关键词: 计算机; 视觉技术; 自动化; 应用研究
中图分类号: TP391. 41 文献标志码: A
引言
社会在不断发展，企业在发展的过程中也要跟上时代发展的步伐，应对计算机视觉技术进行不断创新，将生产工艺不断改善。结合实际发展情况，可以让计算机视觉技术的应用更具有针对性，从而为社会和人类提供更加优质的服务。该类技术作用的最大化发挥，将促进我国市场发展产生更多的良性竞争，推动我国社会的进一步发展，最终实现可持续发展的目标。
1电力视觉技术的概念
电力人工智能是人工智能的相关理论、技术和方法与电力系统的物理规律、技术与知识融合创新形成的电力“专用人工智能”。在电力人工智能的框架下，提出电力视觉技术概念。电力视觉技术是一种利用机器学习、模式识别、数字图像处理等技术，结合电力专业领域知识，解决电力系统各环节中视觉问题的电力人工智能技术。电力视觉技术架构主要面向新一代电力系统发展的需求；以输电线路设备的空中飞行平台巡线、发电设备移动平台检测、变电设备的固定视频监控和巡检机器人、输电线路和变电站的卫星遥感监测等所产生的海量多源图像视频大数据为数据源，基于人工智能技术，有机协调数据驱动和模型驱动，并结合逻辑与推理、先验和知识，研究巡检图像视频的处理、分析及理解的方法，并研究相关实际系统等，实现电力设备视觉缺陷智能检测，保障电网安全运行。电力视觉技术的研究内容是巡检视频图像数据库与知识库的构建和处理，其任务可以按照处理的智能强度从低到高进行区分。其中低级处理包括图像获取和预处理；中级处理包括目标分割与目标检测；高级处理包括故障分析与解释[2]。
2计算机视觉技术相关概述
2.1基本理念
对计算机视觉技术进行研究主要是研究计算机的认知能力，其技术原理主要是通过用电脑代替人类大脑，并用摄像机代替人的眼睛，以专业的技术手段让计算机具备较强的识别能力和判断能力等，最终代替人类进行产品生产等工作，与人类视觉原理具有一定的相似度。随着社会的不断发展，该类技术已经成为应用较广且十分重要的技术，其能够让计算机在面对二维图像时有进行三维处理的能力。计算机视觉技术主要是通过创新和发展概率分析统计、图像处理等相关技术而形成。
2.2基本工作原理
在使用计算机视觉技术时，必须要保证环境的光照、亮度满足相关要求，然后采用高清摄影机采集和处理图像，在计算机内部通过网络储存收集的图像内容，并对其进行一定的加工和处理，从而获取到更加原始的图像信息，然后再使用图像处理技术处理好得到的原始图像。通过技术手段获得质量、效果更优的图像，相关的系统此时会使用智能识别技术提取出图像中存在的有价值的信息内容，最后将提取到的信息储存、识别
2.3基本理论框架
尽管对计算机视觉技术的研究比较早，但是直到20 世纪80 年代，才有效解决了存在的视觉理论策略问题。使用计算机视觉技术进行处理是一项非常复杂和系统的信息处理工程，要想对理论知识实现准确、完整的理解，相关的技术人员必须站在不同的角度和层次上对视觉的本质进行分析、研究。在对计算机视觉技术进行实际的研究中，可以分为研究计算机算法、研究计算机理论知识和实际执行三个步骤进行。表达视觉信息的内容主要包括三维模型、要素图和维图，这也是视觉处理的基本要素。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆所以由此可知，计算机视觉技术主要是描述、提取和解释普通三维环境中信息的过程，每进行一个步骤就需要利用相关的技术对其进行一定
3自动化系统中计算机视觉技术的应用
3.1 电力视觉技术在发电厂（站）中的应用
发电厂（站）作为获取电力能源的主要来源，是电力系统中的重要基础设施，发电设备的运行情况关系到整个电网是否能够正常安全运行。由于发电机组所处环境较差并且经常处于无人值守状态，传统的检测只能判断故障是否发生，具有很大的局限性。随着国家电网“智能电网战略”的提出，利用搭载的摄像设备等获取发电设备的图像视频并结合计算机视觉技术，可以快速、高效地判断故障情况并提供帮助。
