【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于變壓器自動拆，尤其涉及一種變壓器自動拆解方法及系統。
技術介紹
1、建設智能型退役變壓器拆解產線，對滿足日益發展的廢舊物資拆解高效管理的需求，推進變壓器拆解向信息化、專業化、綠色化管理邁進，打通廢舊物資回收管理最后一公里具有重要意義。
2、傳統的建設智能型退役變壓器拆解產線，一般是人機協作的半自動拆解產線，不能實現變壓器的全流程自動拆解，限制變壓器全流程自動拆解的其中一個原因是，在不同拆解階段需要對變壓器的操作位進行精準定位，對數據更新、處理和控制等的要求較高，比如，在進行螺栓自動拆解時，因變壓器的型號、生產廠家等不同，每次需要拆解的螺栓，在變壓器上的位置會發生改變，即使是同型號和廠家的變壓器，因加工精度和后期使用過程中發生變形等原因，其螺栓的位置也會發生變動，如果不能很好的確定螺栓的位置，則利用機械臂操作時，會導致螺栓與機械臂上的扳手配合不穩定，對扳手的施力位置造成傷害，影響其使用壽命，增加拆卸難度，而每次均需要重新對螺栓進行定位，可以避免定位不準確的問題，但是每次的數據更新、處理控制指令的生成，對控制系統的要求較高，會影響控制速度和效率，增加數據處理和控制難度。
技術實現思路
1、本專利技術為了解決上述問題，提出了一種變壓器自動拆解方法及系統，本專利技術在預設列表中直接調取對應型號變壓器的螺栓位置，并通過檢測螺栓位置與候選位置進行對比的放置對螺栓位置進行修正，在保證螺栓位置準確的基礎上，避免了用于判斷和修正等過程中過多數據的獲取與更新，降低了對控制速度
2、為了實現上述目的，本專利技術是通過如下的技術方案來實現：
3、第一方面，本專利技術提供了一種變壓器自動拆解方法，包括：
4、獲取變壓器的rgb圖像和深度圖像，形成點云；
5、利用rgb圖像，對變壓器上表面進行分割，得到分割后的圖像；其中，用于變壓器上表面分割的模型為yolact(you?only?look?at?coefficients)；
6、利用分割后的圖像，對場景點云中去掉其他部分，僅保留變壓器上表面相應的點云，與預先形成的變壓器上表面模版進行匹配，得到變壓器的6d位姿(位置x，y，z和姿態rotx，roty，rotz)；其中所述變壓器上表面點云模版匹配模型為ppf(point?pairfeatures，點對特征)；
7、利用變壓器上表面的6d位姿，在預設列表中，確定螺栓的候選位置；其中，預設列表中的信息包括變壓器類型，以及變壓器類型對應的螺栓位置；
8、在rgb圖像中，利用預設的螺栓位置檢測模型進行螺栓位置檢測，將檢測的螺栓位置與候選位置進行對比，對螺栓位置進行修正；其中，所述螺栓位置檢測模型為wbf(weighted?box?fusion)；
9、利用修正的螺栓位置，在預設的三維模型中，確定螺栓的三維坐標；
10、將螺栓的三維坐標轉換為預設機器人末端工具的坐標進行螺栓拆卸，實現變壓器上蓋拆解。
11、進一步的，利用yolact神經網絡對變壓器上表面進行分割后僅保留變壓器上表面部分的點云，具體的，首先，將rgb信息和深度信息轉換成點云信息；然后，利用yolact神經網絡分割變壓器上表面部分；然后，利用預處理僅保留變壓器上表面部分的點云；其中，所述的預處理包括結合分割結果、連通組件方法和噪聲去除；該預處理提高后續點云匹配穩定性而且提速匹配速度。
12、進一步的，通過保留的變壓器上表面部分的點云與預先形成的變壓器上表面模型進行匹配，得到變壓器的6d位姿(x，y，z，rotx，roty，rotz)，其中所述點云模版匹配模型為ppf(point?pair?features，點對特征)；利用得到的變壓器6d位姿，在二維rgb圖像中對變壓器上表面分割結果進行糾正。
13、進一步的，rgb圖像中的變壓器上表面區域里檢測到螺栓位置，具體的，摳出變壓器上表面區域，利用wbf(weighted?box?fusion)神經網絡檢測螺栓位置。
14、進一步的，確定螺栓的候選位置時在預設列表中直接調取對應型號變壓器的螺栓位置，并通過檢測到的螺栓位置與候選位置進行對比，具體的，首先在預設列表中調取對應型號變壓器的螺栓候選位置，與前面所檢測到的螺栓位置進行匹配，對于因為外部干涉未檢測到的螺栓把候選位置當成該螺栓位置，對于候選位置和前面檢測到的位置之間的距離大于已設置的閾值的位置當成誤檢測的，對于候選位置和前面檢測到的位置之間的距離小于該閾值的螺栓把檢測到的位置當成該螺栓的位置。
15、進一步的，完成變壓器上蓋拆解后，通過變壓器6d位姿和變壓器上表面模型，在三維變壓器上表面點云中進行磁吸位點云匹配，得到磁吸位置中點的三維坐標；將磁吸位的三維坐標轉換為電磁工裝的工具坐標，引導電磁工裝抵達磁吸位，自動吸住變壓器上蓋，將變壓器上蓋提起；
16、預設的抽油機器人自動將末端的抽油工裝插入變壓器殼體內，開始抽油，直至抽油完畢自動停止；
17、電磁工裝將變壓器上蓋運送至線圈拆解工位，兩端預設的機械臂自動用液壓剪將變壓器上蓋與繞組間的連接件分離；
18、對變壓器的rgb圖像進行分割，借助rgb圖像分割結果，從預先構建的變壓器類型和繞組模型中，確定繞組上鐵軛和線圈位置的三維坐標；將三維坐標轉換為預設機器人末端工具坐標，引導機器人末端夾持工裝夾住上鐵軛進行拆解；
19、進行散件入庫、外殼入庫和物資出庫。
20、第二方面，本專利技術還提供了一種變壓器自動拆解系統，包括：
21、圖像采集模塊，被配置為：獲取變壓器的rgb圖像和深度圖像；
22、圖像分割模塊，被配置為：利用rgb圖像和深度圖像，對變壓器上表面進行分割，得到分割后的圖像，與以行程的變壓器上表面點云模板進行6d位姿匹配；
23、候選位置確定模塊，被配置為：利用匹配后的結果圖像利用通過匹配后的結果分割好的圖像，在預設列表中，確定螺栓的候選位置；其中，預設列表中的信息包括變壓器類型，以及變壓器類型對應的螺栓位置；
24、螺栓位置檢測模塊，被配置為：在rgb圖像中，利用預設的螺栓位置檢測模型進行螺栓位置檢測，將檢測的螺栓位置與候選位置進行對比，對螺栓位置進行修正；其中，所述螺栓位置檢測模型為wbf(weighted?box?fusion)；
