杨利萍、赵松璞、周仁彬
深圳市朗驰欣创科技股份有限公司广东省深圳市518057
摘要：确保变电站设施的安全可靠是输送电系统稳定运行的前提，然而在保障过程中，由于众多因素的干扰，常会出现各类问题，比如雷电天气下变压器易受雷击，产生损害，这就会对设备总体安全造成威胁。而变电站自动巡检机器人通过终端视觉巡检技术能够在各种恶劣环境下开展变电设备的巡检，及时发现故障上报维修站点。当前，对该技术的应用还需要更深入地探讨和研究，通过提升机器人巡检质量，增强变电站的保障服务实力，确保系统高效运行。
关键词：变电站；电力巡检；机器人
引言
电力智能巡检机器人的使用，能够在一定工作范围内代替人工巡检，解放人力资源，提升巡检安全性，提高巡检作业自动化与智能化程度，且电力智能巡检机器人有效地避免了因巡检人员专业素养不强而不能及时发现、预防、解决电网与电力设备运行故障的问题，为未来我国无人化变电站的发展提供了重要途径。因此，对电力智能巡检机器人进行探讨具有重要的长远意义。
1电力巡检机器人巡检的研究
变电系统设备运行是否可靠和电力系统的稳定性有很大关系，再加上变电系统设备种类多种多样，给电站巡视人员工作的开展带来一定压力。巡视人员的业务水平和责任意识、精神状态等都会对电力系统产生较大的影响。根据中国电力科学院近两年电网运行统计报告分析，每一年因为变电设备漏检、误检造成的损失大约20亿人民币，甚至远超这个数据。从最新的《中国新能源发电分析报告》来看，当前电力系统的发展中风力发电、光伏发电的成本得到下降，文章对新能源发电的发展方式进行预测，同时还分析了未来五年之外，全球风电新增装机将会保持不断增长的趋势。国家电网发展势头良好，同时人们也针对电网的发展投入了十倍的信心，让电力系统朝着清洁、智能、自动化方向发展。
巡检机器人方案最早于2003年由日本研究人员提出，并在方案研究、模拟试验后推广到市场中。2005年美国人A.irk研制出轨道式变电站巡检机器人，同时投入到美国西部使用，实现了对变电站电气设备的红外测温。随后人们研究了机器人巡检的关键技术，同时预测出在机器人身上使用仿人立体视觉技术，这一步的提出促使了巡检技术朝着智能监控的方向发展。
我国在2007年才逐渐开始对巡检机器人进行研究，人们提出了机器人巡检结构之后，提出了车体运动学建模、避障算法，这些技术加速了机器人巡检代替人工巡检的进程。机器人能够具备人工的机动性，同样还适应了社会发展下无人值守电站的需求。尤其是在新时期，机器人巡检朝着更广阔的空间发展。巡检机器人在电力发展当中的运用，实现了对电力输电线路及其附属ADSS光缆、OPGW光缆的自动巡视，无需人员攀爬铁塔或线路，具有快速故障定位及隐患排查功能，降低了巡检人员的工作强度和人身风险，保证了巡视质量。
2电力智能巡检机器人视觉巡检关键技术
2.1图像识别及图像检测系统
图像识别系统由数据库服务器、管理中心、图像识别终端三个部分组成，其中数据库服务器位于中心机房，为系统提供数据服务、图片显示服务；管理中心主要用来进行访客登记和临时卡管理、相关历史数据查询功能。图像识别终端放置在不同确定位置，能够对相关目标物体进行图像显示对比。
图像识别在当前发展中属于非常重要的领域，利用人工智能、计算机对图像进行处理和分析，从而识别不同模式下的目标对象。图像识别运用在工业当中是使用工业相机进行拍摄，之后利用软件根据图片的灰阶差进一步进行处理。当前图像识别技术已广泛运用到各个领域内，如交通领域当中的车牌号识别、交通标志识别、军事、地形勘测、指纹、人脸识别等。
2.2新型5G传输
