作者/ 齐文平 姚京松 刘晓芳 吴军 国家电网湖北省电力公司检修公司(湖北 武汉 430077)
摘要：针对电力设备巡检环境杂乱、功率低、巡检数据计算不完善等问题，本文提出了一种将AR智能眼镜技能使用于电力设备巡检的办法。该办法使用AR技能，将规范操作规范图画或视频与巡检方针进行无缝贴合，使巡检人员在杂乱精细设备中敏捷找到指定方针，以有用完结智能巡检。
导言
电力设备巡检作业是有用保证输电、变电、配电线路及其设备安全的一项根底作业。经过巡视查看来把握线路和电力设备运转情况及周围环境的改变，发现设备缺点和危及线路及设备安全的危险，提出详细的检修内容，以便及时消除缺点[2]。
针对我国很多电力相关企业在设备巡检中劳动力消耗大、作业功率低、巡检不到位、假造巡检数据、巡检数据计算不完善，导致不能及时有用发现问题，使企业遭受重大损失的问题[3]，本文特别提出了一种使用AR智能眼镜的智能巡检办法，该办法依据AR 技能的特色，结合电力设备巡检事务实践，将AR技能使用于电力设备智能巡检中，进步设备巡检质量，及时记载和剖析设备缺点和危险，以防止巡检不到位或不及时等现象，有用作用比较抱负。
1 AR智能眼镜巡检概述
本文涉及到的AR智能眼镜巡检的体系结构如图1所示。
1.1 操作建模
依据设备巡检办理的需求，进行两种相关的模型树立，包含巡检流程和断定模型，以及设备和外表等计算机辨认图形模型。
巡检流程和断定模型包含巡检道路的设定、巡检时刻的设定、巡检类型的设定、反常判别的设定，以及巡检人员信息的设定等。
设备和外表等计算机图形辨认模型包含巡检中用到的一切设备和仪器外表，以及与设备和仪器外表相关的一切的物理特性所掩盖的图形的模型。
巡检流程和断定模型是巡检的流程依据，辅导巡检人员依照操作规程进行巡检，保证人生安全和设备的安全。设备和外表等计算机图形辨认模型是便于AR智能眼镜巡检进程的计算机主动辨认，包含设备方针的设备和物理参数的辨认。
1.2 巡检指令
巡检指令是依据巡检操作规程，经过办理体系向巡检人员派发的巡检操作令。
由数据服务器中的办理功能模块箱发送包含巡检流程和断定依据，以及一切的物理参数。
巡检人员在巡检进程中，经过智能眼镜和AR技能辨认需求巡检的设备方针，这儿所指的方针包含设备自身的特点和设备所反响的各种与供电相关的电力物理参数，经过增强实践SDK和计算机视觉SDK，将包含文字、图片或视频的模型数据与AR眼镜现场辨认的电力设备巡检方针进行无缝贴合。AR智能眼镜辨认到指定的方针，一起辨认到与该设备相对应的各种物理参数，AR智能眼镜将所收集的一切物理参数依据断定模型进行断定，确认巡检设备的工况，依照超越规程别离进行处理，然后将一切的断定定论和收集的一切数据存储在AR智能眼镜中。
1.3 巡检数据上传
当巡检使命依照操作规程完结后，AR智能眼镜会主动将1.2中存储的数据上传至服务器。
1.4 数据剖析体系
数据剖析子体系将收集到的数据及成果进行查看、过滤、剖析和综合，得到巡检人员在某个模块的体现与预期的距离或许巡检事务中某个巡检核存在的严峻缺点，终究完结“以人为中心”和“以设备为中心”交融的企业大数据收集、过滤、贮存、发掘、推送，协助企业做出更正确的决议计划。
2 AR智能眼镜巡检完结
本文介绍的依据AR智能眼镜的智能巡检办法在建模阶段，将现有的巡检材料，如文字、图片、视频、3D动画，经过体系的转化，变为规范的可视化巡检流程数据，传输到AR智能眼镜，使用增强实践技能，实时指引巡检人员规范规范化地完结巡检作业，整个完结进程包含若干要害技能。
