CN117334099A - 电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质 - Google Patents
电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117334099A CN117334099A CN202311432708.XA CN202311432708A CN117334099A CN 117334099 A CN117334099 A CN 117334099A CN 202311432708 A CN202311432708 A CN 202311432708A CN 117334099 A CN117334099 A CN 117334099A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- wiring
- circuit
- image
- experimental circuit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 104
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 69
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 22
- 238000013475 authorization Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 230000008030 elimination Effects 0.000 abstract 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 abstract 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 108091026890 Coding region Proteins 0.000 description 1
- 108010001267 Protein Subunits Proteins 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B23/00—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes
- G09B23/06—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for physics
- G09B23/18—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for physics for electricity or magnetism
- G09B23/183—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for physics for electricity or magnetism for circuits
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Instructional Devices (AREA)
Abstract
本发明属于智能控制技术领域，公开了一种电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质，方法包括：实训设备在接收到学生端提交的实训结束检测请求时，将学生端所在的实训工作台的唯一标识码发送至教师端；在教师端授权后，控制机器视觉装置拍摄获得实验电路接线图，并识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系；调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测；若实验电路接线正确且电路无法正常工作，进行元件故障检测；若电路短路或断路，输出报警信号，从而可以及时采集学生完成的实验电路，并通过机器视觉识别实现自动排故，可以提高效率和精确性，降低误判率，同时排故更加及时，实现课程实时学习。
Description
技术领域
本发明属于智能控制技术领域，具体涉及一种电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质。
背景技术
随着学校对教学安全化的要求进一步提高,实验室里的设备控制逐渐被要求趋向智能化、人性化。当前电气控制电路(如机床电路、电梯模型控制电路)的安装实训课程，需要手动排查电路故障，但电路复杂，效率低，容易误判，上电后造成电器设备损坏，安全没有保障。
由于课程教师面对众多学生的实训要求，同时电路安装工作量大，不可避免地忽视了电路故障的排查，从而导致电路由于误接的各种损坏，大大地增加了实训成本。
当物联网技术应用到实验教学的管理中,通过自动化系统实现智能控制取代老师课堂实时手动检测的教学管理方式将成为课堂教学的主流需求，大大降低实训成本和及时纠错，提升学生的实训课程学习效果。
但在实践中发现，现有智能教学方法的功能简单，存在一定的误判率，且需要在课后进行排故，不够及时，即无法实现课程实时学习。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质，可以降低误判率，同时排故更加及时，实现课程实时学习。
本发明第一方面公开一种电气控制电路智能教学方法，包括：
当接收到学生端提交的实训结束检测请求时，实训设备确定学生端所在的目标实训工作台，并将所述目标实训工作台对应的唯一标识码发送至教师端；
