机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过计算机系统和相应的算法使机器能够获取、解释和理解图像或视频数据，这项技术借鉴了人眼的感知和图像处理能力，使机器能够进行视觉感知、模式识别和决策判断。电气自动化智能检测技术是一种结合电气工程、自动化技术和人工智能的前沿技术，旨在通过先进的传感器、数据采集系统和智能算法，实现对电气设备状态、性能和运行情况的自动监测和分析，能够提高电气设备的实时监测能力，有效降低对人工巡检的依赖，提高系统的可靠性和安全性。研究基于机器视觉的电气自动化智能检测技术，不仅能够推动电气设备监测的现代化和智能化，而且还能提高生产效率、降低了维护成本，并为电气自动化系统的可持续发展和安全运行提供了有力的支持。

一、基于机器视觉的电气自动化智能检测技术

（一）图像获取

图像获取技术主要是通过安装在生产线上的相机来获取目标物体的实时图像，这些相机通常具有高分辨率、高帧率、高灵敏度等特点，能够捕捉到目标物体的细微变化和细节特征。在图像获取过程中，相机通过镜头将目标物体的图像聚焦在图像传感器上，然后将图像信号转换为数字信号，传输到计算机视觉算法中进行处理和分析，为了提高图像的质量，相机通常会配备一些辅助设备，如光源、镜头清洁器等，确保图像的清晰度和稳定性^[1]。在图像获取过程中，还需要考虑相机的安装方式、位置、角度等因素，确保能够获取到全面、准确的目标物体图像，根据目标物体的特点和检测需求，选择合适的相机型号和参数设置，满足对图像质量和检测精度的要求。

（二）图像处理

图像处理技术主要是通过计算机视觉算法对获取到的图像进行处理和分析，获取目标物体的位置、姿态、尺寸等信息。目标识别是图像处理中的关键步骤，根据提取的特征对目标物体进行识别，判断其是否符合设计要求或存在缺陷，目标识别通常涉及模式识别、机器学习等技术领域，需要通过大量的训练和学习，提高识别准确率^[2]。对目标物体进行追踪和控制，追踪主要是通过计算机视觉算法对目标物体的运动轨迹进行实时计算和分析，获取其位置、速度、加速度等物理量；控制则是根据追踪到的目标物体信息，通过控制系统对机械臂、传送带等设备进行控制，实现电气设备的智能控制和优化。

（三）特征提取

特征提取技术主要是通过计算机视觉算法对图像进行处理和分析，提取出目标物体的关键特征，如形状、颜色、纹理等^[3]。对提取出的特征进行处理和分析，通常涉及特征选择、特征编码等操作，特征选择是从提取出的特征中选择出最具有代表性和区分度的特征，减少计算量和提高识别准确率；特征编码则是将提取出的特征转换为计算机能够处理的数据格式，如向量、矩阵等，以便于后续的目标识别和追踪。

（四）目标识别

目标识别技术主要是通过计算机视觉算法对提取出的特征进行处理和分析，识别出目标物体并判断其是否符合设计要求或存在缺陷。目标识别通常涉及模式识别、机器学习等技术领域，在模式识别中，常用的方法包括模板匹配、神经网络、支持向量机等，模板匹配是将提取出的特征与预先定义的模板进行比对，判断目标物体是否存在；神经网络和支持向量机则是通过训练和学习识别目标物体^[4]。在目标识别过程中，需要考虑目标物体的多样性和复杂性，为了提高识别准确率，可以采用多种特征提取和识别方法，并结合投票、融合等策略来进行综合判断，通过引入深度学习等技术来提高目标识别的精度和效率。

（五）追踪与控制

追踪与控制技术主要是通过计算机视觉算法对目标物体的运动轨迹进行实时计算和分析，获取其位置、速度、加速度等物理量，并根据这些信息对机械臂、传送带等设备进行控制，实现电气设备的智能控制和优化。在追踪过程中，计算机视觉算法需要对目标物体进行连续的图像获取和处理，获取其运动轨迹，通常涉及目标物体的特征提取、图像匹配、运动模型建立等操作，特征提取是为了识别出目标物体并提取出其关键特征；图像匹配则是将连续获取的图像进行比对，获取目标物体的运动轨迹；运动模型建立则是根据获取到的目标物体信息，建立其运动模型，预测其未来的运动状态^[5]。在控制过程中，控制系统需要根据追踪到的目标物体信息，对机械臂、传送带等设备进行控制，通常涉及路径规划、速度控制、力控制等操作，路径规划是根据目标物体的位置和姿态，规划机械臂或传送带的运动路径；速度控制则是根据目标物体的速度和加速度，控制机械臂或传送带的运动速度；力控制则是根据目标物体的质量和受力情况，控制机械臂或传送带的运动力度。

二、基于机器视觉的电气自动化智能检测技术的应用途径

在电子制造行业中，机器视觉凭借自身的众多优势，可以满足对产品越来越精密化的质量要求，如在连接件加工组装过程中，机器视觉技术可以对连接件的位置、姿态、尺寸等进行精准测量，确保连接件的组装精度和质量；在屏幕对位贴合过程中，机器视觉技术可以对屏幕的位置、角度等进行精准测量，确保屏幕的贴合精度和质量^[6]。机器视觉检测技术在无序分拣领域的应用也比较普遍，如通过星上维智能科技研发的机器视觉工业检测系统，采用3D图像追踪技术，通过排布在空间中的数个摄像头，对目标物的自由运动状态进行实时分析和数据采集，实现无序分拣。机器视觉检测技术在涂胶领域的应用可以提高涂胶的精度和效率，如通过机器视觉系统对胶水的涂抹位置和涂抹量进行实时检测与控制，提高涂胶的精度和效率。将机器视觉检测技术应用在面板行业，可以提高生产效率和产品质量，如在液晶屏幕生产过程中，机器视觉系统可以对屏幕进行自动检测和分析，确保屏幕的质量和生产效率达到标准要求。

结束语：

本文深入探讨了基于机器视觉的电气自动化智能检测技术，证明了其在提高电气设备监测效率、降低运维成本、改善系统可靠性方面的显著优势。未来，该技术有望在电力系统和工业自动化领域得到广泛应用，为实现智能电气设备监测和维护提供了可行的技术路径，期待这一研究成果对电气自动化领域的技术创新和工程实践产生积极影响。

参考文献：

[1]黄鸿发,梁小玲,范有权,等.基于机器视觉的空调显示器智能检测技术研究[J].机电工程技术,2022(9):51-53.

[2]岑琪,张志坚,李俊宁,等.基于机器视觉的电梯包覆带检验技术研究[J].中国特种设备安全,2022（7）：54-56.

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[4]张燕.电气自动化在电气工程中的应用探讨[J].工程技术(文摘版),2022(17):33-35.

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[6]苏振华柴长清.智能化技术在电力系统电气工程自动化的应用分析[J].轻松学电脑,2021,3(9):12-14.