CN111060286A - 基于移动机器人的led交通灯具质量巡检方法及系统 - Google Patents

基于移动机器人的led交通灯具质量巡检方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检方法，所述方法包括：控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像；获取所述图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据所述故障图像和故障位置信息进行故障报警，同时保存巡检记录。采用本发明，解决了无法自动巡检LED交通灯具质量的问题，可以缩短对LED交通灯具巡检的周期时长，降低了漏检的可能性。另外，可以准确巡检出存在质量问题的LED交通灯具，并进行故障报警，形成巡检记录。从而提高LED交通灯具质量巡检的效率和自动化程度。

Description

基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检方法及系统
技术领域
本发明涉及灯具检测技术领域，特别涉及一种基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检方法及系统。
背景技术
目前，市面上的LED交通灯具的品质参差不齐，容易造成马路上的LED交通灯具出现“坏点”，LED交通灯具的主要作用是指挥交通通行，使驾驶者或者行人能够遵守交通安全规章制度。如果交通灯具存在“坏点”，则可能导致LED交通灯具的发光强度过低，使得其照射距离不足，可视性变低，引起交通事故的可能性增大。因此，LED交通灯具的质量是否符合国家标准对交通出行至关重要。
根据GB 14887-2011《道路交通信号灯》的要求，LED交通灯具出厂前需要进行常温下电源稳定性和光源性能测试。在LED交通灯具的实际生产过程中，质检员需要将交通灯具放在老化车间的老化架上，对LED交通灯具进行时长为24小时以上的老化测试。测试期间内，LED交通灯具不可出现暗灯、闪灯等故障现象。每间隔2个小时，质检员需巡检一次老化架，查看正在进行老化测试的LED交通灯具是否正常，若存在老化测试异常的LED交通灯具，则将其记录在巡检记录表上。
现阶段，LED交通灯具生产商对LED交通灯具的质量巡检大多采取人工视觉巡检的方式，这种巡检方式耗费人力，质检员需要每间隔2个小时进行一次巡检，且需要巡检的LED交通灯具数量规模较大，容易出现LED交通灯具的发光强度大导致质检员视觉疲劳而疏忽巡检，或者是质检员由于个人原因没有按照规定定期巡检而生产出质量不良的LED交通灯具。最终，LED交通灯具的质量无法保证。
发明内容
本申请的目的在于解决无法自动巡检LED交通灯具质量的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种LED交通灯具质量巡检方法及系统。所述技术方案如下：
一方面，一种LED交通灯具质量巡检方法，所述方法包括：
控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像；
获取所述图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据所述故障图像和所述故障位置信息进行故障报警。
进一步的，控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像包括：
根据所述待检测LED交通灯具分布，设定周期时长；
控制所述移动机器人根据所述周期时长导航到目标点，采集待检测LED交通灯具的图像；
将所述图像保存至所述移动机器人的存储器中。
进一步的，所述移动机器人根据所述周期时长导航到目标点包括：
控制所述移动机器人构建所述待检测LED交通灯具分布的地图；
根据所述待检测LED交通灯具分布，在所述地图上设定目标点；
根据所述目标点，设定所述移动机器人在一个周期时长内的导航路径；
所述移动机器人依据导航路径导航到所述目标点。
进一步的，获取所述图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据所述故障图像和所述故障位置信息进行故障报警包括：
从所述移动机器人的存储器中，批量读取所述图像；
对所述图像进行分析处理后，确定所述图像是否为所述故障图像；
若为故障图像，则确定出所述故障位置信息并针对所述故障图像进行所述故障报警后输出巡检记录。
进一步的，将所述巡检记录存储在数据库中。
另一方面，一种LED交通灯具质量巡检系统，所述系统包括：
图像采集模块，用于控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像
图像处理模块，获取所述图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据所述故障图像和所述故障位置信息进行故障报警。
进一步的，所述图像采集模块还用于：
根据所述待检测LED交通灯具分布，设定周期时长；
控制所述移动机器人根据所述周期时长导航到目标点，采集待检测LED交通灯具的图像；
将所述图像保存至所述移动机器人的存储器中。
进一步的，所述图像采集模块还用于：
控制所述移动机器人构建所述待检测LED交通灯具分布的地图；
根据所述待检测LED交通灯具分布，在所述地图上设定目标点；
根据所述目标点，设定所述移动机器人在一个周期时长内的导航路径；
所述移动机器人依据导航路径导航到所述目标点。
进一步的，所述图像处理模块还用于：