当接收到教师端发送的授权指令时，实训设备控制机器视觉装置移动至所述目标实训工作台前拍摄实验电路获得实验电路接线图，并根据所述实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系；
实训设备根据识别的多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测；
若所述实验电路接线正确且实验电路无法正常工作，实训设备进行元件故障检测，获得分析结果；
若分析结果用于表征电路短路或断路，实训设备输出报警信号。
在一些实施例中，根据实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，包括：
获取目标实训工作台的背景图像，计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间的差分图像；
若识别出差分图像中某个接线端子对应的规定区域内像素差分值大于第一指定阈值，判定该接线端子为有接线的目标接线端子；
将差分图像进行二值化处理获得差分结果图像，根据差分结果图像中规定区域内的像素点个数，识别出各个目标接线端子对应的导线编号；
构建矩形窗在所述差分结果图像上移动，逐一扫描各个目标接线端子对应的规定区域，计算各个目标接线端子对应的规定区域内标记为1的目标像素个数；
根据各个所述目标接线端子的目标像素个数，确定多个所述目标接线端子的连接关系。
在一些实施例中，计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间的差分图像，包括：
计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间各个像素点的灰度级；
将所述灰度级大于或等于指定灰度级的像素点标记为1，将所述灰度级小于指定灰度级的像素点标记为0，获得差分图像。
在一些实施例中，根据各个所述目标接线端子的目标像素个数，确定多个所述目标接线端子的连接关系，包括：
若任意两个目标接线端子的目标像素个数相同或偏差小于第二指定阈值，判定此两个目标接线端子相连，以获得多个目标接线端子的连接关系。
在一些实施例中，实训设备进行元件故障检测，获得分析结果，包括：
将采集的实验电路实时输出及模型关键联接接线端子间的信号检测值映射到数字孪生模型中，得到仿真参数值；
当所述仿真参数值与所述信号检测值之差超过误差阀值，判定元器件失效，实验电路发生故障。
本发明第二方面公开一种电气控制电路智能教学装置，包括：
确定单元，用于在接收到学生端提交的实训结束检测请求时，确定学生端所在的目标实训工作台，并将所述目标实训工作台对应的唯一标识码发送至教师端；
控制单元，用于在接收到教师端发送的授权指令时，控制机器视觉装置移动至所述目标实训工作台前拍摄实验电路获得实验电路接线图；
识别单元，用于根据所述实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系；
仿真单元，用于根据识别的多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测；
故障分析单元，用于在所述实验电路接线正确且实验电路无法正常工作时，进行元件故障检测，获得分析结果；
报警单元，用于在分析结果用于表征电路短路或断路时，输出报警信号。
在一些实施例中，所述识别单元包括：
计算子单元，用于获取目标实训工作台的背景图像，计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间的差分图像；
判定子单元，用于在识别出差分图像中某个接线端子对应的规定区域内像素差分值大于第一指定阈值时，判定该接线端子为有接线的目标接线端子；
识别子单元，用于将差分图像进行二值化处理获得差分结果图像，根据差分结果图像中规定区域内的像素点个数，识别出各个目标接线端子对应的导线编号；
构建子单元，用于构建矩形窗在所述差分结果图像上移动，逐一扫描各个目标接线端子对应的规定区域，计算各个目标接线端子对应的规定区域内标记为1的目标像素个数；
确定子单元，用于根据各个所述目标接线端子的目标像素个数，确定多个所述目标接线端子的连接关系。
在一些实施例中，所述计算子单元，具体用于计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间各个像素点的灰度级；以及，将所述灰度级大于或等于指定灰度级的像素点标记为1，将所述灰度级小于指定灰度级的像素点标记为0，获得差分图像。
本发明第三方面公开一种实训设备，包括存储有可执行程序代码的存储器以及与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行第一方面公开的电气控制电路智能教学方法。
本发明第四方面公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面公开的电气控制电路智能教学方法。
本发明的有益效果在于，通过实训设备在接收到学生端提交的实训结束检测请求时，确定学生端所在的目标实训工作台，并将目标实训工作台对应的唯一标识码发送至教师端；以及在接收到教师端发送的授权指令时，控制机器视觉装置移动至目标实训工作台前拍摄实验电路获得实验电路接线图，并根据实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系；然后根据识别的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测；若实验电路接线正确且实验电路无法正常工作，进行元件故障检测；若电路短路或断路，输出报警信号，从而可以通过机器视觉装置及时采集学生完成的实验电路，并通过机器视觉识别实现自动排故，可以提高效率和精确性，降低误判率，同时排故更加及时，实现课程实时学习。
附图说明
