CN114330477B - 一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统及方法，所述检测系统包括混合现实设备和监控后台，所述监控后台与混合现实设备连接，所述混合现实设备包括AI视觉处理器、摄像头和光波导AR显示模块，所述AI视觉处理器同时与摄像头以及光波导AR显示模块连接。所述检测方法具体为导入电力设备巡检计划并展示，拍摄电力设备的外观整体图像并进行图像质量校验，校验通过后进行装置识别并调取对应的电力设备档案，显示该电力设备对应的操作步骤，工作人员开展巡检工作，在巡检过程中实时采集电力设备图像以进行基础运行检测和计量数据对比，从而实现缺陷定级。本发明能够自动采集电力设备信息并进行缺陷定级，进而有效提高巡检效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力运检技术领域，尤其是指一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统及方法。
背景技术
随着基于增强现实(Augmented Reality，AR)、虚拟现实(Virtual Reality，VR)技术的不断发展，在现场服务、设备检修、医疗、制造以及物流等行业陆续推出了相关的混合现实设备并实施应用，使得作业人员可以抛开手持终端，有效提高作业效率。在电力设备巡视技术领域中，现有的对于混合现实设备的应用大多仅停留在采集现场数据并进行展示的阶段，对于现场的设备运行状况以及设备故障或缺陷难以进行有效判断，依旧需要作业人员进行自行判断并进行故障排查检修，巡检效率较低。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的缺点，提供一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统及方法。
本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：
一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤一，混合现实设备连接至监控后台，并将预设的电力设备巡检计划导入混合现实设备，混合现实设备向工作人员展示电力设备巡检计划；
步骤二，工作人员根据计量巡检计划确定巡检的电力设备，并通过混合现实设备的摄像头拍摄电力设备的外观整体图像，对电力设备的外观整体图像进行图像质量校验，若图像质量校验通过，则执行步骤三；若图像质量校验未通过，则通过混合现实设备的摄像头重新拍摄电力设备的外观整体图像；
步骤三，根据电力设备的外观整体图像进行装置识别，根据识别结果从监控后台获取电力设备档案，并调取电力设备档案内电力设备的设备信息，在混合现实设备上展示设备信息，混合现实设备显示电力设备巡检计划内该电力设备对应的操作步骤，工作人员按照混合现实设备显示的设备信息以及电力设备巡检计划的操作步骤开展巡检工作；
步骤四，在巡检过程中，混合现实设备通过摄像头实时采集电力设备图像，并根据电力设备档案以及电力设备图像进行电力设备基础运行检测，同时提取电力设备图像的显示区域图像，并获取显示区域图像内的计量数据，将计量数据与电力设备档案内数据记录进行对比，根据基础运行检测结果以及计量数据对比结果对电力设备进行缺陷定级，并将缺陷定级结果上传至监控后台。
进一步的，步骤四中所述基础运行检测包括装置倾斜判断和电线规整度判断。
进一步的，所述装置倾斜判断的具体过程为：从采集的电力设备图中裁取电力设备整体外观的图像区域A，将图像区域A转换为灰度图像，并对转换后的图像区域A进行高斯模糊变换，然后使用霍夫变换对高斯模糊变换后的图像区域A进行直线段检测，并将检测获得的直线段按照水平和垂直进行分类，统计直线段间角度小于15度为平行类别，直线段间角度大于75度为垂直类别，统计两组直线的角度，平行类别的直线段组角度为θ1，垂直类别的直线段组角度为θ2，将θ1和θ2与预设两组直线角度的平均值阈值H1、H2，以及两组直线角度平均值的差阈值Hd进行比较，当θ1＞H1，θ2＜H2且θ1＜Hd时判定电力设备倾斜，其他情况下，判断电力设备未出现倾斜现象。
进一步的，所述电线规整度判断的具体过程为：首先根据HSV颜色空间对采集的电力设备图像进行Kmeans聚类，提取得到若干种颜色的电线，然后将电力设备图像转化为二值图像，然后对二值图像内每种颜色的电线分别进行曲率计算，统计二值图像内曲率值的绝对值并组成曲率值集合，判断曲率值集合内元素的个数，元素个数越多，电线规整度越低。
