CN116257006A - 一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统及方法 - Google Patents

一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统及方法,所述系统包括:电力设备点检自动化软硬件平台,用于划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,生成任务执行指令,供智能传感器及巡检机器人根据任务执行指令采集检测信息并上传;云端远程监控平台,实时显示检测信息,并生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,生成反馈指令,接收调整指令发送至智能传感器或巡检机器人;混合现实辅助巡检系统,用于建立三维虚拟环境,并基于三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助。采用本方法能够建立新的设备点检工作模式及点检标准,推动设备点检由粗放型向精细化转变,点检由定性向定量转变,预防性维修由人工经验决策向数据决策转变。

Description

一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统及方法
技术领域
本发明涉及设备智能化技术领域,尤其涉及一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统及方法。
背景技术
烟草行业作为国民经济体系的重要组成部分,其行业发展与百姓生活以及国家财政税收有着密切联系。卷烟工厂配电室的电力设备,为整个厂房供电提供基本支撑:加工设备运行、电力照明、通风、湿度控制等,是一个厂房的核心所在,以确保电力稳定运输;因此电力设备需要进行监测,确保其仪表开关状态、刻度数值、温度、湿度等指标。
目前,卷烟工厂电力设备主要采取人工巡检方式,人工巡检存在工作效率低下、检测手段单一、工作枯燥乏味、检测效果差、数据准确率不高且无法准确实时接入信息管理系统等诸多问题,与此同时因为电力设备的重要性,存在对巡检工人的要求高、巡检劳动强度大等痛点,
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明实施例提供一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统及方法。
本发明实施例提供一种卷烟工厂电力设备智能化点检方法,包括:电力设备点检自动化软硬件平台,云端远程监控平台,混合现实辅助巡检系统,
电力设备点检自动化软硬件平台,用于获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据所述设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据所述任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,供所述智能传感器及巡检机器人根据所述任务执行指令采集检测信息,并将所述检测信息上传至云端远程监控平台;
云端远程监控平台,用于实时通过显示设备显示所述检测信息,并根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于所述预测性报告生成对应的反馈指令,将所述反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到对于所述任务执行指令的调整指令后,将所述调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人;
所述混合现实辅助巡检系统,用于根据所述电力设备、智能传感器及巡检机器人建立对应的三维虚拟环境,并基于所述三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员的操作指令,生成所述调整指令。
在其中一个实施例中,所述电力设备点检自动化软硬件平台,包括:智能传感器模块、智能巡检机器人模块、物联网管理平台模块、微型智能操作终端模块、软件算法模块;
所述智能传感器模块,用于接收智能传感器的监测点及智能传感器的任务执行指令,根据所述任务执行指令采集检测信息;
所述智能巡检机器人模块,用于接收巡检机器人的巡检点及巡检机器人的任务执行指令,根据所述任务执行指令采集检测信息;
所述物联网管理平台模块,用于将所述检测信息上传至云端远程监控平台,接收所述调整指令;
所述微型智能操作终端模块,与所述智能巡检机器人模块连接,用于根据所述任务执行指令完成采集检测信息的控制操作;
所述软件算法模块,用于根据所述设备属性查找对应的检测识别算法,根据所述检测识别算法设置智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,并根据所述任务属性查找对应的任务识别算法,根据所述任务识别算法设置任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令。
在其中一个实施例中,所述云端远程监控平台,包括:数据处理模块、现场监控模块;
所述数据处理模块,用于根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于所述预测性报告生成对应的反馈指令,将所述反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台。
所述现场监控模块,用于实时通过显示设备显示所述检测信息,接收检测人员的调整指令,并接收到对于所述任务执行指令的调整指令后,将所述调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人。
