随着电力行业的快速发展,以机器人代替人工实现智能巡检的需求日渐增长,电力特种作业机器人应运而生。电力塔攀爬机器人作为特种智能巡检机器人产品中的一种,主要功能是攀爬电力塔及完成相关巡检工作。实现电力塔攀爬机器人自主化是智能巡检时代的关键目标之一,对于提高巡检效率、降低生产成本、加速电力特种作业机器人智能化进程、保障国家能源安全具有重要意义。本文为实验室自行研制的电力塔攀爬机器人设计了一套视觉系统,使其具备定位攀爬脚钉及识别安全锁姿态的功能,为提高电力塔攀爬机器人自主化水平提供了一种思路,全文主要内容如下:(1)总结了现有电力塔攀爬机器人的研究现状,针对机器人视觉系统的关键技术进行了分析,研究了目标检测与姿态识别领域的优秀成果。结合机器人机械系统及应用需求,选择了合适的视觉系统配置方法。针对机器人爬塔定位功能与防坠保护功能设计了视觉系统软硬件框架,并对空间定位描述方法进行了分析。(2)为实现机器人定位脚钉进行爬塔的功能,视觉系统中采用了深度学习算法识别并定位脚钉。利用了Mobilenet的深度可分离思想优化高效的目标检测模型YOLOv3,并对先验框聚类方法进行了优化。通过自制铁塔模型与室外真实场景构成的数据集训练了模型,实现了脚钉识别。然后分析了相机的深度特性,将识别结果与Intel Realsense D435相机的深度信息进行结合,实现了脚钉定位,具有较高的精度。(3)为实现防坠保护功能,视觉系统中采用了点云配准方法识别安全锁的空间姿态。通过Intel Realsense D435获取了场景点云并进行滤波、分割等处理,基于三维模型构建了模板点云数据库。通过计算处理后的场景点云与模板点云的特征匹配度获得安全锁的最佳姿态模板,然后基于SAC-IA及ICP算法进行点云配准实现姿态识别及优化。通过实验得出,安全锁的姿态识别结果具有较高精度。(4)完成了视觉系统开发,在现场环境中对电力塔脚钉的识别与定位及安全锁姿态识别分别进行了应用。对于加速电力塔攀爬机器人智能化、自动化进程具有重要意义,为提升电力智能巡检水平提供了新思路。