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    基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別技術(shù)研究

    2022-02-14 11:15:24許臻吳王強(qiáng)羅雪紅朱大偉陳相吾
    電子制作 2022年2期
    關(guān)鍵詞:壓板電氣控制電力設(shè)備

    許臻,吳王強(qiáng),羅雪紅,朱大偉,陳相吾

    (1.陜西省地方電力(集團(tuán))有限公司渭南供電分公司,陜西渭南,714000;2.陜西能源研究院有限公司,陜西西安,710061)

    機(jī)器視覺技術(shù)近年來的迅猛發(fā)展,為巡檢工作提供了有效的技術(shù)支持。眾所周知,巡檢進(jìn)程中會(huì)生成海量的圖像信息,人工檢測(cè)的力量畢竟有限,難以針對(duì)這些海量的圖像信息進(jìn)行篩選,而通過機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用,能夠全面提高信息數(shù)據(jù)的處理效率,在短時(shí)間內(nèi)尋找到相關(guān)的信息內(nèi)容,以此來針對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別,為故障診斷、處理奠定基礎(chǔ)。近年來各種新興技術(shù)的不斷應(yīng)用,機(jī)器視覺技術(shù)也在這個(gè)過程中不斷突破,尤其是深度學(xué)習(xí)、人工智能等新興技術(shù)的應(yīng)用,機(jī)器視覺在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛[1]。對(duì)電力行業(yè)來說,機(jī)器視覺是推進(jìn)電力系統(tǒng)智能化建設(shè)的重要技術(shù),基于機(jī)器視覺進(jìn)行電力設(shè)備識(shí)別,能夠?yàn)殡娏ο到y(tǒng)提供穩(wěn)定、實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)支持,對(duì)電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的意義。

    1 基于機(jī)器視覺的圖像處理與識(shí)別目標(biāo)提取技術(shù)

    圖像處理技術(shù)作為模式識(shí)別領(lǐng)域當(dāng)中至關(guān)重要的一部分,其是機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)所在。從當(dāng)前機(jī)器視覺發(fā)展動(dòng)態(tài)來看,常用的基于機(jī)器視覺的模式識(shí)別流程如圖1所示。

    圖1 機(jī)器視覺處理流程

    從當(dāng)前廣泛應(yīng)用的圖像識(shí)別技術(shù)來看,具體的識(shí)別過程主要包含以下幾個(gè)部分:首先,圖像獲取。綜合利用各種傳感器,如光學(xué)攝像機(jī),讓系統(tǒng)能夠獲取與視覺世界完全對(duì)應(yīng)的二維圖像信息。其次,圖像預(yù)處理。系統(tǒng)針對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括二值化、灰度化、變換、去噪、增強(qiáng)、變換等,使得預(yù)處理完成的成像質(zhì)量可以滿足后期各種處理。再者,特征提取。從表面上來看,圖像特征呈現(xiàn)為一維的數(shù)字向量,而向量當(dāng)中的數(shù)字組合能夠針對(duì)圖片當(dāng)中的內(nèi)容進(jìn)行描述[2]。綜合利用幾何學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)施處理,選擇性提出能夠盡可能完整表達(dá)識(shí)別對(duì)象內(nèi)在特征的相關(guān)描述算子,最終獲取圖像特征向量[3]。最后,識(shí)別與分類。通過選擇科學(xué)的及其學(xué)習(xí)分類器,針對(duì)圖片進(jìn)行分類處理,最終完成圖像識(shí)別的任務(wù)。

