基于图像识别的移动机器人自动完成充电北大核心

移动机器人正在慢慢普及到我们的生活当中,而移动机器人在移动过程中消耗电能,当电能耗尽时需要人工为移动机器人进行充电,提出一种基于图像识别的方法,让机器人自动完成充电。移动机器人通过对图像的纹理分析和对兴趣点的快速匹配SIFT算法完成移动机器人识别电源插座,实现自动充电。本文的方法充分考虑到由于移动机器人的灵活多变性对所采集到的图像造成的影响,如图像旋转,图像周围有遮挡物体等,用纹理分析与SIFT算法识别插座,当所采集的图像与机器人本身记忆的图像达到一定匹配度时,移动机器人将完成自动充电。     

机器人路径规划及目标识别算法在变电站检测机器人中的应用

针对变电站X射线检测机器人的路径规划问题,提出将A*算法和人工势场法结合的方法将搭载X射线检测设备的移动机器人送达指定的待检测地点,并利用SIFT算法对于GIS等电力设备检测目标进行识别,根据是图像的局部SIFT特征找出电力设备的待检测部位的特征及位置,以便开展X射线检测工作。     

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。     

基于磁耦合谐振的自主无线充电机器人系统设计

设计了具有非接触自主无线充电功能的室内移动机器人系统,采用基于磁耦合谐振原理的无线电能传输技术对机器人进行非接触无线充电。发射线圈埋于室内固定某处,其上方放置扬声器,接收线圈安放在机器人底部。充电步骤为:机器人通过监测电池电压或用户发送手机短信的方式开启充电程序,同时触发能量发射系统语音播放单元,使其播放语音指令呼叫机器人充电;机器人利用DSP实时采集语音信号,并通过声源定位算法判断发射系统方向,利用DSP进行驱动控制,指导其寻找发射源;当机器人进入发射源指定区域范围内,便可实现无线充电。该系统具有自主移动寻源和非接触无线充电的特点,无需人为干预,机器人可在几十秒内快速找到发射源并实现自主无线充电。     

基于改进遗传算法的变电站巡检机器人行驶轨迹优化

针对变电站巡检机器人巡检效率问题,研究一种移动机器人的巡检系统在变电站的应用情况。基于改进遗传算法,对机器人巡检的路线进行优化,优化过程中将变电站平面图网格化处理便于计算,计及最高寻址效率,以行驶距离最短为优化目标。鉴于实际使用工况,优化方法考虑了若电量剩余较少时,机器人应自动停止寻址,并返回充电,充电后继续按照优化寻址轨迹进行巡检这种情况。通过工程计算仿真分析发现,所提优化方法可使机器人快速完成站内寻址,与未采取优化的机器人相比,优化机器人寻址效率更高,行驶距离更短,尤其适用于大型变电站。     

一种适用于智能变电站巡检机器人的双针仪表读数的识别算法

提出一种适合智能变电站巡检机器人室外工作环境的对变电站双指针式仪表设备读数的识别算法。首先针对双针仪表设备图像,进行设备模板化处理,并在模板库中建立仪表的min刻度和max刻度的位置信息。对于机器人实时采集的仪表图像,先要在后台服务中调取相应采集位置设备的模板图,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法,在输入图像中匹配提取仪表表盘区域子图像。而后除去上方指针在表盘中的阴影降低指针误识别率,再对表盘子图像进行二值化、仪表指针骨干化处理,利用快速霍夫变换(Fast Hough Transform)检测两条指针直线去除噪音干扰,定位指针精确位置和指向角度,完成指针读数。此算法经过国内某500 kV智能变电站巡检机器人实地测试,各种仪表综合识别率超过95%,对仪表的读数具有高精度高鲁棒性,完全满足该智能变电站推进无人值守的仪表设备读数自动检测识别的要求。     

电力设备红外图像缺陷检测

机器人在巡检过程中采集到的红外图像很难反映设备目标的纹理信息。人工方法或传统机器学习方法不能精准识别和分类电力设备缺陷,同时其他环境因素容易导致误判。采用CenterNet结合结构化定位的算法模型,通过对现场红外图像数据样本收集、训练及验证算法模型的计算,实现从复杂的红外图像中以较高的准确率将不同变电站设备及其部件识别定位出来。根据设备部件表面温度范围值和识别定位出的变电站设备类型,结合相关温度规范实现电力设备红外图像缺陷检测。实验结果表明,该方法提高了电力设备红外图像缺陷检测的检测精度,为电力设备红外图像智能检测提供了新的思路。     

