CN111855501B - 基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法,该系统包括:地面控制器、无人机以及搭载在无人机上的摄像机构和喷水机构;摄像机构设置在第一吊舱内,摄像机构包括微型镜头、图像存储发射器和双目视觉测距模块;喷水机构设置在第二吊舱内,喷水机构包括水箱、水泵以及喷水枪;无人机上还设置有信息传输模块、微型处理器、遥控接收器、无人机遥控装置、水泵遥控装置、喷水枪遥控装置、摄像头遥控装置。本发明提供的基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法,通过对复合绝缘子喷水后拍摄的照片的分析,自动诊断出复合绝缘子的憎水性等级,最大限度地减少人工工作量并提高电力巡检作业的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及复合绝缘子憎水性检测技术领域,特别是涉及一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法。
背景技术
随着时间的推移,电力线路上的电晕放电、阳光的紫外线照射、环境的潮湿还有酸雨酸雾等极端性天气,都会使复合绝缘子伞裙有机硅橡胶材料老化,其表面的硅橡胶憎水性及憎水迁移性都会不断降低,耐污闪能力不断下降。电气性能和机械性能的下降对电网的供电可靠性造成潜在的威胁。为提高输电线路的安全稳定性,需对复合绝缘子的憎水性进行定期检测,及时将严重老化的绝缘子退出运行。
目前,评判绝缘子的憎水性的传统方法主要有:静态接触角法、表面张力法和喷水分级法。静态接触角法对实验环境的要求比较严格,只能在实验室条件下进行检测;表面张力法采用的液体对人体有害,限制了其在绝缘子憎水性等级评判中的应用,喷水分级法应用最为广泛。但是喷水分级法需要耗费大量人力、物力和时间将绝缘子从输电杆塔上取下再进行喷水检测,且检测结果受人为主观意识及经验等因素影响较大,因操作人员不同而存在一定的差异。
复合绝缘子憎水性人工巡检方法存在低效和时滞的缺陷,无法满足电力系统对高效性和智能化的要求。为提高输电线路巡检效率,越来越多的线路巡检单位开始使用无人机进行巡线,然后通过无人机拍摄的复合绝缘子憎水性图像实现计算机自动判别其憎水性等级。目前,已有许多传统识别方法应用于判断复合绝缘子憎水性等级,如BP神经网络、SVM等,通过人为提取图片特征来达到分类和识别的目的,而选取特征的好坏就直接影响模型的实用性和准确性。绝缘子状态、覆水量多少、拍摄条件等差别都会对模型分析造成很大影响。而深度学习方法释放了人工特征设计的环节,有利于提高憎水性检测的智能化程度。深度学习模型结合特征提取和分类器形成一个框架,利用大量数据去学习特征,进而能够更好地表示数据的特征。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法,通过对复合绝缘子喷水后拍摄的照片的分析,自动诊断出复合绝缘子的憎水性等级,最大限度地减少人工工作量并提高电力巡检作业的准确度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统,该系统包括:地面控制器、无人机以及搭载在无人机上的摄像机构和喷水机构,所述无人机上设置有第一吊舱和第二吊舱,所述第一吊舱设置在第二吊舱的上部;所述摄像机构设置在所述第一吊舱内,所述摄像机构包括微型镜头、图像存储发射器和双目视觉测距模块,所述微型镜头分别与所述图像存储发射器、所述双目视觉测距模块连接;所述喷水机构设置在所述第二吊舱内,所述喷水机构包括水箱、水泵以及喷水枪,所述喷水枪通过所述水泵与所述水箱连通;
