基于HOG-SVM的GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)研究

錢 平，周臘吾，李斐然，李俊民

（1.國網(wǎng)浙江省電力有限公司，杭州 310007；2.長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙 410114；3.國網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院，杭州 310014；4.湖南長高電氣有限公司，長沙 410600）

0 引言

相比于傳統(tǒng)敞開式高壓設(shè)備，GIS（氣體絕緣金屬封閉開關(guān)）因其具有構(gòu)造緊湊、占地面積小、檢修周期長、運(yùn)行可靠性高、裝置整體重量輕、接地性良好等優(yōu)點(diǎn)[1]，自60年代問世以來，逐漸成為變電站中的重要設(shè)備，在電力系統(tǒng)中有著至關(guān)重要的地位[2]。但目前，在GIS設(shè)備安裝和檢修過程中仍存在運(yùn)行維護(hù)水平和檢修效率較低的問題[3]，突出體現(xiàn)在：

（1）拆裝作業(yè)可行性低[4]。現(xiàn)有GIS變電站配電室大多不配備電動(dòng)運(yùn)輸車，僅在房頂預(yù)安裝懸掛環(huán)，而且部分GIS安裝在室內(nèi)，無法使用起重機(jī)進(jìn)行操作。房頂?shù)膽覓飙h(huán)在使用時(shí)不能移動(dòng)位置，且起重機(jī)安裝在房頂限制了大多數(shù)使用場景，降低了它的適用性。

（2）拆裝作業(yè)安全性低。在拆裝作業(yè)過程中采用腳手架或者抱桿時(shí)，腳手架可能過于單薄導(dǎo)致難以承重，抱桿的支撐點(diǎn)選擇不好會(huì)影響設(shè)備起吊過程中的平衡。GIS的氣室易發(fā)生晃動(dòng)[5]，難以保證其安全。臨時(shí)運(yùn)行設(shè)備缺乏日常的專業(yè)安全檢測和監(jiān)控，無法保證設(shè)備的可靠性。

（3）拆裝作業(yè)的方式會(huì)影響GIS拆裝工藝[6]。當(dāng)GIS的氣室進(jìn)行接觸時(shí)，需要起吊設(shè)備對方位實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)整，起吊過程中產(chǎn)生的微小晃動(dòng)都會(huì)影響氣室接觸的精準(zhǔn)性和可靠性。GIS中氣室接觸面錯(cuò)位會(huì)導(dǎo)致法蘭密封面產(chǎn)生摩擦或碰撞，密封橡膠圈變形或移位，拆卸和組裝時(shí)接觸面內(nèi)應(yīng)力不均勻，造成質(zhì)量隱患和強(qiáng)度過大的風(fēng)險(xiǎn)[7]。

（4）人員勞動(dòng)強(qiáng)度大（比如裝配固定等），在一定程度上束縛人員工作效率，存在產(chǎn)出比不經(jīng)濟(jì)等問題。

隨著移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)與自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展[8]，機(jī)器人已開始逐漸應(yīng)用到變電站中，但目前大部分研究和應(yīng)用都面向變電站的巡檢[9-11]，針對變電站GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)的研究和應(yīng)用國內(nèi)還處于空白階段。本文在實(shí)地考察平高、泰開、西開等多個(gè)變電站的基礎(chǔ)上，分析了GIS安裝作業(yè)過程[12]，將機(jī)器人技術(shù)與GIS設(shè)備的拆裝問題相結(jié)合，為GIS設(shè)備維護(hù)與檢修提供了一種新的思路——GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)。針對GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)中機(jī)構(gòu)檢測對接的難題，本文在視覺定位的基礎(chǔ)上，采用基于HOG（梯度方向直方圖）特征提取和SVM（支持向量機(jī)）線性分類器的分支母線位置判別對接方法，實(shí)現(xiàn)了GIS分支母線與機(jī)構(gòu)的智能對接。

