(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210998022.6 (22)申请日 2022.08.19 (71)申请人 国网福建省电力有限公司福州供电 公司 地址 350004 福建省福州市台江区新港道4 号 申请人 国网福建省电力有限公司 (72)发明人 王榆　程航　林青照　韩旭　陈凯　 黄强　郑武剑　周云婷　 (74)专利代理 机构 福州科扬专利事务所(普通 合伙) 35001 专利代理师 何小星 (51)Int.Cl. B08B 1/04(2006.01) B08B 3/02(2006.01)B08B 13/00(2006.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 3/40(2006.01) B05B 13/04(2006.01) (54)发明名称 一种配网架空线路绝 缘端子脏污清洗设备 (57)摘要 本发明公开了一种配网架空线路绝缘端子 脏污清洗设备， 包括图像识别系统、 架设在绝缘 斗臂车平台上的机械手臂和摄像头； 摄像头用于 获取绝缘端子图像信息； 图像识别系统判断绝缘 端子为有污渍绝缘端子或无污渍绝缘端子， 将有 污渍绝缘端子的空间坐标信息发送给机械手臂； 机械手臂驱动清扫机构、 清洗机构和喷涂机构移 动至获取的空间坐标位置， 机械臂运用本方案的 算法对绝缘端子污闪进行清洗， 不仅效率高； 而 且机器清洗有利于清洗达到预期的需求， 解决了 传统的高电压配电线路上的带电作业由人工完 成带来的风险， 减 小人为作业带来的风险性。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 115365196 A 2022.11.22 CN 115365196 A 1.一种配网架空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 包括图像识别系统、 架设在 绝缘斗臂车平台上的机 械手臂和摄 像头(200)； 所述摄像头(200)用于获取平台周围设定范围内绝 缘端子图像信息； 所述图像识别系统用于接收绝缘端子图像信息进行判断将设定范围内的绝缘端子分 为有污渍绝缘端子和无污渍绝缘端子， 并将有污渍绝缘端子的空间坐标信息发送给所述机 械手臂； 所述机械手臂上安装有清扫机构(300)、 清洗机构(400)和喷涂机构(500)， 所述机械手 臂驱动清扫机构(300)、 清洗机构(400)和喷涂机构(500)移动至获取的空间坐标位置， 对有 污渍绝缘端子进行清扫、 清洗和喷涂 工作。 2.根据权利要求1所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 机械手臂包括安装在底 座(2)顶部的X向移动装置(3)、 安装在X向移动装置(3)上的A轴旋转 装置(4)、 安装在A轴旋转装置(4)上的Y向移动装置(5)、 安装在Y向移动装置(5)上的Z向移 动装置(6)。 3.根据权利要求2所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 底座(2)底部安装有水箱组件(7)以及包裹水箱组件(7)的绝 缘工作斗(1)。 4.根据权利要求2所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 清扫机构(3 00)、 清洗机构(400)和喷涂 机构(500)均安装在Z向移动装置(6)上同步移动。 5.根据权利要求4所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 清扫机构(300)包括Y轴滑台(307)、 从Y轴滑台(307)上沿Y向延伸的清扫支架(303)、 安装在 清扫支架(303)自由端的清扫轮(304)、 安装在清扫支架(303)上用于驱动清扫轮(304)转动 的清扫驱动(3 06)。 6.根据权利要求5所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 Y轴滑台(307)上固定有回转支座(301)， 所述清扫支架(303)通过回转驱动(302)相对回转 支座(301)旋转配合。 7.根据权利要求5所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 清扫轮(3 04)有两组以上， 所述清扫驱动(3 06)通过同步带组件(3 05)驱动同步 转动。 8.根据权利要求4所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 清洗机构(400)包括清洗喷头(402)以及驱动清洗喷头(402)沿Z向移动的清洗伸缩装置 (401)。 9.根据权利要求4所述的一种配网架 空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所述 喷涂机构(500)包括喷涂喷头(502)以及驱动喷涂喷头(502)沿Z向移动的喷涂伸缩装置 (501)。 10.根据权利要求1所述的一种配网架空线路绝缘端子脏污清洗设备， 其特征在于： 所 述图像识别系统包括： 数据集制作模块： 用于收集电力现场绝缘端子 图像数据， 对绝缘端子 图像数据进行人 工标注， 包括污渍标注框的位置坐标P和污渍类别； 根据标注框的大小计算块状污渍面积， 按污渍面积是否小于预设的污渍标准大小， 将绝缘端子图像分为有污渍绝缘端子图像和无 污渍绝缘端子图像； 数据增强模块： 根据污渍标注框的位置坐标从有污渍绝缘端子图像中截取出污渍图权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115365196 A 2像， 将截取出 的至少一污渍图像复制 到无污渍绝缘端子背景图像中， 进行有污渍绝缘端子 图像的数据扩增； 对数据扩增后的有污渍绝缘端子图像进行数据增强处理， 得到高分辨率 绝缘端子污渍图像数据集； YOLO v5模型： 将高分辨率绝缘端子污渍图像数据集中的图像输入至YOLO  v5模型， 通 过Backbone模块对输入图像进行图像分块， 采用滑动窗口的方法， 事先给定窗口大小和移 动步长， 若窗口中含有污渍则 保留分块图作为特征图， 若不包含， 则不保留分块图； 将特征 图输入到Neck网络中进行特征融合处理， 得到检测图； 将检测图输入到head网络中进行预 测， 通过head网络输出预测 污渍位置坐标P ’， 构建损失函数计算预测污渍位置坐标P ’与对 应输入图像中污渍标注框的位置坐标P的损失值， 基于计算出的损失值进行反向传播调节 网络权重参数， 进行迭代训练获得绝 缘端子污渍检测模型； 检测模块： 用于对现场绝 缘端子进行污 渍检测。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115365196 A 3