基于分水岭与Krawtchouk不变矩相结合的改进方法在变电站巡检图像处理中的应用

变电站的巡检机器人在执行巡检任务时,由于位置的变动导致采集的现场设备图像内容出现差异。针对传统定点拍摄的图像处理方法不能满足变电站设备图像处理要求的问题,该文提出了一种基于标记分水岭模型与Krawtchouk不变矩相结合的改进算法,以实现巡检图像中的设备存在遮挡物及仿射变换情况下的目标分割与特征量提取,基于Hsim函数完成最终的目标识别。以松原500 k V变电站巡检机器人实际拍摄的图像为例,结果证明所提算法能够对设备图像进行有效的分割与分类,并通过特征量匹配实现对变电站设备现场状态的甄别,为变电站现场设备图像智能处理提供一种可行的方案。     

基于地理信息的电力线全景图像信息融合方法

提出一种基于地理信息的电力线全景图像拼接方法。首先利用自动巡检机器人同步采集电力线的可见光图像和红外图像,采用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法分别拼接成全景图。其中红外全景图用于电力线的故障检测,可见光全景图对故障作进一步的可视化辅助检测,实现了故障信息、GPS信息和全景图像的融合,能够较精确地确定故障处的实际地理位置,提高了对电力线的维修效率。     

一种基于图像处理的目标识别算法

在未知环境中,移动机器人的同步定位与地图创建是机器人研究领域的一个非常重要的问题.作为自主机器人,能够可靠地探索未知环境中的目标或局部环境,是否具有视觉信息采集能力是非常重要的,基于尺度不变的特征变换算法(SIFT)在图像匹配与检测方面具有强大的功能.提出了一种方法来优化SIFT特征向量的维度,降低算法的复杂度,提高算...     

一种改进的快速全景图像拼接算法

全景图拼接是将具有共同部分的多幅图像进行组合,实现一幅全景图的过程.针对基于传统SIFT(scale-invariant feature transform)算法全景拼接中的特征点匹配计算消耗时间过长和存在冗余错误的不足提出了改进.其中,传统算法的特征点匹配计算是基于KD-tree算法的树结构,由近及远地逐个查找并计算特征点的匹配度;改进后的最近邻搜索算法(best-bin-first,BBF)是先根据每个特征点的多维度分量特性对其进行优先级排序,查询时总是从优先级高的开始,来提高匹配计算效率.冗余错误问题则是通过随机采样一致算法(RANSAC)的优化迭代计算错误概率,代替传统方法的阈值筛选法来减低错误匹配点的出现次数.实验中分别对简单纹理图像和复杂纹理图像进行了拼接实验并与原算法比较,证明本算法的拼接精度和时效性的提升.     

改进的尺度不变特征转换精确图像匹配在电力设备目标定位中的应用

针对电力设备目标定位问题,研究了基于改进的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)精确图像配准的定位方法。首先用改进的SIFT特征描述子提取图像中的特征点,降低了特征向量描述子的维数,大大提高了算法的速度;然后采用欧氏距离对特征点进行初始匹配,由于初始匹配过程中存在误匹配,采用改进的随机取样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对阈值进行自动调整,消除了错误匹配;最后,以电力系统中的刀闸、变压器为例,采用旋转、缩放、光照变化及加噪声图像验证了该算法。实验结果表明:改进后的算法不仅继承了SIFT算法的鲁棒性,而且提高了算法的速度和匹配精度,可以较好地应用于电力设备目标定位中。     

基于SIFT特征匹配的电力设备图像变化参数识别

在变电站视频监视系统中,可通过视频巡检来及时发现某些异常状态,以免产生故障。图像的某些参数的改变是判别图像状态改变的重要依据,提出了一种基于SIFT,OTSU和RANSAC相结合的特征匹配的电力设备图像变化参数识别算法。先对样本资料图像和监测图像进行SIFT特征匹配,与OTSU相结合消除干扰匹配特征点,再通过RANSAC随机抽样一致性算法消除错误匹配特征点,根据匹配结果识别电力设备图像变化角度和缩放比例这2个重要参数。仿真实验表明,此算法简单易行,精度高,可用于电力铁塔倾斜角度和指针式仪表指针旋转角度的识别,也可用于视频巡检中缩放系数的识别。     

