CN109992011A - 一种巡检机器人云台的二次对准方法、装置和设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种巡检机器人云台的二次对准方法、装置和设备，其中方法包括：获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片；通过参考图片中待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到待检测图片中待检测表计对应的待检测圆，第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与参考图片中其他圆的位置关系；判断待检测圆的圆心和参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则根据坐标偏差调整云台的位置，若否，则保持云台继续位于预置位处，解决了现有巡检机器人由于导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位精度的综合影响，导致定位偏差的技术问题。

Description

一种巡检机器人云台的二次对准方法、装置和设备

技术领域

本申请属于电力系统巡检机器人控制技术领域，尤其涉及一种巡检机器人云台的二次对准方法、装置和设备。

背景技术

随着电力系统的复杂化和机器人的智能化，在很多场合机器人可以替代人工的体力劳动，极大的提高了工作效率，例如变电站内设备的巡检。

变电站内的设备巡检机器人在进行巡检时，沿巡检道路行走，到达监测位置后停靠，调用云台预置位将监测仪器对准被监测设备后，获取到比例适当的清晰图片。但是，由于机器人导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位误差的综合影响，导致拍摄得到的图像中待检测设备位置有偏差。

因此，提供一种巡检机器人云台的二次对准方法，以解决上述定位偏差的缺陷，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种巡检机器人云台的二次对准方法、装置和设备，用于巡检机器人的精确定位，解决了现有巡检机器人由于导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位精度的综合影响，导致定位偏差的技术问题。

本申请第一方面提供了一种巡检机器人云台的二次对准方法，包括：

获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片；

通过所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到所述待检测图片中所述待检测表计对应的待检测圆，所述第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与所述参考图片中其他圆的位置关系；

判断所述待检测圆的圆心和所述参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则根据所述坐标偏差调整所述云台的位置，若否，则保持所述云台继续位于所述预置位处。

优选地，

所述通过所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到所述待检测图片中所述待检测表计对应的待检测圆具体包括：

根据所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在所述待检测图片中获取第一预置数量的圆形；

根据预置筛选方法和参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系，对所述第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆。

优选地，

所述根据所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在所述待检测图片中获取第一预置数量的圆形具体包括：

以所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的参考圆半径为霍夫圆检测的搜索范围，所述参考圆的参考圆圆心坐标为霍夫圆检测的搜索中心进行检测，得到第二预置数量的圆形；

判断所述第二预置数量是否等于所述第一预置数量，若是，则停止检测，若否，则减小所述搜索范围后继续检测，直至得到所述第一预置数量的圆形。

优选地，

所述根据预置筛选方法和参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系，对所述第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆具体包括：

在所述第一预置数量的圆形中，删除RGB像素分布超过预设分布值的圆形，得到第三预置数量的圆形；

在所述第三预置数量的圆形中，根据所述参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系确定待检测圆。

本申请第二方面提供了一种巡检机器人云台的二次对准装置，包括：

获取单元，用于获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片；

第一单元，用于通过所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到所述待检测图片中所述待检测表计对应的待检测圆，所述第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与所述参考图片中其他圆的位置关系；

调整单元，用于判断所述待检测圆的圆心和所述参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则根据所述坐标偏差调整所述云台的位置，若否，则保持所述云台继续位于所述预置位处。

优选地，

所述第一单元包括：

检测子单元，用于根据所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在所述待检测图片中获取第一预置数量的圆形；

筛选子单元，用于根据预置筛选方法和参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系，对所述第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆。

优选地，

所述检测子单元具体包括：

检测子子单元，用于以所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的参考圆半径为霍夫圆检测的搜索范围，所述参考圆的参考圆圆心坐标为霍夫圆检测的搜索中心进行检测，得到第二预置数量的圆形；

判断子子单元，用于判断所述第二预置数量是否等于所述第一预置数量，若是，则停止检测，若否，则减小所述搜索范围后继续检测，直至得到所述第一预置数量的圆形。

优选地，

所述筛选子单元具体包括：

第一删选子子单元，用于在所述第一预置数量的圆形中，删除RGB像素分布超过预设分布值的圆形，得到第三预置数量的圆形；

第二筛选子子单元，用于在所述第三预置数量的圆形中，根据所述参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系确定待检测圆。

