融合多组双目视觉系统的管道尺寸测量技术研究

针对工业管道尺寸偏差的在线测量问题,本文提出一种融合多组双目视觉系统的管径测量方法。该方法通过使用多组双目摄像机对管道测量截面上投影的多个激光标记进行图像采集、三维重建和坐标融合,通过椭圆拟合得到外管径、椭圆度等尺寸参数。该方法通过仿射距离变换算法实现特征点的自动匹配,并采用具有法向量约束的优化点云配准算法保证坐标融合的准确性性。为了验证该方法的可行性,搭建多组双目视觉实验系统,对3种公称外径分别为285、299和325 mm的管道进行了外尺寸测量实验。实验结果表明,系统测量的相对误差在±0.570%范围内,最大重复性标准差为0.551 mm,最长测量耗时为1.5 s。该方法和系统基本符合工业管道在线检测需求,具有良好的应用前景。     

基于偏振特征的水下目标检测

近年来机器视觉技术在目标检测领域得到广泛的应用,其中最常用的是基于Treisman理论的Itti模型.传统基于Itti模型的检测方法往往过分依赖于光谱图像,然而水下环境完全迥异于陆地环境,光谱信息几乎消失殆尽,简单地将Itti模型直接应用于水下并不能取得很好地效果.基于此本文提出了一种将偏振信息与Itti模型相结合的水下目标检测模型.主要思想是:与传统Itti模型提取颜色、亮度、方向等特征不同,针对水下环境的特殊性,分析并提取了更加适合水下环境目标检测的偏振度特征、边缘特征以及直线特征进而利用Itti模型生成显著图,实现水下目标检测.实验结果表明该方法针对水下目标检测有很好的效果.     

挂轨式管道泄漏检测机器人设计

地下管廊中管道的泄漏检测是管廊安全运行的重要保障之一,为了实现管廊的自动化运行,并针对传统检测方法的灵活性不足、信息交互性差的缺点,本文基于STM32F103设计了一种挂轨式管道泄漏检测机器人。机器人搭载MIC声音传感器作为泄漏检测装置,将采集到的信号利用神经网络进行音频特征的识别,监控主机对判断结果做出报警或其他措施。经过管道泄漏检测系统实验平台测试,机器人系统运行稳定,对于管道泄漏的检出率达到93%,满足实际应用需求。     

基于特征点集群目标跟踪与检测

目标跟踪与检测技术是计算机视觉研究领域一个热点和难点问题,该技术广泛应用在制导、导航、监控等方面。尤其在复杂背景下,准确的跟踪既定目标,在遮挡情况下稳定跟踪,是近年来研究的热点。利用一种特征点集群方法,通过提取特征点方式,以及对目标的运动估计等方式,解决针对地面目标在光线变化、缩放、旋转3个变化量下的跟踪与检测问题。该方法对于地面运动目标的限制较小,同时图像序列中每一帧图像间运动目标的位移量较小。运用本文所提出算法,能够解决针对地面目标在光线变化、缩放以及旋转情况下跟踪与检测的问题。     

基于机器视觉的拆回旧电表参数信息检测技术研究

针对拆回旧智能电能表的回收分类存在人工检定准确率不高、效率低下的问题,提出了一种基于机器视觉的参数信息检测方法,通过检测智能电能表的额定参数信息,完成电能表的分类回收工作。在以C#与Halcon为软件平台建立智能电能表图像检测系统的基础上,采用Blob分析算法,对图像进行ROI(感兴趣区域)提取,采用直方图均衡化对提取后的图像进行处理,以增强背景与目标区域之间的对比度,获取质量较高的电能表图片,通过OTSU算法对Canny边缘检测算法进行改进,提高图像阈值范围的自适应性,获取更完整的图像外观轮廓,最后对图像进行字符分割处理,得到电能表的额定参数信息。经过实验验证,该方法能够准确检测识别电能表铭牌的额定参数信息,实验数据显示检测准确率达99.5%,平均每台电能表检测耗时0.62 s,很大程度上节省了电能表分类工作的检定时间,提升了工作的效率与准确性。     