当前我国正在快速推进5G网络，5G网络数据传输具有高效率、高清晰度、高性能等优势，且覆盖面积更广。
在传统网络数据传输中难免存在数据包丢失、图像模糊等现象，但将5G技术融入到电力巡检机器人巡检技术中，既能满足超高清视频、图片数据传输需求，也可满足在变电站内强电磁干扰环境下的稳定运行，同时兼具更好的数据加密能力。尤其是当前智能化、自动化技术快速发展的过程中，新一代电网设备逐渐将5G技术使用在电力发展当中。
2.3引导线识别
如果变电站的路面没有太大起伏，根据地面设置的蓝色条状线以及路面背景的影像灰度值的不同，对影像进行提取，通过在选取的影像画面中使图像灰度化，并且经过对图像的联合滤波作用，获取蓝色引导线的边缘，得到引导线的中心线。中心线的位置是辨别机器人自身和引导线间距的重要依据。
2.3.1中心线提取
中心线是机器人识别引导线的关键点所在。提取引导线的中心线需要先提取出引导线的边缘特征点，才可以正确无误地按照蓝色引导线行驶。为了防止在像素之间插点计算梯度，在此使用3×3邻域的边缘检测算法，提取引导线的边缘特征点。
在边缘检测后的图像中获取的线条边缘是单像素，传统逐行搜索法是在相同区域边缘线周围搜索2个边缘点并采集这2点的坐标中心点，按照此方法对全部图像区域进行检索，得出的全部中心点的集合就是中心线。由于该方法的搜索效率低，目前多采用基于引导线边缘特征点，通过隔10行扫描获取指定行像素的中点来提取引导线中心线，以此提高搜索效率。变电站巡检机器人拍到的蓝色引导线图像会以穿过图片上下边界直线的形式呈现，可以较为清楚地展现图像信息。但是由于机器人拍到的引导线穿过图片左右边界会使其发生畸变，因此在获取该循迹图片中心线时，需要使用优化的行列联合搜索算法，实现引导线中心线准确定位识别。
2.3.2“区域均衡”判别算法
中心线是依据机器人拍摄的蓝色引导线图像进行搜索边缘点而获取的，而拍摄过程中变电站室外存在地面的差异和光照差异等外在因素的影响，需要对图像进行判别获取最佳引导线。因此，采用“区域均衡”判别算法，把16×16点阵设定成一个判断区域，通过对此区域平均RGB（颜色模型融合检测）数值的计算，来判断蓝色引导线与此区域的关系。
2.4激光导航
激光导航是利用视觉传感器拍摄路面图像，运用图像识别技术来提取特征点，作为路标计算出全局路标，在全局坐标系下提出坐标值，为激光导航提供依据。巡检机器人在运行时激光定位传感器来检测路标信息，检测到的路标信息不能少于三个点，使用三角测量法进行计算，得到机器人的位置信息来调整机器人运行的路线。具体的原理为：机器人激光传感器每扫描一周，即能够得到检测的路标信息激光传感器夹角。检测到三个路标之后计算机计算得到激光传感器的全局坐标，结合设定的导航路线计算出机器人设定路径位置、导航偏差，运用指令调节左右驱动器，调整路线引导机器人沿设定路线运行。
结语
在智能电网建设中，由于人工不能实时检测到系统的反常和障碍，因此巡检机器人的应用成为当下研究的核心。本文提出智能电网巡检机器人终端视觉巡检方法，该方法具有较高的巡检效率以及抗干扰性。智能电网巡检机器人通过终端视觉系统按照引导线可以在室外不同光照下准确有效地进行导航工作，说明该方法在电力巡检机器人的发展过程中具有较高的应用价值。
参考文献
[1]钱平,张永,徐街明.智能电网巡检机器人终端视觉巡检技术研究[J].现代电子技术,2018,18.
[2]陆巍.电力巡检机器人在智能配电站室内创新性应用分析[J].科学与信息化,2018,30.
[3]李振宇,郭锐,等.基于计算机视觉的架空输电线路机器人巡检技术综述[J].中国电力,2018,11.