从所述移动机器人的存储器中，批量读取所述图像；
对所述图像进行分析处理后得到分析结果，确定所述图像是否为所述故障图像将所述分析结果与正常结果对比并确定所述图像是否存在故障；
若存在为故障图像，则确定出所述故障位置信息并针对所述故障图像进行所述故障报警后输出巡检记录。
进一步的，所述系统还包括数据存储模块，用于：
将所述巡检记录存储在数据库中。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：通过一种LED交通灯具质量巡检方法及系统，解决了无法自动巡检LED交通灯具质量的问题，可以缩短对LED交通灯具巡检的周期时长，降低了漏检的可能性。另外，可以准确巡检出存在质量问题的LED交通灯具，并进行故障报警。从而提高LED交通灯具质量巡检的效率和自动化程度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明中基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检方法流程图；
图2是本发明中移动机器人采集待检测LED交通灯具的图像的流程图；
图3是本发明中图像处理与巡检记录存储的流程图；
图4是本发明中基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检系统示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检方法，在本实施方式中，移动机器人可以是TurtleBot2移动机器人或者其他移动机器人平台，所述方法包括以下步骤：
101：控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像。
如图2所示，在本实施方式中，根据待检测LED交通灯具分布，设定周期时长；控制移动机器人根据周期时长导航到目标点，采集待检测LED交通灯具的图像；将图像保存至所述移动机器人的存储器中。移动机器人根据周期时长导航到目标点包括：控制移动机器人构建待检测LED交通灯具分布的地图；根据待检测LED交通灯具分布，在地图上设定目标点；根据目标点，设定移动机器人在一个周期时长内的导航路径；移动机器人依据导航路径导航到目标点。
具体的，首先，移动机器人针对待检测LED交通灯具在老化测试车间的位置分布，执行即时定位与地图构建任务，移动机器人利用里程计搜集的位置数据和深度相机提供的仿激光数据，构建二维栅格的地图。接着，地图构建完成之后，移动机器人确定自身的位姿即实现定位，定位方法可以是激光雷达定位、GPS、人工标志的定位、里程计定位等。然后，针对待检测LED交通灯具在老化测试车间的位置分布，在地图上设定导航的目标点，目标点与待检测LED交通灯具在老化测试车间的位置分布相对应，在移动机器人自主导航到目标点之前，需要先查找到目标点在地图中的位姿，目标点的位姿包括坐标和朝向。
具体的，因为移动机器人从当前点导航到目标点的过程中需要实现避障和待检测LED交通灯具的图像采集任务，所以设定移动机器人的导航路径。导航路径可以划分为两个方面，一方面是基于已知环境信息的全局路径规划，全局路径规划需要预先构建好地图，地图可以是二维栅格的地图、拓扑地图等，地图有地标网络，便于计算路径。全局路径规划可以处理已知环境中的问题，但是，当环境中出现轻微的变化，比如出现有新的障碍物出现时，全局路径规划无法实时处理。另一方面是基于实时传感器信息的局部路径规划，通过实时探测环境中的数据，不断通过传感器提供的信息对导航路径进行实时修改和校正，但是，难以查找最优的路径，甚至无法到达目标点。在本实施方式中，结合两个方面导航路径的优缺点，控制移动机器人利用全局路径规划器和局部路径规划器设定最优导航路径，移动机器人依据最优导航路径导航到目标点并利用深度相机采集待检测LED交通灯具的图像，将图像保存在存储器中。因此，解决了无法自动巡检LED交通灯具质量的问题。
在本实施方式中，为了缩短对LED交通灯具巡检的周期时长，降低了漏检的可能性。根据LED交通灯具老化测试任务量以及位置分布，采用Crontab定时任务设定巡检的周期时长，移动机器人根据周期时长执行巡检任务。
102：获取图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据故障图像和故障位置信息进行故障报警。
如图3所示，在本实施方式中，从移动机器人的存储器中，批量读取图像；对图像进行分析处理后，确定图像是否为故障图像；若为故障图像，则确定出故障位置信息并针对故障图像进行故障报警后输出巡检记录。
具体的，首先，移动机器人将采集的图像以采集时间命名后保存在存储器中，客户端远程连接移动机器人服务器，基于FTP协议客户端访问移动机器人服务器上的数据，将移动机器人一个巡检周期所采集的图像批量读取下载。接着，客户端对图像进行分析处理，分析过程分为3个部分：单阈值分割、形态学开运算、距离变换分割重叠灯泡，将图像分为目标和背景，即设定阈值将图像中LED交通灯具的灯泡和无关背景分割；单阈值分割处理后的图像经过形态学开运算，使得图像更加清晰；为了解决移动机器人采集图像时的深度相机拍摄角度的偏差和待检测LED交通灯具灯泡亮度高，采集到的图像存在灯泡亮度不均匀的问题，采用距离变换分割重叠灯泡，得到分析结果即图像中LED交通灯具的灯泡数量。将分析后的灯泡数量与正常LED交通灯具的灯泡数量进行对比，确定出故障图像和故障位置信息。
在本实施方式中，为了更清楚的查看LED交通灯具的具体故障情况，将分析出的故障图像以分析处理时间命名保存在客户端，并且客户端针对故障图像进行故障报警后输出巡检记录。
