基于机器视觉的配网带电作业机器人障碍物识别

牛振勇; 钟晓蓥; 卢蓬锋; 郭嘉伟; 江东游

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202403025

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (03) : 148 -152. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202403025

基于机器视觉的配网带电作业机器人障碍物识别

牛振勇, 钟晓蓥, 卢蓬锋, 郭嘉伟, 江东游

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摘要

人眼长时间进行障碍物识别容易出现疲劳，导致障碍物识别误差大，因此提出了基于机器视觉的配网带电作业机器人障碍物识别。通过带电作业机器人搭载的相机，精准采集配网作业时的连续帧图像。利用多尺度Harris亚像素角点检测算法。提取图像特征点，并通过改进的k-d树最近邻搜索算法匹配特征点，得到匹配特征点对。建立机器人运动变换模型，并通过自适应滤波与阈值分割结合的方法，抑制自运动补偿后图像的背景信息，提取障碍物目标，完成障碍物识别。实验证明：该方法可有效采集配网作业时的图像，并且特征点匹配效果较好，障碍物识别结果与实际情况一致。