1 GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)主要由履帶車、夾具、智能機(jī)器人三部分組成，如圖1所示。

圖1 GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)模型

（1）履帶車：具有接地面積大、接地比壓小、附著性能好、爬坡能力強(qiáng)、轉(zhuǎn)彎半徑小、跨溝越埂能力強(qiáng)等特點(diǎn)[13]，兼具行走和搬運(yùn)2種功能。

（2）夾具：安裝于多軸機(jī)器人的末端關(guān)節(jié)處，實(shí)現(xiàn)對GIS工件的柔和、穩(wěn)定抓取。

（3）智能機(jī)器人：由機(jī)器人及控制系統(tǒng)組成，拆卸時(shí)負(fù)責(zé)對分支母線的空間位置實(shí)現(xiàn)精確控制。機(jī)器人安裝在履帶運(yùn)輸車上，是GIS設(shè)備智能拆裝系統(tǒng)的核心部件。

2 對接機(jī)構(gòu)的智能檢測

2.1 分支母線對接任務(wù)分析

當(dāng)人工操作機(jī)械臂夾取分支母線移動(dòng)至目標(biāo)分支母線附近時(shí)，開始進(jìn)入智能對接模式階段。如圖2所示，該過程主要分為四個(gè)階段：進(jìn)入圖像捕獲區(qū)階段、中心對準(zhǔn)階段、平面對齊階段和標(biāo)識(shí)螺孔對齊階段。

圖2 分支母線對接過程

（1）進(jìn)入圖像捕獲區(qū)階段：操作員操作機(jī)器人將分支母線移動(dòng)至目標(biāo)分支母線附近，目標(biāo)分支母線即進(jìn)入圖像捕獲區(qū)域內(nèi)。

（2）中心對準(zhǔn)階段：工業(yè)相機(jī)將對接面圖像發(fā)送至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)將控制信號(hào)傳送給控制柜，移動(dòng)分支母線使抓持的分支母線軸心與對接面圓心對齊。

（3）平面對齊階段：工業(yè)相機(jī)繼續(xù)拍攝對接面圖像并將其發(fā)送至計(jì)算機(jī)，將操作控制信號(hào)傳送給控制柜，繼續(xù)移動(dòng)分支母線，完成平面對齊。

（4）標(biāo)識(shí)螺孔對齊階段：通過（2），（3）類似的步驟獲取視覺圖像，對抓持分支母線進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作使標(biāo)識(shí)螺孔一一對齊，之后控制機(jī)械手沿縱向（y方向）移動(dòng)完成對接。

2.2 分支母線的位置判別與對接方法

基于視覺定位的基本方法，融合HOG和SVM的對接面分支母線的位置判別與對接方法，實(shí)現(xiàn)GIS分支母線的對接，其流程圖如圖3所示?？傮w分為3個(gè)模塊：像素識(shí)別模塊、圖像計(jì)算模塊和對齊控制模塊，像素識(shí)別模塊為圖像計(jì)算模塊提供計(jì)算數(shù)據(jù)，圖像計(jì)算模塊向機(jī)柜控制模塊提供操作信號(hào)。

圖3 基于HOG和SVM的GIS視覺對接流程

2.2.1 圖像獲取

通過工業(yè)相機(jī)獲取目標(biāo)對接面圖像資料，3個(gè)攝像頭應(yīng)對稱分布。

2.2.2 圖像處理

通過開運(yùn)算、灰度化及二值化的圖像后處理方法，有效減少目標(biāo)圖像中與分支母線顏色接近部件的干擾，達(dá)到對分支母線進(jìn)行準(zhǔn)確定位的目的。

（1）圖像開運(yùn)算處理：將A集合和B集合腐蝕運(yùn)算后的結(jié)果與B集合膨脹運(yùn)算。

（2）圖像灰度化處理：為得到可二值化處理的圖像數(shù)據(jù)格式，須通過圖像灰度化處理對目標(biāo)圖像進(jìn)行降維。

（3）圖像二值化處理：采用不同的閾值范圍，就能獲得只含有目標(biāo)分支母線像素的圖像，至此圖像后處理完畢。

2.2.3 HOG特征值提取

HOG是梯度方向直方圖特征，通過將圖像劃分成小的Cell，在每個(gè)Cell內(nèi)部進(jìn)行梯度方向統(tǒng)計(jì)得到直方圖描述[14]。HOG特征提取流程如圖4所示，其基本要點(diǎn)為：

