一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及工業技術領域的變電站巡檢機器人技術，具體涉及一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置。
【背景技術】
[0002]隨著社會的發展，經濟的繁榮，計算機自動化技術得到越來越廣泛的應用。在變電站中，傳統的巡檢工作由人工完成，將機器人技術運用到變電站的日常巡檢工作中，能夠克服人工巡檢工作量大，巡檢可靠性不高，數據準確性不高，巡檢數據記錄困難等缺點。在自動巡檢過程中，當巡檢機器人到達預先設定的檢測點時，停靠并控制攝像機云臺轉動，將攝像機對準被測目標設備，同時采集并存儲目標的高清視頻圖像和紅外熱成像圖像，隨后計算機根據這些圖像數據，對設備故障進行智能判斷，能夠自動檢測設備的工作溫度，對設備過熱故障能夠及時報警，提高了變電站巡檢工作的可靠性，能夠實現變電站無人值守。
[0003]但巡檢機器人的移動是動態的，檢測點的定位依據不同的導航方式，其定位精確度有一定變化，如果采用地面磁條導航，其精度較高，如果采用機器視覺或是地圖匹配等方法，其定位精度較低。另外，攝像機云臺的移動精度不高，不論是云臺的水平旋轉，還是其俯仰角度的控制，精度都不高。以上這些因素造成當機器人在檢測點停機后，云臺移動，將攝像機對準被測目標設備時，其目標定位不準確，被測目標設備往往不在攝像機采集的圖像中心，這給后續的設備工作狀態的自動判斷識別工作，造成了困難。因此，被測目標設備與攝像機的定位問題成為必須解決的重要問題。
【發明內容】
[0004]為解決上述問題，本發明提供了一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，實現了檢測目標設備的自動定位，降低了對機器人及云臺定位精度的要求，提高了機器人對被測目標設備的攝像定位精度，提高了設備圖像采集的準確性，適用于長期在線自動無人值守工作。
[0005]為實現上述目的，本發明采取的技術方案為:
一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，包括ARM嵌入式系統、視頻圖像采集模塊、全向云臺、紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機、數據預置模塊和定位誤差分析模塊，所述紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機安裝于全向云臺上，且與視頻圖像采集模塊相連，ARM嵌入式系統與視頻圖像采集模塊、數據預置模塊和定位誤差分析模塊相連。
[0006]優選地，ARM嵌入式系統的CPU芯片型號為海思Hi3520D，工作頻率660MHZ，內置32KB的指令、數據I級緩存、128KB的2級緩存、A9ARM內核、視頻目標運動檢測引擎、100M以太網接口、SATA2.5硬盤接口、UART接口、I2C接口及8路分辨率為Dl的視頻編解碼引擎，碼流最高速率40M bit/s。
[0007]優選地，視頻圖像采集模塊的芯片型號為NVP1918，用于將CVBS模擬視頻信號轉換為數字信號，視頻編碼頻率最高144MHZ，NVP1918芯片基于I2C總線完成配置工作。
[0008]優選地，紅外熱成像攝像機的型號為DS-2CD8313PF-E25。
[0009]優選地，紅外熱成像攝像機的探測器采用多晶硅非制冷焦平面探測器，圖像分辨率為 384 X 288。
[0010]優選地，高清視頻攝像機的型號為PC-30LG28CY，清視頻攝像機的圖像傳感器為I/3英寸CXD，分辨率為700線，光學變焦f = 5-90MM。
[0011 ] 優選地，全向云臺的型號為PTS-3050DZ，水平角度360度連續，俯仰角度土 35度，工作電源24VAC。
[0012]優選地，所述定位誤差分析模塊基于Surf圖像匹配算法，用于分析被測設備的當前圖像與標準圖像的誤差，計算定位誤差數據，控制云臺動作。
[0013]本發明具有以下有益效果:
通過預先采集被測設備的標準圖像，再分析設備當前圖像與標準圖像的位置誤差，反饋控制攝像機云臺，從而實現檢測目標設備的自動定位。系統在不改變機器人原攝像機云臺結構的情況下，實現了檢測目標設備的自動定位，降低了對機器人及云臺定位精度的要求，提高了機器人對被測目標設備的攝像定位精度，提高了設備圖像采集的準確性，適用于長期在線自動無人值守工作。
【附圖說明】
[0014]圖1為本發明實施例一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
為了使本發明的目的及優點更加清楚明白，以下結合實施例對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0016]如圖1所示，本發明實施例提供了一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，包括ARM嵌入式系統、視頻圖像采集模塊、全向云臺、紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機、數據預置模塊和定位誤差分析模塊，所述紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機安裝于全向云臺上，且與視頻圖像采集模塊相連，ARM嵌入式系統與視頻圖像采集模塊、數據預置模塊和定位誤差分析模塊相連。
