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    AGV叉车:巡检机器人的仪表识别算法

    AGV叉车
    来源 智伟达机器人
    2019-02-22 11:12 阅读
    摘 要:本文针对目前多数变电站采用巡检机器人实现自动化的同时,由于仪表识别算法的缺陷而导致识别率不高,稳定性不好等缺点。本文针对目前变电站以及电厂等多种医用环境下的应用上设备的图像进行实时的模块化处理,并对相应的仪表进行最小刻度min和最大刻度max的划分,最终通过对指针仪表的准确位置和实际的进行定位,从而确定仪表的实时准确读数。运用该算法的系统经过国内某地的500KV变电站的实时巡检机器人的实际应用与测试,对各种仪表的识别率均可提高的96%以上,并且能够大大提高仪表读书的稳定性和精度,可以满足该类变电站实现无人值守的仪表监测的功能与要求。
    关键词:巡检机器人;变电站巡检机器人;磁条导航机器人
            变电站设备的巡检机器人是基于自动导航功能的,该系统集成了包括红外光、可见光、温度、湿度和声音等传感器,从而实现对仪器仪表等设备的状态、外观异常、油位计位置以及实时读数的数据采集,并实时配合变电站的其他监测监控系统完成设备状态的实时监测与控制。变电站的安装的仪表大多是长期处于室外环境下的,自动巡检机器人所采集的仪表的图像常常容易受环境等因素的影响。
            本文针对目前变电站巡检机器人环境识别的缺陷和不足,提出的一种可适用于工作环境多变的巡检机器人对仪器仪表读数的准确识别。运用该算法的系统经过国内某地的500KV变电站的实时巡检机器人的实际应用与测试,对各种仪表的识别率均可提高的95%以上,能够大大提高仪表读书的稳定性和精度,可以满足该类变电站实现无人值守的仪表监测的功能与要求。
    巡检机器人多少钱?
    1 指针仪器仪表识别算法
    1.1 尺度空间生成
    尺度空间图像是指将相近尺度的图像值相减可得到一组(DoG)图像D(x,y,б),由此查找局部的极值点,从而获得作为待选择的特征点。如果假定一幅图像的像素强度为I(x,y),此时得到的高斯卷积表示的图像为:
    1.2 仪器仪表指针的识别
    指针式的仪器仪表的分类方法很多,然而通常我们会将其分为深表盘浅刻度和浅表盘深刻度两种。然而在指针式仪器仪表应用广泛的变电站监测系统中,所有的指针所具有的特征都是一样的。一条有一定长度的近似直线穿过表盘的圆心。当对仪表的表盘尽心定位后,此时可以利用指针具有的此特征对指针的具体状态和特征进行识别提取。
    2 Hough变换在仪表指针识别的应用
    Hough变换是一种对图像进行二值化处理的一种非常行而有效的方法。该方法的核心思想是是点和线的性质,考虑到点和线具有对偶的性质,故可以通过相应的数学变化将上述图像所处的空间转换到便于我们具体计算得实际参数空间。当参数处于标准化的方式下,所述图像的直线可以表达为如下形式:
    本文所述的快速指针检测的方法如下:
    (1)首先根据本算法的实际需求定义一个数组,考虑到其特征,可将其作为本算法的累加器。上述的取值可以为该对应矩阵的对角之间的实际距离,表示为起始定义的仪表分离图像中的刻度的最大值与最小值的取值区间。
    (2)把取值限定在的取值区间中利用Hough变换的方法对指针进行检测,若的最大值要高于预设定的阈值T,说明检测到了仪表的指针;然而如果该值小于预设定的阈值T,则可以说明实际没有检测到仪表的指针。因此,需要再次将限定在范围内进行检测。
    (3)当系统完成上述仪表指针的检测后,可以根据指针所处的直线具有的值同进行比较并最终确定仪表的实际读数。图1所示为通过Hough变换后对仪表进行细化最终得到的仪表图像中指针所处的具体位置。
    3 结语
    由于变电站的巡检机器人所处的工作环境在室外,因此其环境是复杂多变的,对仪器仪表的稳定性和精度有着非常高的要求。经过长时间的运行和监测结果表明,运用该算法制成的系统应用在国内某500kv变电站的巡检机器人,该系统的巡检机器人对各种仪器仪表的识别率可达到96%以上,完全满足各种变电站的巡检机器人对仪器仪表检测精度和稳定性的实际需求。
            本文由苏州智伟达机器人科技有限公司整理提供,本公司专业设计研发销售AGV小车机器人,AGV叉车机器人,AGV激光导航机器人,磁条导航机器人,激光导航巡逻机器人,重载式AGV小车,托盘叉车AGV,还可根据您的要求制定各类AGV机器人。
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    苏州智伟达机器人科技有限公司
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    公司致力于AGV和巡检机器人系统研发,创新驱动型企业。公司现阶段形成了以博士、硕士及高级专业人才为核心的创新研发团队。
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