基于視覺識別的智能巡檢機器人系統設計

丁寧 陳波 蔡鈞宇 譚文正

摘 要：本項目研究一種基于具有視覺識別功能的自動巡線機器人，以及對應數據集中監控服務，構成電力生產部門嵌入式智慧集控模式。系統具有現場采集圖像信息、信號故障自動識別、故障報警、區域溫度報警、趨勢分析及報警、自動生成巡檢報告功能。

關鍵詞：機器人；智能巡檢；實施方案

中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）24-0086-02

Abstract： This project studies a kind of automatic inspection robot with vision recognition function and corresponding data centralized monitoring service， which forms embedded intelligent centralized control mode in power production department. The system has the functions of collecting image information on the spot， automatic identification of signal faults， fault alarm， regional temperature alarm， trend analysis and alarm， automatic generation of inspection report.

Keywords： robot； intelligent inspection； implementation scheme

引言

視頻監控很早已被引入電力設備運行狀態的遠程監視中。早期利用“遙視”和機器人實現的生產環境中圖像監測，只實現了圖像、聲音信號的數字化以及遠距離傳送，為解決生產環境中遠程多媒體監控系統提供了全面的技術支持。但是缺乏對信息進行處理的功能，不能對監控目標進行智能化的主動識別分析，需要操作員隨時觀察分析圖像，無形中增加了調度人員的負擔[1]。另外，人工判斷具有主觀性，人眼容易疲勞，很難達到電力設備運行狀態監測自動化的要求。并在一定程度上忽略了事后對事故發展的準確判斷并降低了對事故處理的快速反應能力。延誤了排除缺陷的時間，影響了售電量和服務承諾。[2]

圖像分析技術可從根本上解決目前電力設備在線監測中存在的一些實際問題。智能化巡檢設備可實現無紙化信息紀錄并對設備性能進行動態分析， 可以有效的提高規范程度和真實性。既克服了傳統巡檢管理中存在的各種弊端， 同時又加強了傳統巡檢工作所追求的效果。[3]

本方案設計具有視覺識別功能的智能巡檢機器人和相關巡檢信息管理系統。可設置智能巡檢機器人按時按指定路線在現場巡檢。智能巡檢機器人識別待檢測區域設備，通過高清攝像機采集圖像，識別出設備類型和當前狀態，判斷設備運行情況。識別出故障后，給出告警信號。對有故障趨勢的設備，給出預警信號。

2 設計內容

2.1 整體框架圖（見圖1）

2.2 主要實現的功能

（1）研究實現利用工業相機實時采集的圖像定位各種數顯及動圈儀表監測設備，并獲取儀表圖像信息，通過圖像識別，分析監控設備的實時讀數，在儀表讀數發生異常時發出報警信息。（2）集中上傳巡檢中采集的數據結果，分析數據變化趨勢，對有故障趨勢的設備，給出預警信號。（3）研制輪式機器人，具有現場監控功能。機器人系統具有遠程視頻監控、遠程遙控以及溫度濕度監測功能。（4）建設智能巡檢信息管理系統，實現生產運行管理中現場監控設備信息采集分析和數據集中監控服務器的信息機房嵌入式智慧集控模式。

2.3 主要研究內容

（1）研制輪式現場監控機器人系統，具有遠程視頻監控、遠程遙控以及溫度濕度監測功能。（2）巡檢機器人的工業相機定位獲取各種監控設備圖像，基于計算機圖像處理技術，對采集的圖像進行圖像處理、自動識別所需信息，自動記錄相關數據。（3）設計相關信息管理系統，存儲和查詢檢測數據，管理設備基本信息、機柜基本信息等基礎數據。

3 硬件設計

系統中硬件設計包括智能巡檢機器人。還包括后臺服務器和網絡通訊等設備。

智能巡檢機器人和主控室的控制端軟件協同實現智能巡檢功能。智能巡檢機器人為輪式移動機器人，具有巡線、遙控等移動方式。巡線方式是按照事先標記的線路移動，在特定位置停留并測量數據，并可以設置按時巡檢。智能巡檢機器人實現自動讀取儀表讀數、顯示巡檢結果、操作員確認結果、趨勢分析、各事故報警等巡檢功能。

4 信息處理功能

以智能設備為基礎的智能巡檢系統，包含以下關鍵信息的計算和處理：圖像識別、趨勢判斷、巡檢數據記錄、信息系統管理。

4.1 圖像識別

智能巡檢系統中，圖像識別技術部分是系統的核心技術，分為四部分：儀表刻度識別和設備編號二維碼識別。

根據在電廠的現場調研，電廠儀表盤分為5大類：液柱、電子表、指針表、油壺、液晶屏。

不同的儀表盤，計算機圖像識別特征不同，因此設計不同的圖像分析識別算法來識別不同類型的儀表盤讀數。研究每種類型儀表盤的表盤布局、刻度范圍、指針位置和移動等特點，運用圖像識別理論和開發技術，設計不同算法程序。

