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基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略分析

2024-11-01 58 上传者：管理员

摘要：高压开关柜远程操作常受到复杂环境因素的影响，如遮挡、光照不足以及电磁干扰等，这些因素导致了高压开关柜的可用率并不高。针对上述问题，提出基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略分析。通过建立远程实时图像采集机制，对高压开关柜的各个位置图像进行实时收集与分析，引入机器人视觉定位技术，对高压开关柜的图像进行高精度处理，基于高压开关柜指示灯的远程识别制定远程操作策略，根据高压开关柜的实时状态，采用一键顺控操作，实现对高压开关柜的远程精准控制。试验结果表明，所提方法受复杂环境因素的影响较小，设备可用率较高，具有较好的应用价值。

关键词：
图像处理
机器人视觉定位
电力行业
远程操作
高压开关柜
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随着电力行业的快速发展，高压开关柜作为电力系统中不可或缺的组成部分，其运行的安全性和效率日益受到关注。传统的开关柜操作主要依赖人工巡检和操作，不仅效率不高，还存在一定的安全隐患。因此，研究基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略具有重要的现实意义和应用价值。

国内相关学者也对此展开了研究，如孙铁强等[1]提出了基于Spring Boot设计了一种高压开关柜远程监控系统，通过集成多种传感器和通信模块，实现了对高压开关柜的实时数据采集、传输和监控。系统采用了模块化设计，使得各个功能模块之间可以独立运行，提高了系统的可靠性和可维护性。此外，该系统还提供了友好的用户界面，方便操作人员对开关柜进行远程控制和监测。然而，该系统主要依赖传感器数据进行监控，对于开关柜内部的结构和部件信息获取较为有限，无法实现对开关柜内部的精准定位和识别。高跃华等[2]针对选煤厂高压开关柜的特点，设计一种智能监测系统，通过集成多种传感器和数据分析算法，实现了对开关柜运行状态的全面监测和智能分析。系统能够实时监测开关柜的电气参数和环境条件，并通过数据挖掘技术预测潜在的故障，提前采取相应的维护措施。尽管该系统在大多数情况下表现出色，但在某些极端条件下，如高温、高湿或电磁干扰严重的环境，其实时性和准确性可能受到影响。

为解决以上方法中存在的问题，本文旨在面对多种复杂条件下，实现对开关柜内部的精准定位识别控制，探索基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略，提高系统实时性和响应速度以及研究机器人与远程操作系统的协同控制策略，以期实现更加精准、高效和安全的高压开关柜远程操作。

1、采集高压开关柜图像

由于高压开关柜内部构造复杂，且设备繁多，开关分合操作难以精确控制，导致在操作策略下操作不到位的情况时有发生。为了改善这一状况，传统的做法是在开关柜上增设玻璃观察窗，但部分开关柜受到柜体设计和安装位置的局限，使得这一方法观察视角受限，视野不够开阔，难以全面、清晰地观察开关柜内部情况。为突破这一局限性，本文提出远程视频监控与机器人视觉定位技术相结合的解决方案，通过在开关柜内部安装高清监控摄像头，实时捕捉并传输开关柜内部的运行画面至监控中心。通过机器人视觉定位技术捕捉更细节的图像，以此进行高压开关柜图像的采集。

在本文中，一个完整的采集图像任务涉及机器人从充电位置出发，遍历所有指定的高压开关柜内部位置，收集并记录关键图像，并最终安全返回充电位置[3]。这一任务通过远程视频监控后台进行细致的配置，所有相关参数和信息均以可扩展的标记语言（Extensible Markup Language,XML）文件的形式存储在机器人的工控机中，配置内容如表1所示。

表1 采集图像任务配置内容

启动采集任务后，机器人控制软件迅速加载采集任务文件，并根据文件中的配置信息，前往预设的高压开关柜位置，按照指定的采集点，依次执行所有采集图像操作。具体的采集流程如图1所示。

图1 采集流程图

由图1可知，在采集任务启动并通电后，数据节点传感器按照Zig Bee协议进行网络组建。组建成功后，机器人根据预设的采集需求，实时获取高压开关柜的图像，并通过无线网络将这些图像发送至集中器。若图像发送成功，节点将进入低功耗的休眠模式。如果图像发送失败，机器人会重新尝试读取图像，直至成功捕获所需的全部图像信息。与此同时，图像集中器与远程视频监控的上位机系统进行图像通信。当图像成功上传至集中器并经过处理后，这些信息会通过串口传输至上位机屏幕，供操作人员实时监控和分析。通过这一流程，机器人能够高效地采集高压开关柜的图像信息，为后续的远程操作策略提供重要的支持。