此处的附图，示出了本发明所述技术方案的具体实例，并与具体实施方式构成说明书的一部分，用于解释本发明的技术方案、原理及效果。
除非特别说明或另有定义，不同附图中，相同的附图标记代表相同或相似的技术特征，对于相同或相似的技术特征，也可能会采用不同的附图标记进行表示。
图1是本发明实施例公开的一种电气控制电路智能教学方法的流程图；
图2是本发明实施例公开的一种电气控制电路智能教学装置的结构示意图；
图3是本发明实施例公开的一种实训设备的结构示意图。
附图标记说明：
201、确定单元；202、控制单元；203、识别单元；204、仿真单元；205、故障分析单元；206、报警单元；301、存储器；302、处理器。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照说明书附图对本发明的具体实施例进行更详细的描述。
除非特别说明或另有定义，本文所使用的所有技术和科学术语与所属技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在结合本发明的技术方案以现实的场景的情况下，本文所使用的所有技术和科学术语也可以具有与实现本发明的技术方案的目的相对应的含义。本文所使用的“第一、第二…”仅仅是用于对名称的区分，不代表具体的数量或顺序。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
需要说明的是，当元件被认为“固定于”另一个元件，它可以是直接固定在另一个元件上，也可以是存在居中的元件；当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件，也可以是同时存在居中元件；当一个元件被认为是“安装在”另一个元件，它可以是直接安装在另一个元件，也可以是同时存在居中元件。当一个元件被认为是“设在”另一个元件，它可以是直接设在另一个元件，也可以是同时存在居中元件。
除非特别说明或另有定义，本文所使用的“所述”、“该”为相应位置之前所提及或描述的技术特征或技术内容，该技术特征或技术内容与其所提及的技术特征或技术内容可以是相同的，也可以是相似的。此外，本文所使用的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
本发明实施例公开一种电气控制电路智能教学方法，应用于电气控制电路智能教学系统，该智能教学系统包括学生端、教师端、服务器、实训设备(又称实训平台)和机器视觉装置，其中，学生端、实训设备和机器视觉装置均通过无线通信模块(例如Zigbee、Wi-fi或蓝牙等)与服务器通信连接，教师端与服务器电性连接。学生端可以指的是嵌设于学生携带的智能手机、智能手表或平板电脑等移动终端上的应用程序，教师端一般为嵌设于计算机电脑的应用程序。其中，学生端可以实现的功能包括：扫码系统登录、电路模型加载、元件端子检测演示、电路连接动画演示、故障分析动画演示、启动实训请求、实训结束检测请求、孪生仿真电路显示、实训成绩查询系统。教师端可以实现的功能包括：系统登录、电路模型加载、机器视觉识别、识别结果提交、实训成绩分析、全课程实训记录、基本信息管理、实时投屏管理、分电路模块知识点错误率统计。
其中，实训设备设置有接线柜，接线柜上分布有多个实训工作台，每个实训工作台配置有唯一标识码，可通过二维码的形式设置于台面，方便用户扫描登录。实训工作台按用户需求分模块固定安装好各类电器元件，固定安装的电器端子与插孔式元件接口相连，每个圆孔采用金属圆边或铭牌，每个圆边或铭牌雕刻编码，以区分和识别实训工作台的元器件、电源、负载或转接口，按钮及开关是常开或常闭。对于实训设备的中央可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller，PLC)，驱动器、变频器及其它芯片等则进行型号识别，并对各端子进行编码。所用专用导线，该导线两端带有相同的编码标识，接线时粘贴在实训工作台的台面上的规定区域内，该规定区域可以位于接线端子的旁边、下方或者另一台面，从而方便视觉识别。其中规定区域可设置有多个，当多个不同导线连接在同一接线端子时，将导线的编码标识粘贴在接线端子旁边的多个规定区域内，可以识别叠插于同一插孔(即接线端子)的多根导线。
进一步的，实训设备还嵌设有软件系统，该软件系统采用三层架构方式进行设计，分为数据层、应用层和用户层：
(1)数据层：主要包含数据存储层和数据访问层。其中，数据存储层包括实训电气控制电路模型库、检测信号数据库与故障点信息库等，均采用MySQL数据库管理系统。数据访问层包括数据库存取引擎、电路模型数据转换、通讯服务(负责服务器端与客户端的非结构化数据传输)。
(2)应用层：分为教师模块与学生模块。教师端登录系统后，可以设置电路模型加载发布实训模型或模块、收到学生实训结束检测请求后，启动机器视觉装置统计实训结果、成绩分析、成绩记录、投屏到大屏进行教学点评等；学生登录系统后，先从服务器端自动读取电路模型，了解平台的端子检测和电路连接方法，以及故障原因和后果，然后提交实训开启请求。实训完成后，最后提交实训结果检测请求。
(3)用户层：为了提高用户交互效果，交互届面进行美化。用户可以选择部分模块电路实训，比如控制电路实训，也可以选择全电路实训。
如图1所示，该智能教学方法包括以下步骤110～150：
110、当接收到学生端提交的实训结束检测请求时，实训设备确定学生端所在的目标实训工作台，并将目标实训工作台对应的唯一标识码发送至教师端。
在步骤110中，学生端可通过APP扫码登录系统，然后开启实训学习过程，实训结束后，学生端可以通过APP提交实训结束检测请求，等待教师端授权，接收生成的三维模型接线效果图。
120、当接收到教师端发送的授权指令时，实训设备控制机器视觉装置移动至目标实训工作台前拍摄实验电路获得实验电路接线图，并根据实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系。
