基于阈值差分的绝缘子缺陷识别算法

为了准确识别出绝缘子缺陷,防止绝缘子破损导致输电线路不能正常运行的问题,提出基于阈值差分的绝缘子缺陷识别算法。首先对图像进行预处理,然后进行自适应阈值分割完成图像二值化,通过形态学处理消除琐碎区域,使用边缘检测算子提取绝缘子边缘。将故障绝缘子与正常绝缘子作差提取缺陷图,依据缺陷像素大小与阈值的关系判断绝缘子的破损情况。将缺陷图二值化后使用矩形框标定。实验结果表明所提出的算法对绝缘子缺陷识别具有一定现实意义。     

基于曲面拟合的深度图像障碍检测

本文提出一种对深度图像进行室外场詈检测的完整过程。首先基于图像深度差值获取图像的边缘信息并定位图像歧义间距边界,提取出位于非歧义间距内的有效数据。然后利用三维信息对地面进行二次多项式曲面拟合,并根据障碍物垂直于地面的特点设定闽值提取出候选障碍点,实现路上障碍的检测.实验表明,该过程能很好的实现深度图像的路上障碍检测。     

机器人焊缝识别技术研究

焊缝识别是机器人自动化焊接的重要内容,本文利用结构激光照射在焊缝上光带会产生弯曲的特性,通过对焊缝图像的预处理获得感兴趣区的光带二值图,利用Hilditch细化算法提取光带中心线,然后使用霍夫变换求得光带线段方程进而获取光带拐点,拐点连线中点即为焊缝位置。该方法适应性强且速度快,为焊缝的检测带来了方便,具有实际应用价值。     

基于改进PSO-BP算法的机器人目标位姿识别方法

机器人作业环境复杂,物料分布具有随机性,导致机器人目标位姿的辨识和定位精度低,实时性差,为此提出一种基于改进粒子群算法-BP神经网络(PSO-BP)的机器人目标位姿识别方法。采用改进的中值滤波算法对目标图像预处理,构建多尺度灰度差异算子以及局部图像熵算子,将两者点积运算获取加权局部熵,抑制目标图像中的噪声。通过多视图几何中间帧的关联特征信息,提取机器人目标位姿特征。在BP神经网络训练阶段通过改进的PSO算法优化处理,采用优化后的BP神经网络算法对提取的特征展开训练和识别,最终实现机器人目标位姿识别。实验结果表明,当机器人目标测试样本数量为55个时,所提方法的亮度方差为0.305,当像素识别误差为1.5%时,所提方法获取的机器人目标位姿识别误差为0.11,所提方法能够在像素识别误差下准确识别机器人目标,获取高精度的机器人目标位姿识别结果。     

基于空-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法

为了有效控制红外弱小目标检测过程中的虚警率,提高复杂云背景下的目标检测准确度,提出了基于空域-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法。根据红外中心像素不同方向上的强度值,构建了方向最大中值滤波器,有效消除噪声;并利用中心像素与其邻域像素的强度差异,形成背景抑制滤波,充分增强弱小目标;考虑云区域的特有属性,联合非线性滤波,定义了云区域识别机制,提取空域映射;引入Butterworth差异低通滤波器,对去噪图像中的显著目标完成初步识别;基于其幅度信息,进行显著目标的精细检测;再利用细显著性检测结果,计算阈值,利用二值分割方法来获取去噪红外图像的频域映射;联合空域映射与频域映射,提取红外图像中的候选目标;根据真实动目标与虚警之间的运动特征差异,利用多尺度改进的管道滤波来抑制虚警,准确识别出真实目标。实验数据表明,相对于已有的弱小目标识别方案,所提方案能够准确地识别出真实目标,拥有更好的ROC特性曲线。     

基于数字图像的单只燃烧器射流几何特征参数提取

提出一种燃烧器射流流场分析及几何特征参数提取的方法,实现流程包括:①采用加权中值滤波算法抑制射流图像离散点噪声;②采用种子区域生长算法将射流从图像背景中分割;③采用自适应边缘检测算法检测射流边缘像素点;④采用广义最小二乘法对射流边缘点进行线性拟合;⑤确定射流的几何中心线位置、中心角及射流扩展角等特征参数.研究结果表明,当处理图像噪声窗口为10×10,选择射流图像中亮度值最高的像素为种子,同时以5%为误差限确定生长准则时,整个流程消耗时间与精度处理的匹配最优.该燃烧器流场的实时测量与分析的方法具有较好的应用前景.     