在发电环节中，针对光伏电池组件被局部遮荫而引起的热斑故障现象，通过结合深度卷积神经网络和传统机器学习，显著提高了对电力设备的平均识别准确率。
电力视觉技术在发电厂（站）中的研究应用相对较少，主要原因在于发电行业的视觉检测场景较少，更多的检测通过丰富的非视觉传感器来完成，包括温度、压力、振动、声音等，大量布置于发电设备本体上的传感器基本能够完成生产环节的安全监测。此外，发电环节设备相对集中，视觉观测主要集中于就地表计数据的读取等，设备外观缺陷较少，因此，电力视觉技术在发电环节的应用较少。随着巡检机器人的推广，以及各类检修机器人的研发，电力视觉技术将更多地应用于机器人的视觉定位和目标检测。
3.2 电力视觉技术在输电线路中的研究现状
输电线路是电力系统重要的生命线路，由于其通常直接暴露在户外自然环境中，易受到风雨雪雷等外界因素的影响而发生故障，因此定期巡检输电线路的可靠性及运行情况，对维护电力系统安全起着至关重要的作用。传统的人工巡检方式已不能满足智能电网建设的需求，通过搭载的无人机对输电线路进行巡检获取图片，利用人工智能与计算机视觉技术对巡检图片进行视觉处理和分析的巡检模式已经逐渐成为主流。
3.3 电力视觉技术在变电站中的研究现状
随着变电站“无人值守”的进一步落实，巡检机器人[在其智能巡视中逐渐被广泛应用，电力监控系统也逐渐网络化、平台化，对智能视频分析技术的要求也越来越高。由于变电站环境复杂、设备种类多样且存在多种干扰，现有的视频图像处理算法准确率低，漏报、误报现象严重，造成视频监控、图像识别需要人工干预的事件多，且主观性较强，自动智能处理的事件较少。利用电力视觉技术对变电站巡检图像识别和监控视频分析，可以提高设备故障的识别准确率，对于实现变电站智能化巡检是必不可少的环节。
3.4应用在电力自动化系统中
目前在电力自动化系统中应用计算机视觉技术主要是让计算机视觉技术辅助电力自动化系统的运行。该类技术可以将电力设备表面的红外线采集下来，并利用红外线热成像拍摄仪将温度不同环境下的设备表面情况拍摄下来，利用计算机系统对信息进行分析，从而实现实时分析电力设备运行的目标，及时发现设备在运行过程中可能存在的故障，并精准定位，让设备的维修工作拥有准确的数据支撑。使用计算机视觉技术有效解决了传统方法中检测时间长、效率低等情况，让电力系统的安全运行得到了一定保障[5]。
结束语
随着科学技术的不断进步，计算机视觉技术的出现是必然趋势，其具有较大的应用优势，因此在各个领域中均得到了比较广泛的应用，并将产品的生产效率不断提高，使产品的质量得到了一定的保证。作为一种多学科综合应用下的新技术，计算机视觉技术的研究一直受到全世界的广泛关注，随着人们对该技术研究的不断深入，其应用领域也越来越广。计算机视觉技术的应用不仅给人们的生产生活带来了极大方便，同时也对各行业管理以及整个社会产生了极大的影响。
参考文献:
[1]王文凯，罗丹．计算机视觉技术在农业自动化中的应用［J］．农机使用与维修，2019( 11) : 16．
[2]李颜，黄维宸．计算机视觉技术及其在电力系统自动化中的应用［J］．中小企业管理与科技( 上旬刊) ，2019( 4) : 183-184．
[3]基于视觉技术的汽车制造智能装备文献综述[J]. 刘科,伍力. 汽车实用技术. 2017(03)
[4]机器视觉技术在机械制造自动化中的应用分析[J]. 陈晓斐. 中国设备工程. 2017(01)
[5]浅谈智能视觉技术应用与发展[J]. 胡瑞敏. 中国公共安全. 2014(18)
论文作者:朱辉
论文发表刊物:《科学与技术》2020年1期
论文发表时间:2020/4/29
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