其中，每个实验室可以配置一套机器视觉装置，由教师端控制。支持滑轨式运行和自动导引(Automated Guided Vehicle，AGV)小车式巡检。AGV小车采集到图像数据后实时发送到实训设备，实训设备嵌设有数字孪生系统，该数字孪生系统采用图形化编程语言LabVIEW和PYthon进行编写，建立实训设备的所有元器件模型库，元件库模型编码与硬件编码一致，并赋于相应的电气属性和控制属性。
进一步优选的，实训设备根据实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号的实施方式可以包括：选用背景差分法，也即，获取目标实训工作台的背景图像，计算实验电路接线图与背景图像之间的差分图像；若识别出差分图像中某个接线端子对应的规定区域内像素差分值大于第一指定阈值，判定该接线端子为有接线的目标接线端子；然后将差分图像进行二值化处理获得差分结果图像，根据差分结果图像中规定区域内的像素点个数，识别出各个目标接线端子对应的导线编号。其中，像素差分值可以是实验电路接线图与背景图像之中规定区域内的像素点个数偏差，也可以是规定区域内的像素值偏差。
进一步的，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号之后，可以构建矩形窗在差分结果图像上移动，逐一扫描各个目标接线端子对应的规定区域，计算各个目标接线端子对应的规定区域内标记为1的目标像素个数，若任意两个目标接线端子的目标像素个数相同或偏差小于第二指定阈值(比如5)，判定此两个目标接线端子相连，从而获得多个目标接线端子的连接关系。
具体的，将所有目标接线端子按其像素个数按特定顺序排列，如采用从大到小，或从小到大排序，只要是相等或相近的就是相连接的。
其中，计算实验电路接线图与背景图像之间的差分图像，包括：计算实验电路接线图与背景图像之间各个像素点的灰度级；将灰度级大于或等于指定灰度级的像素点标记为1，将灰度级小于指定灰度级的像素点标记为0，获得差分图像。例如，通过以下公式(1)转换为差分图像：
式中:Fn(x，y)为差分结果图像；Bn(x，y)为目标实训工作台的背景图像、Jn(x，y)为目标实训工作台当前时刻的实验电路接线图，两者的差值绝对值为灰度级，T为指定灰度级，可以是常数，如T＝30。将Fn(x，y)中灰度级大于等于30的位置标记为1，反之为0。
例如，在Fn(x，y)的基础上，进行接线位置计算。构建一个i×j的矩形窗，令其在Fn(x，y)上移动，扫描计算各个目标接线端子对应的规定区域内标记为1的目标像素个数。若任意两个目标接线端子的位置处标记为1的像素个数相同或偏差<5，判定此两个目标接线端子相连。
130、实训设备根据识别的多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测。
其中，数字孪生仿真接线图为三维模型接线效果图。接线故障检测用以判断实验电路是否接线正确。
对数字孪生仿真接线图进行接线故障检测可以采用穷举法，按插孔编码顺序与接线端子的连接逻辑关系，并在此范围内对所有可能的情况与模型数据库连接信息逐一验证，无法验证的端子接线高亮闪烁显示，提醒连接错误信息。
可选的，实训设备生成数字孪生仿真接线图之后，还可以将数字孪生仿真接线图发送至教师端，那么教师端可以实时投影到大屏幕进行讲解分析及纠错。
案例：学生根据数据库案例选择所要连接的硬件电路，对应不同的硬件电路将连接线的端子数据放进mysql。采用查询方法逐一比对，不符合的接线则高亮提示。将每个仿真元件底层赋于电气属性。
140、若实验电路接线正确且实验电路无法正常工作，实训设备进行元件故障检测，获得分析结果。
在确认电路接线正确的情况下，如果电路不能正常工作，则应该进行电路元件故障检测。元件故障检测主要是分析电路是否短路及断路，通过生成的数字孪生仿真接线图并调用数据库电路模型可以通过简单的算法即可完成，所有数字量开关的通断用1、0表示。
优选的，实训设备对实验电路进行元件故障检测，包括：将采集的实验电路实时输出及模型关键联接接线端子间的信号检测值(包括电压、阻值)映射到数字孪生模型中，得到仿真参数值；当数字孪生模型得到的仿真参数值与信号检测值之差超过误差阀值，判定元器件失效，实验电路发生故障。并与数据库进行匹配，找到故障点。
其中，数字孪生模型可经过训练得到，具体的，将采集的正常运行电路实时输出及模型关键联接接线端子间的样本检测值映射到数字孪生模型中，对数字孪生模型进行优化更新，通过仿真实验得到数字孪生模型更新迭代数据，随着数字孪生模型不断更新，该模型能够准确地模拟电路运行状态。
150、若分析结果用于表征电路短路或断路，实训设备输出报警信号。
假设某一个电路元件产生短路(比如线圈短接)或断路(只接了一端)，发出提醒确认信息，如果整个回路短路则发出报警信号，提示错识。故障未解决前电源控制开关锁定，保护实训装置。
如图2所示，本发明实施例公开一种电气控制电路智能教学装置，包括确定单元201、控制单元202、识别单元203、仿真单元204、故障分析单元205、报警单元206，其中，
确定单元201，用于在接收到学生端提交的实训结束检测请求时，确定学生端所在的目标实训工作台，并将目标实训工作台对应的唯一标识码发送至教师端；
控制单元202，用于在接收到教师端发送的授权指令时，控制机器视觉装置移动至目标实训工作台前拍摄实验电路获得实验电路接线图；
识别单元203，用于根据实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系；
仿真单元204，用于根据识别的多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测；
故障分析单元205，用于在实验电路接线正确且实验电路无法正常工作时，进行元件故障检测，获得分析结果；