基于改进YOLOX的地下排水管道缺陷识别算法

CCTV检测技术在地下排水管道缺陷检测被广泛应用,但CCTV收集的缺陷图像需要依赖专业的检测人员进行检测识别,结果具有一定主观性且耗费大量时间。为了实现地下排水管道缺陷检测识别自动化,提出了一种基于改进YOLOX的地下排水管道缺陷识别方法。首先针对数据集过少的问题,通过StyleGAN2对原始图像进行预处理,生成多缺陷图像。其次,为了提高检测精度,对YOLOX的特征融合层进行改进,借鉴空洞空间卷积池化金字塔思想并引入SE注意力机制解决顶层特征仅包含单尺度特征且不与其它特征图进行融合的问题,同时设计了一种基于权重的特征融合模块,解决不同特征层融合带来的特征混叠问题。最后,将YOLOX边界损失函数改为CIOU,提高目标检测框回归的效率。实验结果表明,所提的算法能够很好对沉积、渗漏、树根入侵、裂缝和错口5种缺陷进行识别,mAP达到68.76%,相比原始YOLOX算法提升了1.62%。     

基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法研究

针对水表出厂检定过程中的被检表梅花针在接近于采集频率1/2的高速转动下识别效果差的问题,提出了一种基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法。首先对图像进行预处理转化为二值化图像,再利用背景异或法对当前帧图像与起始帧图像进行异或运算得到梅花针运动轨迹,统计梅花针转动过程中的白色像素占比大小变化,最后通过自适应峰值提取算法统计转动齿数。通过实验,证明了该算法克服了伪波峰对峰值提取算法的干扰,相较于传统统计方法,该方法对梅花针转动齿数识别效果显著,误差不超过1%。     

基于区间二型模糊集的农田障碍物分割方法

针对非结构化农田环境下障碍物图像在应用传统算法进行图像分割时,效果不明显,容易受到水渍、阴影等外界环境影响等问题,提出了一种基于区间二型模糊集的农田障碍物图像分割方法。该方法将采集到的原始农田彩色图像转换到Lab颜色空间,提取出a分量并将其转换为灰度图像,对所得灰度图像进行模糊化处理,将其转换为区间二型模糊集,选择最大熵值所对应的灰度值对图像进行分割。通过实验和分析,本文算法能够更好地分割出农田障碍物目标,是一种有效的农田障碍物图像分割方法。     

基于CCD图像处理的焊缝识别技术研究

在分析焊缝的CCD数字图像信息的基础上,提出了优化的图像处理和焊缝提取算法,有效地实现了焊缝的识别。对图像进行预处理,设计了扩展的自适应中值滤波器以去除噪声和干扰;提出了改进的自适应阈值分割法(Otsu)对图像进行二值化,得到二值图像;选择Roberts算子识别焊缝边缘信息,并采用Hough变换获取焊缝中心线,得到焊缝的坐标值。在VC++平台上分析和处理焊缝图像,实现上述算法,结果表明,所设计算法不仅能够快速、准确地识别焊缝,而且具有计算量小、实时性强的优点,有很高的理论和应用价值。     

基于实例分割+CCTV排水管道缺陷检测方法研究

当前排水管道检测普遍采用CCTV管道闭路电视检测系统,但系统在缺陷判断过程存在人工参与度高,检测效率低、主观误差大等问题。本文提出一种基于实例分割算法结合CCTV排水管道缺陷检测方法,采用CCTV检测系统采集管道图像,基于Mask R-CNN卷积神经网络排水管道缺陷实例分割检测,对破裂、变形、腐蚀、沉积、障碍物、树根缺陷进行检测分类,并对其中破裂缺陷进行检测评级。实验结果表明,本文方法现场实验缺陷检测准确率达到了100%,现场实验破裂缺陷检测高阶分类准确度达到100%,表现出较好检测性能。     

高压巡线机器人电磁导航系统研究与设计

为提高架空高压线路故障检测效率,研究并实现了高压巡线机器人自主巡检作业新方法,即巡线机器人在PC104硬件系统和嵌入式软件系统平台上分析处理输电线图像数据对其进行故障检测。基于电磁检测的导航系统由横竖两方向多方位的电磁传感器阵列组成;PC104采用相对值检测方法,根据高压输电线路周围磁场的感应电压跟半径的反比例关系原理,比较传感器阵列输出的系列模拟电压值来判断机器人相对输电线路的姿势并识别线上障碍;针对电磁导航系统信号特点,研究MATLAB数字滤波器优化设计方法;设计出IIR滤波器对经过放大的信号进行处理,研究并实现了PC104的IIR优化算法。仿真结果和现场试验证明,基于IIR滤波的巡线机器人电磁导航系统结构简单、效果显著。     