    ■1.1 圖像預(yù)處理

    基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別技術(shù),圖像一般是通過視頻采集卡、工業(yè)攝像機(jī)、光電轉(zhuǎn)換設(shè)備等設(shè)施進(jìn)行采集,然后針對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行儲(chǔ)存,抑或是直接同步到遠(yuǎn)程系統(tǒng)當(dāng)中。因?yàn)殡娏υO(shè)備本身所處的外部環(huán)境相對(duì)較為復(fù)雜,各種外部干擾因素,會(huì)導(dǎo)致信號(hào)傳輸產(chǎn)生負(fù)面影響,導(dǎo)致圖像質(zhì)量受到影響[4]。與此同時(shí),圖像采集設(shè)備存在問題,都會(huì)導(dǎo)致最終圖像質(zhì)量較差,如不良曝光問題、噪點(diǎn)問題等。圖像質(zhì)量過低,不僅會(huì)對(duì)人類視覺產(chǎn)生影響,對(duì)機(jī)器視覺同樣會(huì)造成負(fù)面影響[5]。因此,針對(duì)圖像預(yù)處理就成為機(jī)器視覺識(shí)別的關(guān)鍵所在,綜合利用圖像去噪,全面提升圖像的細(xì)節(jié)部分,使得信噪比得以顯著提升,讓圖片信息變得更為清晰、干凈,為后續(xù)機(jī)器視覺識(shí)別奠定良好的基礎(chǔ)。根據(jù)當(dāng)前常用的圖像預(yù)處理技術(shù)來看,主要包含圖像灰度化、圖像分辨、圖像去噪、邊緣檢測(cè)、圖像增強(qiáng)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等。

    ■1.2 圖像特征提取

    門型隔離開關(guān)位于背景相對(duì)較為復(fù)雜的變電站環(huán)境,變電站內(nèi)部各式各樣的電氣設(shè)備也非常復(fù)雜,同時(shí)各個(gè)電氣設(shè)備的外形較為類似,相互之間又存在遮擋現(xiàn)象,導(dǎo)致識(shí)別難度非常高。要想滿足上述復(fù)雜環(huán)境下的電力設(shè)備識(shí)別,首要任務(wù)在于針對(duì)刀閘實(shí)施分析處理,尋找到能夠有效描述身份特征的算子,然后實(shí)施特征提取[6]。對(duì)于該特征算子的要求主要在于兩個(gè)方面:一方面,選擇的特征要可以針對(duì)設(shè)備進(jìn)行精準(zhǔn)的描述,同時(shí)可以與其他電氣設(shè)備進(jìn)行區(qū)分。另一方面,特征提取必須要滿足機(jī)器視覺識(shí)別過程的實(shí)時(shí)性要求,同時(shí)要能夠滿足準(zhǔn)確率方面的要求。圖像特征作為圖像內(nèi)容的一種表達(dá)式,其是進(jìn)行圖像識(shí)別的重中之重。從當(dāng)前廣泛應(yīng)用的圖像特征來看,主要包含輪廓、顏色、紋理等。

    2 基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    為進(jìn)一步分析基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別系統(tǒng),本研究以電氣控制柜壓板開關(guān)狀態(tài)識(shí)別為例進(jìn)行分析。眾所周知,電氣控制柜開關(guān)作為電力設(shè)備當(dāng)中不可或缺的一部分,實(shí)現(xiàn)電氣控制柜壓板開關(guān)狀態(tài)識(shí)別,無疑是基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別系統(tǒng)全面應(yīng)用的基礎(chǔ)[7]。從基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別系統(tǒng)所需的設(shè)備來看,主要包含圖像處理器、光源、鏡頭等,詳細(xì)設(shè)計(jì)方案如下:

    ■2.1 基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)

    基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng)主要包含圖像采集系統(tǒng)、目標(biāo)開關(guān)位置識(shí)別、狀態(tài)識(shí)別算法等功能,詳細(xì)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)圖