25、修正模塊，被配置為：利用修正的螺栓位置，在預設的三維模型中，確定螺栓的三維坐標；
26、拆解模塊，被配置為：將螺栓的三維坐標轉換為預設機器人末端工具的坐標進行螺栓拆卸，實現變壓器上蓋拆解。
27、第三方面，本專利技術還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現了第一方面所述的變壓器自動拆解方法的步驟。
28、第四方面，本專利技術還提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并能夠在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.變壓器自動拆解方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，利用長短期記憶人工神經網絡對變壓器上表面進行分割，具體的，首先，將深度信息轉換成視差、表面法線和高三個通道信息；然后，利用循環事件網絡提取變壓器上表面不同方向上的上下文信息，并在兩個方向進行雙向傳播；同時，對于變壓器上表面圖像中的RGB通道信息，利用長短期記憶人工神經網絡中的卷積結構提取特征，利用插值將各級特征恢復到相同分辨率下，并級聯；最后，利用循環事件網絡獲取上下文信息。
3.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，通過連接組件標記算法和噪聲去除，僅保留變壓器上表面部分的點云，得到變壓器上表面模型；通過與預先形成的變壓器上表面模型進行對比，得到變壓器的6D姿態；利用得到的變壓器6D姿態，在二維RGB圖像中對變壓器上表面分割結果進行糾正。
4.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，將RGB信息和深度信息轉換成點云信息，分割變壓器上表面部分；通過預處理僅保留變壓器上表面部分的點云；通過保留的變壓器上表面部分的點云與預先形成的變
5.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，確定螺栓的候選位置時，在預設列表中直接調取對應型號變壓器的螺栓位置，并通過檢測到的螺栓位置與候選位置進行對比；具體的，首先在預設列表中調取對應型號變壓器的螺栓候選位置，與前面所檢測到的螺栓位置進行匹配，對于因為外部干涉未檢測到的螺栓把候選位置當成該螺栓位置，對于候選位置和前面檢測到的位置之間的距離大于已設置的閾值的位置當成誤檢測的，對于候選位置和前面檢測到的位置之間的距離小于該閾值的螺栓把檢測到的位置當成該螺栓的位置。
6.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，完成變壓器上蓋拆解后，通過變壓器6D位姿和變壓器上表面模型，在三維變壓器上表面點云中進行磁吸位點云匹配，得到磁吸位置中點的三維坐標；將磁吸位的三維坐標轉換為電磁工裝的工具坐標，引導電磁工裝抵達磁吸位，自動吸住變壓器上蓋，將變壓器上蓋提起；
7.變壓器自動拆解系統，其特征在于，包括：
8.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現了如權利要求1-6任一項所述的變壓器自動拆解方法的步驟。
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并能夠在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現了如權利要求1-6任一項所述的變壓器自動拆解方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，實現了如權利要求1-6任一項所述的變壓器自動拆解方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.變壓器自動拆解方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，利用長短期記憶人工神經網絡對變壓器上表面進行分割，具體的，首先，將深度信息轉換成視差、表面法線和高三個通道信息；然后，利用循環事件網絡提取變壓器上表面不同方向上的上下文信息，并在兩個方向進行雙向傳播；同時，對于變壓器上表面圖像中的rgb通道信息，利用長短期記憶人工神經網絡中的卷積結構提取特征，利用插值將各級特征恢復到相同分辨率下，并級聯；最后，利用循環事件網絡獲取上下文信息。
3.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，通過連接組件標記算法和噪聲去除，僅保留變壓器上表面部分的點云，得到變壓器上表面模型；通過與預先形成的變壓器上表面模型進行對比，得到變壓器的6d姿態；利用得到的變壓器6d姿態，在二維rgb圖像中對變壓器上表面分割結果進行糾正。
4.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，將rgb信息和深度信息轉換成點云信息，分割變壓器上表面部分；通過預處理僅保留變壓器上表面部分的點云；通過保留的變壓器上表面部分的點云與預先形成的變壓器上表面模型進行匹配，得到變壓器的6d位姿，其中，所述變壓器上表面模型為點對特征模型；利用得到的變壓器6d位姿，在二維rgb圖像中對變壓器上表面分割結果進行糾正。
5.如權利要求1所述的變壓器自動拆解方法，其特征在于，確定螺栓的候選位置時，在預設列表中直接調取對...
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙亞博，崔憲杰，李運廠，陳強，舒思婉，王建，王攀，張文浩，王洪波，賈旭，張康，劉勇，馮秋碩，徐云龍，
申請(專利權)人：國網智能科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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