报警单元206，用于在分析结果用于表征电路短路或断路时，输出报警信号。
进一步可选的，识别单元203可以包括以下未图示的子单元：
计算子单元，用于获取目标实训工作台的背景图像，计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间的差分图像；
判定子单元，用于在识别出差分图像中某个接线端子对应的规定区域内像素差分值大于第一指定阈值时，判定该接线端子为有接线的目标接线端子；
识别子单元，用于将差分图像进行二值化处理获得差分结果图像，根据差分结果图像中规定区域内的像素点个数，识别出各个目标接线端子对应的导线编号；
构建子单元，用于构建矩形窗在所述差分结果图像上移动，逐一扫描各个目标接线端子对应的规定区域，计算各个目标接线端子对应的规定区域内标记为1的目标像素个数；
确定子单元，用于根据各个所述目标接线端子的目标像素个数，确定多个所述目标接线端子的连接关系。
进一步可选的，上述计算子单元，具体用于计算实验电路接线图与背景图像之间各个像素点的灰度级；以及，将灰度级大于或等于指定灰度级的像素点标记为1，将灰度级小于指定灰度级的像素点标记为0，获得差分图像。
如图3所示，本发明实施例公开一种实训设备，包括存储有可执行程序代码的存储器301以及与存储器301耦合的处理器302；
其中，处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码，执行上述各实施例中描述的电气控制电路智能教学方法。
本发明实施例还公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行上述各实施例中描述的电气控制电路智能教学方法。
以上实施例的目的，是对本发明的技术方案进行示例性的再现与推导，并以此完整的描述本发明的技术方案、目的及效果，其目的是使公众对本发明的公开内容的理解更加透彻、全面，并不以此限定本发明的保护范围。
以上实施例也并非是基于本发明的穷尽性列举，在此之外，还可以存在多个未列出的其他实施方式。在不违反本发明构思的基础上所作的任何替换与改进，均属本发明的保护范围。
Claims (10)
1.电气控制电路智能教学方法，其特征在于，包括：
当接收到学生端提交的实训结束检测请求时，实训设备确定学生端所在的目标实训工作台，并将所述目标实训工作台对应的唯一标识码发送至教师端；
当接收到教师端发送的授权指令时，实训设备控制机器视觉装置移动至所述目标实训工作台前拍摄实验电路获得实验电路接线图，并根据所述实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系；
实训设备根据识别的多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测；
若所述实验电路接线正确且实验电路无法正常工作，实训设备进行元件故障检测，获得分析结果；
若分析结果用于表征电路短路或断路，实训设备输出报警信号。
2.如权利要求1所述的电气控制电路智能教学方法，其特征在于，根据实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，包括：
获取目标实训工作台的背景图像，计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间的差分图像；
若识别出差分图像中某个接线端子对应的规定区域内像素差分值大于第一指定阈值，判定该接线端子为有接线的目标接线端子；
将差分图像进行二值化处理获得差分结果图像，根据差分结果图像中规定区域内的像素点个数，识别出各个目标接线端子对应的导线编号；
构建矩形窗在所述差分结果图像上移动，逐一扫描各个目标接线端子对应的规定区域，计算各个目标接线端子对应的规定区域内标记为1的目标像素个数；
根据各个所述目标接线端子的目标像素个数，确定多个所述目标接线端子的连接关系。
3.如权利要求2所述的电气控制电路智能教学方法，其特征在于，计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间的差分图像，包括：
计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间各个像素点的灰度级；
将所述灰度级大于或等于指定灰度级的像素点标记为1，将所述灰度级小于指定灰度级的像素点标记为0，获得差分图像。
4.如权利要求2所述的电气控制电路智能教学方法，其特征在于，根据各个所述目标接线端子的目标像素个数，确定多个所述目标接线端子的连接关系，包括：
若任意两个目标接线端子的目标像素个数相同或偏差小于第二指定阈值，判定此两个目标接线端子相连，以获得多个目标接线端子的连接关系。
5.如权利要求1至4任一项所述的电气控制电路智能教学方法，其特征在于，实训设备进行元件故障检测，获得分析结果，包括：
将采集的实验电路实时输出及模型关键联接接线端子间的信号检测值映射到数字孪生模型中，得到仿真参数值；
当所述仿真参数值与所述信号检测值之差超过误差阀值，判定元器件失效，实验电路发生故障。
6.电气控制电路智能教学装置，其特征在于，包括：
确定单元，用于在接收到学生端提交的实训结束检测请求时，确定学生端所在的目标实训工作台，并将所述目标实训工作台对应的唯一标识码发送至教师端；
控制单元，用于在接收到教师端发送的授权指令时，控制机器视觉装置移动至所述目标实训工作台前拍摄实验电路获得实验电路接线图；
识别单元，用于根据所述实验电路接线图，识别出多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系；
仿真单元，用于根据识别的多个有接线的目标接线端子及其目标导线编号、连接关系，调用元件库、原理图和三维模型图，生成数字孪生仿真接线图，进行接线故障检测；