    2.1.1 圖像信息采集與開關(guān)信息收集

    針對(duì)電氣控制柜壓板開關(guān)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)采集通常可以引入兩種方案:其一,基于導(dǎo)航機(jī)器人完成自動(dòng)采集,通過在電力柜前方進(jìn)行機(jī)器人導(dǎo)軌的安裝,同時(shí)為機(jī)器人設(shè)置監(jiān)測(cè)相機(jī),基于實(shí)時(shí)拍攝模式來獲取相關(guān)數(shù)據(jù),最終利用網(wǎng)絡(luò)將對(duì)應(yīng)的信息傳輸?shù)綑C(jī)器視覺處理器。另外一種則是直接利用智能前端采集數(shù)據(jù),通過在智能前端中植入機(jī)器視覺技術(shù),通過前端處理以后將對(duì)應(yīng)的信息傳輸?shù)较到y(tǒng)。

    2.1.2 開關(guān)位置監(jiān)測(cè)與狀態(tài)識(shí)別

    電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng)獲取的信息當(dāng)中不僅包含開關(guān),同時(shí)也包含標(biāo)簽信息。從當(dāng)前較為主流的目標(biāo)監(jiān)測(cè)算法來看,當(dāng)前都是基于深度學(xué)習(xí)模型來建立機(jī)器視覺,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)電氣控制柜壓板開關(guān)圖像的對(duì)應(yīng)特征圖進(jìn)行識(shí)別,接著通過上述特征圖實(shí)施分類處理,使得開關(guān)狀態(tài)識(shí)別任務(wù)能夠直接轉(zhuǎn)化為二分類任務(wù)[8]。

    2.1.3 后期結(jié)果處理及報(bào)警

    基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別技術(shù)研發(fā),主要目的在于針對(duì)人力成本進(jìn)行有效的控制,同時(shí)提升電力設(shè)備識(shí)別的精準(zhǔn)度。因此,對(duì)于基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng)來說,后期結(jié)構(gòu)處理及報(bào)警同樣是至關(guān)重要的環(huán)節(jié),系統(tǒng)需要根據(jù)監(jiān)控獲取的圖像信息進(jìn)行綜合判斷,以此來進(jìn)行結(jié)果處理?;跈C(jī)器視覺應(yīng)用的電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)果處理的第一步任務(wù)在于去重,接著實(shí)施排序操作處理,分貝將識(shí)別結(jié)果與電控制柜上面的開關(guān)進(jìn)行對(duì)應(yīng)。去重的主要目標(biāo)在于獲取檢測(cè)結(jié)果的歐氏距離,基于經(jīng)驗(yàn)閉值的設(shè)置,判斷兩個(gè)檢查結(jié)果之間是否存在重復(fù)問題,最終保留目標(biāo)預(yù)測(cè)概率相對(duì)較大的檢測(cè)結(jié)果。倘若漏檢的比例高于提前設(shè)置的閾值,即證明該次識(shí)別結(jié)果無效,應(yīng)當(dāng)再次進(jìn)行識(shí)別。系統(tǒng)最后將排序結(jié)果與開關(guān)識(shí)別進(jìn)行融合之后,將相關(guān)信息傳輸?shù)较到y(tǒng)當(dāng)中,保障系統(tǒng)設(shè)置與處理結(jié)果之間能夠保持一致,倘若存在偏差,系統(tǒng)可以直接進(jìn)行報(bào)警[9]。

    ■2.2 目標(biāo)開關(guān)位置識(shí)別

    針對(duì)目標(biāo)開關(guān)位置所進(jìn)行的識(shí)別涉及以下兩個(gè)流程:其一是針對(duì)目標(biāo)開關(guān)實(shí)施定位;其二是針對(duì)目標(biāo)開關(guān)狀態(tài)實(shí)施監(jiān)測(cè)識(shí)別?;跈C(jī)器視覺應(yīng)用的電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng),主要是采用RPN網(wǎng)絡(luò),其可以劃分為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RPN網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用在于針對(duì)圖像特征圖進(jìn)行提取輸入,RPN網(wǎng)絡(luò)則是針對(duì)提取完成的特征圖實(shí)施區(qū)域監(jiān)測(cè)。綜合參考基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng),可以設(shè)定5層卷積輸出大小為39×39×256的特征圖,最終保障系統(tǒng)整體的識(shí)別質(zhì)量。

