视觉算法构建机器人自动化巡检的可行性及设计方案

［摘 要］机器人自动化巡检可以提高工作效率，降低人力成本，减少人工巡检的安全风险，在实现机器人自动化巡检中，需要依靠视觉算法实现巡检机器人对巡检区域内各种设备、设施及其状态的识别。文章探究了将视觉算法应用于机器人自动化巡检的过程，并基于其可行性提出相应的设计方案，为机器人自动化巡检的顺利实现提供参考。

［关键词］自动化巡检；视觉算法；设计方案

［中图分类号］TP242 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）04–0120–03

1 视觉算法在机器人技术中的应用意义

视觉算法不仅为机器人提供了感知和理解世界的能力，还极大地推动了机器人在各个领域的应用和发展。传统的机器人导航系统主要依赖于诸如激光雷达（LiDAR）、超声波传感器和红外传感器等硬件设备来感知环境并导航。这些传感器可提供精确的距离信息，帮助机器人构建周围环境的二维或三维地图，并据此规划路径。然而，这些传感器通常成本较高，对环境条件有一定要求，且在某些情况下无法提供足够的环境细节，特别是在室内环境中，如办公室、商场或家庭住所，这些地方的特点是环境复杂多变，存在大量动态障碍物。在这种情况下，激光雷达（LiDAR）、超声波传感器和红外传感器等硬件设备发出的信号容易被屏蔽，导致导航失效。而视觉导航系统提供了一种更为灵活和经济的选择。视觉导航系统通常由1 个或多个摄像头组成，这些摄像头捕捉的图像可以通过先进的计算机视觉算法进行处理，以识别环境中的特征和障碍物。视觉算法可以从图像中提取有用的信息，如边缘、角点、纹理和其他特征，并借助这些信息识别和跟踪环境中的关键点，如墙壁、门、窗户、楼梯和其他地标，使机器人可以正确感知周遭环境。

2 视觉算法对实现机器人自动化巡检的可行性

2.1 视觉算法可实现对环境的感知

视觉导航系统通常由1 个或多个摄像头组成，它们模拟人眼的功能，捕获环境中的图像信息。这些摄像头可以是单目、双目或三维摄像头，不同类型的摄像头可提供不同维度的视觉信息，如单目摄像头可以提供二维图像信息，而三维摄像头则可以捕捉深度信息，这对于机器人理解环境的立体结构和距离起到了关键性作用。捕获图像后，机器人利用图像预处理、特征提取、目标检测、分类和跟踪等视觉算法对这些信息进行处理和分析。图像预处理通常包括去噪、对比度增强和颜色校正等步骤，以提高图像质量。特征提取则是识别图像中关键的点、线或区域，这些特征将用于后续的图像分析和识别。

在机器人巡检中，需要对目标物体进行检测和识别，以便在巡检过程中对目标物体进行分析和处理。目标检测算法可识别图像中的特定物体，如人、车辆或其他障碍物。分类算法进一步确定这些物体的具体类型，而跟踪算法则用于连续监控这些物体在视频序列中的移动。

通过集成这些先进的视觉算法，机器人可对周围环境进行实时感知，理解环境中的物体和障碍物，并据此做出决策。

2.2 视觉算法可实现对目标物体的跟踪和追踪

视觉算法的基本原理是利用图像处理和计算机视觉技术来分析图像数据。先通过图像传感器（如摄像头）获取目标物体的图像数据，利用图像处理技术对图像数据进行预处理，如去噪、增强、分割等，以便更好地提取目标物体的特征，并利用计算机视觉技术对目标物体的特征进行分析，如边缘检测、角点检测、特征提取等，从而获取目标物体的位置、速度等信息。为了提高视觉算法的跟踪和追踪性能，一般会采用机器学习和深度学习等方法。机器学习是一种利用数据来训练模型的方法，其可以通过学习大量的样本数据来提高模型的性能。深度学习是一种特殊的机器学习方法，其利用深度神经网络来学习数据的特征表示，从而提高模型的性能。

2.3 视觉算法可实现对异常事件的检测和报警

在机器人巡检的应用场景中，除了对目标物体的跟踪和追踪，对异常事件的检测和报警同样至关重要。这要求机器人具备高度的环境感知能力，以便在出现异常情况时，可及时作出响应，采取相应的措施。视觉算法通过分析图像数据，可对环境中的异常事件进行检测和识别，进而发出报警信号。在实现异常事件检测和报警的过程中，机器学习和深度学习等方法发挥着重要作用。通过学习和训练，视觉算法可从大量的正常和异常样本中学习到区分正常和异常情况的特征，从而提高异常事件检测的准确性。随着技术的不断进步，深度学习等先进方法在特征提取和识别方面的性能也在不断提高，使得视觉算法在异常事件检测和报警方面的应用更具可行性。

