变电站带电水冲洗机器人绝缘子串识别技术

"带电水冲洗机器人绝缘子串自主识别方法" 本文主要探讨的是针对变电站带电水冲洗机器人的绝缘子串自主识别技术。绝缘子串在电力系统中起着至关重要的作用，其表面的污秽物可能引发绝缘性能下降，导致闪络事故。传统的清洗方式风险较高，因此智能机器人进行带电水冲洗的需求日益增长。 在实现这一目标的过程中，关键在于机器人能准确识别绝缘子串。研究者通过机器人视觉系统获取光学图像，分析图像的灰度特征曲线，特别是图像的灰度周期性和阈值特性。这些特征对于区分绝缘子串与背景至关重要。文章提出了一个基于D-S证据理论的图像灰度特征融合方法，该方法能够结合多种灰度特征，提高识别的准确性。 D-S证据理论是一种处理不确定信息的数学框架，它允许将多个来源的证据合并，以得出更可靠的结果。在本文中，它被用来融合图像的不同灰度特征，以克服室外光照变化和复杂背景带来的干扰。 现场实验通过带电水冲洗机器人机器视觉系统单元测试平台进行，结果显示，该方法能够有效地适应各种光照条件和背景噪声，成功地实现了对单段和双段支柱绝缘子串的精确识别。这一成果对于提升带电水冲洗机器人的自主作业能力和安全性具有重要意义，有助于减少人工操作的风险，提高电力系统的稳定性和可靠性。 该研究为带电水冲洗机器人的智能化发展提供了新的技术支持，通过优化的图像处理和决策理论，解决了绝缘子串识别的关键问题，对于推动电力行业的自动化和无人化有着积极的促进作用。