基于自动驾驶无人机前端识别压接金具施工工艺外观检测方法

2020-12-10刘高翟瑞聪许国伟

电子元器件与信息技术 2020年9期

刘高，翟瑞聪，许国伟

（1.广东电网有限责任公司机巡管理中心，广东广州 510160；2.广东电网有限责任公司汕头供电局，广东汕头 515000）

0 引言

输电线路作为电力工业的重要基础设施，是电网的重要组成部分，其安全稳定运行关系到电力系统的可靠性和国民经济的持续发展。对于输电线路中的关键部件，若施工工艺出现问题会危及整个电网运行的稳定性。

压接金具是实现特高压输电线路远距离不间断输电的主要手段，常用的压接金具包括耐压线夹以及接续管等。目前对于耐张线夹、接续管等压接金具主要采用X光检测或其他基于可见光图片的外观检测方法。在实际应用中，采用飞手操作无人机拍摄图片的方式时，图片的质量完全依赖于飞手的飞行经验和拍摄方式，可能会导致一些图片偏转角度过大，无法正常用于识别部件，从而导致拍摄图片是无用的，无法对耐张线夹进行工艺判断，而且飞行完成后再处理会降低处理效率，不能及时发现问题。因此本文提出一种基于前端识别的自主巡检技术，实现对压接金具进行外观检测。

1 前端识别模块

1.1 前端识别算法

采用前端识别模式，无人机挂载边缘计算模块进行实时识别，为了达到前端识别的效率，降低识别过程中产生的能耗，因此在选择目标检测算法时，采用YOLOV3（YOU ONLY LOOK ONCE）的检测方法，提高检测效率的同时，而不会降低目标识别的精度[1]。

YOLOV3算法基本思想：首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定尺寸的特征图，比如13*13，然后将输入图像分成13*13个grid cell，接着如果ground truth中某个object的中心坐标落在哪个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object，因为每个grid cell都会预测固定数量的bounding box[2]。

其中YOLOV3采用darknet53的网络结构（如图1所示），采用全卷积方式，并借鉴Resnet的方式，在网络中加入残差模块，有利于解决深层次网络的梯度问题[3]。

1.2 硬件架构

主要通过机载串口进行数据通信，机载串口中能过可以输出视频流及相关机载链路中的数据。AI模块通过串口接收无人机的视频流媒体数据，进行数据解算，加载算法，识别之后通过机载链路部分数据发送给云台，部分数据发送给地面站[4]。系统硬件架构如图2。

2 压接工艺检测

2.1 工作流程

本文提出采用基于无人机自动驾驶的方式，通过机载前端识别模块，对无人机云台视频流进行实时识别，辅助调整无人机姿态，使得压接金具部件始终位于视野中心，提高了无人机拍摄图片的利用率，同时，通过机载边缘计算模块采用前端识别方式，在飞行的过程中就判别压接金具压接工艺是否符合要求，从而提高工作效率，减少因为飞手人为因素造成的图片质量参差不齐的现象[5]，具体工作流程如下，流程图如图3所示。

（1）为无人机下发航点信息，包括一次飞行的所有航点，无人机开启自动飞行模块，并飞到指定预制点位。

（2）无人机到达指定位置，开启智能作业模式。

（3）无人机携带边缘计算模块对云台相机推送的视频流进行检测，判断视野内压接金具出现位置，并计算云台转动角度，转动云台，使压接金具位于相机视野正中心，并位置居中[6]。

（4）锁定压接金具后，拍照存储，并将图片输入到边缘计算模块。

（5）前端边缘计算模块对压接金具各评价位置进行识别分割，并根据图片计算各部分所占比例。

（6）通过比例计算压接金具压接工艺是否符合施工要求，如果不符合则弹出提示信息，提示出现不符合压接比例的压接金具。

（7）无人机飞到下一航点，继续作业直至所有航点坐标飞行完成。

（8）无人机作业结束。

2.2 压接金具型号

按照中国电力企业联合会标准中《架空输电线路X射线检测线夹质量评价技术导则》中对典型结构金具压接质量评价部分介绍，可以将耐张线夹分为：钢（铝包钢）芯铝（或铝合金）绞线用耐张线夹、铝合金芯铝绞线耐张线夹、碳纤维芯铝绞线耐张线夹、压接式地线耐张线夹（如图4所示）。接续管主要分为：塔接式接续管（如图5所示）、对接式接续管、碳纤维芯导线直线接续管[7]。