文丨胖仔研究社
编辑丨胖仔研究社
前言近年来，机器视觉技术在建筑领域的应用研究不断深入，主要体现在在建筑物内物体检测、结构构件识别和机器人运动控制等方面。建筑智能化是发展趋势，机器视觉技术作为重要的工程技术手段，为工程质量的管控提供了新的技术手段。
目前机器视觉技术在建筑领域的应用研究主要集中在对建筑物内物体的检测和识别方面，通过图像采集、图像处理、信息提取和机器视觉系统等核心技术实现对物体的检测和识别。
本文以电力工程为例，基于机器视觉的智能监控方法研究，旨在实现对施工过程中电力工程质量关键点的识别和定位，辅助施工人员及时发现施工质量问题并采取相应措施。
计算机视觉技术在电力工程质量监控中的应用计算机视觉技术是利用计算机代替人眼或其他相应装置，对图像或视频进行自动处理的技术，主要包括图像采集、图像处理、图像识别等基本算法，其核心是利用计算机实现对图像的数字化处理。
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术已广泛应用于电力工程质量监控领域，如在电力工程施工中，利用计算机视觉技术可以有效地对电力工程进行远程视频监控，以便及时发现施工过程中可能出现的问题和隐患，从而避免造成不必要的损失。
基于计算机视觉技术的电力工程质量智能监控系统主要由图像采集单元、图像预处理单元、特征提取与选择单元和目标识别与定位单元等四个部分组成。
其中，图像采集单元包括摄像机、视频采集卡等；图像预处理单元包括图像亮度校正、滤波去噪等；特征提取与选择单元主要由颜色模型、纹理特征、形状特征和空间特征等组成；目标识别与定位单元主要由模板匹配方法、粒子群优化算法和神经网络算法等组成。
在电力工程施工中，为了有效地对电力工程进行远程视频监控，可以将计算机视觉技术应用于施工现场的施工质量监控中，当出现施工质量问题时，可以及时发现并处理；
此外，还可以利用计算机视觉技术对电力工程的施工现场进行远程监控，通过视频传输技术将现场施工情况实时地传输至远程服务器端，以供专业人员对电力工程进行检查。
在电力工程施工过程中，为了确保电力工程施工质量满足相关的标准要求，必须对电力工程施工现场进行实时监控，从而及时发现和解决电力工程中存在的质量问题。
此外，计算机视觉技术还可以用于对施工现场进行远程检测，如对电力工程进行实时监控，以及时发现施工过程中存在的质量问题；此外，计算机视觉技术还可以应用于对施工现场的质量检测，如检测电力工程的施工质量是否符合相关标准要求等。
随着计算机视觉技术的不断发展，其在电力工程中的应用也越来越广泛，尤其是在远程视频监控中的应用也越来越广泛。
但是，由于目前计算机视觉技术还存在一些问题和不足之处，因此在电力工程中运用计算机视觉技术还存在一定的局限性。为了使计算机视觉技术在电力工程质量监控领域得到更好地应用，我们必须针对其存在的问题和不足之处进行改进。
电力工程质量智能监控系统的总体结构设计基于机器视觉的电力工程质量智能监控系统是由前端设备、后台分析处理系统和信息交互平台组成。
前端设备包括CCD摄像机、红外热像仪等，负责采集电力工程质量的视频图像。
后台分析处理系统是电力工程质量监控的核心，负责对采集的图像数据进行预处理、特征提取以及智能识别等，同时将其传输给信息交互平台。
信息交互平台是整个系统的枢纽，它是一个能够与电力工程质量监控前端设备和后台分析处理系统进行通信的信息交互平台。它包括数据库、应用服务器、浏览器、数据接口等部分。
数据库主要用于存储图像数据以及其他相关的工程数据，并对这些数据进行分析处理；应用服务器主要用于部署和管理分析处理系统所需的各类软件，如工程管理软件、图像处理软件等；
浏览器主要用于向用户提供相关的应用服务；数据接口主要用于接收用户发出的各类指令，并对其进行解析和处理。
对于电力工程质量智能监控系统来说，它是一个相对独立的子系统，对其他子系统起到支撑作用。通过对电力工程质量智能监控系统总体结构的分析和研究，我们可以将其分为3个部分：
（1）前端设备部分：这是整个系统的基础部分，它主要完成对电力工程质量图像的采集和预处理功能，包括对视频图像中各种特征进行提取、特征参数的转换等。
（2）后台分析处理系统：主要完成对前端设备所采集到的视频图像信息进行分析、提取和处理，并将其传输给信息交互平台。
（3）信息交互平台：通过对前端设备和后台分析处理系统的信息交互，使前端设备能够与后台分析处理系统进行信息交换，并获取相应的图像信息。
