CN111156655A - 一种空调主控板故障自检测方法及空调 - Google Patents

一种空调主控板故障自检测方法及空调 Download PDF

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Abstract

本发明涉及空调技术领域，具体涉及一种空调主控板故障自检测方法及空调，空调主控板故障自检测方法是在空调的主控板上方设置红外摄像头，采集不同工作时刻主控板的热源图像，并将采集到的热源图像进行处理后存储，将后一次工作时刻处理后的图像进行仿射变换后，与前一次工作时刻处理后的图像做差分运算，通过差分灰度图像与预设灰度阈值的对比判断主控板是否存在故障。本发明可采集主控板不同工作时刻的红外热源图像，通过灰度化、去噪、特征点提取后存储相应的数据，并将后一工作时刻的图像数据进行仿射修正后与前一工作时刻的图像数据进行差分运算，得到差分灰度图像以进行故障自检测，检测精度高，减少了人工的使用，降低了成本。

Description

一种空调主控板故障自检测方法及空调
技术领域
本发明涉及空调技术领域，具体涉及一种空调主控板故障自检测方法及空调。
背景技术
空调即空气调节器（Air Conditioner），是指用人工手段，对建筑或构筑物内环境空气的温度、湿度、流速等参数进行调节和控制的设备。一般包括冷源/热源设备，冷热介质输配系统，末端装置等几大部分和其他辅助设备。主要包括，制冷主机、水泵、风机和管路系统。末端装置则负责利用输配来的冷热量，具体处理空气状态，使目标环境的空气参数达到要求。虽然现在空调的技术已经较为成熟，但是在空调的使用过程中，尤其是使用时间长了以后，空调的主控板上的元器件可能会出现异常状况，如果发生的异常不会严重到导致停机的状况出现，则空调会继续以这样的工况继续运行，在元器件异常的情况下继续运行，可能会使元器件的异常状况更加严重，甚至导致空调主控板损坏、漏电起火等险情出现。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种空调主控板故障自检测方法，以及一种应用前述空调主控板故障自检测方法的空调。
本发明采用如下方案实现：
一种空调主控板故障自检测方法，在空调的主控板上方设置红外摄像头，在空调运行过程中，采集不同工作时刻主控板的热源图像，并将采集到的热源图像进行处理后存储，将空调主控板在前一次工作时刻与后一次工作时刻的图像数据进行特征点匹配处理，根据特征点对得到两图像间的仿射变换模型，将后一次工作时刻处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换后，再与前一次工作时刻处理后的图像做差分运算，得到差分灰度图像，通过差分灰度图像与预设灰度阈值的对比判断主控板是否存在故障。
进一步的，采集不同工作时刻主控板的热源图像是指：设置多个固定的工作时刻，在每一个工作时刻采集主控板的热源图像，相邻工作时刻之间的时间间隔Δt相等。
进一步的，空调主控板故障自检测方法包括以下详细步骤：
步骤1，空调开始运行，设置多个工作时刻t；
步骤2，在到达每一个工作时刻t时采集主控板的热源图像；
步骤3，设相邻两个工作时刻为前一次工作时刻tn－1和后一次工作时刻tn，将前一次工作时刻tn－1采集的热源图像和后一次工作时刻tn采集的热源图像分别进行处理；
步骤4，将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像分别存储在主控板不同的数据区；
步骤5，将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像进行特征点匹配处理，建立仿射变换模型；
步骤6，将后一次工作时刻tn处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，得到后一次工作时刻tn的仿射修正图像；
步骤7，将步骤6中后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1处理后的图像作差分运算，得到差分灰度图像
Figure 964749DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤8，将
Figure 337349DEST_PATH_IMAGE002
与预设的灰度阈值进行对比，当
Figure 835195DEST_PATH_IMAGE002
大于或等于预设的灰度阈值，则判断主控板存在故障，空调停机；当
Figure 292721DEST_PATH_IMAGE002
小于预设的灰度阈值时则判定主控板不存在故障，返回步骤2。
进一步的，所述步骤3中热源图像处理包括灰度化、去噪、特征点提取，得到去噪后的主控板灰度图像、去噪后的红外热源图像、特征点数据。
进一步的，所述步骤5中将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像进行特征点匹配处理，是指将前一次工作时刻tn－1去噪后的红外热源图像与后一次工作时刻tn去噪后的红外热源图像进行特征点匹配处理。
进一步的，所述步骤6将后一次工作时刻tn处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，是指将后一次工作时刻tn去噪后的主控板灰度图像通过仿射变换模型进行仿射变换。
进一步的，所述步骤7中将步骤6中后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1处理后的图像作差分运算，是指后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1去噪后的主控板灰度图像作差分运算。
进一步的，所述步骤8中，判断主控板存在故障后，则记录发生故障的二维空间位置，得到位置集，并将位置集发送给用户。
一种空调，应用前述的空调主控板故障自检测方法。
