基于激光雷达的绝缘子串识别方法

    公开(公告)号:CN108256517B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN201611234430.5

    申请日:2016-12-28

    Abstract: 本发明涉及基于激光雷达的绝缘子串识别方法,包括以下步骤:深度图像的获取:通过机器人上安装的激光雷达设备获得深度图像;深度图像的预处理:对带有绝缘子串的深度图像进行预处理,获得感兴趣的区域;深度图像的特征提取:在感兴趣的区域中,建立深度特征曲线模型,构建深度周期性特征矩阵和宽度向量,提取绝缘子串段数特征和盘径变化特征;绝缘子串类型识别:根据提取出的特征对绝缘子串类型进行识别。本发明根据绝缘子串本身的特性,利用灰度周期性特征和灰度阈值特征,对绝缘子串进行识别。识别结果准确性高,提高了工作效率,对之后的变电站巡检机器人完成冲洗任务提供依据。

    基于激光雷达的绝缘子串识别方法

    公开(公告)号:CN108256517A

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201611234430.5

    申请日:2016-12-28

    Abstract: 本发明涉及基于激光雷达的绝缘子串识别方法,包括以下步骤:深度图像的获取:通过机器人上安装的激光雷达设备获得深度图像;深度图像的预处理:对带有绝缘子串的深度图像进行预处理,获得感兴趣的区域;深度图像的特征提取:在感兴趣的区域中,建立深度特征曲线模型,构建深度周期性特征矩阵和宽度向量,提取绝缘子串段数特征和盘径变化特征;绝缘子串类型识别:根据提取出的特征对绝缘子串类型进行识别。本发明根据绝缘子串本身的特性,利用灰度周期性特征和灰度阈值特征,对绝缘子串进行识别。识别结果准确性高,提高了工作效率,对之后的变电站巡检机器人完成冲洗任务提供依据。

    同构模块化机器人履带式移动机构

    公开(公告)号:CN108248708A

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201611235584.6

    申请日:2016-12-28

    Abstract: 本发明涉及移动机器人领域,具体地说是一种同构模块化机器人履带式移动机构,包括多个同构移动单元,且相邻同构移动单元之间通过模块连接调节单元连接,所述同构移动单元包括机壳、履带组件、动力传动系统和驱动电机,其中履带组件中的移动履带分设于机壳各侧,动力传动系统包括输出传动机构、蜗杆、多个蜗轮和多个分动传动机构,蜗杆通过所述驱动电机驱动转动,驱动电机通过所述输出传动机构传递转矩,多个蜗轮沿着蜗杆的圆周方向均布且每个蜗轮对应一个移动履带,在所述移动履带前端设有履带驱动轮,各个蜗轮分别通过一个分动传动机构与机壳各侧移动履带上的履带驱动轮相连。本发明能顺利穿越狭小空间,并可根据需要增减同构移动单元数量。

    一种修正超声波局部放电检测的方法和系统

    公开(公告)号:CN105842588A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610156063.5

    申请日:2016-03-18

    CPC classification number: G01R31/1209 G01R31/1272

    Abstract: 本发明提供一种修正超声波局部放电检测的方法,包括从历史数据中提取多个局部放电信号线性频谱后处理,得到系数矩阵及每一局部放电信号的主成分特征,构建出局部放电信号的分类模型及每一类的线性频谱均值;获取纯噪声信号的线性频谱均值,根据系数矩阵,得到纯噪声超声波信号的分类模型;将局部放电信号每一类的线性频谱均值与纯噪声信号的线性频谱均值相加,修正局部放电信号的分类模型;获取待检信号,根据系数矩阵得到待检信号的主成分特征并引入纯噪声及局部放电信号修正后的分类模型中,筛选出欧氏距离最小对应分类模型中的信号输出。实施本发明,避免人工因素干扰,引入特征维数低,训练数据少,从而达到省时省力且检测结果客观的目的。

    一种修正超声波局部放电检测的方法和系统

    公开(公告)号:CN105842588B

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201610156063.5

    申请日:2016-03-18

    Abstract: 本发明提供一种修正超声波局部放电检测的方法,包括从历史数据中提取多个局部放电信号线性频谱后处理,得到系数矩阵及每一局部放电信号的主成分特征,构建出局部放电信号的分类模型及每一类的线性频谱均值;获取纯噪声信号的线性频谱均值,根据系数矩阵,得到纯噪声超声波信号的分类模型;将局部放电信号每一类的线性频谱均值与纯噪声信号的线性频谱均值相加,修正局部放电信号的分类模型;获取待检信号,根据系数矩阵得到待检信号的主成分特征并引入纯噪声及局部放电信号修正后的分类模型中,筛选出欧氏距离最小对应分类模型中的信号输出。实施本发明,避免人工因素干扰,引入特征维数低,训练数据少,从而达到省时省力且检测结果客观的目的。

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