所述无人机上还设置有无线遥控装置、信息传输模块和微型处理器,所述无线遥控装置包括遥控接收器、无人机遥控装置、水泵遥控装置、喷水枪遥控装置、摄像头遥控装置,所述图像存储发射器分别与所述微型处理器、信息传输模块连接,所述微型处理器与所述信息传输模块连接,并通过所述信息传输模块与所述地面控制器无线通信连接;所述信息模块传输模块还与所述遥控接收器连接,所述遥控接收器分别与所述无人机遥控装置、水泵遥控装置、喷水枪遥控装置、摄像头遥控装置连接,所述无人机遥控装置与所述双目视觉测距模块连接,所述无人机遥控装置用于控制所述无人机的飞行状态,所述水泵遥控装置用于控制所述水泵的启停,所述喷水枪遥控装置用于控制所述喷水枪向待测绝缘子伞裙喷射水珠,所述摄像头遥控装置用于控制所述微型镜头。
可选的,所述无人机遥控装置安装在所述无人机机身上,所述水泵遥控装置安装在所述水泵上,所述喷水枪遥控装置安装在所述喷水枪的前端,所述摄像头遥控装置安装在所述微型镜头的后侧。
可选的,所述水箱内设置有水位传感器,所述水位传感器与所述微型处理器连接,所述微型处理器设置水位阈值,并与所述水位传感器采集数据进行比较。
可选的,所述微型处理器、信息传输模块、遥控接收器设置在所述第二吊舱内。
可选的,所述无人机遥控装置设置在第一吊舱内。
可选的,所述地面控制器连接有显示屏。
可选的,所述地面控制器连接有地面接收器,所述信息传输模块与所述地面接收器通信连接。
可选的,所述无人机为六旋翼无人机。
本发明还提供了一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测方法,应用于上述的基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统,包括以下步骤:
判断水箱水位是否低于设定水位阈值,如果是,发出报警信号,提醒用户添水,并调整喷水枪的长短与水珠的细密程度;
通过无人机遥控装置控制无人机飞行并悬停到待测量的复合绝缘子周围,若双目测距模块检测到无人机与待测绝缘子的距离小于预设的安全距离则将使无人机向远离待测绝缘子的方向进行微小距离的移动直到达到预设的安全距离;
地面接收器上显示微型镜头拍摄的由信息传输模块传输的实时的待测绝缘子的画面,据此通过无人机遥控装置调整无人机的位置或通过摄像头控制装置调整拍摄角度;
无人机位置和微型镜头调整好后,通过水泵控制装置控制水泵启动,喷水枪控制装置控制喷水枪向待测绝缘子伞裙喷射细密的水珠,喷射完成后通过水泵控制装置关闭水泵停止喷水;
摄像头控制装置控制微型镜头拍摄伞裙水迹图像并保存在图像存储发射器中,并通过信息传输模块传输至地面接收器,用户判断照片是否需要重拍,若不需要重拍则图像存储发射器将图片发送至微型处理器;
微型处理器基于深度学习算法对微型镜头拍摄的伞裙水迹图像进行处理,得到憎水性分级结果并通过信息传输模块传输到地面接收器。
可选的,所述微型处理器基于深度学习算法对微型镜头拍摄的伞裙水迹图像进行处理,得到憎水性分级结果并通过信息传输模块传输到地面接收器,具体包括:
经过YOLOv3-tiny算法模型进行伞裙的区域分割;
利用VGG-16算法模型进行水迹的分类,其中CBAM卷积注意力机制模块将注意力集中到对网络输出结果起到作用的通道特征和位置信息。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:本发明提供的基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法,利用无线遥控技术,结合双目视觉测距,控制无人机飞行,能够利用无人机进行遥控喷水和图像采集,从而实现复合绝缘子憎水性测量,并可以基于深度学习算法实现边缘计算诊断憎水性等级功能,节省了传统方法中需要人工喷水和识别的步骤,减少工作量的同时,大大提高效率和准确度,基于深度学习的绝缘子憎水性检测,具有很大的实用性,可适应复杂的现场环境,极大减少了误检情况,为现场运维人员提供很大的便利,可以大大提高电力巡检效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统的结构示意图;
图2为本发明实施例基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统的控制原理框图;
