CN114274143A - 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 - Google Patents

Abstract

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。

Description

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

技术领域

本发明属于图像智能识别的技术领域，具体地说，是一种应用于火力发电厂的缺陷图像智能识别方法。

背景技术

在火力发电厂的集控运行中相关设备的泄漏缺陷，例如漏水、漏油、漏汽现象等时有发生。转动设备轴承损坏、冒烟着火等异常如果没有及时发现处理，将导致设备损坏，如果出现严重的状况，将影响发电机组的可靠性。油系统漏油、蒸汽管道漏水漏汽或部件损坏导致设备停运，会引起重大经济损失。因此，如何做好设备的实时监视和故障预警显得至关重要。

当前随着数字化、智能化、智慧化电厂建设深入发展和计算机技术、图像工程技术、智能成像等科技的不断研发，设备缺陷图像智能识别系统研究及应用具有必要性、重要性、前瞻性。通过对图像识别技术，对电厂中各类设备缺陷智能识别、各类图像深度分析，从而达到一是能确保发现缺陷的实时性、分析预警及时性。二是能节约劳动力、劳动成本，使智能电厂去人工巡检化；三是能解决高温高压、高危险源环境的人身风险。

发明内容

本发明的目的在于公开一种能够快速有效的缺陷图像智能识别方法。

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。

本发明包括通讯性能要求，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。

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。

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％。

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。

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。

本发明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。

本发明考虑到数据安全性，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。

本发明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。

本发明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。

本发明与现有技术比较，具有现场图像数据通过网络传送到服务器进行存储，容量易于扩展，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。

附图说明

图1为本发明缺陷图像智能识别方法的图像采集示意图。

图2为本发明缺陷图像智能识别方法的识别系统示意图。

图3为本发明缺陷图像智能识别方法的图像采集方式示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详述。

实施例1：参照图1和图2，本发明的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，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；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；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；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。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。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。包括缺陷图像智能识别系统缺陷识别准确率大于90％。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。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。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。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。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。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。

实施例2：硬件系统由三部分组成：前端巡检设备、通讯传输设备、后台数据处理设备。前端巡检设备包括智能移动巡检机器人、充电桩设备等，分别负责各自的现场数据采集。通讯传输设备负责建立现场巡检设备与后台处理中心的网络通道，进行信息交互。后台处理设备包括计算服务器、系统显示设备等硬件设备和智能控制等，主要进行后台图像数据计算、存储和遥控指令发出。前端巡检设备是本套系统硬件设备核心，它负责采集厂区内各个工位点检测信息，相当于人的躯体和感官系统。当到达指定工位点时，依照该工位点配置好的参数(根据工位环境和光线特点配置)，调整光源使能及照射角度，使用高清相机进行漏油、冒烟等缺陷检测，使用红外热像仪进行漏水、异常温度检测、漏汽等缺陷检测。前端巡检设备将检测数据通过无线通讯模块进行发送。当需进行人工遥控巡检模式时，由操作人员在本地监控后台上使用软件通过无线通讯系统进行指令发出，实现手动遥控巡检机器人进行各项操作，完成特定巡视工作。前端巡检设备主要分为移动巡检机器人和固定监测装置两部分：前端巡检设备主要包括以下硬件设备：现场环境复杂多变，光线分布不均匀，且积液判断对光的敏感性特别高，为保证相机能稳定高效进行拍摄，需配备适应现场复杂环境的光源系统。光源系统主要包括光源控制器和光源两个部分：光源需具备光照角度广，可适应较远距离的大面积均匀照明，调节灵活、适用性强的特点。光源控制器配置多通道，方便进行光源通道扩展。可实现多级亮度调节功能，适应不同环境下亮度调整。可提供外部触发输入和RS232通讯接口，进行PC软件控制。系统采用红外热像仪进行热图摄取，能高效安全地识别高温故障区域，包括高温蒸汽的泄漏，以及高速轴承连接部位的发热情况。在工位点使用红外热像仪对设备进行红外热图摄取，扫描各点温度值，对比设定温度阈值判断是否进行温度超温预警。漏汽带有特有温度特征，使用红外热像仪拍摄蒸汽特征，结合图像特征处理，增强显示和识别漏汽缺陷。

实施例3：搭载在移动巡检机器人上，根据需要进行数据采集控制、数据转换收发、云台与延伸设备的控制、巡检机器人循迹控制、自动巡航/人工手动控制的切换等，相当于巡检系统的“大脑”。工控机配置无线通讯传输模块。各传感器采集的数据均通过无线通讯模块进行发送，经无线通讯传输系统传输到达后台处理设备进行数据处理与工况判断。后台遥控指令通过无线通讯模块进行信号接收，从而实现远程遥控功能。小车平台作为移动巡检机器人的基础移动平台，实现巡检机器人的移动巡航功能，根据激光导航雷达扫描的地图设置巡检机器人的巡查路径与确立监测点，根据当前激光导航雷达扫描的结果决定行走的方式、路线，根据设置好的检测流程定启动的设备、检测的方式以及动作。完成该巡视点图像采集后，根据导航路径规划，使用导航技术引导至下一巡视点进行图像采集。前端巡检设备和后台处理设备之间通过网络进行互连。厂区内布置无线接入点接收前端巡检设备上无线通讯模块发出的数据，通过通讯传输系统将数据传送给后台处理设备。当后台处理设备需发送命令时，将控制命令从通讯传输系统传送至前端巡检设备进行远程控制。通讯传输系统满足招标书中对于通讯系统的要求，所用频段符合国家无线电委员会相关要求，信号具有良好的穿透性、抗干扰能力以及传输速率。

实施例4：本项目为智能机器人组在火力发电厂集控运行及缺陷图像智能识别的研究及应用。通过机器人组智能识别技术以及缺陷图像智能识别技术代替现有发电厂运行人员及时分析、预警、发现电厂运行方式的异常及操作。实现了人机交互、机机交互的功能。通过对图像智能识别技术，对电厂中各类设备缺陷进行智能识别、对各类图像深度分析，达到确保发现缺陷的实时性、分析预警及时性。本项目首先在全厂电气系统研究及应用(升压站、配电室、集控室等位置)，并将在机务系统全面开展及实施，实现全国首例控制与仿生、智能机器人学习与认知、人机自然交互与机机交互等重大基础前沿技术，加强机器人与新一代信息技术的融合；实现全国首例升压站巡检和操作机器人、电气智能监盘机器人、电气开关柜巡检机器人、电气开关柜操作机器人四组电气机器人群协作共融技术；实现全国首例电厂集控室智能辅助监盘机器人技术；实现多专业集控运行机器人辅助监盘的全面推广应用。本项目主要采用理论研究与实践相给合的方法，采用先进的设计及模拟研究手段，开展智能机器人组的研究，通过统计、分析海门电厂智能机器人组功能需要，制定硬件、软件需求类型，结合海门电厂升压站、开关配电室、集控室监盘区域厂房、设备、环境特点，进行分析、设计、校核、计算，制定智能机器人组装方案，并以智能机器人行业技术标准为依据开展机器人安装、调试工作，最后结合现场实际试验效果，进行综合性评价。

火电厂热力系统和设备的泄漏缺陷，如漏水、漏油、漏汽现象等时有发生，另外，转动设备轴承损坏、冒烟着火等异常如果没有及时发现处理，将导致设备损坏，严重的将影响机组出力和可靠性。油系统漏油、蒸汽管道漏水漏汽或部件损坏导致设备停运，会引起重大经济损失。因此，如何做好设备的实时监视和故障预警显得至关重要。

Claims (10)

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。

Images