在其中一个实施例中,所述混合现实辅助巡检系统,包括:VR端、AR端、服务器模块;
所述VR端,用于根据所述电力设备、智能传感器及巡检机器人进行实时建图和定位,生成对应的三维虚拟环境,并配置所述三维虚拟环境对应的虚拟现实装置;
所述AR端,用于通过所述虚拟现实装置为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员在所述虚拟现实装置中做出的操作指令;
所述服务器模块,用于所述VR端、AR端的程序生成、调试及发布,并且根据所述操作指令,生成所述调整指令。
本发明实施例提供一种卷烟工厂电力设备智能化点检方法,基于所述的卷烟工厂电力设备智能化点检系统,包括:
获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据所述设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据所述任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,供所述智能传感器及巡检机器人根据所述任务执行指令采集检测信息,并将所述检测信息上传至云端远程监控平台;
实时通过显示设备显示所述检测信息,并根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于所述预测性报告生成对应的反馈指令,将所述反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到对于所述任务执行指令的调整指令后,将所述调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人;
根据所述电力设备、智能传感器及巡检机器人建立对应的三维虚拟环境,并基于所述三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员的操作指令,生成所述调整指令。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
根据所述任务属性中的任务类型确定所述巡检机器人对应的巡检算法,结合所述巡检点的位置坐标,确定每个巡检点的巡检逻辑,基于巡检逻辑,连接巡检点的位置坐标,生成对应的巡检路线,根据所述巡检路线及巡检逻辑,生成巡检机器人的任务执行指令。
在其中一个实施例中,所述设备属性,包括:
巡检范围、巡检设备、监测指标;
所述任务属性,包括:
巡检目标、任务顺序、日志信息。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
根据所述检测信息调用对应电力设备的软件算法,基于所述软件算法,结合检测信息,生成对应的检验报告;
基于所述检验报告,结合所述电力设备的大数据统计分析所述电力设备的人工智能走向预测,根据所述走向预测生成对应的预测性分析。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
实时通过显示设备显示文字、表格、图片、视频、三维模型形式的检测信息。
本发明实施例提供的一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统及方法,包括:电力设备点检自动化软硬件平台,云端远程监控平台,混合现实辅助巡检系统,自动化软硬件平台,用于获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,供智能传感器及巡检机器人根据任务执行指令采集检测信息,并将检测信息上传至云端远程监控平台;云端远程监控平台,用于实时通过显示设备显示检测信息,并根据检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于预测性报告生成对应的反馈指令,将反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到对于任务执行指令的调整指令后,将调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人;混合现实辅助巡检系统,用于根据电力设备、智能传感器及巡检机器人建立对应的三维虚拟环境,并基于三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员的操作指令,生成调整指令。这样能够实现的优点包括:
(1)建立新的设备点检工作模式及点检标准,推动设备点检由粗放型向精细化转变,点检由定性向定量转变,预防性维修由人工经验决策向数据决策转变;
(2)使用机器人自主采集识别结果,自主数据清洗过滤,自主融合运算,自主存储数据,自主上传数据,实现周期性自主巡检,最终实现电力设备点检智能化和无人化;
(3)通过智能传感器、智能机器人等高级硬件以及机器学习、机器视觉等先进技术,代替人工检测,提高检测精度,保证巡检效果;
(4)通过虚拟现实技术让远程专家(监测人员)得以实时引导本地工人进行巡检作业,并获得比传统文件更真实、准确、直观的引导效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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为本发明实施例中一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统的结构图;
图2为本发明实施例中一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统的另一结构图;
图3为本发明实施例中一种卷烟工厂电力设备智能化点检方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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。
图1为本发明实施例提供的一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统的结构,如图1所示,所述系统包括:
电力设备点检自动化软硬件平台101,云端远程监控平台102,混合现实辅助巡检系统103,其中,电力设备点检自动化软硬件平台101用于获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,供智能传感器及巡检机器人根据所述任务执行指令采集检测信息,并将检测信息上传至云端远程监控平台,另外,在本实施例中,电力设备点检自动化软硬件平台101可以通过智能传感器模块、智能巡检机器人模块、物联网管理平台模块、微型智能操作终端模块、软件算法模块完成上述步骤,具体包括:
智能传感器模块,用于接收智能传感器的监测点及智能传感器的任务执行指令,根据任务执行指令采集检测信息,主要包括分布于卷烟工厂现场的多类型智能传感器,各传感器独立工作;传感器均采用物联网标准协议LORA,基于超长距低功耗数据无线传输技术,可在大范围的网络覆盖下工作,传感器选择移动电源供电,无线传输且体积小,在工程实施中避免了大工作量的通讯线缆、管线、供电线路的铺设,用户也可根据现场实际使用情况,方便的调整安装的位置;针对关键的点检任务,选择渗水检测传感器、吸附式无线气体传感器、无线自动门开闭控制器、吸附式无线局放传感器、雷达液位传感器;各传感器采集信息,并通过物联网,定时或实时将信息传输给请求方;固定安装的智能传感器主要针对信息获取难度高、信息精度要求高、需长时间监控的点检任务,与智能巡检机器人的功能实现互补。
智能巡检机器人模块,用于接收巡检机器人的巡检点及巡检机器人的任务执行指令,根据任务执行指令采集检测信息,主要通过各元器件组合工作,以及软件算法平台的技术支撑,机器人实现了定时巡检工作模式、计划巡检工作模式、手动巡检模式下的电力设备数据和环境信息的识别获取,完成包括指示灯识别、人脸识别、机器噪音检测、开关开合状态识别、自动避障、仪表盘识别、液晶数值识别、气体检测、路径规划、SLAM、全天候在线、低电量自动回充等功能;智能巡检机器人完成的功能多是需要定点监测、与现有电力设备交互、操作简单但灵活度高的功能,即与智能传感器互补;智能巡检机器人采集的信息以及分析结果通过物联网传输到云端,且能够接收云端远程监控平台的指令,完成指定命令,例如采集指定信息、获取智能传感器信息、控制微型智能操作终端。
物联网管理平台模块,用于将检测信息上传至云端远程监控平台,接收调整指令,主要能够将智能传感器、智能巡检机器人获取的信息定时或实时传输到云端远程监控平台,也提供传感器、智能巡检机器人等硬件之间的信息流传递,实现物与物、物与人的泛在连接, 实现对电子设备、现场环境、和巡检过程的智能化感知、识别和管理。
微型智能操作终端模块,与智能巡检机器人模块连接,用于根据任务执行指令完成采集检测信息的控制操作,主要实现对设备状态的调整,避免了人为操作时间、空间上的不便;微型智能操作终端大小如同手指,可以有1-3个关节,可以灵活的吸贴在重要的设备开关按钮、网线口、电源口附近,需要工作时,可以通过无线指令来完成远程开关设备、远程插拔网线的功能;解决了卷烟工厂现有设备软硬件不更改情况下,由人工向自动操作的智能转变;以命令形式代替巡航机器人使用机械臂实际操作,简化了巡检机器人的控制复杂程度。
软件算法模块,用于根据设备属性查找对应的检测识别算法,根据检测识别算法设置智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,并根据任务属性查找对应的任务识别算法,根据任务识别算法设置任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,其中,软件算法模块中部署的算法包括指示灯识别算法、声音检测算法、热成像检测算法、仪表盘指针识读算法、开关闭合状态识别算法、液晶屏内容识别算法等;软件算法既可以直接部署到巡检机器人上,也可以部署于云端,取决于算法计算量以及算法结果实时性要求等。
云端远程监控平台102用于实时通过显示设备显示检测信息,并根据检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于预测性报告生成对应的反馈指令,将反馈指令发送至电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到对于任务执行指令的调整指令后,将调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人,另外,在本实施例中,云端远程监控平台102可以通过数据处理模块、现场监控模块完成上述步骤,具体包括:
数据处理模块,用于根据检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于预测性报告生成对应的反馈指令,将反馈指令发送至电力设备点检自动化软硬件平台,主要对传感器、机器人发送的信息数据调用对应部署的软件算法进行分析处理,对现场信息和设备状态做出判断,并生成机器或人的对应指令;存储并生成设备运行的全量信息数据库和相关参数数据库,进行大数据智能统计分析,根据设备维护经验数据,和相关参数数据展现的各种变化,进行人工智能预测,保障设备正常运行,确保生产稳定、安全;由机器人获取数据结合SLAM算法在云端高性能处理器上进行实时SLAM算法,最终生成高质量的虚拟环境模型以及轨迹图,供其他模块使用。
现场监控模块,用于实时通过显示设备显示检测信息,接收检测人员的调整指令,并接收到对于任务执行指令的调整指令后,将调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人,主要实现面向多平台的信息可视化、实时可交互功能;平台包括电脑、笔记本、手机、平板、AR设备、VR设备等,针对不同平台,提供不同版本的web端,当使用VR/AR设备(混合现实辅助巡检系统)时,Web端以对应形式进行嵌入;Web端,基于B/S浏览器模式,可实现局域网外网同时访问,适用于卷烟工厂及使用人员的各种网络情况;Web端界面中实时显示经由数据处理模块处理分析后的数据信息,以文字、表格、图片、视频、三维模型等可视化形式进行展示,是使用人员能直观、全面的了解现场的情况;操作人员在Web端上,可实时修改巡检机器人当前的的巡检路线、点检对象、检测任务,可实时控制操作终端进行操作,也可以布置周期性的任务表,通过命令-发布-接收-反馈的循环,实现操作人员对现场的实时监控以及调度。
混合现实辅助巡检系统103用于根据电力设备、智能传感器及巡检机器人建立对应的三维虚拟环境,并基于三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员的操作指令,生成调整指令,另外,在本实施例中,云端远程监控平台103可以通过VR端、AR端、服务器模块完成上述步骤,具体包括:
VR端,用于根据电力设备、智能传感器及巡检机器人进行实时建图和定位,生成对应的三维虚拟环境,并配置三维虚拟环境对应的虚拟现实装置,主要通过智能巡检机器人搭载的相机、红外传感器、惯性传感器等硬件,以及软件算法平台部署于云端的SLAM算法,实时建图与定位,将生成的三维地图和位姿等数据信息,传送到服务器,生成一个与现场环境布局一致、机器人空间位置同步的现场虚拟环境,并部署到VR设备上,环境中还包含获取的真实有用信息;VR设备选择HTC vive pro开发者套装,远程监测人员佩戴头盔后,定位器实时监测用户位置,实现虚拟和现实世界的同步联系,虚拟空间中除开Web端包含的所有内容以外,用户还能在高度还原的虚拟场景中获得良好的浸入式体验。
AR端,用于通过虚拟现实装置为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员在虚拟现实装置中做出的操作指令,主要可以选择Hololen2混合现实头戴式头盔,现场工人佩戴后,依靠头盔中部署的自定位功能实现虚拟信息和真实空间的高精度虚实注册,依靠识别功能和可视化功能,能够将云端远程监控平台或其他来源生成的文字、图片、视频、三维模型、装配指令等引导信息可视化到用户真实视野的正确位置;本地工人通过增强现实技术进行辅助点检,能够大幅增强感知能力,提高点检效率。
服务器模块,用于VR端、AR端的程序生成、调试及发布,并且根据操作指令,生成调整指令,包括虚拟场景优化、引导信息优化,使得将传统的巡检步骤及操作指令转换成适用于混合现实辅助下的步骤和指令;也负责AR端、VR端之间远程协同的数据交流,作为中转站,将两名用户之间的各形式指令进行转换和传输,通过MR协同技术提高远程监测人员和现场工人之间的沟通直观性,提高协同效率。
在本发明的实施例中,卷烟工厂电力设备智能化点检系统可以如图2所示,包括自动化软硬件平台,云端远程监控平台,混合现实辅助巡检系统,其中,电力设备点检自动化软硬件平台,包括智能传感器模块、智能巡检机器人模块、物联网管理平台模块、微型智能操作终端模块、软件算法模块,云端远程监控平台包括:数据处理模块、现场监控模块,混合现实辅助巡检系统,包括VR端、AR端、服务器模块。
采用本实施例中所提供的卷烟工厂电力设备智能化点检系统,能够建立一套新的设备点检工作模式及点检标准。推动设备点检由粗放型向精细化转变,点检由定性向定量转变,预防性维修由人工经验决策向数据决策转变;使用机器人自主采集识别结果,自主数据清洗过滤,自主融合运算,自主存储数据,自主上传数据,自主告警,实现周期性自主巡检,最终实现电力设备点检智能化和无人化;通过智能传感器、智能机器人等高级硬件以及机器学习、机器视觉等先进技术,代替人工检测,提高检测精度,保证巡检效果;通过MR技术、TCP通讯技术等实现的多人协同,让远程专家(监测人员)得以实时引导本地工人进行巡检作业,并获得比传统文件更真实、准确、直观的引导效果;通过MR技术,让远程用户沉浸式进入现场之中,增强了用户对现场环境和设备状态的感知,跳出了传统数据的局限性。
图3为本发明实施例提供的一种卷烟工厂电力设备智能化点检方法的流程图,包括:
步骤S301,获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据所述设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据所述任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,供所述智能传感器及巡检机器人根据所述任务执行指令采集检测信息,并将所述检测信息上传至云端远程监控平台。
具体地,获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,其中,设备属性可以包括巡检范围、巡检设备、监测指标等,任务属性可以包括巡检目标、任务顺序、日志信息等,然后根据任务属性中的任务类型确定巡检机器人对应的巡检算法,结合巡检点的位置坐标,确定每个巡检点的巡检逻辑,基于巡检逻辑,连接巡检点的位置坐标,生成对应的巡检路线,根据巡检路线及巡检逻辑,生成巡检机器人的任务执行指令,然后根据任务执行指令,智能传感器及巡检机器人采集检测信息,并将检测信息上传至云端远程监控平台
另外,步骤S301由自动化软硬件平台的5个模块完成,通过智能传感器布置于现场固定位置,对各自负责的现场环境及设备进行长时间实时监控;智能巡检机器人依照模式进行自动导航及人工控制进行巡检,配合搭载的传感器、操作手臂等元器件,实现对现场环境的实时感知,获取视觉、气味、声音、温湿度等方面的数据,结合软件算法平台提供的包括视觉识别、声音检测、热成像检测等算法,可对进行巡检任务要求的多检测任务;智能传感器及智能巡检机器人获取的信息均可通过物联网管理平台进行传输,在各模块及云端之间传递,实现信息流的远程流通,物联网管理平台对所有分布式智能传感器和巡检机器人集中管理、配置、增减、数据采集、为外部提供统一数据访问接口,便于系统集成;通过物联网,巡检机器人可以实时获取固定安装的传感器的数据,对环境、设备的状态进行综合判断,并且通过与微型智能操作终端交互,下达命令,完成对现场设备的作业操作。
步骤S302,实时通过显示设备显示所述检测信息,并根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于所述预测性报告生成对应的反馈指令,将所述反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到对于所述任务执行指令的调整指令后,将所述调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人。
具体地,实时通过显示设备显示检测信息,比如通过文字、表格、图片、视频、三维模型等形式显示,供检测人员了解,然后根据检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,其中,可以通过根据检测信息调用对应电力设备的软件算法,基于软件算法,结合检测信息,生成对应的检验报告,然后基于检验报告,结合电力设备的大数据统计分析电力设备的人工智能走向预测,根据走向预测生成对应的预测性分析,并通过预测性分析,结合对应的处理措施,生成对应的反馈指令,将反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到任何时刻,维修人员对于任务执行指令的调整指令后,将调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人。
另外,步骤S302由云端远程监控平台的2个模块完成,数据处理模块负责接收并存储现场获取的数据信息,进行建模分析、大数据积累,做出结果判断、预测性分析,并做出机器的反馈指令和提供给监测人员的检验报告,以及提供给其他模块的后台数据。现场监控模块将数据处理模块分析处理后得到的数据库、结论、指令、源数据以提供给监测人员,另其对现场环境及设备有实时感知;并提供交互式接口,以供监测人员对机器人、操作终端发出指令,进行巡检任务以及设备状态的更改。
步骤S303,根据所述电力设备、智能传感器及巡检机器人建立对应的三维虚拟环境,并基于所述三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员的操作指令,生成所述调整指令。
具体地,根据电力设备、智能传感器及巡检机器人等工厂的现场信息建立对应的三维虚拟环境,并基于三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,然后接收检测人员在虚拟现实辅助中做出的操作指令,根据操作指令生成对应的调整指令。
另外,步骤S303由混合现实辅助巡检系统的3个模块完成,VR端,即为虚拟现实端,远程监测人员佩戴VR设备,在系统实时构建的虚拟现场中,监控巡检机器人的工作状态,观察周围环境及电气设备的状态,以沉浸式的方式,能获取更多细节。AR端,即为增强现实端,现场工人收到云端点检远程监控平台发出的任务指令后,佩戴AR设备进入现场,增强现实技术会将任务所需的引导信息虚实注册到工人的真实视野中,实现对环境理解的增强。并且依托高性能服务器进行通讯,AR端和VR端亦能实现指令的沟通。
应该理解的是,虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,其可以以其他的顺序执行。而且,附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,其执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本发明的部分实现方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种卷烟工厂电力设备智能化点检系统,其特征在于,包括:电力设备点检自动化软硬件平台,云端远程监控平台,混合现实辅助巡检系统,
电力设备点检自动化软硬件平台,用于获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据所述设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据所述任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,供所述智能传感器及巡检机器人根据所述任务执行指令采集检测信息,并将所述检测信息上传至云端远程监控平台;
云端远程监控平台,用于实时通过显示设备显示所述检测信息,并根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于所述预测性报告生成对应的反馈指令,将所述反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到对于所述任务执行指令的调整指令后,将所述调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人;
所述混合现实辅助巡检系统,用于根据所述电力设备、智能传感器及巡检机器人建立对应的三维虚拟环境,并基于所述三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员的操作指令,生成所述调整指令。
2.根据权利要求1所述的卷烟工厂电力设备智能化点检系统,其特征在于,所述电力设备点检自动化软硬件平台,包括:智能传感器模块、智能巡检机器人模块、物联网管理平台模块、微型智能操作终端模块、软件算法模块;
所述智能传感器模块,用于接收智能传感器的监测点及智能传感器的任务执行指令,根据所述任务执行指令采集检测信息;
所述智能巡检机器人模块,用于接收巡检机器人的巡检点及巡检机器人的任务执行指令,根据所述任务执行指令采集检测信息;
所述物联网管理平台模块,用于将所述检测信息上传至云端远程监控平台,接收所述调整指令;
所述微型智能操作终端模块,与所述智能巡检机器人模块连接,用于根据所述任务执行指令完成采集检测信息的控制操作;
所述软件算法模块,用于根据所述设备属性查找对应的检测识别算法,根据所述检测识别算法设置智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,并根据所述任务属性查找对应的任务识别算法,根据所述任务识别算法设置任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令。
3.根据权利要求1所述的卷烟工厂电力设备智能化点检系统,其特征在于,所述云端远程监控平台,包括:数据处理模块、现场监控模块;
所述数据处理模块,用于根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于所述预测性报告生成对应的反馈指令,将所述反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台。
所述现场监控模块,用于实时通过显示设备显示所述检测信息,接收检测人员的调整指令,并接收到对于所述任务执行指令的调整指令后,将所述调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人。
4.根据权利要求1所述的卷烟工厂电力设备智能化点检系统,其特征在于,所述混合现实辅助巡检系统,包括:VR端、AR端、服务器模块;
所述VR端,用于根据所述电力设备、智能传感器及巡检机器人进行实时建图和定位,生成对应的三维虚拟环境,并配置所述三维虚拟环境对应的虚拟现实装置;
所述AR端,用于通过所述虚拟现实装置为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员在所述虚拟现实装置中做出的操作指令;
所述服务器模块,用于所述VR端、AR端的程序生成、调试及发布,并且根据所述操作指令,生成所述调整指令。
5.一种卷烟工厂电力设备智能化点检方法,基于包括如权利要求1所述的卷烟工厂电力设备智能化点检系统,其特征在于,包括:
获取电力设备的设备属性及任务属性,并根据所述设备属性划分智能传感器的监测点及巡检机器人的巡检点,根据所述任务属性生成智能传感器及巡检机器人的任务执行指令,供所述智能传感器及巡检机器人根据所述任务执行指令采集检测信息,并将所述检测信息上传至云端远程监控平台;
实时通过显示设备显示所述检测信息,并根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,基于所述预测性报告生成对应的反馈指令,将所述反馈指令发送至所述电力设备点检自动化软硬件平台,并在接收到对于所述任务执行指令的调整指令后,将所述调整指令发送至对应的智能传感器或巡检机器人;
根据所述电力设备、智能传感器及巡检机器人建立对应的三维虚拟环境,并基于所述三维虚拟环境为检测人员提供虚拟现实辅助,并接收检测人员的操作指令,生成所述调整指令。
6.根据权利要求5所述的卷烟工厂电力设备智能化点检方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述任务属性中的任务类型确定所述巡检机器人对应的巡检算法,结合所述巡检点的位置坐标,确定每个巡检点的巡检逻辑,基于巡检逻辑,连接巡检点的位置坐标,生成对应的巡检路线,根据所述巡检路线及巡检逻辑,生成巡检机器人的任务执行指令。
7.根据权利要求5所述的卷烟工厂电力设备智能化点检方法,其特征在于,所述设备属性,包括:
巡检范围、巡检设备、监测指标;
所述任务属性,包括:
巡检目标、任务顺序、日志信息。
8.根据权利要求5所述的卷烟工厂电力设备智能化点检方法,其特征在于,所述根据所述检测信息生成对应电力设备的检验报告及预测性分析,包括:
根据所述检测信息调用对应电力设备的软件算法,基于所述软件算法,结合检测信息,生成对应的检验报告;
基于所述检验报告,结合所述电力设备的大数据统计分析所述电力设备的人工智能走向预测,根据所述走向预测生成对应的预测性分析。
9.根据权利要求5所述的卷烟工厂电力设备智能化点检方法,其特征在于,所述实时通过显示设备显示所述检测信息,包括:
实时通过显示设备显示文字、表格、图片、视频、三维模型形式的检测信息。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN118072259A (zh) * 2024-04-17 2024-05-24 安徽博微广成信息科技有限公司 基于ai智能检测的渣土车识别流程方法和智能监控装备

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