本申请第三方面提供了一种巡检机器人云台的二次对准设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面所述的巡检机器人云台的二次对准方法。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面所述的巡检机器人云台的二次对准方法。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请提供了一种巡检机器人云台的二次对准方法，包括：获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片；通过参考图片中待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到待检测图片中待检测表计对应的待检测圆，第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与参考图片中其他圆的位置关系；判断待检测圆的圆心和参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则根据坐标偏差调整云台的位置，若否，则保持云台继续位于预置位处。

本申请中，首先获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片，然后通过参考图片作为判断依据，对云台位于预置位时的拍摄结果进行判断，进而根据判断结果调整云台，从而解决了现有巡检机器人由于导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位精度的综合影响，导致定位偏差的技术问题。

附图说明

图1为本申请实施例中一种巡检机器人云台的二次对准方法的第一实施例的流程示意图；

图2为本申请实施例中一种巡检机器人云台的二次对准方法的第二实施例的流程示意图；

图3为本申请实施例中一种巡检机器人云台的二次对准装置的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种巡检机器人云台的二次对准方法、装置和设备，用于巡检机器人的精确定位，解决了现有巡检机器人由于导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位精度的综合影响，导致定位偏差的技术问题。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请第一方面提供了一种巡检机器人云台的二次对准方法。

请参阅图1，本申请实施例中一种巡检机器人云台的二次对准方法的第一实施例的流程示意图，包括：

步骤101、获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片。

步骤102、通过参考图片中待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到待检测图片中待检测表计对应的待检测圆。

需要说明的是，第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与参考图片中其他圆的位置关系。

步骤103、判断待检测圆的圆心和参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则执行步骤104，若否，则执行步骤105。

步骤104、根据坐标偏差调整云台的位置。

步骤105、保持云台继续位于预置位处。

本实施例中，首先获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片，然后通过参考图片作为判断依据，对云台位于预置位时的拍摄结果进行判断，进而根据判断结果调整云台，从而解决了现有巡检机器人由于导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位精度的综合影响，导致定位偏差的技术问题。

以上为本申请实施例提供的一种巡检机器人云台的二次对准方法的第一实施例，以下为本申请实施例提供的一种巡检机器人云台的二次对准方法的第二实施例。

请参阅图2，本申请实施例中一种巡检机器人云台的二次对准方法的第二实施例的流程示意图，包括：

步骤201、获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片。

需要说明的是，首先获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片。

步骤202、根据参考图片中待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在待检测图片中获取第一预置数量的圆形。

霍夫圆检测技术是将二维图像空间中一个圆转换为该圆半径、圆心横纵坐标所确定的三维参数空间中一个点的过程，因此，圆周上任意三点所确定的圆，经Hough变换后在三维参数空间应对应一点。该过程类似于选举投票过程，圆周上任意三个点为一选举人，而这三个点所确定的圆则为一侯选人(以下称为候选圆)。遍历圆周上所有点，任意三个点所确定的候选圆进行投票。遍历结束后，得票数最高点所确定的圆(以下称为当选圆)，即绝大多数点均在该当选圆的圆周上，以此确定该圆。

根据参考图片中待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在待检测图片中获取第一预置数量的圆形具体包括：

以参考图片中待检测表计对应的参考圆的参考圆半径为霍夫圆检测的搜索范围，参考圆的参考圆圆心坐标为霍夫圆检测的搜索中心进行检测，得到第二预置数量的圆形；

判断第二预置数量是否等于第一预置数量，若是，则停止检测，若否，则减小搜索范围后继续检测，直至得到第一预置数量的圆形。

需要说明的是，霍夫圆检测时，搜索范围用于确保待检测圆是否被检测到。一般刚开始设定的搜索范围较高，此时霍夫圆的检测结果不包含圆形或者仅有一个圆形(霍夫圆计算出效果最好的圆形)，采取逐渐降低霍夫检测阈值搜索范围的方案直至得到第一预置数量的圆形，其中一定包含待检测圆。可以理解的是，第一预置数量可以根据需要进行设置，在此不做具体限定，本实施例中，设置第一预置数量为15-20。