对比现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明在空调主控板的上方设置了红外摄像头，可采集主控板不同工作时刻的红外热源图像，通过灰度化、去噪、特征点提取后存储相应的数据，并将后一工作时刻的图像数据进行仿射修正后与前一工作时刻的图像数据进行差分运算，得到差分灰度图像以进行故障自检测，整个自检过程实现了自动化，检测精度高，减少了人工的使用，降低了成本。另一方面，本发明在检测到故障后还可将故障位置发送给用户，便于后续的故障检查和维修。
附图说明
图1为本发明提供的一种空调主控板故障自检测方法的流程图。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明，下面将结合具体实施例和附图对本发明作进一步详细描述。
参照图1，本发明提供的一种空调主控板故障自检测方法，在空调的主控板上方设置红外摄像头，在空调运行过程中，采集不同工作时刻主控板的热源图像，并将采集到的热源图像进行处理后存储，将空调主控板在前一次工作时刻与后一次工作时刻的图像数据进行特征点匹配处理，根据特征点对得到两图像间的仿射变换模型，将后一次工作时刻处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换后，再与前一次工作时刻处理后的图像做差分运算，得到差分灰度图像，通过差分灰度图像与预设灰度阈值的对比判断主控板是否存在故障。
采集不同工作时刻主控板的热源图像是指：设置多个固定的工作时刻，在每一个工作时刻采集主控板的热源图像，相邻工作时刻之间的时间间隔Δt相等。Δt为设定的一个常数，如果需要在一天内增大自检次数，就将Δt设置为更小的值，
空调主控板故障自检测方法包括以下详细步骤：
步骤1，空调开始运行，设置多个工作时刻t（也即在一天内设置多个工作时刻，相邻工作时刻之间的间隔可根据具体需求设置，比如间隔一小时、间隔两小时等）；
步骤2，在到达每一个工作时刻t时采集主控板的热源图像；
步骤3，设相邻两个工作时刻为前一次工作时刻tn－1和后一次工作时刻tn（tn －tn－1＝Δt），将前一次工作时刻tn－1采集的热源图像和后一次工作时刻tn采集的热源图像分别进行处理；
步骤4，将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像分别存储在主控板不同的数据区；
步骤5，将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像进行特征点匹配处理，建立仿射变换模型；
步骤6，将后一次工作时刻tn处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，得到后一次工作时刻tn的仿射修正图像；
步骤7，将步骤6中后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1处理后的图像作差分运算，得到差分灰度图像
Figure 150169DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤8，将
Figure 769369DEST_PATH_IMAGE002
与预设的灰度阈值进行对比，当
Figure 567561DEST_PATH_IMAGE002
大于或等于预设的灰度阈值，则判断主控板存在故障，空调停机；当
Figure 641827DEST_PATH_IMAGE002
小于预设的灰度阈值时则判定主控板不存在故障，返回步骤2（即进行下一次自检，对比工作时刻tn和工作时刻tn＋1，以此类推）。此处的灰度阈值是通过多次实验得出的判定主控板出现故障时的界限值。
所述步骤3中热源图像处理包括灰度化、去噪、特征点提取，得到去噪后的主控板灰度图像、去噪后的红外热源图像、特征点数据。
所述步骤5中将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像进行特征点匹配处理，是指将前一次工作时刻tn－1去噪后的红外热源图像与后一次工作时刻tn去噪后的红外热源图像进行特征点匹配处理。
所述步骤6将后一次工作时刻tn处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，是指将后一次工作时刻tn去噪后的主控板灰度图像 通过仿射变换模型进行仿射变换。
所述步骤7中将步骤6中后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1处理后的图像作差分运算，是指后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1去噪后的主控板灰度图像 作差分运算。
所述步骤8中，判断主控板存在故障后，则记录发生故障的二维空间位置，得到位置集，并将位置集发送给用户。在具体实施时，可开发定制的APP，并将APP安装在用户终端上（如手机、电脑等），便于用户在后续检查故障。
本发明还提供了一种空调，应用前述的空调主控板故障自检测方法。
本发明在空调主控板的上方设置了红外摄像头，可采集主控板不同工作时刻的红外热源图像，通过灰度化、去噪、特征点提取后存储相应的数据，并将后一工作时刻的图像数据进行仿射修正后与前一工作时刻的图像数据进行差分运算，得到差分灰度图像以进行故障自检测，整个自检过程实现了自动化，检测精度高，减少了人工的使用，降低了成本。另一方面，本发明在检测到故障后还可将故障位置发送给用户，便于后续的故障检查和维修。
在本发明的描述中，需要理解的是，指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上， 除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语 “连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
虽然对本发明的描述是结合以上具体实施例进行的，但是，熟悉本技术领域的人员能够根据上述的内容进行许多替换、修改和变化，是显而易见的。因此，所有这样的替代、改进和变化都包括在附后的权利要求的范围内。