一种基于改进SIFT的图像检索算法

为了实现高准确率要求的数字出版物中引用图片的侵权审查,提出了一种基于改进SIFT算法的图像检索算法。该改进算法首创性地提出了在特征提取过程中加入图像SIFT特征点的邻域颜色特征,并设计了双匹配的特征点匹配策略,增强了特征点匹配的可靠性,提升了图像检索的性能。该改进算法被分为3个步骤来实现：基于灰度和HSV彩色空间的双尺度空间的生成,结合传统SIFT特征点描述子和特征点颜色特征向量的新特征点描述子的生成,特征点搜索与双匹配。实验结果表明,与原始的SIFT算法相比,本文改进算法的检索精度更高,并且检索速度没有明显下降。     

一种优化的图像配准算法

为了降低传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点检测与匹配的时间复杂度,提出一种优化的图像配准算法,即采用Trajkovic算法检测特征点,并采用SIFT算法的分配描述符方法分配特征点描述符参数,再用稀疏降维原理对特征点描述符参数进行降维处理,最后,采用基于双向匹配的相似性度量算法进行特征点匹配。模拟实验选择检测图像的特征点数、匹配对数、正确匹配对数、匹配正确率、配准时间与配准时间下降率6个指标作为评估标准,结果表明,优化算法在特征点配准正确率方面与传统SIFT算法相当,但在特征点配准速度方面有明显提升。     

基于扩展扫描区域的现场表计指针识别方法

为了满足变电站巡检机器人对现场表计指针的智能识读要求,文中提出一种基于扩展扫描区域的现场表计指针识别方法。通过改进的SIFT算法进行图像匹配并求出单应矩阵,利用单应矩阵将在模板图像上标定的刻度弧线映射到待测图像上,通过扩展扫描区域,依据检测曲线路径上像素点的灰度值和确定指针位置并计算读数。文中对变电站现场的五种仪表,共计500张图片进行了测试。实验结果表明,文中所提算法简单实用、稳定且识别精度高,可以对多种不同的仪表进行识别,适用性强,在变电站多类指针表计识别中具有较好的应用前景。     

基于改进Harris-SIFT算子的快速图像配准算法

提出了一种基于改进Harris-SIFT算法的快速图像配准方法。首先,对传统Harris算法进行改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是借鉴Forsnter算子思想对提取的角点进行精定位,以提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法对提取的特征点进行描述,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间几何变换参数,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,能够大大减少标准SIFT所需的配准时间。     

Uncalibrated Workpiece Positioning Method for Peg-in-hole Assembly Using an Industrial Robot

This paper proposes an uncalibrated workpiece positioning method for peg-in-hole assembly of a device using an industrial robot. Depth images are used to identify and locate the workpieces when a peg-in-hole assembly task is carried out by an industrial robot in a flexible production system. First, the depth image is thresholded according to the depth data of the workpiece surface so as to filter out the background interference. Second, a series of image processing and the feature recognition algorithms are executed to extract the outer contour features and locate the center point position. This image information, fed by the vision system, will drive the robot to achieve the positioning, approximately. Finally, the Hough circle detection algorithm is used to extract the features and the relevant parameters of the circular hole where the assembly would be done, on the color image, for accurate positioning. The experimental result shows that the positioning accuracy of this method is between 0.6-1.2 mm, in the used experimental system. The entire positioning process need not require complicated calibration, and the method is highly flexible. It is suitable for the automatic assembly tasks with multi-specification or in small batches, in a flexible production system.     

一种电动公交车充换电站动力电池全自动更换技术方案

针对目前服务于电动公交车的大型充换电站提出一种全自动更换动力电池的技术方案。方案站在系统的角度,整合充换电站各类设备信息资源,联动视频监控信息,实现对电动公交车的全自动换电。系统利用物联网技术在换电车辆、动力电池、充电机自动感知和物物相连的基础上,通过车辆自动导引、电池自动匹配、换电系统控制,进而实现整站全自动换电。同时,结合充换电站实际运行的深入分析研究,制定出一套规范化的操作流程和控制策略。结果表明,该技术方案在兼顾安全和效率的前提下,可以有效提高整个充换电站的服务能力。