3 视觉算法构建机器人自动化巡检的设计方案

3.1 机器人的软硬件设计

移动平台的选择是机器人自动化巡检系统设计的关键环节。不同的巡检环境对机器人的移动能力和稳定性有不同的要求。例如，轮式机器人因其结构简单、成本较低、移动速度快和操控灵活等优点，在工厂、仓库等平坦地面环境中得到了广泛应用。然而，对于复杂地形和恶劣环境，如野外、建筑工地、矿山等，轮式机器人的移动能力和稳定性无法满足需求，这时，履带式机器人是更合适的选择。履带式机器人具有较强的爬坡能力和越障能力，其履带结构可以提供良好的抓地力，保证机器人在不平坦的地面上稳定移动。

除了陆地移动平台，飞行器（如无人机）也是巡检任务的重要选择。飞行器适用于高空或难以到达区域的巡检任务，如高压电线、桥梁、大型建筑物等。飞行器可以快速到达目标位置，进行大范围的视觉监测。但其受天气影响较大，且续航能力和负载能力有限。在选择了合适的移动平台后，需要考虑传感器的配置。高分辨率摄像头是机器人巡检系统中最重要的传感器之一，用于获取巡检目标的图像信息。通过图像处理和视觉算法，可以实现对巡检目标的检测、识别和跟踪。高分辨率摄像头可以提供更清晰的图像，有助于提高巡检的准确性和效率。

红外相机也是巡检系统中常用的传感器之一。红外相机可以检测目标的热辐射，适用于温度监测和热异常检测等任务。在工业巡检中，红外相机可以帮助检测设备的热点，预防设备过热导致的故障。红外相机还可以在夜间或能见度较低的环境中提供辅助视觉信息。另一种重要的传感器是激光雷达。激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号，可以构建周围环境的精确三维地图。激光雷达在机器人导航和避障中发挥着重要作用，尤其是在复杂和动态环境中。激光雷达还可以用于地形测绘和植被分析等应用。在选择移动平台和传感器配置时，还需要考虑巡检环境、巡检任务、成本效益、系统兼容性、可维护性和耐用性等因素。

3.2 视觉算法的设计和应用

在机器人自动化巡检系统中，图像采集是获取巡检目标信息的基础。高质量的图像对于后续的图像处理和分析至关重要。为了在不同环境条件下获得高质量的图像，可以采用自动曝光和白平衡技术来调整图像的亮度与颜色。自动曝光技术可以根据环境光线的强弱自动调整相机的曝光时间，以确保图像的亮度适中。白平衡技术可以校正图像中的色偏，使图像的颜色更接近真实场景。也可使用图像稳定技术来抵消由于相机震动或移动造成的图像模糊。图像稳定技术可以通过机械稳定装置或数字图像处理算法来实现，以提高图像的清晰度。在获取高质量图像的基础上，特征提取成为视觉算法中的关键，特征提取的目的是从图像中提取出能够表示巡检目标的关键信息，边缘检测和角点检测是常用的特征提取算法，边缘检测算法可以识别出图像中物体的边界，从而勾勒出物体的轮廓，角点检测算法可以找到图像中的角点，这些角点通常对应于物体的关键位置，对于目标的识别和跟踪至关重要。

在目标识别和跟踪方面，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）是一种强大的神经网络模型，可以对图像进行分类和识别。训练CNN 模型，可以识别不同的巡检目标，并准确判断其类别。一旦目标被识别出来，跟踪算法可以用来实时追踪目标的位置和运动轨迹。跟踪算法可以预测目标的位置和速度来跟踪目标在连续帧中的移动。常见的跟踪算法包括Meanshift、Kalman 滤波器和光流法等，利用这些算法可实现对巡检目标的实时监测和跟踪，提高巡检的准确性和效率。

3.3 对识别信息模糊问题的修正和补偿

视觉算法在实际应用中常受到运动模糊的影响，当物体在移动过程中速度过快，视觉导航系统无法准确地捕捉到被识别物体的细节信息，导致识别得到的点云数据出现模糊或失真。为此可以采用运动补偿的方式解决这一精度问题，当涉及到运动模糊时，通常使用点扩散函数（Point Spread Function，以下简称“PSF”）来描述运动模糊的效果。PSF 是一个描述图像中每个像素点如何影响图像的函数。在运动模糊的情况下，PSF 可以表示为：