步骤203、根据预置筛选方法和参考圆与参考图片中其他圆形的位置关系，对第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆。

本实施例中，根据预置筛选方法和参考圆与参考图片中其他圆形的位置关系，对第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆具体包括：在第一预置数量的圆形中，删除RGB像素分布超过预设分布值的圆形，得到第三预置数量的圆形；在第三预置数量的圆形中，根据参考圆与参考图片中其他圆形的位置关系确定待检测圆。

需要说明的是，圆形检测时存在与表计半径相近的圆形干扰，难以从形状上进行区分，如圆形避雷器泄露电流表小范围距离内的ABC三相贴纸，统计发现这类型贴纸像素点RGB值明显区别于表计，故采用基于颜色的方法将两者区分开。针对红、绿、黄三种颜色的圆形贴纸区域，遍历区域内所有像素点，并统计区域内像素点RGB值个数，若其中一种颜色在所有像素点中占得比重过大，则认为该颜色为该区域的主要颜色。而对于圆形表计，不会出现三种颜色像素点大量分布的情况，因此，这种基于像素点颜色的方法可以滤除掉圆形贴纸干扰。

同时，圆形检测时存在多个相似圆的情况，例如主变油温表，其三相油温表并排摆放且距离较小。此时可以根据参考图片中参考圆和参考图片中的位置关系，确定待检测图片中的待检测圆，参考图片通过逐渐降低阈值获得一定数目的圆形，包含三相油温圆表以及图片背景中一系列圆形，根据三相油温圆表两两间相对位置确定三个圆形表计及三个圆形表计的位置顺序，即参考图片中参考圆和参考图片中的位置关系。

步骤204、判断待检测圆的圆心和参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则执行步骤205，若否，则执行步骤206。

步骤205、根据坐标偏差调整云台的位置。

步骤206、保持云台继续位于预置位处。

本实施例中，首先获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片，然后通过参考图片作为判断依据，对云台位于预置位时的拍摄结果进行判断，进而根据判断结果调整云台，从而解决了现有巡检机器人由于导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位精度的综合影响，导致定位偏差的技术问题。

本申请第二方面提供了一种巡检机器人云台的二次对准装置。

请参阅图3，本申请实施例中一种巡检机器人云台的二次对准装置的结构示意图，包括：

获取单元301，用于获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片；

第一单元302，用于通过参考图片中待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到待检测图片中待检测表计对应的待检测圆，第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与参考图片中其他圆的位置关系；

调整单元303，用于判断待检测圆的圆心和参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则根据坐标偏差调整云台的位置，若否，则保持云台继续位于预置位处；

进一步地，第一单元302包括：

检测子单元3021，用于根据参考图片中待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在待检测图片中获取第一预置数量的圆形；

筛选子单元3022，用于根据预置筛选方法和参考圆与参考图片中其他圆形的位置关系，对第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆。

进一步地，检测子单元3021具体包括：

检测子子单元，用于以参考图片中待检测表计对应的参考圆的参考圆半径为霍夫圆检测的搜索范围，参考圆的参考圆圆心坐标为霍夫圆检测的搜索中心进行检测，得到第二预置数量的圆形；

判断子子单元，用于判断第二预置数量是否等于第一预置数量，若是，则停止检测，若否，则减小搜索范围后继续检测，直至得到第一预置数量的圆形。

进一步地，筛选子单元3022具体包括：

第一删选子子单元，用于在第一预置数量的圆形中，删除RGB像素分布超过预设分布值的圆形，得到第三预置数量的圆形；

第二筛选子子单元，用于在第三预置数量的圆形中，根据参考圆与参考图片中其他圆形的位置关系确定待检测圆。

本实施例中，首先获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片，然后通过参考图片作为判断依据，对云台位于预置位时的拍摄结果进行判断，进而根据判断结果调整云台，从而解决了现有巡检机器人由于导航定位精度、行进姿态偏差和云台预置位定位精度的综合影响，导致定位偏差的技术问题。