图3为本发明基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测方法的流程图;
附图标记:1、第一吊舱;2、第二吊舱;3、水箱;4、水泵;5、喷水枪;6、微型镜头;7、图像存储发射器;8、双目视觉测距模块;9、无人机遥控装置;10、无人机;11、水泵遥控装置;12、喷水枪遥控装置;13、摄像头遥控装置;14、微型处理器;15、遥控接收器;16、信息传输模块;17、地面接收器;18、地面控制器;19、无线遥控装置。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法,通过对复合绝缘子喷水后拍摄的照片的分析,自动诊断出复合绝缘子的憎水性等级,最大限度地减少人工工作量并提高电力巡检作业的准确度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1至图2所示,本发明实施例提供的基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统,包括:地面控制器18、无人机10以及搭载在无人机10上的摄像机构和喷水机构,所述无人机10上设置有第一吊舱1和第二吊舱2,所述第一吊舱1设置在第二吊舱2的上部;所述摄像机构设置在所述第一吊舱1内,所述摄像机构包括微型镜头6、图像存储发射器7和双目视觉测距模块8,所述微型镜头6分别与所述图像存储发射器7、所述双目视觉测距模块8连接;所述喷水机构设置在所述第二吊舱2内,所述喷水机构包括水箱3、水泵4以及喷水枪5,所述喷水枪5通过所述水泵4与所述水箱3连通;
所述无人机10上还设置有无线遥控装置19、信息传输模块16和微型处理器14,所述无线遥控装置19包括遥控接收器15、无人机遥控装置9、水泵遥控装置11、喷水枪遥控装置12、摄像头遥控装置13,所述图像存储发射器7分别与所述微型处理器14、信息传输模块16连接,所述微型处理器14与所述信息传输模块16连接,并通过所述信息传输模块16与所述地面控制器18无线通信连接;所述信息模块传输模块16还与所述遥控接收器15连接,所述遥控接收器15分别与所述无人机遥控装置9、水泵遥控装置11、喷水枪遥控装置12、摄像头遥控装置13连接,所述无人机遥控装置9与所述双目视觉测距模块8连接,所述无人机遥控装置9用于控制所述无人机10的飞行状态,所述水泵遥控装置11用于控制所述水泵4的启停,所述喷水枪遥控装置12用于控制所述喷水枪5向待测绝缘子伞裙喷射水珠,所述摄像头遥控装置13用于控制所述微型镜头6。
所述无人机10为六旋翼无人机,六旋翼无人机为一种机动性强、稳定性高、操作简便、运输方便的飞行平台。
所述无人机遥控装置9安装在所述无人机10机身上,所述水泵遥控装置11安装在所述水泵4上,所述喷水枪遥控装置12安装在所述喷水枪5的前端,所述摄像头遥控装置13安装在所述微型镜头6的后侧。无人机遥控装置9控制无人机10飞行并悬停到待测量的复合绝缘子周围安全距离处;地面接收器17上显示微型镜头6拍摄的由信息传输模块16传输的实时的待测绝缘子的画面,据此运行人员通过无人机遥控装置9调整无人机10的位置或通过摄像头遥控装置13调整拍摄角度;水泵遥控装置11控制水泵4启动,喷水枪遥控装置12控制喷水枪5向待测绝缘子伞裙喷射细密的水珠,通过水泵遥控装置11关闭水泵4停止喷水;摄像头遥控装置控制微型镜头6拍摄伞裙水迹图像并保存在图像存储发射器7中,并通过信息传输模块16传输至微型处理器14和地面接收器17;微型处理器14处理图像输出憎水性分级结果并通过信息传输模块16传输到地面接收器17。信息传输模块16还将地面控制器18发出的命令信息传输给遥控接收器15。
所述水箱3内设置有水位传感器,所述水位传感器与所述微型处理器14连接,所述微型处理器14设置水位阈值,并与所述水位传感器采集数据进行比较。其中水箱3容积1.2L。
