CN108269322A - 一种巡检方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种巡检方法，包括：巡检机器人根据巡检指令进行巡检；判断巡检机器人每个任务点的巡检是否正常，正常则将巡检机器人的巡检结果发送至数据库；不正常则获取巡检失败任务点的点位信息，将点位信息发送到手持终端；工作人员携带手持终端至点位附件进行拍照；后台系统将拍摄的照片与数据库中预存的进行匹配，找到获取失败的设备，找到该设备关联的点位信息和图像标定参数；借助图像标定参数进行图像识别获取设备数据，并通过关联信息将采集的设备数据对应归档；所有失败任务点的设备数据对应归档后，将处理过的巡检结果发送至数据库。通过给以指令，巡检机器人进行巡检，减少人工劳动强度，更加智能化减少人工操作。

Description

一种巡检方法
技术领域
本发明涉及一种巡检方法。属于机器人领域。
背景技术
随着电力巡检领域智能化、无人化发展的需要，电力巡检机器人的应用越来越广泛。由于电子技术的发展，无人巡检机器人的数据处理能力越来越成熟，在无人值守变电站、线路巡线等方面的应用越来越广泛。目前城市的发展，综合地下管廊越来越多，大量的高压电缆放置于地下的管廊中。地下管廊由于常年处于潮湿阴暗的地下，普通的人工巡检工作劳动强度大，工人工作条件恶劣，难以开展长时间的不间断的监督和巡查。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种巡检方法，采用巡检机器人能够避免上述困难，机器人能够不间断地长时间处于地下工作，人员能够在控制室监控，而不会受到上述问题的制约。
为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：一种巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：巡检机器人根据巡检指令进行巡检；
步骤二：判断巡检机器人每个任务点的巡检是否正常，正常，则执行步骤三，不正常，则执行步骤四；
步骤三：将巡检机器人的巡检结果发送至数据库；
步骤四：巡检机器人某个任务点巡检失败，获取巡检失败任务点的点位信息，将点位信息发送到手持终端；
步骤五：工作人员携带手持终端至点位附件进行拍照；
步骤六：后台系统将拍摄的照片与数据库中预存的设备模板图像集进行匹配，匹配出巡检失败任务点的图像，找到获取失败的设备，找到该设备关联的点位信息和图像标定参数；
步骤七：借助图像标定参数进行图像识别获取设备数据，并通过关联信息将采集的设备数据对应归档；
步骤八：所有失败任务点的设备数据对应归档后，将处理过的巡检结果发送至数据库。
本发明进一步在于，步骤二中判断巡检机器人每个任务点的巡检是否正常的判断方法包括以下步骤：
步骤2a：后台系统将巡检机器人拍摄的照片与数据库中预存的任务点的设备模板图像集进行匹配；
步骤2b：判断巡检机器人在每个任务点拍摄的图像上的设备数据是否能获取，能获取则正常，不能获取则不正常。
本发明进一步在于，步骤四中后台系统将巡检机器人拍摄的照片与数据库中预存的任务点的设备模板图像集进行匹配，某任务点的设备数据无法获取则该任务点巡检失败，获取巡检失败任务点的点位信息的方式为，从数据库中预存的任务点的信息中获取巡检失败任务点的点位信息。
本发明进一步在于，步骤四中获取巡检失败任务点的点位信息的方式为，获取巡检失败任务点的局部地图坐标信息，后台系统将局部地图坐标转换为GPS坐标，GPS坐标信息即为巡检失败任务点的点位信息。
本发明进一步在于，所述巡检失败任务点的局部地图坐标的计算方法为：以巡检机器人的存放位置为原点，分别计算各个任务点与原点之间的距离和方位角，任务点的局部地图坐标即为该任务点与原点之间的距离和方位角。
本发明进一步在于，后台系统将局部地图坐标转换为GPS坐标的方法为：后台系统获取原点的GPS坐标，再根据异常任务点与原点之间的距离和方位角，计算出异常任务点的GPS坐标。
本发明进一步在于，步骤六中后台系统将拍摄的照片与数据库中预存的设备模板图像集进行匹配，匹配出巡检机器人获取失败的设备的方式包括：匹配清晰时，直接匹配出巡检机器人获取失败的设备；匹配不清晰时，工作人员手动选择。
本发明进一步在于，所述巡检结果包括设备噪音、设备图像和设备红外温度。
本发明的有益之处在于：通过给以指令，巡检机器人进行巡检，减少人工劳动强度；通过将巡检机器人拍摄的图像与数据库中预存的图像进行对比，判断出巡检失败任务点，再通过人工在巡检失败任务点拍摄图像，将人工拍摄的图像与数据库中预存的图像匹配，匹配出巡检失败任务点的图像，找到获取失败的设备，再进行图像识别获取人工拍摄的图像内该设备数据，快速识别，更加智能化减少人工操作。
附图说明
图1是本发明一实施例巡检方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
优选的实施例，参照图1所示，本发明一种巡检方法，包括如下步骤：
S1：巡检机器人根据巡检指令进行巡检；
S2：判断巡检机器人每个任务点的巡检是否正常，正常，则执行S3，不正常，则执行S4；
判断巡检机器人每个任务点的巡检是否正常的判断方法包括：
S2a：后台系统将巡检机器人拍摄的照片与数据库中预存的任务点的设备模板图像集进行匹配；
S2b：判断巡检机器人在每个任务点拍摄的图像上的设备数据是否能获取，能获取则正常，不能获取则不正常。