式中，（x，y）为图像中的像素坐标，σ为模糊尺度（表示运动模糊的程度），e为自然对数的底。

针对运动模糊的补偿，可以采用逆滤波方法。逆滤波的基本思想是使用PSF 的逆来恢复原始图像。逆PSF 可以表示为：

将模糊图像与GK8enY6U8ocj2XON/vrCIQ==逆PSF 进行卷积，可以得到补偿后的图像：

补偿后的图像 = 模糊图像 ×PSF-1（3）

需要注意的是，逆滤波方法对于噪声较敏感，因此在实际应用中，可以采用维纳滤波方法，其可以在有噪声的情况下恢复运动模糊图像：

其中，噪声功率需要根据实际情况进行估计。

综上，根据运动模糊的程度和噪声情况，选择合适的运动补偿方法，如逆滤波或维纳滤波，来提高识别结果的精度和准确性，能有效解决运动模糊带来的精度误差问题。

针对巡检区域中粉尘、湿度和温度变化等因素对激光识别精度的影响，在识别前对巡检区域进行清洁，降低粉尘污染程度，对识别设备进行定期维护和保养，确保设备性能稳定，减少因设备故障导致的精度误差，同时可以采用滤波算法对识别数据进行处理，去除因粉尘散射和吸收导致的噪声点，提高点云数据质量，如自适应滤波的计算公式如下：

式中，xi为输入信号，wi为权重，N为输入信号的长度。

对于湿度影响而言，在湿度较大的环境下，采用防水措施，如给设备加装防水罩等，减少水分子对激光的吸收和散射，对识别设备进行预热处理，提高设备在潮湿环境下的稳定性能，并采用湿度校正算法对识别数据进行处理，根据实际湿度情况调整识别数据的坐标系统，提高数据精度。假设激光识别设备的原始距离测量值为D，湿度校正后的距离测量值为D’，湿度系数为K，湿度校正算法可以表示为：

D'=D（1+KH）（6）

式中，H为环境湿度。

湿度系数K 是一个经验值，通常需要根据实际应用场景和设备特性进行标定。K 值随着湿度变化而变化，也在一定湿度范围内保持恒定。在实际应用中，可以根据试验数据拟合出湿度系数K 与湿度H 之间的关系，从而得到更准确的湿度校正结果。

通过在巡检区域的不同位置和角度设置多个识别站点，可以尽量全覆盖被遮挡的区域，从而减少数据缺失。同时，也可以从多个角度对同一区域进行识别，以提高数据的完整性和准确性。将多个站点和角度的识别数据进行融合，可以提高数据的完整性和准确性。同时，采用滤波算法对识别数据进行处理，可以去除噪声和异常值，从而提高数据的精度。要对巡检区域进行详细测量和建模，建立精确的地形模型。在识别过程中，可以利用地形模型对遮挡和反射问题进行预测和修正，从而提高识别数据的精度和准确性，并根据巡检区域的特性和识别设备的特点，优化识别参数，如激光束发散角度、识别速度等，可以最大限度地减少遮挡和反射问题对识别数据的影响。

4 结束语

视觉算法为机器人提供了感知和理解世界的能力，推动了机器人在各个领域的应用和发展。在复杂多变的室内环境中，视觉导航系统相比传统导航系统具有更高的性价比和更强的动态调整能力，能够更好地处理和识别环境中的动态障碍物，因此提出了基于视觉算法的机器人自动化巡检的设计方案，包括机器人的软硬件设计、视觉算法的设计和应用，以及对识别信息模糊问题的修正和补偿。在设计方案中，需要考虑巡检环境、巡检任务、成本效益等因素，并选择合适的移动平台和传感器配置。

参考文献

[1] 臧高升. 路径规划算法在变电站巡检机器人中的应用[D].北京：华北电力大学，2022.

[2] 赵涛，张翼，赵贤文，等. 基于视觉的巡检机器人环境感知和导航避障研究[J]. 无线电工程，2023（8）：1883-1890.

[3] 马利娜. 双臂型巡检清障机器人运动分析与轨迹规划[D].淮南：安徽理工大学，2023.

[4] 徐雪莹，李永红，李成玉，等. 基于视觉深度学习算法的变电站智能巡检调度方法[J]. 大众用电，2023（8）：58-59.