所述微型处理器14、信息传输模块16、遥控接收器15设置在所述第二吊舱2内。所述无人机遥控装置9设置在第一吊舱1内。所述信息传输模块16为无线通信模块。所述地面控制器18连接有地面接收器17,所述信息传输模块16与所述地面接收器17通信连接。
本发明提供的所述的基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统采用分体式设计,图像收集装置、喷水机构、双目视觉测距模块、信息传输模块、无线遥控装置、内嵌深度学习算法的微型处理器都可以拆解,方便装置的维护和更换。所述的喷水枪可以调整水珠的细密以及喷水枪的长短。所述的图像收集装置包括微型镜头、图像存储发射器。所述内嵌深度学习算法的微型处理器可实现边缘计算,包含YOLOV3-tiny、CBAM卷积注意力机制模块、VGG-16网络。所述的YOLOv3-tiny可以实现复合绝缘子伞裙的定位。所述的VGG-16网络可以实现复合绝缘子伞裙憎水性分级。所述的CBAM卷积注意力机制模块可以提高伞裙上水迹分类的准确率。所述的边缘计算是在网络的边缘来处理数据,即憎水性分类的计算将在深度学习算法模块中进行,复合绝缘子的憎水性等级结果直接在空中计算得出通过信息传输模块传输给地面接收器。所述的憎水性分级标准采用HC分级判别标准。
如图3所示,本发明还提供了一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测方法,应用于上述的基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统,包括以下步骤:
判断水箱水位是否低于设定水位阈值,如果是,发出报警信号,提醒用户添水,并调整喷水枪的长短与水珠的细密程度;
通过无人机遥控装置控制无人机飞行并悬停到待测量的复合绝缘子周围,若双目测距模块检测到无人机与待测绝缘子的距离小于预设的安全距离则将使无人机向远离待测绝缘子的方向进行微小距离的移动直到达到预设的安全距离;
地面接收器上显示微型镜头拍摄的由信息传输模块传输的实时的待测绝缘子的画面,据此通过无人机遥控装置调整无人机的位置或通过摄像头控制装置调整拍摄角度;
无人机位置和微型镜头调整好后,通过水泵控制装置控制水泵启动,喷水枪控制装置控制喷水枪向待测绝缘子伞裙喷射细密的水珠,喷射完成后通过水泵控制装置关闭水泵停止喷水;
摄像头控制装置控制微型镜头拍摄伞裙水迹图像并保存在图像存储发射器中,并通过信息传输模块传输至地面接收器,用户判断照片是否需要重拍,若不需要重拍则图像存储发射器将图片发送至微型处理器;
微型处理器基于深度学习算法对微型镜头拍摄的伞裙水迹图像进行处理,得到憎水性分级结果并通过信息传输模块传输到地面接收器。
其中,所述的双目视觉测距模块内置BM算法,可获取无人机与待测绝缘子伞裙之间的实时距离,当实时距离小于预设安全距离时,控制无人机向远离待测绝缘子的方向进行微小距离的移动以达到安全距离。预设安全距离和微小距离均为人工设定的经验值。
其中,所述微型处理器基于深度学习算法对微型镜头拍摄的伞裙水迹图像进行处理,得到憎水性分级结果并通过信息传输模块传输到地面接收器,具体包括:
经过YOLOv3-tiny算法模型进行伞裙的区域分割;
利用VGG-16算法模型进行水迹的分类,其中VGG-16算法模型中集成了CBAM卷积注意力机制模块,通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度,自动获取每个特征空间的重要程度,利用得到的重要程度来提升特征并抑制对憎水性诊断任务不重要的特征,从而提高VGG-16网络模型对待检测复合绝缘子的憎水性等级诊断的准确率。