基于HVS结构相似度的极化SAR图像质量评价方法

通过人工解译对极化SAR图像进行地物分类,可提高测绘产品的生产效率。极化SAR图像质量评价是一项重要工作,然而传统的评价方法在针对极化SAR图像时未能充分考虑极化SAR图像的伪彩色特征与边缘信息特征,也未能满足人眼视觉系统（HVS）的特殊需求。因此,提出了一种基于HVS结构相似度（SSIM）的极化SAR图像质量评价方法。该方法对传统算法进行了改进,综合考虑了HVS特性与极化SAR图像的特点。实验证明该方法符合HVS的特性,而且能够针对极化SAR图像的特点给出准确的评价结果。     

基于机器视觉的爬管机器人 路径信息识别算法

目前管道尤其是高空架设管道的检测主要是通过人工手持设备进行,而且测试条件十分受限,易造成检测效率低和安全风险问题。为了提高管道检测效率,保护检测人员的生命安全,本文提出一种基于机器视觉的管道外爬行机器人路径信息识别算法。首先,对获取的图像进行感兴趣区域(region of interest , ROI)设置和透视变换,并对RGB和HLS色彩空间的二值图像进行融合处理;然后,通过轮廓提取的方法不仅实现对障碍物及破损的提取,并且将管道上的非管道像素进行填充补偿,提高了多项式拟合的稳定性和准确性。最后,对融合后的二值图像使用滑动窗格法提取管道像素,采用多项式拟合出管道中心线。实验表明,该算法能在复杂的环境光下准确识别中心线、障碍物以及破损,抗干扰能力强,满足爬管机器人自主沿管线行进的需要。     

直线特征约束在运动板坯图像边缘跟踪测量中的应用

基于计算机视觉摄像测量方法由于其固有的非接触测量特点，在工业生产过程中应用越来越广泛。本文根据连铸板坯运动图像特征，利用直线相关约束和检测区域空间隔离滤波方法，成功实现连铸板坯长度在线实时跟踪测量，实际应用结果表明，该方法有效地克服了连铸板坯表面氧化铁皮对实际板坯边缘实时检测的严重干扰，提高了视觉测量系统的坚固性和可靠性。     

AGV视觉导航研究

针对AGV视觉导航系统中的两个关键问题：路径识别和路径跟踪,本文采用全局视觉导航方式,自行设计了以同心圆为车身标志,通过图像处理系统建立了虚拟坐标系。对采集到的图像进行中值滤波、Sobel边缘检测、聚类算法、连通区域标记等图像处理方法提取图像中的路径及AGV车身标志位置信息,再利用Hough变换得到路径跟踪所需要的导航参数。通过仿真实验表明,该方法能够准确可靠地实现路径识别和AGV定位。     

基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究

药液在生产过程中易混入不溶异物,因此投入市场前的必须对药液进行检测。针对安瓿瓶药液检测,区别于传统的序列图像检测算法,设计了一种基于机器视觉和卷积神经网络的检测方法。首先利用Canny边缘检测提取安瓿瓶瓶壁边缘,裁剪药液区域图像,减少了后续计算量;其次改用VGG16卷积神经网络进行不溶异物的特征提取,可以提取到传统特征之外的抽象特征;最后通过迁移学习和微调,在400张测试样本中,结果为识别正确378张。结果表明,该方法可以检出不溶异物,满足实际生产需求。     

管道电磁超声传感器阵列检测技术研究

采用电磁超声传感器阵列对管道进行缺陷检测,不仅能够提高电磁超声检测信号的信噪比、灵敏度与分辨能力,同时也能增强电磁超声检测的直观性与灵活性。本文详细阐述了基于洛伦兹力的周期永磁铁阵列式电磁超声传感器(PPM-EMAT)激励超声导波的工作原理,及利用全聚焦算法结合极性一致性算法对缺陷进行定位与成像的工作机理。建立了有限元仿真模型,验证了准T(0,1)模态导波在管道结构中的传播过程。利用研制的多通道电磁超声检测系统,对含缺陷的不锈钢管道进行了检测实验,实验结果表明,研制的系统能够检测出管道试样中的多个通孔缺陷,纵向定位误差可控制在1.5%以下,实现了基于阵列电磁超声传感器的管道缺陷成像与定位。     

基于几何模型的快速视觉检测方法

本文提出了基于几何模型的快速视觉检测方法。该方法采用几何模型驱动的图像处理策略，利用产品的几何模型，根据用户的检测要求，制定检测索引表，用检测索引表导计算机进行数据处理，以提高机器视觉的智能程度和数据处理速度。实验表明，采用该方法的激光机器视觉检测系统，在速度和精度上都可达到在线检测的要求。     

