摘要：视觉技术是图像研究领域的热门话题，它广泛应用于人脸识别、计算机视觉、机器人等许多领域。智能电网是世界电网发展的趋势，它将为用户提供稳定可靠、安全性高、灵活性强及高质量的电能。为了保证配变电站机器人操作的安全可靠，电力信息安全技术是必要条件。本文通过分析总结视觉技术在智能电网，特别是配变电站机器人操作中的应用前景。
关键词：视觉技术应用；配变电站机器人操作；智能应用；
前言
据统计，人类在接受外界信息过程中，通过听觉获得信息占20%，而通过视觉获得的信息达到了60%。图像在人类的感知中扮演着如此重要的角色，以至于随着技术的发展，人们越来越渴望能够更好的，更广泛的对图像信息进行处理。图像识别指利用信息处理与计算机技术，采用数学方法，对图像进行处理、分析和理解的过程,它是近20年发展起来的一门新兴技术科学。图像识别目前广泛应用于条码识别、手写识别、人脸识别、智能交通和计算机视觉等领域。电力工业是国民经常和社会发展的重要基础性产业和公用事业，是国家能源产业的重要组成部分。随着经济社会的发展，各行业对电力的依赖越来越强，信息通信技术是支撑智能电网发展的主要技术之一。
一、机器人感知系统
1．机器人感知体系简介
机器人作为集合机械系统、电气系统、感知系统、控制系统、计算机系统等为一体的高端机电设备，其复杂程度较高，在研究、设计和制造的过程一股分为以上多个子系统分别进行。感知系统在整个机器人系统中占据着重要的位置，相当于人类的“感觉”系统。类似人类依靠眼睛的视觉、耳朵的听觉、鼻子的嗅觉等，机器人完成各种复杂的工作同样离不开各种各样的感知设备。机器人感知系统的功能可以用机器人抓举物体的相关过程来描述：(1)机器人首先通过自身的距离传感器和视觉系统获取工件的三维位置、姿态、与抓手的距离等物理量，从而制定出抓取的路径、角度、力度等策略。(2)机器人利用其手部的接近觉传感器，接近工件．并跟踪工件表面，确定抓取位置。(3)机器人通过手部的触觉传感器(压力)来控制手部的夹力，确保稳定地夹持物体。(4)利用传感器信息的处理，合理规划路径，将机器人移动到另一工件处，在移动的过程中通常还要调用视觉传感器的信息来实时修正机器人的运动轨迹，保证精确到达指定位置。(5)机器人将工件装入合适的位置，最后压力传感器确认是否完成装配作业。各种机器人创造的初衷是用来代替人来进行各种复杂枯燥的工作，所以其很多特性都类似我们人类。机器人传感器系统与其他传感器系统同，它不仅要有检测和测量状态信息的能力，而且它还要处理采集到的信息，并根据采集到的信息对外部采取行动，因此它应有很强的实时采集和处理信息的能力。如果获取的信息不够，传感器系统应主动地有意采集为达到目标所需的信息。机器人分传感器可以分为距离、光线、温度、视觉、声波、红外线等传感器，各种传感器检测不同的物理量，例如距离传感器获取距离和位置信息，温度传感器检测温度高低，声波传感器捕捉周环境的声音，各个传感器通力配合、缺一不可，共同构成了机器人的传感器系统。
2.机器人视觉技术简介
视觉器官是人体最重要的感觉器官，据统计，人从外界所获得的信息有80％来自眼睛，冈此在机器人研究的一开始，人们就希望能够给机器人装上“眼睛”，使它具有视觉功能。如果想要赋予机器人较高的锣能，离开视觉系统是无法做到的，如常见的抓举机器人要求识别需要抓举的工件，移动机器人要识别周围的道路和障碍物，这种能力都是机器视觉赋予的。机器视觉是指使用机器代替人类视觉来进行物体和环境识别的技术，它主要指利用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像或图像序列中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
二、变电站机器人视觉系统的组成
1.摄像机和图像传感器