對HOG特征進(jìn)行提取時(shí)，為減小由物體表面光學(xué)效應(yīng)導(dǎo)致的特征變化，須壓縮圖像顏色，空間歸一化處理目標(biāo)圖像[15]。因?yàn)轭伾珷顟B(tài)對HOG特征的影響很小，為增加目標(biāo)圖像灰度處理后邊界區(qū)的區(qū)分度，通常使用γ校正的方法[16]。

式中：f為數(shù)字圖像；f1（x，y）為點(diǎn)（x，y）在目標(biāo)圖像γ校正前的灰度值；f（x，y）為點(diǎn)（x，y）在目標(biāo)圖像γ校正后的灰度值；通常γ值越大代表圖像的灰度級(jí)越高。

將目標(biāo)圖像分別與[-1，0，1]和[1，0，-1]T算子進(jìn)行卷積運(yùn)算，則圖像中每個(gè)像素點(diǎn)位置的梯度幅值M（x，y）和梯度方向θ（x，y）分別為：

式中：Gx和Gz分別為x和z方向上的梯度值。

將每個(gè)Cell單元的梯度直方圖進(jìn)行權(quán)重投影，最后將所有單元直方圖向量組合起來就構(gòu)成了圖像的HOG特征。

圖4 HOG特征提取方法

2.2.4 SVM分類

SVM線性分類器，通過調(diào)整線性分類函數(shù)閾值的大小來確定樣本所屬類別，將樣本中的數(shù)據(jù)分成兩類[17]。線性分類器的作用是通過在n維空間中尋找一個(gè)超平面來劃分兩類需要分割的部分，從而實(shí)現(xiàn)對特定目標(biāo)的分類。

假設(shè)N個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的坐標(biāo)信息構(gòu)成數(shù)據(jù)集E：

數(shù)據(jù)集E可被一超平面分開，能將超平面表示為：

式中：ω為權(quán)向量；b為超平面偏值；x為需要分類的特征。

如果分類函數(shù)為f（x）=ωTx+b，如圖5所示。當(dāng)點(diǎn)x位于超平面上時(shí)，f（x）=0；而當(dāng)點(diǎn)x位于軸y=1上時(shí)，f（x）＞0；當(dāng)點(diǎn)x位于軸y=-1上時(shí)，f（x）＜0。

圖5 SVM示意圖

平面上任意一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到超平面的距離D可表示為：

令該超平面滿足：

則所求向量ω和b可以表達(dá)為：

即可求得分類器函數(shù)f（x）。

2.2.5 重心計(jì)算

在進(jìn)行重心計(jì)算前首先需對圖像中的像素進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，像素的準(zhǔn)確識(shí)別需使用準(zhǔn)確的分類器，需利用大量樣本訓(xùn)練進(jìn)行提高，圖6為基于HOG和SVM的目標(biāo)識(shí)別方法流程。

圖6 HOG和SVM的目標(biāo)識(shí)別方法流程

以圖案中對接面法蘭邊緣的螺孔作為像素識(shí)別目標(biāo)，對目標(biāo)像素集合進(jìn)行二值圖重心計(jì)算，即可到對接面中心相對于GIS工件工業(yè)相機(jī)所在截面中心的位置參數(shù)，可據(jù)此進(jìn)行中心對齊。

2.2.6 平面對齊

由于工業(yè)相機(jī)并非正對對接面，獲得的圖像存在幾何失真，螺孔呈橢圓形分布。當(dāng)中心對準(zhǔn)完成后，對接面平面與GIS工件工業(yè)相機(jī)所在截面很可能并不平行，此時(shí)3個(gè)相機(jī)獲得的圖像失真變形參數(shù)存在差異，根據(jù)幾何逆變函數(shù)進(jìn)行平面對準(zhǔn)，直至3個(gè)工業(yè)相機(jī)獲得圖像的幾何失真程度一致。

