點的初始

6、位置算法，該方法的運算效率要優(yōu)于六點算法；4.在基于SESIF特征的視覺跟蹤算法中引入迭代跟蹤方法，該方法能夠精確定位物體。該算法克服了基于邊緣特征的算法中的運算效率低的問題；5.在窄基線跟蹤算法中，引入距離約束，該約束能夠有效剔除大多數(shù)錯誤匹配，保證了魯棒性跟蹤算法的有效性。最后，給出了相關(guān)的實驗室結(jié)果，證明了算法的有效性。
　　 總之，本文對220kV/330kV高壓帶電清掃機器人視覺系統(tǒng)中的主要問題進行了研究：給出了兩種機