本发明提供的基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统及方法,利用无线遥控技术,结合双目视觉测距,控制无人机飞行,能够利用无人机进行遥控喷水和图像采集,从而实现复合绝缘子憎水性测量,并可以基于深度学习算法实现边缘计算诊断憎水性等级功能,节省了传统方法中需要人工喷水和识别的步骤,减少工作量的同时,大大提高效率和准确度,基于深度学习的绝缘子憎水性检测,具有很大的实用性,可适应复杂的现场环境,极大减少了误检情况,为现场运维人员提供很大的便利,可以大大提高电力巡检效率。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (1)
1.一种基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统,其特征在于,包括:地面控制器、无人机以及搭载在无人机上的摄像机构和喷水机构,所述无人机上设置有第一吊舱和第二吊舱,所述第一吊舱设置在第二吊舱的上部;所述摄像机构设置在所述第一吊舱内,所述摄像机构包括微型镜头、图像存储发射器和双目视觉测距模块,所述微型镜头分别与所述图像存储发射器、所述双目视觉测距模块连接;所述喷水机构设置在所述第二吊舱内,所述喷水机构包括水箱、水泵以及喷水枪,所述喷水枪通过所述水泵与所述水箱连通;
所述无人机上还设置有无线遥控装置、信息传输模块和微型处理器,所述无线遥控装置包括遥控接收器、无人机遥控装置、水泵遥控装置、喷水枪遥控装置、摄像头遥控装置,所述图像存储发射器分别与所述微型处理器、信息传输模块连接,所述微型处理器与所述信息传输模块连接,并通过所述信息传输模块与所述地面控制器无线通信连接;所述信息传输模块还与所述遥控接收器连接,所述遥控接收器分别与所述无人机遥控装置、水泵遥控装置、喷水枪遥控装置、摄像头遥控装置连接,所述无人机遥控装置与所述双目视觉测距模块连接,所述无人机遥控装置用于控制所述无人机的飞行状态,所述水泵遥控装置用于控制所述水泵的启停,所述喷水枪遥控装置用于控制所述喷水枪向待测绝缘子伞裙喷射水珠,所述摄像头遥控装置用于控制所述微型镜头;
所述无人机遥控装置安装在所述无人机机身上,所述水泵遥控装置安装在所述水泵上,所述喷水枪遥控装置安装在所述喷水枪的前端,所述摄像头遥控装置安装在所述微型镜头的后侧;
所述水箱内设置有水位传感器,所述水位传感器与所述微型处理器连接,所述微型处理器设置水位阈值,并与所述水位传感器采集数据进行比较;
所述微型处理器、信息传输模块、遥控接收器设置在所述第二吊舱内;
所述无人机遥控装置设置在第一吊舱内;
所述地面控制器连接有显示屏;
所述地面控制器连接有地面接收器,所述信息传输模块与所述地面接收器通信连接;
所述无人机为六旋翼无人机;
应用于上述基于无人机的自动喷水复合绝缘子憎水性检测系统的检测方法,包括以下步骤:
判断水箱水位是否低于设定水位阈值,如果是,发出报警信号,提醒用户添水,并调整喷水枪的长短与水珠的细密程度;
通过无人机遥控装置控制无人机飞行并悬停到待测量的复合绝缘子周围,若双目测距模块检测到无人机与待测绝缘子的距离小于预设的安全距离则将使无人机向远离待测绝缘子的方向进行微小距离的移动直到达到预设的安全距离;
地面接收器上显示微型镜头拍摄的由信息传输模块传输的实时的待测绝缘子的画面,据此通过无人机遥控装置调整无人机的位置或通过摄像头控制装置调整拍摄角度;
无人机位置和微型镜头调整好后,通过水泵控制装置控制水泵启动,喷水枪控制装置控制喷水枪向待测绝缘子伞裙喷射细密的水珠,喷射完成后通过水泵控制装置关闭水泵停止喷水;
摄像头控制装置控制微型镜头拍摄伞裙水迹图像并保存在图像存储发射器中,并通过信息传输模块传输至地面接收器,用户判断照片是否需要重拍,若不需要重拍则图像存储发射器将图片发送至微型处理器;
微型处理器基于深度学习算法对微型镜头拍摄的伞裙水迹图像进行处理,得到憎水性分级结果并通过信息传输模块传输到地面接收器;
所述微型处理器基于深度学习算法对微型镜头拍摄的伞裙水迹图像进行处理,得到憎水性分级结果并通过信息传输模块传输到地面接收器,具体包括:
经过YOLOv3-tiny算法模型进行伞裙的区域分割;
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