2.2.7 標(biāo)志螺孔對齊

為確保對接面螺孔與GIS工件的螺孔一一對齊，需在對接面目標(biāo)螺孔上設(shè)置標(biāo)識(shí)物，通過轉(zhuǎn)動(dòng)GIS工件實(shí)現(xiàn)螺孔對齊。

3 GIS智能檢測對接技術(shù)的應(yīng)用

本文所提出的基于HOG和SVM的智能對接檢測技術(shù)在工程實(shí)際中得到了很好的應(yīng)用，工業(yè)相機(jī)用于捕獲現(xiàn)場分支母線的位置信息，如圖7所示。

取對接過程中經(jīng)工業(yè)相機(jī)捕獲回來的一幅原始圖像分析，如圖8所示。

為消除干擾部分的影響，準(zhǔn)確找到目標(biāo)分支母線的位置及方位，要對截取出來的目標(biāo)圖片進(jìn)行開運(yùn)算、灰度化及二值化的圖像處理，如圖9所示。

圖7 智能檢測對接技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用

圖8 工業(yè)相機(jī)捕獲的原始圖像

圖9 開運(yùn)算、灰度化及二值化處理后的圖像

由于對接過程圖像較暗導(dǎo)致對接法蘭孔與其他部分區(qū)分不明顯，可以使用γ校正的方法處理，在降低了圖像的亮度、減少了暗區(qū)的對比度的同時(shí)增加了亮區(qū)的對比度，從而突出分支母線根部待對接法蘭孔以便后續(xù)處理，γ校正處理后的對接圖像如圖10所示。

在對圖像HOG特征做統(tǒng)計(jì)分析之前必須對圖像進(jìn)行分割，把圖像分成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。通過圖像分割可以提取出分支母線根部待對接法蘭孔，處理后的對接圖像如圖11所示。然后經(jīng)過SVM線性分類器對圖像進(jìn)行特定目標(biāo)的分類后，圖像采集卡把處理后的圖片傳送給控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)分析圖片信息后，將控制信號(hào)傳送給機(jī)器人控制柜，機(jī)器人控制柜控制機(jī)器人執(zhí)行對接命令。

圖10 γ校正處理后的圖像

圖11 圖像分割處理后的圖像

GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人移動(dòng)分支母線，使抓持的分支母線軸心與對接面圓心對齊，如圖12所示。

圖12 中心對準(zhǔn)圖

GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人抓持分支母線繼續(xù)移動(dòng)，完成平面對齊，如圖13所示。

GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人抓持分支母線進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作使標(biāo)識(shí)螺孔一一對齊，如圖14所示。

采用本文所提出的基于HOG和SVM的智能對接檢測技術(shù)后，GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)了GIS設(shè)備的檢測與對接。

圖13 平面對齊圖

圖14 標(biāo)識(shí)螺孔對齊圖

4 結(jié)論

本文在充分調(diào)研多個(gè)變電站GIS設(shè)備工作環(huán)境后，提出了GIS設(shè)備智能拆裝機(jī)器人系統(tǒng)，整個(gè)拆裝系統(tǒng)由履帶車、夾具及智能機(jī)器人組成。針對GIS設(shè)備智能輔助拆裝系統(tǒng)中機(jī)構(gòu)檢測對接的難題，本文在工業(yè)相機(jī)獲取目標(biāo)對接面圖像資料預(yù)處理后，提取目標(biāo)圖像的HOG特征，采用SVM線性分類器對目標(biāo)圖像的像素點(diǎn)行準(zhǔn)確識(shí)別。通過對目標(biāo)像素集合的重心計(jì)算、圖像失真參數(shù)的對比分析及標(biāo)識(shí)螺孔的對齊實(shí)現(xiàn)了GIS分支母線與機(jī)構(gòu)的智能對接。