进一步的，步骤二中所述图像质量校验包括图像亮度校验和图像模糊检测校验，所述图像亮度校验和图像模糊检测校验的具体过程为：将外观整体图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，并对转换后外观整体图像的V通道求均值，将求得的均值与亮度阈值进行比较，若低于亮度阈值，则判断为图像亮度过暗，图像质量校验未通过；若等于或高于亮度阈值，则判断为图像亮度正常，并再次提取外观整体图像，并将其从RGB空间转化为灰度图，并通过拉普拉斯算子对转化为灰度图的外观整体图像进行滤波，并将外观整体图像的灰度值进行归一化处理，然后计算滤波后外观整体图像的均值，并根据计算所得均值求取方差，将方差与模糊阈值进行比较，若方差小于模糊阈值，则图像质量校验未通过；若方差大于或等于模糊阈值，则图像质量校验通过。
进一步的，电力设备监控后台接收到缺陷定级结果后，监控后台还根据缺陷定级结果以及电力设备档案电力设备从情景模式库中调取推理规则，并根据推理规则结合缺陷定级结果、电力设备巡检计划确定缺陷检修的作业指导信息，并通过无线通信方式将作业指导信息传输至混合现实设备，并通过增强现实的方式向工作人员展示作业指导信息，作业人员根据电力设备巡检计划的操作步骤以及作业指导信息开展对应的电力设备的运维检修工作。
一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统，包括混合现实设备和监控后台，所述监控后台与混合现实设备连接，所述监控后台用于储存电力设备档案以及接收缺陷定级结果，所述混合现实设备包括AI视觉处理器、摄像头和光波导AR显示模块，所述AI视觉处理器同时与摄像头以及光波导AR显示模块连接，所述摄像头用于采集电力设备对应信息，所述光波导AR显示模块用于进行信息成像并展示给工作人员，所述AI视觉处理器用于进行电力设备识别，所述AI视觉处理器还用于进行电力设备的缺陷定级。
进一步的，所述混合现实设备与监控后台为无线通信连接，所述无线通信包括5G网络通信、4G网络通信、WIFI通信和蓝牙通信。
进一步的，所述混合现实设备还包括定位模块、协处理器和电源管理模块，所述定位模块以及协处理器同时与AI视觉处理器连接，所述定位模块用于定位混合现实设备的位置，所述协处理器用于调整混合现实设备位置以获取电力设备的计量数据，所述电源管理模块同时与定位模块、AI视觉处理器以及协处理器连接，所述电源管理模块用于为定位模块、AI视觉处理器以及协处理器提供工作电源。
进一步的，所述协处理器包括温度传感器、姿态传感器和红外抄表器。
本发明的有益效果是：
能够将电力设备巡检计划进行可视化显示，并能够通过混合现实设备自动识别电力设备并自动采集对应的信息。且在采集到电力设备信息后，能够对电力设备进行缺陷定级，协助巡检作业人员进行故障分析，且能够对电力设备缺陷提出作业指导信息，从而提高巡检作业人员的问题排查和故障处理的效率。在巡检过程中，也能够通过监控后台以及混合现实设备间的通信，实时向巡检作业人员提供电力设备的信息，能够进一步提高巡检作业人员的巡检效率。且混合现实设备具备定位模块，能记录巡检作业人员的作业路线和活动轨迹，对巡检作业人员的工作效率进行监测，进而提高电力设备的巡检效率。
附图说明
图1是本发明的一种结构示意图；
图2是本发明的一种流程示意图；
其中：1、混合现实设备，11、AI视觉处理器，12、摄像头，13、光波导AR显示模块，14、定位模块，15、协处理器，16、电源管理模块，2、监控后台。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步描述。
实施例：
一种基于混合现实设备1的电力设备缺陷检测系统，如图1所示，包括混合现实设备1和监控后台2，所述监控后台2与混合现实设备1连接，所述监控后台2用于储存电力设备档案以及接收缺陷定级结果，所述混合现实设备1包括AI视觉处理器11、摄像头12和光波导AR显示模块13，所述AI视觉处理器11同时与摄像头12以及光波导AR显示模块13连接，所述摄像头12用于采集电力设备对应信息，所述光波导AR显示模块13用于进行信息成像并展示给工作人员，所述AI视觉处理器11用于进行电力设备识别，所述AI视觉处理器11还用于进行电力设备的缺陷定级。所述混合现实设备1还包括定位模块14、协处理器15和电源管理模块16，所述定位模块14以及协处理器15同时与AI视觉处理器11连接，所述定位模块14用于定位混合现实设备1的位置，所述协处理器15用于调整混合现实设备1位置以获取电力设备的计量数据，所述电源管理模块16同时与定位模块14、AI视觉处理器11以及协处理器15连接，所述电源管理模块16用于为定位模块14、AI视觉处理器11以及协处理器15提供工作电源。