在这个系统中，前端设备作为基础部分，它负责采集电力工程质量图像；后台分析处理系统作为核心部分，它主要完成对图像信息的预处理、特征提取和智能识别等功能；
而信息交互平台作为枢纽，则是整个系统的枢纽，它负责接收前端设备和后台分析处理系统所传递的信息，并对其进行解析和处理。
现场智能巡检机器人的硬件设计基于机器视觉的电力工程质量智能监控系统中，现场智能巡检机器人的硬件设计需要考虑到现场电力工程质量检测的具体需求。
即需要考虑到现场检测机器人的功能和性能，包括检测设备的供电能力、移动速度、定位精度、图像采集速度以及图像处理算法的实时性，此外还需要考虑到现场环境条件对系统运行的影响，如温度、湿度等。
首先，对于现场智能巡检机器人的供电问题，根据机器人的功能需求，选择适合的供电方式，如锂电池供电、太阳能供电等，这些方式不仅可以满足现场环境中机器人运行的需求，还可以充分利用现场资源，节约成本。
其次，对于机器人的定位问题，由于现场检测机器人处于作业环境中，必须考虑其运动过程中的定位精度和速度问题。
在机器人定位方面，由于目前常用的视觉定位技术中存在误差较大和稳定性较差的问题，因此需要采取相应措施来提高其定位精度。
在本文中所采用的视觉定位方法中利用了摄像机的视差原理进行定位，利用摄像机周围不同距离处相同视差的特性来提高图像信息识别的准确率。
在机器人运动速度方面，由于现场检测机器人处于作业环境中，且工作任务具有一定的周期性和重复性特点，因此机器人必须具备一定速度来保证其作业效率。
最后，对于现场智能巡检机器人图像采集问题，由于现场电力工程质量检测具有一定的复杂性和多样性特点，因此必须考虑到不同环境条件对图像采集精度和速度的影响。在本文中采用了图像采集卡进行现场智能巡检机器人图像采集工作。
为了保证现场电力工程质量检测系统具有较好的可扩展性和通用性以及较高的安全性和可靠性等特点，所采用的图像采集卡可以同时支持多路图像输入以及多种输出接口模式。
应用前景及发展趋势基于机器视觉的电力工程质量智能监控方法研究，在一定程度上提升了电力工程质量监督的效率和水平，为电力工程质量监督提供了新的技术手段。
（1）基于机器视觉的电力工程质量智能监控方法能够实现对电力工程现场施工环境、施工工艺等关键环节进行实时、直观地监控，是一种新的质量监督方式。
（2）智能巡检机器人控制系统在软件设计中考虑了各种可能的问题，能够有效解决传统人工巡检模式下的缺陷漏检、错检、误检等问题，实现智能巡检机器人的精准定位和自动化巡检，从而有效地减少了人力资源投入，实现了对电力工程现场施工质量的智能监控。
（3）随着电力工程项目规模不断扩大、技术难度不断增加，智能巡检机器人控制系统将会在电力工程建设中得到广泛应用，可以为电力工程项目提供更加高效、安全、精准的质量监控手段，从而提高电力工程项目的施工质量和运行可靠性。
（4）随着机器视觉技术和人工智能技术的不断发展，在电力工程质量监控中将会有更多更好的智能算法被应用到该领域中，为电力工程质量监控提供更好的技术保障。
（5）随着人工智能技术在智能巡检机器人控制系统中的应用，智能巡检机器人将会逐渐取代传统人工巡检工作模式，从而实现了对电力工程建设各阶段和各环节的智能监控与管理。
（6）随着机器视觉技术和人工智能技术不断发展和进步，该领域还将会出现更多新型传感器、硬件设备以及人工智能算法，从而为该领域提供更好、更优质的技术支持。
笔者观点本文提出的基于机器视觉的电力工程质量智能监控方法，将机器视觉与传统的质量检测相结合，不仅能快速、准确地检测出电力工程中存在的各类质量问题，还能对质量缺陷进行智能识别和分类，有利于提升电力工程的管理水平。
该方法具有较好的智能性，能实现电力工程中各类缺陷的有效识别和分类，具有一定的实用价值。
基于机器视觉的电力工程质量智能监控方法虽然已取得一定进展，但仍存在一些不足：
一是对于电力工程中常见的各类缺陷种类不够全面；二是对缺陷类型、检测效果、分类算法等方面仍需进一步完善；三是目前该方法还仅限于实现了缺陷检测，缺少对缺陷原因分析和隐患治理措施等功能。
参考文献
1.冯爱平：基于机器视觉的混凝土质量缺陷识别方法研究。《电力技术与管理》，(10)：11-13。
2.孙建民：基于机器视觉的钢筋质量检测技术研究与应用。《中国施工科技》，(06)：35-37。
3.邓智辉：基于机器视觉的施工质量智能监控方法研究。《中国电力企业管理》，(6)：-。
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