2、基于机器人视觉定位技术处理高压开关柜图像

由于在采集高压开关柜图像的过程中，机器人视觉定位技术主要是通过摄像头等传感器获取机器人周围环境的图像信息，难以通过获取的图像直接制定高压开关柜远程操作策略。因此，对这些图像信息进行处理和分析，提取有用的特征和目标。机器人视觉定位技术示意图如图2所示。

图2 机器人视觉定位技术示意图

由图2可知，PLC根据系统状态判断是否需要启动视觉定位功能。一旦确定需要执行视觉定位，PLC会发出指令触发高清相机进行拍照。拍照后，视觉检测软件立即对图像进行处理，识别并提取出高压开关柜组件的特征信息。

为了提升视觉定位技术的速度，本文采用加权平均法对彩色图像进行灰度化处理。基于R、G、B三个分量在视觉感知中的不同重要性，对它们赋予不同的权值，并进行加权平均[4]。由于人眼对绿色的敏感度最高，对红色的敏感度次之，对蓝色的敏感度最低，因此在加权平均时，应满足G的权重大于R,R的权重大于B，同时确保R、G、B三个分量的权值之和为1。灰度处理后的图像像素值可表示为：

式中，SR、SG、SB为原始彩色图像中红、绿、蓝三个分量的像素值；WR、WG、WB为红、绿、蓝三个分量的权值。

通过精心选择R、G、B的权重，可以得到一幅既满足视觉感知要求，又能够保持原始图像主要特征的灰度图像。经过灰度处理后的图像存在多个高压开关柜的影像，对高压开关柜的图像放大进行更细致的分析时，发现图像出现不同程度的模糊[5]。为了解决这一问题，采用中值滤波技术对开关柜图像进行处理，以模拟并减轻这种模糊效应。在经过灰度处理后的像素点周围选取一个l×m的区域，对该区域进行平滑处理，平滑处理过程可以通过卷积运算来实现，表示为：

式中，J为卷积核；Zl×m为一个大小为l×m的矩阵。

通过以上方法，可以有效减少开关柜图像中的模糊效应，提高图像的清晰度和可读性。

3、制定远程操作策略

针对高压开关柜指示灯进行远程识别，从而制定高压开关柜远程操作策略。通过上述图像采集步骤获取高压开关柜的开关位置图像，对图像进行解压处理，将基于Motion-JPEG编码方式传输的有损压缩图像转换为无损的BMP格式位图，消除图像在传输过程中可能产生的失真。进一步分析高压开关柜指示灯状态的灰度范围，了解指示灯状态的对比度情况，为了增大图像的反差，采用直方图正规化的方法对图像进行处理。设高压开关柜指示灯状态的灰度范围为[hmin,hmax]，状态远程识别直方图正规化g如下[6]:

式中，hmax为高压开关柜指示灯灰度最大值；hmin为高压开关柜指示灯灰度最小值。

当指示灯的灰度范围处于预设的正常范围内时，系统判断为正常状态。此时，远程操作策略以监控和记录为主，无需进行额外操作。若指示灯的灰度范围偏离正常范围，系统则判断为异常状态，本文制定高压开关柜远程一键顺控操作策略，操作策略内容如下：(1)引入磁感应传感器技术，明确需要监控的高压开关柜状态，特别是开关的位置和动作状态；(2)根据监控需求，在高压开关柜的关键部位安装磁感应传感器，捕捉开关柜的每一个细微动作，并将其转化为电信号输出[7];(3)将传感器的输出信号接入到相应的控制系统中，通过计算机程序对信号进行处理和分析。当远程控制系统接收到异常状态的信号，操作人员立即启动一键顺控操作，恢复其正常状态，实现对高压开关柜状态的实时远程控制。至此，完成了高压开关柜远程操作策略分析。

