摘要
在电力作业中，安全事故频繁发生，导致经济损失和人员伤亡。然后低压电流互感器是电网系统中重要的计量工具，在计量作业场景下对低压电流互感器进行校准时，需要将校准装置与低压互感器相连，因为低压电流互感器电流较大，在此校准过程中容易发生意外事故。目前，在对低压电流互感器进行校准的过程中存在一些问题，如停电难、拆卸检查耗时耗力等，且电力工人要穿戴必备防护装备进行作业。 为了解决上述问题，本文设计研发一种基于机器视觉的机械臂控制算法，为实现在带电条件下对在运低压电流互感器进行全量程校准,并对作业人员是否穿戴必备防护装备进行识别。利用机器视觉与机械臂结合实现带电安全接入校准电流互感器，以保证人员、电网及设备安全。具体工作如下: （1）针对计量作业现场，本文提出了一种基于YOLOv5的目标检测算法，并设计全新的网络结构。该算法采用无卷积步长或池化层、加权双向特征金字塔网络和空洞空间金字塔池化等结构，可实现对低压电流互感器上火线、零线和各种标识进行检测。同时，本文算法还可实现对作业人员必备防护装别的检测，一旦检测到作业人员未穿戴防护装备，系统自动进行语音报警。 （2）基于目标检测算法的机械臂视觉系统的设计，通过将本文目标检测算法与相机成像系统进行结合，通过目标检测算法获取低压电流互感器中零线、火线等目标位置信息。然后通过成像视觉系统的坐标转换和相机标定，通过计算将目标的坐标信息转换成机械臂坐标下的空间位置信息。 （3）已知机械臂末端的终点位置信息，通过建立D-H参数表、正逆运动学分析及轨迹规划，对并对轨迹规划算法进行对比，使用优化的五次多项式轨迹规划使机械臂末端（执行器）平稳且连续的达到目标位置，然后通过机械臂的末端执行器，将校准设备与低压电流互感器进行连接，实现电气隔离、带电条件下对互感器进行校准。 提出一种基于YOLOv5的目标检测算法,并通过在自制数据集上进行对比实验和消融实验，与其他目标检测模型进行对比，实验结果表明本文方法的有效性和先进性。此外，本文还针对机械臂轨迹规划不同的算法进行仿真实验，并选取了优化的五次多项式轨迹规划进行机械臂的轨迹规划。最终，将目标检测算法和机械臂结合，通过控制机械臂进行在电条件下低压电流互感器的校准。
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