在本实施方式中，为了便于巡检记录的管理和查询，将巡检记录存储在数据库中。具体的，客户端可以通过ADO技术访问并连接数据库，将LED交通灯具巡检的日期、编号、巡检数量、巡检结果等信息写入数据库中。
如图4所示，本发明实施例提供了一种基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检系统，系统包括：
图像采集模块401，用于控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像
图像处理模块402，获取图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据故障图像和故障位置信息进行故障报警。
进一步的，图像采集模块401还用于：
根据待检测LED交通灯具分布，设定周期时长；
控制移动机器人根据周期时长导航到目标点，采集待检测LED交通灯具的图像；
将图像保存至移动机器人的存储器中。
进一步的，图像采集模块401还用于：
控制移动机器人构建待检测LED交通灯具分布的地图；
根据待检测LED交通灯具分布，在地图上设定目标点；
根据目标点，设定移动机器人在一个周期时长内的导航路径；
移动机器人依据导航路径导航到目标点。
进一步的，图像处理模块402还用于：
从移动机器人的存储器中，批量读取图像；
对图像进行分析处理后，确定图像是否为故障图像；
若为故障图像，则确定出故障位置信息并针对故障图像进行述故障报警后输出巡检记录。
进一步的，系统还包括数据存储模块403，用于将巡检记录存储在数据库中。
由上可见，通过一种LED交通灯具质量巡检方法及系统，解决了无法自动巡检LED交通灯具质量的问题，可以缩短对LED交通灯具巡检的周期时长，降低了漏检的可能性。另外，可以准确巡检出存在质量问题的LED交通灯具，并进行故障报警。从而提高LED交通灯具质量巡检的效率和自动化程度。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检方法，其特征在于，所述方法包括：
控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像；
获取所述图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据所述故障图像和所述故障位置信息进行故障报警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像包括：
根据所述待检测LED交通灯具分布，设定周期时长；
控制所述移动机器人根据所述周期时长导航到目标点，采集待检测LED交通灯具的图像；
将所述图像保存至所述移动机器人的存储器中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述移动机器人根据所述周期时长导航到目标点包括：
控制所述移动机器人构建所述待检测LED交通灯具分布的地图；
根据所述待检测LED交通灯具分布，在所述地图上设定目标点；
根据所述目标点，设定所述移动机器人在一个周期时长内的导航路径；
所述移动机器人依据导航路径导航到所述目标点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据所述故障图像和所述故障位置信息进行故障报警包括：
从所述移动机器人的存储器中，批量读取所述图像；
对所述图像进行分析处理后，确定所述图像是否为所述故障图像；
若为故障图像，则确定出所述故障位置信息并针对所述故障图像进行所述故障报警后输出巡检记录。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述巡检记录存储在数据库中。
6.一种基于移动机器人的LED交通灯具质量巡检系统，其特征在于，所述系统包括：
图像采集模块，用于控制移动机器人周期性采集待检测LED交通灯具的图像
图像处理模块，获取所述图像并进行分析处理，得到故障图像和故障位置信息，并根据所述故障图像和所述故障位置信息进行故障报警。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块还用于：
根据所述待检测LED交通灯具分布，设定周期时长；
控制所述移动机器人根据所述周期时长导航到目标点，采集待检测LED交通灯具的图像；
将所述图像保存至所述移动机器人的存储器中。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块还用于：
控制所述移动机器人构建所述待检测LED交通灯具分布的地图；
根据所述待检测LED交通灯具分布，在所述地图上设定目标点；
根据所述目标点，设定所述移动机器人在一个周期时长内的导航路径；
所述移动机器人依据导航路径导航到所述目标点。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述图像处理模块还用于：
从所述移动机器人的存储器中，批量读取所述图像；
对所述图像进行分析处理后，确定所述图像是否为所述故障图像；
若为故障图像，则确定出所述故障位置信息并针对所述故障图像进行所述故障报警后输出巡检记录。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括数据存储模块，用于：
将所述巡检记录存储在数据库中。
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