弱光环境下输电线巡检机器人障碍物识别技术

"输电线巡检机器人弱光条件下的障碍物识别研究" 本文主要探讨了高压输电线路巡检机器人在弱光环境下的障碍物识别技术，这是机器人在室外光照变化条件下进行有效作业的一个关键技术挑战。文章提出了一种创新的基于机器视觉的智能障碍物识别方法，旨在提高机器人在不同光照条件下的适应性和识别准确性。 首先，为了解决弱光环境中的图像处理问题，采用了自适应同态滤波技术。这种技术能够有效地减少光照不均匀带来的影响，提升图像质量，使得障碍物的特征更加清晰可见。通过这种方法处理后的图像，可以更好地保留障碍物的关键信息，减少光照变化对识别过程的干扰。 其次，作者们将处理过的障碍物图像分割成多个均匀大小的子区域，并利用改进的局部方向模式（Local Direction Pattern, LDP）提取每个子区域的特征直方图向量。LDP是一种有效的纹理描述符，它能捕获图像中的局部结构信息，对于识别复杂的形状和纹理特征尤其有用。将这些子区域的特征直方图串联起来形成总直方图，这样就构建了一个全面且丰富的障碍物表示。 接着，采用卡方距离（Chi-squared distance）方法进行统计识别。卡方距离是一种衡量两个分布差异的统计方法，在这里用于比较图像特征直方图之间的相似性。通过计算待识别物体与已知障碍物模型的卡方距离，可以判断它们的相似度，从而实现障碍物的准确分类和识别。 实验结果显示，该方法在识别输电线上的防震锤、悬垂线夹和绝缘子串等关键部件时表现出良好的性能。与传统的识别算法相比，该方法具有更强的抗光照干扰能力，同时提供了更高的识别准确率，大大增强了机器人的图像识别稳健性、适应性和准确性。 这项研究对于提升输电线路巡检机器人的自主性和可靠性具有重要意义，为电力行业的无人化、智能化运维提供了强有力的技术支持，有助于推动巡检机器人在复杂环境条件下的可持续发展。该文提出的弱光条件下的障碍物识别策略为机器人视觉技术在实际应用中应对光照变化提供了新的解决方案。