所有圖像識別算法程序配置在數據中心的應用服務器中運行。應用服務器獲得智能巡檢機器人拍攝的儀表盤圖像后，通過圖像識別算法分析圖像，識別出當前儀表盤讀數。

所有巡檢觀測的生產設備，基本信息不同，包括設備位置、設備類型、測量值安全范圍、測量值單位等。數據中心記錄所有基本信息，在巡檢過程中，巡檢機器人和巡檢控制臺程序通過基本信息獲得被檢測設備特征。設備特征通過設備編號唯一標識。巡檢系統安裝階段，為所有巡檢觀測設備安裝設備編號二維碼。智能巡檢機器人通過識別二維碼，獲得編號，將編號和被識別圖像傳至數據中心應用服務器。

4.2 趨勢判斷

除了巡檢獲得的測量值超出安全范圍發生故障報警，智能巡檢系統還會對每個測量值的變化趨勢做出分析，預判可能將要發生的故障，并給出預判警報。

趨勢判斷功能由數據中心趨勢判斷應用服務器實現。當圖像識別應用服務或巡檢數據記錄應用服務將巡檢測量值提交至數據中心數據庫服務后，趨勢判斷應用服務對每個測量值進行趨勢判斷，當某一測量值在定義時間段內，發生連續上升或下降變化時，變化速度或范圍超出經驗范圍，則生成趨勢預判警報，警報信息被立即發送到主控室巡檢控制臺。

4.3 巡檢數據記錄

當智能巡檢機器人在執行巡檢過程中，識別到設備編號二維碼，拍攝儀表等設備圖像，發送至數據中心圖像識別應用服務器，該服務器將識別的測量值，作為巡檢測量數據保存至數據中心數據庫，記錄標注為機器人自動巡檢生成。

4.4 信息管理系統

智能巡檢后臺信息管理系統具有對部門、機柜設備、巡檢機器人以及相關人員的基本信息管理，匯總和分析各類監控數據，自動生成巡檢報告等功能。滿足生產運行管理中監控設備信息采集分析和數據集中監控服務器的嵌入式智慧集控模式。

5 軟件設計

智能巡檢系統中軟件功能包括5部分：智能巡檢機器人軟件部分、圖像識別應用服務器軟件、趨勢判斷應用服務器軟件、事故判斷應用服務、信息管理系統服務器軟件部分。

智能巡檢機器人除移動控制功能外，在主控室的控制端軟件的指揮和配合下，可以完成巡檢工作的自動讀取儀表讀數、顯示巡檢結果、操作員確認結果、趨勢分析、各事故報警等功能。

智能巡檢機器人和主控室的控制端軟件協同實現智能巡檢功能。智能巡檢機器人軟件部分控制高清攝像頭完成圖像信息采集功能。軟件對獲取圖像實時分析，尋找其中的二維碼信息，當識別到有二維碼出現在圖像中，立刻截取當前包括儀表結構等的完整影像或電源背板熱量分布等紅外熱成像影像。初步判斷影像符合識別要求后，將二維碼影像和設備影像通過網絡上傳至圖像識別應用服務器。

其中巡線方式是按照事先標記的線路移動，在特定位置停留并測量數據，并可以設置按時巡檢。遙控方式是操作人員在主控室通過操作控制端軟件，遙控機器人完成巡檢任務。

參考文獻：

[1]祝曉輝.基于圖像處理的電力設備識別方法研究[D].華北電力大學（河北），2007：1-3

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[3]李國偉.基于智能巡檢系統在火電廠的研究[J].科技信息（學術研究），2008（27）.

[4]Joon-Young Park， Jae-Kyung Lee， Byung-Hak Cho. An Inspection Robot for Live-Line Suspension Insulator Strings in345-k V Power Lines[J]. IEEE Transactions on Power Delivery，2012.

[5]Taro Suzuki，Mitsunori Kitamura，Yoshiharu Amano.6-DOF Localization for a Mobile Robot using Outdoor 3D Voxel Maps[J]. Proceeding of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems，2010.

[6]Wail Gueaieb， Md. Suruz Miah. An Intelligent Mobile Robot Navigation Technique Using RFID Technology[J]. Transactions on Instrumention and Measurment，2008.

[7]中國電器工業協會智能電網設備工作委員會.智能變電站發展的現狀與形勢分析[J].電器工業，2012（9）：16-17，20-22，24-27.

[8]曹愛飛.基丁電力設備的熱圖像處理與分析[D].安徽大學，2017.