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摘要
GIS设备作为水电站内电力送出的关键设备,其内部异物引起绝缘击穿是GIS设备占比最大的故障,直接影响着水电站的效益。由于GIS设备筒体较长,在设备安装及开展检修工作时,其内部毫米级异物难以通过经验判断。为了更加有效地检查识别GIS管道内的异物,对比分析了超声波、电磁波、光学不同类型的识别方法对GIS内部异物的有效性。研究了将光学敏感法和光影法相结合的异物识别方法,并设计了基于双光源补光的异物识别算法,将其搭载在GIS设备内部异物检查机器人上实现了应用。应用结果表明:采用双光源补光的异物识别方法,可有效准确地识别出GIS腔体场景中的毫米级异物,准确率可达95%以上。
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