[0017]ARM嵌入式系統的CI3U芯片型號為海思Hi3520D，工作頻率660MHZ，內置32KB的指令、數據I級緩存、128KB的2級緩存、A9ARM內核、視頻目標運動檢測引擎、100M以太網接口、SATA2.5硬盤接口、UART接口、I2C接口及8路分辨率為Dl的視頻編解碼引擎，碼流最高速率40M bit/s。
[0018]視頻圖像采集模塊的芯片型號為NVP1918，用于將CVBS模擬視頻信號轉換為數字信號，視頻編碼頻率最高144MHZ，NVP1918芯片基于I2C總線完成配置工作。
[0019]紅外熱成像攝像機的型號為DS-2CD8313PF-E25。
[0020]紅外熱成像攝像機的探測器采用多晶硅非制冷焦平面探測器，圖像分辨率為384X 288 ο
[0021]高清視頻攝像機的型號為PC-30LG28CY，清視頻攝像機的圖像傳感器為1/3英寸CXD，分辨率為700線，光學變焦f = 5-90MM。
[0022]全向云臺的型號為PTS-3050DZ，水平角度360度連續，俯仰角度土35度，工作電源24VACo
[0023]所述定位誤差分析模塊基于Surf圖像匹配算法，用于分析被測設備的當前圖像與標準圖像的誤差，計算定位誤差數據，控制云臺動作
本具體實施通過ARM嵌入式系統的控制，由數據預置模塊，預先記錄機器人巡檢過程中，各檢測點被測設備的攝像機云臺水平角度和俯仰角度，同時還記錄被測設備的標準圖像。當巡檢機器人停靠到特定檢測點后，ARM嵌入式系統控制云臺轉到預先設定的水平和俯仰角度，視頻采集模塊將紅外熱成像攝像機和高清視頻攝像機的數據，轉換為數字圖像，送至IJARM嵌入式系統。ARM嵌入式系統將被測設備的當前圖像與預先記錄的標準圖像，經定位誤差分析模塊分析兩者的誤差數據，反饋微調控制云臺，使攝像機對準被測自標設備，實現檢測目標的自動尚精度定位。
[0024]以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1.一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，包括ARM嵌入式系統、視頻圖像采集模塊、全向云臺、紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機、數據預置模塊和定位誤差分析模塊，所述紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機安裝于全向云臺上，且與視頻圖像采集模塊相連，ARM嵌入式系統與視頻圖像采集模塊、數據預置模塊和定位誤差分析模塊相連。2.根據權利要求1所述的一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，ARM嵌入式系統的CPU芯片型號為海思Hi3520D，工作頻率660MHZ，內置32KB的指令、數據I級緩存、128KB的2級緩存、A9ARM內核、視頻目標運動檢測引擎、10M以太網接口、SATA2.5硬盤接口、UART接口、I2C接口及8路分辨率為Dl的視頻編解碼引擎，碼流最高速率40M bit/s。3.根據權利要求1所述的一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，視頻圖像采集模塊的芯片型號為NVP1918。4.根據權利要求1所述的一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，紅外熱成像攝像機的型號為DS-2CD8313PF-E25。5.根據權利要求1所述的一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，紅外熱成像攝像機的探測器采用多晶硅非制冷焦平面探測器，圖像分辨率為384X288。6.根據權利要求1所述的一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，高清視頻攝像機的型號為PC-30LG28CY，清視頻攝像機的圖像傳感器為1/3英寸CCD，分辨率為700線，光學變焦f = 5-90MM。7.根據權利要求1所述的一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，全向云臺的型號為PTS-3050DZ，水平角度360度連續，俯仰角度土 35度，工作電源24VAC。8.根據權利要求1所述的一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，其特征在于，所述定位誤差分析模塊基于Surf圖像匹配算法。
【專利摘要】本發明公開了一種變電站巡檢機器人檢測目標自動定位裝置，包括ARM嵌入式系統、視頻圖像采集模塊、全向云臺、紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機、數據預置模塊和定位誤差分析模塊，所述紅外熱成像攝像機、高清視頻攝像機安裝于全向云臺上，且與視頻圖像采集模塊相連，ARM嵌入式系統與視頻圖像采集模塊、數據預置模塊和定位誤差分析模塊相連。本發明在不改變機器人原攝像機云臺結構的情況下，實現了檢測目標設備的自動定位，降低了對機器人及云臺定位精度的要求，提高了機器人對被測目標設備的攝像定位精度，提高了設備圖像采集的準確性，適用于長期在線自動無人值守工作。
【IPC分類】G05D3/12
【公開號】CN105607652
【申請號】CN201511016602
【發明人】居錦武, 蔡樂才, 王蘭英, 高祥, 盧令
【申請人】四川理工學院
【公開日】2016年5月25日
【申請日】2015年12月25日