超高压输电线路状态检修的应用研究

状态检修是一种先进、科学的设备管理方法和检修策略,上海市电力公司超高压输变电公司正开展状态检修工作。介绍了上海地区超高压输电线路实施状态检修的工作概况及工作流程,详细讨论了设备状态检修管理系统与生产管理系统、线路移动巡检作业系统相结合,在状态检修中的具体应用与应用效果,最后分析了输电线路状态检修的发展趋势。     

基于CNN图像识别算法的保护装置智能巡视技术

继电保护装置是保障电力系统安全稳定运行的重要环节。随着变电站及继电保护装置的数量大幅增加,运维人员的日常巡视工作量已经趋于饱和,无法保证每次都实现高质量,无死角的巡视,给保护装置的可靠运行带来了隐患。本文提出基于卷积神经网络图像识别算法的保护装置智能巡视技术,借助安装在屏柜前后的摄像头,可实现保护装置的无人或少人巡视。首先,介绍了保护装置智能巡视系统并对可实现的智能巡视项目进行了分析,引出可利用卷积神经网络对其进行图像识别,然后以压板状态识别为例对巡视项目所需要的训练样本集和测试样本集进行介绍,并给出了巡视项目的卷积神经网络层级,再利用训练样本集对不同巡视项目的卷积神经网络进行训练,最后对各网络进行了测试。测试结果表明,各个巡视项目的神经网络图像识别率都在96%以上,有的可以达到98%,识别效果良好。#$NL关键词：卷积神经网络;图像识别;智能巡视;保护装置#$NL中图分类号：TM77     

人机协同机器视觉内孔检测及基于模型特征的图像处理

本文在机器视觉内窥定量检测光学原理及硬件装置基础上，针对由于视觉图像独特的空间、复杂的结构及被测对象的多样性，给系统参数量佳确定及图像处理带来的困难，提出采用人协同及基于被测量几何模型特征的图像处理策略，以降低技术难度、提高图像处理效率及扩大系统适用范围。文中还就这一实施例展开详细的讨论。     

考虑热网管道铺设方式影响的电热耦合系统优化调度

热网热损特性作为热力系统温度动态过程的重要驱动因素,在电热联合调度中受热网管道铺设方式的影响显著。针对不同的热网管道铺设方式,分析了热网热损特性在电热联合调度中的作用机理,以及在不同热网管道铺设方式下的特性差异,提出了一种计及热损特性影响的热网管道温度动态过程约束模型。基于此,计及风电出力与负荷的不确定性,建立了考虑热网管道铺设方式影响的多场景电热耦合系统调度模型及其信息间隙鲁棒优化求解策略。算例仿真结果表明：相比于传统管道约束模型,所提出的管道约束模型反映了热网实际结构对于热力系统运行约束的影响,提高了系统运行的经济性。     

一种无人机在线喷涂绝缘子RTV质量评价方法

针对无人机在线喷涂绝缘子RTV涂层的问题,提出一种基于计算机视觉和深度学习模型的喷涂质量评价方法。构建语义分割模型提取图像中绝缘子RTV喷涂区域,将提取的区域进行网格划分生成子图像块,再将每个图像块送入神经网络分类模型进行缺陷检测和分类,最后结合模糊评价手段,按照各类子图像块所占的面积比例来生成评定分数,实现喷涂质量的评价。经实验验证,所提方法能准确有效地检测喷涂缺陷,生成的评价结果符合运检标准,满足实际生产需要。     

电厂直吹式制粉系统检修管理

结合山西兴能发电有限责任公司的实际情况,指出在电厂直吹式制粉系统推行点检定修、故障诊断与状态检修有机结合的检修管理模式,提高了制粉系统的可靠性和可用率的同时降低了制粉系统的维修费用。     

电力电缆及隧道在线监测与移动巡检协同策略探讨

基于在线监测系统和移动巡检设备对于电缆本体及通道环境状态感知具有互补性、交叉性和相关性的特点,提出一种在线监测系统与移动巡检系统相互协同的电力电缆及遂道状态感知方法,通过两者之间的双向协同策略,使其能够在宿主设备故障确认、融合分析和检测系统自身状态检查方面相互配合,有效提升了电力电缆及隧道运维的智能化水平。