摄像机是图像的感应单元，是获取图像的关键设备。在早期一般通过传统胶片照相机代替摄像机．但是这种图像采集模式非常低效，随着数字图像处理技术的进步，数码摄像机逐渐取代了传统摄像机。近年来开发了CCD(电荷耦合器件)和MOS(金属氧化物半导体器件)等同体视觉传感器。摄像机搭配固体视觉传感器，特别是CCD图像传感器，具有体积小、质量小、余辉小等优点，因此应用口趋广泛。目前已有将双CCD视觉传感器集成在灵巧手爪上的机器人系统，视觉传感器捕捉到的每个像素都含有距离信息的图像，称之为三维视觉图像。
2．图像采集卡
图像采集卡是将摄像机所捕捉的图像信息进行处理和存储的设备，其可对图像采集单元的图像数据进行实时的存储，并在图像处理软件的支持下进行图像处理。图像处理系统可由FPGA或DSP等高速数字处理器件来完成图像处理，用户可在PC机上离线编写C语言或汇编应用程序，或通过模块设计的专用软件设计检测软件，并在PC机上调试成功后下载到视觉传感器中。
3.控制装置和光源控制器
机器人的视觉系统直接把景物转化成图像输入信号，类似于人眼成像原理，光源足够的情况下才能清楚地看见物体，因此取景部分应当能根据具体的情况自动调节光源的亮度和光圈的焦点，以便得到高质量且清晰图像，一般通过调整以下几个过程实现：(1)焦点能自动对准被观测的物体，也就是自动对焦；(2)根据光线强弱自动调节光圈，也就是自动亮度调整；(3)自动转动摄像机，使被观测物体位于视野的中央：(4)调节光源的方向和强度，使目标物体观测得更清楚。
4.计算机处理系统
由视觉传感器得到的图像信息要用计算机存储、处理和识别，根据各种目的输出处理后的结果。在早期，由于微型计算机的内存容量太小，价格也较高，因此往往另加一个图像存储器来储存图像数据。现在除了某些大规模视觉系统之外，一般都使用微型计算机或小型计算机．即使是微型计算机，也能够用内存来存储图像了。为了存储图像，可以使用硬盘或其他储存设备。在图像的显示方面，除了显示器上输出图形之外，还可以用打印机或绘图机来输出图形。
三、变电站机器人目标识别与跟踪系统的设计应用
1.视觉子系统的设计
视觉子系统是设计的核心部分，在机器人目标跟踪时，主要负责实时采集图像信息，然后自动处理、分析、理解图像，以获得运动目标的位置、方向、速度等信息，并将信息实时反馈给人机交互系统，其工作流程如图1所示。
2.图像分割算法
图像分割算法的目的是将目标从图像中分离提取出来，其分割的结果是否精准将会影响到目标识别、提取、定位和跟踪的精确度，必然影响到系统的整体性能。本文在实验中对比分析了在不同场景下阈值化分割、图像边缘检测法和基于区域的图像分割法这三种方法分割效果的优劣，为实际工作场景中选择合适的图像分割算法提供优先选择参考。
3.摄像机标定模型的确定
摄像机在识别某区域目标时，摄像机标定只涉及两个主要的内部参数，即水平方向的比例系数Px和垂直方向的比例系数Py，其余参数不重要，在此处可忽略。本课题仅研究近距离跟踪目标的场景，因此采集的区域面积较小，可将采集区域到图像平面的映射近似呈线性关系。
4.目标跟踪算法
对于距离远、面积小的目标通常采用相关滤波跟踪算法以提高目标跟踪精度。在研究过程中发现近距离目标跟踪具有一定面积且帧间抖动较大，可以采用窗口质心跟踪或特征匹配跟踪算法以保持跟踪的稳定性和精度。
结束语
综上所述，视觉技术在机器人的设计应用方面有很大可能性。通过设计，我们可以将拥有视觉技术的机器人应用在配变电站的巡检、监视工作中，以保证配变电站工作的安全、顺利进行。
参考文献：
[1]林义闽，吕乃光，娄小平，董明利．用于弱纹理场景三维重建的机器人视觉系统[J].光学精密工程，2015，23(02)：540—549．
[2]谢剑斌等．视觉机器学习20讲[D].北京：清华大学出版社，2015．
[3]鲁守银,钱庆林,张斌,等.变电站设备巡检机器人的研制[J].电力系统自动化,2006,30(13):94-98.