S3：将巡检机器人的巡检结果发送至数据库；
S4：巡检机器人某个任务点巡检失败，获取巡检失败任务点的点位信息，将点位信息发送到手持终端；
S5：工作人员携带手持终端至点位附件进行拍照；
S6：后台系统将拍摄的照片与数据库中预存的设备模板图像集进行匹配，匹配出巡检失败任务点的图像，找到获取失败的设备，找到该设备关联的点位信息和图像标定参数；先匹配出巡检失败任务点的图像，再识别出该图像内的巡检机器人获取失败的设备，关联的点位信息为获取失败设备在巡检过程的位置信息，实现之后将人工拍摄获取的设备信息根据关联的点位信息对应归档。
S7：借助图像标定参数进行图像识别获取设备数据，并通过关联信息将采集的设备数据对应归档；
S8：所有失败任务点的设备数据对应归档后，将处理过的巡检结果发送至数据库。
优选的实施例，本发明一种巡检方法，后台系统将巡检机器人拍摄的照片与数据库中预存的任务点的设备模板图像集进行匹配，某任务点的设备数据无法获取则该任务点巡检失败，获取巡检失败任务点的点位信息的方式为，从数据库中预存的任务点的信息中直接获取巡检失败任务点的点位信息。
优选的实施例，本发明一种巡检方法，获取巡检失败任务点的点位信息的方式还可以为，巡检失败任务点的位置信息为局部地图坐标信息，获取巡检失败任务点的局部地图坐标信息，后台系统将局部地图坐标转换为GPS坐标，GPS坐标信息即为巡检失败任务点的点位信息。
所述巡检失败任务点的局部地图坐标的计算方法为：以巡检机器人的存放位置为原点，分别计算各个任务点与原点之间的距离和方位角，任务点的局部地图坐标即为该任务点与原点之间的距离和方位角。
后台系统将局部地图坐标转换为GPS坐标的方法为：后台系统获取原点的GPS坐标，再根据异常任务点与原点之间的距离和方位角，计算出异常任务点的GPS坐标。
优选的实施例，本发明一种巡检方法，步骤S6中后台系统将拍摄的照片与数据库中预存的设备模板图像集进行匹配，匹配出巡检机器人获取失败的设备的方式包括：匹配清晰时，直接匹配出巡检机器人获取失败的设备；匹配不清晰时，工作人员手动选择。
优选的实施例，所述巡检结果包括设备噪音、设备图像和设备红外温度。
本发明一种巡检方法，通过给以指令，巡检机器人进行巡检，减少人工劳动强度；通过将巡检机器人拍摄的图像与数据库中预存的图像进行对比，判断出巡检失败任务点，再通过人工在巡检失败任务点拍摄图像，将人工拍摄的图像与数据库中预存的图像匹配，匹配出巡检失败任务点的图像，找到获取失败的设备，再进行图像识别获取人工拍摄的图像内该设备数据，快速识别，更加智能化减少人工操作。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：巡检机器人根据巡检指令进行巡检；
步骤二：判断巡检机器人每个任务点的巡检是否正常，正常，则执行步骤三，不正常，则执行步骤四；
步骤三：将巡检机器人的巡检结果发送至数据库；
步骤四：巡检机器人某个任务点巡检失败，获取巡检失败任务点的点位信息，将点位信息发送到手持终端；
步骤五：工作人员携带手持终端至点位附件进行拍照；
步骤六：后台系统将拍摄的照片与数据库中预存的设备模板图像集进行匹配，匹配出巡检失败任务点的图像，找到获取失败的设备，找到该设备关联的点位信息和图像标定参数；
步骤七：借助图像标定参数进行图像识别获取设备数据，并通过关联信息将采集的设备数据对应归档；
步骤八：所有失败任务点的设备数据对应归档后，将处理过的巡检结果发送至数据库。
2.根据权利要求1所述的一种巡检方法，其特征在于，步骤二中判断巡检机器人每个任务点的巡检是否正常的判断方法包括以下步骤：
步骤2a：后台系统将巡检机器人拍摄的照片与数据库中预存的任务点的设备模板图像集进行匹配；
步骤2b：判断巡检机器人在每个任务点拍摄的图像上的设备数据是否能获取，能获取则正常，不能获取则不正常。
3.根据权利要求2所述的一种巡检方法，其特征在于，步骤四中获取巡检失败任务点的点位信息的方式为，从数据库中预存的任务点的信息中获取巡检失败任务点的点位信息。
4.根据权利要求2所述的一种巡检方法，其特征在于，步骤四中获取巡检失败任务点的点位信息的方式为，获取巡检失败任务点的局部地图坐标，后台系统将局部地图坐标转换为GPS坐标，GPS坐标信息即为巡检失败任务点的点位信息。
5.根据权利要求4所述的一种巡检方法，其特征在于：所述巡检失败任务点的局部地图坐标的计算方法为：以巡检机器人的存放位置为原点，分别计算各个任务点与原点之间的距离和方位角，任务点的局部地图坐标即为该任务点与原点之间的距离和方位角。
6.根据权利要求4所述的一种巡检方法，其特征在于：后台系统将局部地图坐标转换为GPS坐标的方法为：后台系统获取原点的GPS坐标，再根据异常任务点与原点之间的距离和方位角，计算出异常任务点的GPS坐标。
7.根据权利要求1所述的一种巡检方法，其特征在于，步骤六中后台系统将拍摄的照片与数据库中预存的设备模板图像集进行匹配，匹配出巡检失败任务点的图像，找到获取失败的设备的方式包括：匹配清晰时，直接匹配出巡检机器人获取失败的设备；匹配不清晰时，工作人员手动选择。
8.根据权利要求1所述的机器人巡检方法，其特征在于，所述巡检结果包括设备噪音、设备图像和设备红外温度。
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