一种智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法与流程

技术特征：
1.一种智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，包括如下步骤：s1：建立缺陷图像样本特征库；在5米范围之内，当汽泵前置泵及其连接管道发生漏水、漏油、漏汽现象，汽动给水泵小机润滑油站发生漏油现象时，当水、油滴在地面散开面积超过100cm2时，蒸汽在空气中形成蒸汽团面积超过200cm2时，系统识别并予以报警；s2：建立缺陷识别训练模型和学习模型；对运行设备电机、轴承、油箱进行红外扫描，5米范围内，通过红外监控监测设备运行温度，当监控温度超过设备运行温度控制标准，后台可人为设定温度标准，系统应当予以报警并显示故障所在位置；s3：建立隐患和缺陷自动检测系统；当汽泵前置泵转动设备存在冒烟现象时，烟雾在空气中形成烟雾团面积超过200cm2时，系统应当识别并予以报警；s4：在系统容量方面，应满足以下要求：系统将自动保存监测到的数据。系统存储容量必须保证能够保存不小于18个月的数据。2.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是包括通讯性能要求，控制、传输信号应具有良好的穿墙性能，并具有良好的抗干扰能力；通讯射频指标应符合国家无线电委员会相关要求。3.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是本发明包括缺陷图像智能识别系统现场监测设备应和本地监控系统间保持可靠、通畅的通讯。4.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是本发明包括缺陷图像智能识别系统缺陷识别准确率大于90％。5.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是本发明包括给水泵小机润滑油站为电厂一级防火区域，缺陷图像智能识别系统现场设备必须满足防爆要求。6.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是本发明在不同工位点的检测要求进行针对性的现场处理，比如漏气采用红外 高清的处理办法，冒烟采用高清处理办法，异热采用红外处理办法，漏油缺陷检测中采用紫外照射高清处理方法，漏水采用红外处理办法，在不同地点根据实际情况采用不同的图像识别算法，使得特征采集与识别相对明确；上述各方法在具体实施过程中会依据实际情况做相应调整。7.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是结合经验将现场可能发生的微漏点分为若干等级，从而使得重点区域得到重点看护，最大程度及时发现故障，以达到电厂的巡查需求；周期性地保存现场场景及合理的规划可以使得信息存储、复查、原因分析及故障追溯等易于实现。8.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是考虑到数据安全性，以及未来扩展的项目需要，而且巡检机器人移动小车不适合搭载数据存储系统和视觉检测系统。因此，系统采用前端移动采集 后台处理的架构，具体由三大部分组成：前端巡检、通讯传输、后台数据处理。9.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是包括前端系统即由图像采集设备、agv载具、光源、云台、工控设备等组成的巡检小车，主要任务是对现场进行图像采集；通讯传输包括无线ap、交换机等通讯设备，主要
任务是实现前端巡检系统和后台数据处理系统的数据交互；后台数据处理主要是服务器和显示设备，服务器具有较大的数据存储容量和数据处理能力，主要任务是存储前端系统采集的图像及运行专门编制的系统软件对图像进行视觉检测，输出检测结果及报警通知。10.根据权利要求1所述的智能机器人组在火力发电厂集控运行缺陷图像智能识别方法，其特征是包括移动巡检机器人主要由小车平台、云台、工业可见光相机、红外热像仪、工控机、通讯模块等组成，负责现场工位点间移动、光源控制、可见光图像采集、红外热图采集等功能。

技术总结
本发明是一种应用于火力发电厂的缺陷图像智能识别方法。包括建立缺陷图像样本特征库；在5米范围之内，当汽泵前置泵及其连接管道发生漏水、漏油、漏汽现象，汽动给水泵小机润滑油站发生漏油现象时，安全性得到保障；在数据集中的情况下，视觉检测、显示、通知等功能易于实现而且不影响现场工作；对水、油、汽、热、烟的微漏缺陷图像检测。采用高清工业相机 红外热成像仪作为采集设备。红外热成像仪主要采集设备的热分布云图，高清工业相机主要获取待检测区域和待检测设备高清图像。通过后台系统中的视觉检测模块对图像进行检测，利用特征参数的对比、图像做差等方法通过图像判断现场是否发生微漏缺陷、是否需要发出警报。是否需要发出警报。是否需要发出警报。


技术研发人员：李锋 余圆才 姚友工 张泽雄 尤亮 陈俊荣
受保护的技术使用者：华能汕头海门发电有限责任公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2022/4/5