基于无人机采集图像的输电线路异常检测方法研究

针对现有无人机航拍输电线路图像异常检测方法效率低、精度差等问题,在无人机航拍输电线路图像预处理的基础上,提出改进的相位编组算法用于导线提取和滑动像素块模型用于输电线路的异常检测。根据输电线路的最佳相位划分方式和伪导线判断基准优化相位编组算法,通过改变滑动像素块的旋转梯度角,确定传输线异常的准确位置,并完成导线断股和悬挂异物检测。通过实验对所提方法的可行性进行验证。结果表明,与常规方法相比,所提导线提取方法具有更高的精度、防误检和运行效率,在导线断股和悬挂异物检测中具有更高的准确度和运行效率,所提出的研究可以大幅提高巡检的安全性和效率。     

基于优化Gabor滤波器的输电导线断股图像检测

输电导线在运行中可能发生损伤、断股现象,对其进行及时检测和诊断对于保证电网的安全运行具有重要意义。现代输电线路状态检修一般采用直升机或者巡线机器人搭载视频检测装置的方式。文中提出应用Gabor滤波器对输电导线视频图像数据进行处理,实现输电导线断股的图像检测,即通过计算完好导线图像与滤波器卷积能量的输出响应、应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值,最后通过检测图像的滤波和能量的二值化处理得到检测结果。实验结果表明,该算法能够较好地提取输电导线断股处的故障信息,具有适用性广、识别能力强、检测速度快等优点。     

面向水下管网的视觉检测系统研究

针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法.方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根...     

基于运动预测与改进APF的无人机路径规划方法

动态路径规划是保障无人机在复杂干扰环境下飞行安全的关键要素。针对动态路径规划中存在的迭代次数高、收敛速度慢以及动态障碍物避障问题,提出了一种基于障碍物运动预测与改进APF的无人机动态路径规划方法。首先,针对动态障碍物,设计了基于激光雷达的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的运动预测算法估计动态障碍物信息,并提出速度方向相似性检测方法进行局部位置脱离决策。其次,针对静态障碍物,引入模拟退火法扰动当前状态,并结合基于目标点的邻域优化函数进行动态路径规划。仿真结果表明,本文算法在应对静态障碍物时可缩短69%动态避障时间,应对动态障碍物时可缩短了19.7%的避障距离与23.6%的任务耗时,提高了无人机任务执行的安全性和效率。     

改进型A*算法的可重构机器人路径规划研究

路径规划是保证可重构机器人快速完成任务的关键技术之一。为提高可重构机器人的行驶效率，缩短行驶路径，首先，提出一种基于Bresenham直线算法思想的改进型A*路径规划算法，实现可重构机器人路径点数消减、拐点消除，提高路径平滑度。在此基础上，考虑可重构机器人本身体积以及机器人可重构的特性，建立可重构机器人构型库，讨论了可重构机器人体积与周围障碍物的关系，减少机器人行走过程中与障碍物的碰撞几率。利用MATLAB仿真平台对改进型A*路径规划算法进行仿真实验，验证了算法的有效性，可应用于复杂环境的机器人路径规划；分析了机器人重构后路径规划问题，利用可重构特性可缩短机器人运行路程，体现了可重构机器人的优越性。     

基于机械臂的管道检测全向机器人设计

随着综合地下管廊的快速发展,管道的安全对于保证管廊电力、燃气等运输的安全越来越重要,由于管廊环境恶劣,采用人工巡检效率低且安全隐患大。为了实现地下管廊全方位无盲区检测,设计了一种基于机械臂的管道检测全向机器人,将移动机器人、机械臂、检测探头融于一体,具有路径自主规划、循迹、避障等功能,并通过漏磁技术检测管道泄露、通过机械臂实现复杂环境下的检测。实验证明此集成机器人可以进行全方位检测且缺陷识别精度良好。     

基于稀疏轻量卷积神经网络的管道泄漏检测

针对传统供水管网泄漏检测问题,本文提出了一种基于稀疏轻量卷积神经网络的管道泄漏检测算法。首先通过声音传感器采集管道泄漏的声音信号,经过立体声转换、重采样、长度对齐等预处理操作后,将其转换成梅尔频谱图。然后,构建一种稀疏轻量化的卷积神经网络模型来对梅尔频谱图进行特征抽取和泄漏检测。针对声音特征图的稀疏和时延性质,本文采用Inception网络结构来进行提高模型的特征抽取能力。此外,因为该模型需要被部署到边缘侧,因此设计了一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络模型来减少模型的参数,降低模型复杂度。实验结果表明,提出的管道泄漏检测算法在保证复杂度较低的同时具有较高的识别准确率。     

基于摩擦模型的机器人力/位安全控制方法研究

针对机器人力/位控制应用的安全问题,提出一种基于动力学模型的快速实用机器人碰撞检测算法.首先,设计机器人力/位安全控制方案,建立基于动力学的碰撞检测数学模型;然后,基于静态LuGre摩擦模型辨识和补偿机器人关节摩擦力,设计简化的机器人力/位控制碰撞检测模型;最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行力/位控制与人类...