故障分析单元，用于在所述实验电路接线正确且实验电路无法正常工作时，进行元件故障检测，获得分析结果；
报警单元，用于在分析结果用于表征电路短路或断路时，输出报警信号。
7.如权利要求6所述的电气控制电路智能教学装置，其特征在于，所述识别单元包括：
计算子单元，用于获取目标实训工作台的背景图像，计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间的差分图像；
判定子单元，用于在识别出差分图像中某个接线端子对应的规定区域内像素差分值大于第一指定阈值时，判定该接线端子为有接线的目标接线端子；
识别子单元，用于将差分图像进行二值化处理获得差分结果图像，根据差分结果图像中规定区域内的像素点个数，识别出各个目标接线端子对应的导线编号；
构建子单元，用于构建矩形窗在所述差分结果图像上移动，逐一扫描各个目标接线端子对应的规定区域，计算各个目标接线端子对应的规定区域内标记为1的目标像素个数；
确定子单元，用于根据各个所述目标接线端子的目标像素个数，确定多个所述目标接线端子的连接关系。
8.如权利要求7所述的电气控制电路智能教学装置，其特征在于，
所述计算子单元，具体用于计算所述实验电路接线图与所述背景图像之间各个像素点的灰度级；以及，将所述灰度级大于或等于指定灰度级的像素点标记为1，将所述灰度级小于指定灰度级的像素点标记为0，获得差分图像。
9.实训设备，其特征在于，包括存储有可执行程序代码的存储器以及与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至5任一项所述的电气控制电路智能教学方法。
10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至5任一项所述的电气控制电路智能教学方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311432708.XA CN117334099B (zh) | 2023-10-31 | 2023-10-31 | 电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311432708.XA CN117334099B (zh) | 2023-10-31 | 2023-10-31 | 电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117334099A true CN117334099A (zh) | 2024-01-02 |
| CN117334099B CN117334099B (zh) | 2024-05-10 |
Family
ID=89279292
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311432708.XA Active CN117334099B (zh) | 2023-10-31 | 2023-10-31 | 电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117334099B (zh) |
Citations (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103680274A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 江苏大学 | 一种电气类实验设备连接线自动检测方法与装置 |
| CN104348858A (zh) * | 2013-07-30 | 2015-02-11 | 上海好记星数码科技有限公司 | 基于移动智能电子设备的答疑题目上传方法 |
| CN104809946A (zh) * | 2015-04-26 | 2015-07-29 | 李力 | 电气控制类实验实训智能教学及考核系统 |
| JP2016133410A (ja) * | 2015-01-20 | 2016-07-25 | 株式会社東芝 | 配線検査システムおよび配線検査方法 |
| CN106373448A (zh) * | 2016-10-08 | 2017-02-01 | 深圳国泰安教育技术股份有限公司 | 一种汽车电子接线实验装置与方法 |
| JP2017175738A (ja) * | 2016-03-22 | 2017-09-28 | 株式会社日立プラントコンストラクション | 結線作業支援システム |
| US20190164308A1 (en) * | 2017-11-27 | 2019-05-30 | Huntercraft Limited | Intelligent shooting training management system |
| CN110910703A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-03-24 | 广州高谱技术有限公司 | 一种虚拟仿真智能电工接线教学实训系统 |
| CN111314390A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-19 | 上海创视通软件技术有限公司 | 一种基于图像识别的理化生实验ai课堂系统 |
| CN111832946A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-10-27 | 国家电网有限公司技术学院分公司 | 一种基于机器视觉的接线工艺量化评分系统及方法 |
| CN112967582A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-06-15 | 浙江海控教学设备有限公司 | 线路自动检测系统 |