    ■2.3 目標(biāo)開關(guān)狀態(tài)識(shí)別

    正如上文所述,基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電氣控制柜壓板開關(guān)識(shí)別系統(tǒng)主要是利用二分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成識(shí)別,最終利用模型參數(shù)的完善,針對(duì)開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷。因此,對(duì)于目標(biāo)開關(guān)狀態(tài)的識(shí)別,主要流程如圖3所示。

    圖3 電氣控制柜壓板開關(guān)狀態(tài)識(shí)別流程

    2.3.1 訓(xùn)練樣本集制作

    圖像分類是針對(duì)開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的先決條件,圖像分類當(dāng)前是參考已經(jīng)給定的圖像屬性級(jí)別開展計(jì)算工作,因?yàn)殡娖鞴駢喊迮判蚨鄠€(gè)開關(guān)目標(biāo),必須要利用計(jì)算法把不同排列方向的開關(guān)實(shí)施定位分割處理,并將其作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。實(shí)際在圖片分類方面能夠把斷開狀態(tài)的圖片用“0”進(jìn)行開頭,閉合狀態(tài)的開關(guān)圖片則用“1”表示。在此基礎(chǔ)上,為進(jìn)一步保障識(shí)別的精準(zhǔn)度,還應(yīng)當(dāng)盡可能采集多個(gè)光照、多個(gè)角度的圖片信息。

    2.3.2 開關(guān)狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型

    為針對(duì)模型本身的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn),可以選擇1000張開關(guān)圖片當(dāng)中訓(xùn)練集,當(dāng)中閉合與斷開圖片完全相同,采用SGD(Stochastic Gradient Descent)作為訓(xùn)練的優(yōu)化算法,相應(yīng)的學(xué)習(xí)策略制作為步進(jìn)學(xué)習(xí),基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01,每歷經(jīng)300個(gè)迭代次數(shù),基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率減小一個(gè)數(shù)量級(jí),最終選擇CPU模式針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。此外,為進(jìn)一步機(jī)器視覺識(shí)別系統(tǒng)的智能化程度,還可以將深度學(xué)習(xí)融入到系統(tǒng)中來,通過基于變換色彩空間訓(xùn)練集的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,進(jìn)一步提升系統(tǒng)的靈敏度、精確度,并在能夠在不斷應(yīng)用的過程中提升系統(tǒng)的智能化水平[10]。

    3 結(jié)語

    圖4 基于變換色彩空間訓(xùn)練集的深度學(xué)習(xí)流程

    市場(chǎng)對(duì)電力供應(yīng)的需求、穩(wěn)定性呈現(xiàn)為不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì),變電站數(shù)量也呈現(xiàn)為逐年增長(zhǎng)的勢(shì)頭,對(duì)電力設(shè)備穩(wěn)定性的要求越來越高。電力設(shè)備故障診斷作為保障電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)性工作,面臨不斷增長(zhǎng)的電力設(shè)備與變電站,電力設(shè)備故障診斷正在面臨巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)人工巡檢本身的工作量大,同時(shí)管理成本相對(duì)較高,尤其是面臨當(dāng)前日益復(fù)雜的電力系統(tǒng),傳統(tǒng)人工診斷模式顯然已經(jīng)無法滿足需求。機(jī)器視覺技術(shù)、人工智能技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,為電力系統(tǒng)智能化管理提供了有效的支持,基于機(jī)器視覺應(yīng)用的電力設(shè)備識(shí)別技術(shù),能夠進(jìn)一步提升系統(tǒng)識(shí)別的智能化水平、自動(dòng)化水平,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程識(shí)別、遠(yuǎn)程監(jiān)控、智能處理的目標(biāo),為電力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展奠定良好的基礎(chǔ)。

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