所述协处理器15包括温度传感器、姿态传感器和红外抄表器。所述定位模块14具体为GPS或北斗定位模组。所述混合现实设备1具体为AR眼镜，通过AI视觉处理器11，AR眼镜还支持离线语音识别、触控输入以及手势识别功能，同时还支持将处理获得信息进行语音合成并播报。手势识别可实现于简单的页面切换、确认和返回，并定义左右切换、上下滑动、确认和返回四个基本功能对应的手势。语音识别则采用jieba分词或Bert模型实现自然语言处理，提取语音中的关键词，进而实现营销作业界面的切换和确认、查询文档以及对AR眼镜通信功能的控制。
所述混合现实设备1与监控后台2为无线通信连接，所述无线通信包括5G网络通信、4G网络通信、WIFI通信和蓝牙通信。在安全WIFI接入区，才可采用WIFI方式接入公共网络，从而保证混合现实设备1的通信安全。
一种基于混合现实设备1的电力设备缺陷检测方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤一，混合现实设备1连接至监控后台2，并将预设的电力设备巡检计划导入混合现实设备1，混合现实设备1向工作人员展示电力设备巡检计划；
步骤二，工作人员根据计量巡检计划确定巡检的电力设备，并通过混合现实设备1的摄像头12拍摄电力设备的外观整体图像，对电力设备的外观整体图像进行图像质量校验，若图像质量校验通过，则执行步骤三；若图像质量校验未通过，则通过混合现实设备1的摄像头12重新拍摄电力设备的外观整体图像；
步骤三，根据电力设备的外观整体图像进行装置识别，根据识别结果从监控后台2获取电力设备档案，并调取电力设备档案内电力设备的设备信息，在混合现实设备1上展示设备信息，混合现实设备1显示电力设备巡检计划内该电力设备对应的操作步骤，工作人员按照混合现实设备1显示的设备信息以及电力设备巡检计划的操作步骤开展巡检工作；
步骤四，在巡检过程中，混合现实设备1通过摄像头12实时采集电力设备图像，并根据电力设备档案以及电力设备图像进行电力设备基础运行检测，同时提取电力设备图像的显示区域图像，并获取显示区域图像内的计量数据，将计量数据与电力设备档案内数据记录进行对比，根据基础运行检测结果以及计量数据对比结果对电力设备进行缺陷定级，并将缺陷定级结果上传至监控后台2。
在电力设备巡检计划对工作人员展示后，工作人员会到达巡检区域，并靠近其中一个巡检电力设备，在工作人员看到电力设备，如电力表箱时，AR眼镜能够对电力表箱的图像或实体进行跟踪与定位，AR眼镜通过电力表箱位置的变化来实时获取传感器位姿，并按照工作人员的当前视角，重新建立空间坐标系并将虚拟场景渲染到真实环境中以准确位置。对于单相单户、单相二户、单相三户、单相四户、单相六户或单相十二户的国网标准不锈钢电表箱，AR眼镜通过识别模型以及采集到的电力表箱的自然特征点进行三维注册追踪，在完成识别目标物体后，获取与当前视角接近的参考试图并调整摄像头12位姿。在捕捉到电力表箱和对应电表后，就可以追踪到电表的显示区域，进而扫描其对应的一维条形码，最后通过监控后台2获得电力设备档案。
步骤四中所述基础运行检测包括装置倾斜判断和电线规整度判断。
所述装置倾斜判断的具体过程为：从采集的电力设备图中裁取电力设备整体外观的图像区域A，将图像区域A转换为灰度图像，并对转换后的图像区域A进行高斯模糊变换，然后使用霍夫变换对高斯模糊变换后的图像区域A进行直线段检测，并将检测获得的直线段按照水平和垂直进行分类，统计直线段间角度小于15度为平行类别，直线段间角度大于75度为垂直类别，统计两组直线的角度，平行类别的直线段组角度为θ1，垂直类别的直线段组角度为θ2，将θ1和θ2与预设两组直线角度的平均值阈值H1、H2，以及两组直线角度平均值的差阈值Hd进行比较，当θ1＞H1，θ2＜H2且θ1＜Hd时判定电力设备倾斜，其他情况下，判断电力设备未出现倾斜现象。