Claims (9)

1.一种空调主控板故障自检测方法，其特征在于，在空调的主控板上方设置红外摄像头，在空调运行过程中，采集不同工作时刻主控板的热源图像，并将采集到的热源图像进行处理后存储，将空调主控板在前一次工作时刻与后一次工作时刻的图像数据进行特征点匹配处理，根据特征点对得到两图像间的仿射变换模型，将后一次工作时刻处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换后，再与前一次工作时刻处理后的图像做差分运算，得到差分灰度图像，通过差分灰度图像与预设灰度阈值的对比判断主控板是否存在故障。
2.根据权利要求1所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，采集不同工作时刻主控板的热源图像是指：设置多个固定的工作时刻，在每一个工作时刻采集主控板的热源图像，相邻工作时刻之间的时间间隔Δt相等。
3.根据权利要求2所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，空调主控板故障自检测方法包括以下详细步骤：
步骤1，空调开始运行，设置多个工作时刻t；
步骤2，在到达每一个工作时刻t时采集主控板的热源图像；
步骤3，设相邻两个工作时刻为前一次工作时刻tn－1和后一次工作时刻tn，将前一次工作时刻tn－1采集的热源图像和后一次工作时刻tn采集的热源图像分别进行处理；
步骤4，将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像分别存储在主控板不同的数据区；
步骤5，将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像进行特征点匹配处理，建立仿射变换模型；
步骤6，将后一次工作时刻tn处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，得到后一次工作时刻tn的仿射修正图像；
步骤7，将步骤6中后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1处理后的 图像作差分运算，得到差分灰度图像
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤8，将
Figure 255637DEST_PATH_IMAGE001
与预设的灰度阈值进行对比，当
Figure 311318DEST_PATH_IMAGE001
大于或等于预设的灰度阈值， 则判断主控板存在故障，空调停机；当
Figure 878696DEST_PATH_IMAGE001
小于预设的灰度阈值时则判定主控板不存在 故障，返回步骤2。
4.根据权利要求3所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤3中热源图像处理包括灰度化、去噪、特征点提取，得到去噪后的主控板灰度图像、去噪后的红外热源图像、特征点数据。
5.根据权利要求4所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤5中将前一次工作时刻tn－1处理后的图像和后一次工作时刻tn处理后的图像进行特征点匹配处理，是指将前一次工作时刻tn－1去噪后的红外热源图像与后一次工作时刻tn去噪后的红外热源图像进行特征点匹配处理。
6.根据权利要求4所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤6将后一次工作时刻tn处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，是指将后一次工作时刻tn去噪后的主控板灰度图像通过仿射变换模型进行仿射变换。
7.根据权利要求4所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤7中将步骤6中后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1处理后的图像作差分运算，是指后一次工作时刻tn的仿射修正图像与前一次工作时刻tn－1去噪后的主控板灰度图像作差分运算。
8.根据权利要求3所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤8中，判断主控板存在故障后，则记录发生故障的二维空间位置，得到位置集，并将位置集发送给用户。
9.一种空调，其特征在于，应用权利要求1-8任一所述的空调主控板故障自检测方法。
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