| CN113990132A (zh) * | 2021-07-22 | 2022-01-28 | 国家电网有限公司 | 一种变配电运维检修一体化实训系统和实训方法 |
| CN114093214A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-02-25 | 唐山工业职业技术学院 | 一种应用于教学的plc防接错实训设备 |
| CN114332069A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-04-12 | 合肥工业大学 | 一种基于机器视觉的接插件检测方法及装置 |
| CN114627731A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-06-14 | 芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司 | 一种机器视觉检测工作台 |
| CN114913748A (zh) * | 2022-06-01 | 2022-08-16 | 中国矿业大学 | 一种具有实验线路智能检测的电工实验装置及其检测方法 |
| CN115064020A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-09-16 | 安徽宝信信息科技有限公司 | 基于数字孪生技术的智慧教学方法、系统及存储介质 |
| JP2022160718A (ja) * | 2021-04-07 | 2022-10-20 | 中国電力株式会社 | 結線検査装置 |
| WO2023279715A1 (zh) * | 2021-07-06 | 2023-01-12 | 上海商汤智能科技有限公司 | 在线课堂的信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序 |
| CN115754873A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-03-07 | 国家电网有限公司技术学院分公司 | 一种互感器误差试验的接线检测方法及系统 |
| CN116778767A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-09-19 | 华南师范大学 | 一种人工智能教育课堂交互方法及系统 |
| CN116893386A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-10-17 | 浙江涵普电力科技有限公司 | 基于深度学习图像识别的电能表装接工艺检测装置及方法 |
-
2023
- 2023-10-31 CN CN202311432708.XA patent/CN117334099B/zh active Active
Patent Citations (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104348858A (zh) * | 2013-07-30 | 2015-02-11 | 上海好记星数码科技有限公司 | 基于移动智能电子设备的答疑题目上传方法 |
| CN103680274A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 江苏大学 | 一种电气类实验设备连接线自动检测方法与装置 |
| JP2016133410A (ja) * | 2015-01-20 | 2016-07-25 | 株式会社東芝 | 配線検査システムおよび配線検査方法 |
| CN104809946A (zh) * | 2015-04-26 | 2015-07-29 | 李力 | 电气控制类实验实训智能教学及考核系统 |
| JP2017175738A (ja) * | 2016-03-22 | 2017-09-28 | 株式会社日立プラントコンストラクション | 結線作業支援システム |
| CN106373448A (zh) * | 2016-10-08 | 2017-02-01 | 深圳国泰安教育技术股份有限公司 | 一种汽车电子接线实验装置与方法 |
| US20190164308A1 (en) * | 2017-11-27 | 2019-05-30 | Huntercraft Limited | Intelligent shooting training management system |
| CN110910703A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-03-24 | 广州高谱技术有限公司 | 一种虚拟仿真智能电工接线教学实训系统 |
| CN111314390A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-19 | 上海创视通软件技术有限公司 | 一种基于图像识别的理化生实验ai课堂系统 |
| CN111832946A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-10-27 | 国家电网有限公司技术学院分公司 | 一种基于机器视觉的接线工艺量化评分系统及方法 |
| CN112967582A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-06-15 | 浙江海控教学设备有限公司 | 线路自动检测系统 |
| JP2022160718A (ja) * | 2021-04-07 | 2022-10-20 | 中国電力株式会社 | 結線検査装置 |
