[发明专利]一种绝缘子机器人作业识别方法、存储介质及系统

说明书

本发明涉及一种绝缘子机器人作业识别方法，其包括步骤，获取绝缘子机器人周边的图像信息；对获取的图像信息进行预处理；对预处理后的图像信息进行图像识别；利用贝叶斯网络算法对图像识别后的图像信息进行运算，将识别出的图像信息转换成绝缘子机器人运动过程中的环境信息模式。本发明还提供一种存储介质及绝缘子机器人作业识别系统，本发明提供的绝缘子机器人作业识别方法、存储介质及系统可识别出绝缘子机器人行进过程中的环境信息，以使绝缘子机器人能够完成相应的动作。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种绝缘子机器人作业识别方法、存储介质及系统。

背景技术

图像识别即是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以来识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集、图像预处理、特征提取、图像识别。

绝缘子清扫机器人在执行带电清扫作业时，需要对所处运行状态进行信息采集，即应具有对其周围工作环境感知，并针对其工作环境进行人工智能的模式识别。因此绝缘子清洗机器人的模式识别模块应当具有以下特点：第一能够识别输电线路，保证清扫机器人能够正常在线工作，避免发生脱线、坠毁等事故；第二能够区分和识别电气设备，对不同类型的金具和障碍物做出识别；第三能根据识别的周围环境信息，做出安全性判断并规划出清扫机器人的动作序列，进而驱动清扫机器人平稳、安全、有效地工作和越障，国家级大学生创新训练项目计划资助+202010497068。

现阶段，通过图像识别技术配合绝缘子清扫机器人作业，是最适合、最有效的，其可以显著提高绝缘子机器人的作业效率。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种绝缘子机器人作业识别方法、存储介质及系统提高传统绝缘子机器人作业的效率。

为了达到上述目的，本发明解决技术问题的技术方案是提供一种绝缘子机器人作业识别方法，其包括步骤：获取绝缘子机器人周边的图像信息；对获取的图像信息进行预处理；对预处理后的图像信息进行图像识别；利用贝叶斯网络算法对图像识别后的图像信息进行运算，将识别出的图像信息转换成绝缘子机器人运动过程中的环境信息模式。

进一步，所述对获取的图像信息进行预处理包括步骤：对图像信息进行阈值分割；去除图像信息中的环境噪音；增强图片的对比度。

进一步，其特征在于，所述对预处理后的图像信息进行图像识别包括步骤：图形毛刺处理；FPGA边缘检测；图形轮廓综合。

进一步，所述获取绝缘子机器人周边的图像信息时，采取旋转编码器进行信号同步。

进一步，所述对图像信息进行阈值分割的方法为：选择迭代阈值法作为阈值分割方法。

进一步，所述去除图像信息中的环境噪音时，选择中值滤波技术。

进一步，所述绝缘子清扫机器人在运行过程中的环境信息模式包括：绝缘子障碍物、防振锤障碍物、右转弯跳线、左转弯跳线、无障碍物直线。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行绝缘子机器人作业识别方法。

本发明还提供一种绝缘子机器人作业识别系统，其包括处理器和存储器,所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现绝缘子机器人作业识别方法。

与现有技术相比，本发明所提供的绝缘子机器人作业识别方法、存储介质及系统具有以下有益效果：

通过线扫描同步，使用线阵CCD扫描测量二维图形轮廓，结合贝叶斯网络算法进行工作模式识别、图像识别技术，以使得绝缘子机器人能够适应复杂地形，并根据实际的环境，完成各项操作。