2.1 特征信息提取与场景匹配
在1.1中介绍了增强实践智能巡检的建模阶段，除巡检流程和断定模型这个与巡检的使命和规程相关的建模外，还有一个要害的模型，即设备和外表等计算机辨认图形模型。
对各个巡检核地点场景，包含环境、设备、仪器外表等进行计算机辨认图形建模，构成N个规范的练习图画(N表明操作建模的练习图画数量)。在巡检进程中，巡检人员依据AR智能眼镜里的主动导航提示抵达相应的方位，收集其所在方位的场景图画，也便是待巡检场景的图画，将此场景的实践图画与N个练习图画进行匹配，得到与当时查询图画场景符合的练习图画。
场景匹配咱们将其界说为一种参数估量的办法，这些参数界说了场景模型的方位和姿势。咱们将场景模型界说为一个离散函数Tx,y，该函数在一个窗口内取值，也便是说点(x，y)∈w的坐标。假定图画都收到加性高斯噪声的搅扰，该噪声的平均值为零，其不知道的规范差为δ，那么，放在坐标(i，j)处的模型中的一个点与坐落(x,y)∈w处的相应像素匹配的概率是由正态分布给出的：
(1)
由于影响每个像素的噪声独立，模型坐落坐标(x,y)的概率是该模型所掩盖的每个像素的联合概率，即：
(2)
其间，n为模型中的像素个数，这个函数称为似然函数。在最大似然估量中，需求挑选参数，以使似然函数最大化。在实践算法规划中，场景匹配使用了存储模型相对于收集图画不同方位的匹配存储空间。
2.2 区域定位
在建模的时分，依据现场的实践情况，事前在练习图画上对特定的设备和仪器外表等需求辨认的方针做区域定位。在对当时查询图画进行区域定位时，使用查询图画与匹配到的练习图画之间的透视改换联系，将练习图片上的区域定位框拉伸到查询图画视角下，以便确认查询图画上待辨认方针所在区域。
2.3 方针辨认与盯梢
在2.2定位到的区域内，经过2.1的算法(现已作为0glass计算机视觉SDK面向社会敞开)完结依据图画的方针辨认，然后辨认出依据模型树立和操作规程要求的巡检核。
辨认出特定的巡检核后，增强实践SDK会将事前树立好与之对应的可视化巡检流程数据和断定模型数据传输给AR智能眼镜，经过AR的SDK技能，实时指引巡检人员完结规范规范化的巡检作业，终究到达如图2所示作用。
AR智能眼镜在使用进程中，需求全方位地移动，在眼镜中内置了头部姿势传感器，用以捕获人的头部运动姿势，然后完结物体的盯梢，保证头部运动不影响辨认的方针和虚拟信息的交融。
3 定论
依据AR智能眼镜以及AR技能结合电力企业实践需求，能够很好地改善现在电力设备巡检情况。本文说到的办法进步了巡检的功率，保证了电力体系愈加安稳运转，而且进一步推进了巡检作业的规范化、办理的科学智能化，以及监督的主动化，具有推行价值。
参考文献：
[1]付跃安.移动增强实践(AR)技能在图书馆中使用远景剖析.我国图书馆学报,2013,5:034-039.
[2]朱月香.电力设备缺点办理模式的讨论[J].浙江电力, 2000(2):48-49.
[3]刘重阳.依据物联网的工业设备智能巡检体系研制.[D].燕山大学,2015.
[4]G Kipper, J Rampolla.增强实践技能导论[M].郑毅,译.北京:国防工业出版社,2014,8.
[5]王涌天,陈靖,程德文.增强实践技能导论[M].北京:科学出版社,2015,6.
本文来源于《电子产品世界》2017年第5期第58页，欢迎您写论文时引证，并注明出处。