| WO2023279715A1 (zh) * | 2021-07-06 | 2023-01-12 | 上海商汤智能科技有限公司 | 在线课堂的信息处理方法、装置、设备、存储介质及程序 |
| CN113990132A (zh) * | 2021-07-22 | 2022-01-28 | 国家电网有限公司 | 一种变配电运维检修一体化实训系统和实训方法 |
| CN114093214A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-02-25 | 唐山工业职业技术学院 | 一种应用于教学的plc防接错实训设备 |
| CN114332069A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-04-12 | 合肥工业大学 | 一种基于机器视觉的接插件检测方法及装置 |
| CN114627731A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-06-14 | 芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司 | 一种机器视觉检测工作台 |
| CN114913748A (zh) * | 2022-06-01 | 2022-08-16 | 中国矿业大学 | 一种具有实验线路智能检测的电工实验装置及其检测方法 |
| CN115064020A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-09-16 | 安徽宝信信息科技有限公司 | 基于数字孪生技术的智慧教学方法、系统及存储介质 |
| CN115754873A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-03-07 | 国家电网有限公司技术学院分公司 | 一种互感器误差试验的接线检测方法及系统 |
| CN116778767A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-09-19 | 华南师范大学 | 一种人工智能教育课堂交互方法及系统 |
| CN116893386A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-10-17 | 浙江涵普电力科技有限公司 | 基于深度学习图像识别的电能表装接工艺检测装置及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117334099B (zh) | 2024-05-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106327605B (zh) | 一种巡检方法 | |
| CN104809946A (zh) | 电气控制类实验实训智能教学及考核系统 | |
| US11881015B2 (en) | High-precision identification method and system for substations | |
| CN112100039B (zh) | 一种设备故障报警方法及系统 | |
| CN112686322A (zh) | 零件差异识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116593894A (zh) | 一种自动化测试方法、系统及自动化测试柜 | |
| CN107689168B (zh) | 车辆诊断仿真教学方法、终端设备及计算机可读存储介质 | |
| CN117334099B (zh) | 电气控制电路智能教学方法及装置、设备、存储介质 | |
| CN107480797A (zh) | 一种lng加气机故障诊断排除系统及其操作方法 | |
| CN111915601A (zh) | 智能终端的异常测试方法、装置以及系统 | |
| CN116612077A (zh) | 一种电路板检测方法及系统 | |
| CN116520156A (zh) | 一种电池包检测系统及方法 | |
| CN114942890B (zh) | 一种用户界面测试方法、装置、设备及介质 | |
| CN105806848A (zh) | 印刷电路板装配检测系统及其检测方法 | |
| CN115470953A (zh) | 展厅管理方法、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| CN111874768B (zh) | 检测电梯部件安装状态的方法、装置、设备和系统 | |
| CN110598527B (zh) | 基于机器学习的理赔保单号码识别方法及相关设备 | |
| CN210429044U (zh) | 一种教育机器人的编程学习系统 | |
| CN108318752A (zh) | 检测系统 | |
| CN113709065A (zh) | 交换机的面板灯的自动检测方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN116684823B (zh) | 基于设备健康码的关联设备定位和故障确定方法及系统 | |
| CN108536220B (zh) | 一种可穿戴设备及维保处理方法 | |
| CN113435696B (zh) | 轨道交通行车调度员应急处置能力测评方法及系统 | |
| CN101566656B (zh) | 自动检测系统及方法 | |
| KR20120035794A (ko) | 전장품 통전 검사 시스템 및 전장품 통전 검사 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |