基于双目视觉的支柱绝缘子目标识别与定位研究

变电站绝缘子因其表面极易受潮湿天气的影响出现污秽导致变电设施发生闪络事故,这直接关系到变电站供电的稳定性。因此,有必要研发带电作业机器人实现对支柱绝缘子的清洗,保障电力系统稳定运行。设计了基于双目视觉的绝缘子清洗机器人,完成了双目视觉系统对目标绝缘子的识别与定位。使用YOLOv4-tiny深度学习网络算法对支柱绝缘子与法兰目标进行识别检测,检测准确率达92.29%。基于立体匹配对摄像机采集图像中的目标物体上的点对进行搜索,获取目标绝缘子深度信息并对绝缘子目标点进行三维重建。实验结果显示,目标点的平均深度误差为0.73 cm,精度满足机械臂抓取需要。针对后续机械臂的夹持清洗任务,建立绝缘子视觉观测模型,获取相机观测角,通过ROI区域对绝缘子盘轮廓进行提取,利用最小二乘法对绝缘子伞裙边进行椭圆拟合,对绝缘子伞裙边缘信息检测,可实现对机械臂末端干冰喷头倾角调整,进而完成对绝缘子盘凹壑进行精准清洗。