4、试验分析

4.1试验准备

为了验证本文操作策略的可行性，进行试验环境的搭建。准备尺寸长为1500mm、宽为800mm、高为2200mm的高压开关柜模拟装置，配备6个操作手柄和12个指示灯，模拟真实操作场景中的各种开关和指示状态。选用型号为RB-100的机器人平台作为执行远程操作的主体，其最大负载能力为150kg，重复定位精度为±0.5mm，最大操作速度为1m/s。在视觉定位方面，采用分辨率为6400×4800pixels的工业相机作为视觉传感器，以60fps的帧率和70°的视场角捕捉高压开关柜的清晰图像。在实现远程控制和数据传输方面，选用符合IEEE 802.11ac标准的无线通信设备，保证远程指令的实时传输和操作的即时响应。具体的搭建试验环境参数设置如表2所示。

将高分辨率工业相机通过专用线缆连接到机器人平台的控制单元，并放置在适当的位置上，调整相机的角度、焦距和曝光等参数。将远程控制系统通过通信设备连接到有线网络中，通过网络向机器人平台发送指令，并接收来自机器人平台和视觉传感器的数据。将机器人平台通过通信设备连接到同一有线网络中，进行实时通信，接收远程指令并传输操作状态和图像数据。完成试验环境的搭建与连接。

在试验前对机器人平台、视觉传感器、远程控制系统等进行充分的测试与调试。对试验过程中产生的重要数据进行备份，防止数据丢失或损坏，同时准备好数据恢复方案以应对突发情况。

4.2试验结果及分析

为了验证本文方法的性能优势，在试验中，分别采用本文方法、文献[1]方法和文献[2]方法在无遮挡、有轻微遮挡、光照不足以及电磁干扰等不同的试验条件下对高压开关柜远程操作策略进行验证，得到高压开关柜设备的可用率的对比试验结果，如表3所示。

根据上表的试验结果进行分析：在无遮挡的理想环境下，本文方法的高压开关柜可用率达到98.5%，明显高于文献[1]方法的87.1%和文献[2]方法的82.4%，说明在环境良好的情况下，本文方法具有更高的稳定性和可靠性。在有轻微遮挡的条件下，本文方法的可用率降至95.2%，但仍远高于文献[1]方法的79.5%和文献[2]方法的72.1%，表明当环境出现一定程度的遮挡时，本文方法具有较强的抗干扰能力。在光照不足的条件下，视觉识别和定位的难度增加。然而，本文方法通过优化图像处理算法，其可用率仍保持在91.8%，显著优于文献[1]方法的73.2%和文献[2]方法的66.9%，说明本文方法对于光照变化具有较强的适应性。在电磁干扰的条件下，本文方法的可用率为89.3%，高于文献[1]方法的67.8%和文献[2]方法的61.5%，证明本文策略方法能够有效地降低电磁干扰对高压开关柜设备可用率的影响。综上所述，无论是在理想环境下还是在各种复杂条件下，本文方法的策略均表现出较高的性能优势，具有强大的抗干扰能力以及良好的适应性。

5、结束语

通过本次对基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略的分析，深入探讨该技术的实际应用价值，引入机器人视觉定位技术，不仅提高高压开关柜远程操作的精确性和效率，同时也降低人工操作的风险和成本。展望未来，随着机器人技术、视觉定位技术以及通信技术的不断进步，有理由相信，基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略将得到更广泛的应用和更深入的发展。在未来的研究和实践中，将更加注重技术的实用性和可靠性，确保基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略能够真正为电力行业带来实质性的效益和安全保障。

参考文献:

[1]孙铁强,于洪健,刘俊,等.基于Spring Boot的高压开关柜远程监控系统的设计[J].自动化应用,2024,65(2):207-209.

[2]高跃华.选煤厂高压开关柜智能监测系统的设计[J].自动化应用,2024,65(2):98-100.

[3]魏晋,郭石开,张立敏,等.基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略分析[J].集成电路应用,2024,41(1):220-221.

[4]张峰.高压开关柜设备状态的智能监测及诊断技术研究[J].中国新通信,2023,25(23):43-45.

[5]万四维,廖肇毅,何俊达.基于深度学习的高压开关柜负荷数据智能挖掘系统设计[J].电子设计工程,2022,30(24):157-161.

[6]巨轩同.牵引变电站高压开关柜指示灯状态远程识别系统设计[J].信息技术,2022(10):176-181.

[7]王炳国,胡金海,潘东生.高压开关柜在线测温方案的探讨分析[J].石化技术,2021,28(7):13-14.

文章来源:贺宏军.基于机器人视觉定位技术的高压开关柜远程操作策略分析[J].电器工业,2024,(11):27-31.