本实施例中，将设定阈值H1＝7.5，H2＝82，Hd＝74。以尺寸700*850*160cm的户外单相三门八户通用电表箱为例，通过图像获得的直线段参数θ1＝10，θ2＝80，通过与设定的阈值比较，判断该户外单相三门八户通用电表箱的外表箱及箱体产生倾斜。
所述电线规整度判断的具体过程为：首先根据HSV颜色空间对采集的电力设备图像进行Kmeans聚类，设置10个聚类中心，对红、蓝、绿、黄色进行分离。红色：H颜色空间值大于0.9；蓝色：H颜色空间值在[0.5，0.7]；绿色：H颜色空间值在[0.3，0.5]；黄色：H颜色空间值在[0.1，0.2]。另外，S颜色空间值大于0.4，由此提取得到四种颜色的电线，然后将电力设备图像转化为二值图像，然后对二值图像内每种颜色的电线分别进行曲率计算，统计二值图像内曲率值的绝对值并组成曲率值集合，判断曲率值集合内元素的个数，当电线基本平直时，曲率的绝对值应当大多数为0和1，元素个数越多，则代表了电线规整度越低，电表内电线越乱。
步骤二中所述图像质量校验包括图像亮度校验和图像模糊检测校验，所述图像亮度校验和图像模糊检测校验的具体过程为：将亮度阈值设置在400，模糊阈值设置在100，将外观整体图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，并对转换后外观整体图像的V通道求均值，将求得的均值与亮度阈值进行比较，若低于亮度阈值，则判断为图像亮度过暗，图像质量校验未通过；若等于或高于亮度阈值，则判断为图像亮度正常，并再次提取外观整体图像，并将其从RGB空间转化为灰度图，并通过3*3的拉普拉斯算子对转化为灰度图的外观整体图像进行滤波，并将外观整体图像的灰度值归一化至0-255，然后计算滤波后外观整体图像的均值，并根据计算所得均值求取方差，将方差与模糊阈值进行比较，若方差小于模糊阈值，则图像质量校验未通过；若方差大于或等于模糊阈值，则图像质量校验通过。
电力设备监控后台2接收到缺陷定级结果后，监控后台2还根据缺陷定级结果以及电力设备档案电力设备从情景模式库中调取推理规则，并根据推理规则结合缺陷定级结果、电力设备巡检计划确定缺陷检修的作业指导信息，并通过无线通信方式将作业指导信息传输至混合现实设备1，并通过增强现实的方式向工作人员展示作业指导信息，作业人员根据电力设备巡检计划的操作步骤以及作业指导信息开展对应的电力设备的运维检修工作。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (10)
1.一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，混合现实设备连接至监控后台，并将预设的电力设备巡检计划导入混合现实设备，混合现实设备向工作人员展示电力设备巡检计划；
步骤二，工作人员根据计量巡检计划确定巡检的电力设备，并通过混合现实设备的摄像头拍摄电力设备的外观整体图像，对电力设备的外观整体图像进行图像质量校验，若图像质量校验通过，则执行步骤三；若图像质量校验未通过，则通过混合现实设备的摄像头重新拍摄电力设备的外观整体图像；
步骤三，根据电力设备的外观整体图像进行装置识别，根据识别结果从监控后台获取电力设备档案，并调取电力设备档案内电力设备的设备信息，在混合现实设备上展示设备信息，混合现实设备显示电力设备巡检计划内该电力设备对应的操作步骤，工作人员按照混合现实设备显示的设备信息以及电力设备巡检计划的操作步骤开展巡检工作；
步骤四，在巡检过程中，混合现实设备通过摄像头实时采集电力设备图像，并根据电力设备档案以及电力设备图像进行电力设备基础运行检测，同时提取电力设备图像的显示区域图像，并获取显示区域图像内的计量数据，将计量数据与电力设备档案内数据记录进行对比，根据基础运行检测结果以及计量数据对比结果对电力设备进行缺陷定级，并将缺陷定级结果上传至监控后台。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，步骤四中所述基础运行检测包括装置倾斜判断和电线规整度判断。