本申请实施例第三方面提供了一种巡检机器人云台的二次对准设备，设备包括处理器以及存储器：存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；处理器用于根据程序代码中的指令执行第一方面所描述的巡检机器人云台的二次对准方法。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行第一方面所描述的巡检机器人云台的二次对准方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的待安装电网网络，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个待安装电网网络，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种巡检机器人云台的二次对准方法，其特征在于，包括：

获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片；

通过所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到所述待检测图片中所述待检测表计对应的待检测圆，所述第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与所述参考图片中其他圆的位置关系；

判断所述待检测圆的圆心和所述参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则根据所述坐标偏差调整所述云台的位置，若否，则保持所述云台继续位于所述预置位处。

2.根据权利要求1所述的巡检机器人云台的二次对准方法，其特征在于，所述通过所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到所述待检测图片中所述待检测表计对应的待检测圆具体包括：

根据所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在所述待检测图片中获取第一预置数量的圆形；

根据预置筛选方法和参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系，对所述第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆。

3.根据权利要求2所述的巡检机器人云台的二次对准方法，其特征在于，所述根据所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在所述待检测图片中获取第一预置数量的圆形具体包括：

以所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的参考圆半径为霍夫圆检测的搜索范围，所述参考圆的参考圆圆心坐标为霍夫圆检测的搜索中心进行检测，得到第二预置数量的圆形；

判断所述第二预置数量是否等于所述第一预置数量，若是，则停止检测，若否，则减小所述搜索范围后继续检测，直至得到所述第一预置数量的圆形。

4.根据权利要求2所述的巡检机器人云台的二次对准方法，其特征在于，所述根据预置筛选方法和参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系，对所述第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆具体包括：

在所述第一预置数量的圆形中，删除RGB像素分布超过预设分布值的圆形，得到第三预置数量的圆形；

在所述第三预置数量的圆形中，根据所述参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系确定待检测圆。

5.一种巡检机器人云台的二次对准装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取参考图片和云台位于预置位时拍摄待检测表计得到的待检测图片；

第一单元，用于通过所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的第一参数，得到所述待检测图片中所述待检测表计对应的待检测圆，所述第一参数包括：参考圆半径、参考圆圆心坐标和参考圆与所述参考图片中其他圆的位置关系；

调整单元，用于判断所述待检测圆的圆心和所述参考圆的圆心的坐标偏差是否超过预置阈值，若是，则根据所述坐标偏差调整所述云台的位置，若否，则保持所述云台继续位于所述预置位处。

6.根据权利要求5所述的巡检机器人云台的二次对准装置，其特征在于，所述第一单元包括：

检测子单元，用于根据所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆半径、参考圆圆心坐标，通过霍夫圆检测算法，在所述待检测图片中获取第一预置数量的圆形；

筛选子单元，用于根据预置筛选方法和参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系，对所述第一预置数量的圆形进行筛选后确定待检测圆。

7.根据权利要求6所述的巡检机器人云台的二次对准装置，其特征在于，所述检测子单元具体包括：

检测子子单元，用于以所述参考图片中所述待检测表计对应的参考圆的参考圆半径为霍夫圆检测的搜索范围，所述参考圆的参考圆圆心坐标为霍夫圆检测的搜索中心进行检测，得到第二预置数量的圆形；

判断子子单元，用于判断所述第二预置数量是否等于所述第一预置数量，若是，则停止检测，若否，则减小所述搜索范围后继续检测，直至得到所述第一预置数量的圆形。

8.根据权利要求6所述的巡检机器人云台的二次对准装置，其特征在于，所述筛选子单元具体包括：

第一删选子子单元，用于在所述第一预置数量的圆形中，删除RGB像素分布超过预设分布值的圆形，得到第三预置数量的圆形；

第二筛选子子单元，用于在所述第三预置数量的圆形中，根据所述参考圆与所述参考图片中其他圆形的位置关系确定待检测圆。

9.一种巡检机器人云台的二次对准设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1至4中任一项所述的巡检机器人云台的二次对准方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1至4中任一项所述的巡检机器人云台的二次对准方法。