3.根据权利要求2所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述装置倾斜判断的具体过程为：从采集的电力设备图中裁取电力设备整体外观的图像区域A，将图像区域A转换为灰度图像，并对转换后的图像区域A进行高斯模糊变换，然后使用霍夫变换对高斯模糊变换后的图像区域A进行直线段检测，并将检测获得的直线段按照水平和垂直进行分类，统计直线段间角度小于15度为平行类别，直线段间角度大于75度为垂直类别，统计两组直线的角度，平行类别的直线段组角度为θ1，垂直类别的直线段组角度为θ2，将θ1和θ2与预设两组直线角度的平均值阈值H1、H2，以及两组直线角度平均值的差阈值Hd进行比较，当θ1>H1，θ2<H2且θ1<Hd时，判定电力设备倾斜，其他情况下，判断电力设备未出现倾斜现象。
4.根据权利要求2所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述电线规整度判断的具体过程为：首先根据HSV颜色空间对采集的电力设备图像进行Kmeans聚类，提取得到若干种颜色的电线，然后将电力设备图像转化为二值图像，然后对二值图像内每种颜色的电线分别进行曲率计算，统计二值图像内曲率值的绝对值并组成曲率值集合，判断曲率值集合内元素的个数，元素个数越多，电线规整度越低。
5.根据权利要求1所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，步骤二中所述图像质量校验包括图像亮度校验和图像模糊检测校验，所述图像亮度校验和图像模糊检测校验的具体过程为：将外观整体图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，并对转换后外观整体图像的V通道求均值，将求得的均值与亮度阈值进行比较，若低于亮度阈值，则判断为图像亮度过暗，图像质量校验未通过；若等于或高于亮度阈值，则判断为图像亮度正常，并再次提取外观整体图像，并将其从RGB空间转化为灰度图，并通过拉普拉斯算子对转化为灰度图的外观整体图像进行滤波，并将外观整体图像的灰度值进行归一化处理，然后计算滤波后外观整体图像的均值，并根据计算所得均值求取方差，将方差与模糊阈值进行比较，若方差小于模糊阈值，则图像质量校验未通过；若方差大于或等于模糊阈值，则图像质量校验通过。
6.根据权利要求1所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，电力设备监控后台接收到缺陷定级结果后，监控后台还根据缺陷定级结果以及电力设备档案电力设备从情景模式库中调取推理规则，并根据推理规则结合缺陷定级结果、电力设备巡检计划确定缺陷检修的作业指导信息，并通过无线通信方式将作业指导信息传输至混合现实设备，并通过增强现实的方式向工作人员展示作业指导信息，作业人员根据电力设备巡检计划的操作步骤以及作业指导信息开展对应的电力设备的运维检修工作。
7.一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统，其特征在于，包括混合现实设备和监控后台，所述监控后台与混合现实设备连接，所述监控后台用于储存电力设备档案以及接收缺陷定级结果，所述混合现实设备包括AI视觉处理器、摄像头和光波导AR显示模块，所述AI视觉处理器同时与摄像头以及光波导AR显示模块连接，所述摄像头用于采集电力设备对应信息，所述光波导AR显示模块用于进行信息成像并展示给工作人员，所述AI视觉处理器用于进行电力设备识别，所述AI视觉处理器还用于进行电力设备的缺陷定级。
8.根据权利要求7所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统，其特征在于，所述混合现实设备与监控后台为无线通信连接，所述无线通信包括5G网络通信、4G网络通信、WIFI通信和蓝牙通信。
9.根据权利要求7所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统，其特征在于，所述混合现实设备还包括定位模块、协处理器和电源管理模块，所述定位模块以及协处理器同时与AI视觉处理器连接，所述定位模块用于定位混合现实设备的位置，所述协处理器用于调整混合现实设备位置以获取电力设备的计量数据，所述电源管理模块同时与定位模块、AI视觉处理器以及协处理器连接，所述电源管理模块用于为定位模块、AI视觉处理器以及协处理器提供工作电源。
10.根据权利要求9所述的一种基于混合现实设备的电力设备缺陷检测系统，其特征在于，所述协处理器包括温度传感器、姿态传感器和红外抄表器。
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