CN110555585A - 钢铁生产设备隐患级别自动识别报警*** - Google Patents

钢铁生产设备隐患级别自动识别报警*** Download PDF

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赵呈供
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Abstract

本发明涉及一种钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，属于钢铁生产风险评估及预警技术领域。该***包括钢铁安全生产控制模块、拍摄指引模块、边缘计算模块、图像结构化数据转换模块、设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块、远端服务器等结构；本发明通过控制拍摄指引模块拍摄巡检设备的指定位置和角度的照片，通过边缘计算模块控制图像结构化数据转换模块、设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块进行相应的计算，自动识别巡检设备的隐患级别和健康指数级别，并根据情况进行报警。本发明提高钢铁生产设备运维和巡检的可靠性、安全性，并提高了钢铁生产设备计划巡检维护的经济性、前瞻性和安全性，易于推广应用。

Description

钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***
技术领域
本发明属于钢铁生产风险评估及预警技术领域，具体涉及一种钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***。
背景技术
钢铁生产过程中，生产设备的维护对安全生产至关重要，通常有反应性、计划性、周期性和故障后维护，随着工业互联网技术的发展，预测性维护也被许多钢铁企业纳入维护过程中，但对于一些信息化发展相对滞后或投入不足的钢铁企业来说，预测性维护依然只能停留在概念阶段。与此同时，传统的非计划停机维护往往容易造成人员工伤，或由于停机时间过长影响产量，从而造成维护成本高、维护风险难以控制等问题。因此如何克服现有技术的不足是目前钢铁生产风险评估及预警技术领域亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***。本发明在钢铁生产巡检过程中，通过预测性维护能力前置化，使用边缘计算，结合巡检检修设备的图像采集技术和图形结构化数据转换技术，再结合钢铁行业的同种或同类巡检设备的隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块，克将预测性维护前置到移动终端，实现钢铁生产设备巡检隐患级别的自动识别和致命或重大隐患自动报警。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，包括钢铁安全生产控制模块、拍摄指引模块、边缘计算模块、图像结构化数据转换模块、设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块、远端服务器；
钢铁安全生产控制模块，与拍摄指引模块相连，用于控制拍摄指引模块的工作；
拍摄指引模块，用于存储各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度，并根据其存储的各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度对钢铁生产巡检设备进行拍摄；
边缘计算模块，分别与拍摄指引模块、图像结构化数据转换模块、设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块相连，用于将拍摄指引模块拍摄得到的图像传输到图像结构化数据转换模块，还用于控制图像结构化数据转换模块、设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块的工作；
图像结构化数据转换模块，分别与设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块相连，用于将传来的图像转换为结构化数据，并将转换得到的结构化数据传输给设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块；
设备隐患级别数据模型库模块，用于存储钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备隐患级别；
设备健康数据模型库模块，用于存储钢铁生产巡检设备健康数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备健康数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备健康指数级别；
远端服务器，分别与拍摄指引模块、设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块相连，用于接收并显示拍摄指引模块拍摄得到的图像、设备隐患级别数据模型库模块得到钢铁生产巡检设备隐患级别、设备健康数据模型库模块得到钢铁生产巡检设备健康指数级别。
进一步，优选的是，还包括报警模块，所述的报警模块与远端服务器相连，用于根据远端服务器接收到的钢铁生产巡检设备隐患级别、健康指数级别进行报警。
进一步，优选的是，当隐患级别小于Ⅳ级时，报警模块进行报警。
进一步，优选的是，当健康指数级别大于三级时，报警模块进行报警。
本发明中钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型、钢铁生产巡检设备健康数据模型可以为现有技术中的模型，但不限于此。
本发明中对于钢铁生产巡检设备隐患级别的划分不做限制，通常根据隐患可能导致的人员伤亡、经济损失、社会影响程度及发生的概率,将隐患按照严重程度从高到底依次划分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级四个等级，其评判原则如下：
Ⅰ级隐患为重大隐患，是指可能造成多人伤亡、重大经济损失，或可能造成重大社会影响，需全部停工整治，且整改难度很大的隐患。
Ⅱ级隐患为较大隐患，是指可能造成人员伤亡、较大经济损失，或可能造成较大社会影响，需部分停工整治，且整改难度较大的隐患。
Ⅲ级隐患为严重隐患，是指可能造成人员伤害、一般经济损失，或可能造成一般社会影响，不需停工整治，但需经过一定时间整改治理方能排除的隐患。
Ⅳ级隐患为一般隐患，是指危害和整改难度较小，发现后能够立即整改排除的隐患。
本发明中对于钢铁生产巡检设备健康指数级别的划分不做限制，通常分为一级~六级，具体如表1。
表1
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
本发明通过控制拍摄指引模块拍摄巡检设备的指定位置和角度的照片，通过边缘计算模块控制图像结构化数据转换模块、设备隐患级别数据模型库模块、设备健康数据模型库模块进行相应的计算，自动识别巡检设备的隐患级别和健康指数级别，并根据情况进行报警。本发明***结构新颖，有效解决了钢铁生产设备巡检维护在缺乏工业互联网平台能力支撑下使用设备预测性维护能力，对于巡检设备的隐患和健康，可快速定级，并触发致命或重大严重隐患自动报警机制，提高钢铁生产设备运维和巡检的可靠性、安全性，并提高了钢铁生产设备计划巡检维护的经济性、前瞻性和安全性，易于推广应用。
附图说明
图1为本发明实施例1钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***的结构示意图；
图2为本发明实施例2钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***的结构示意图；
其中，1、钢铁安全生产控制模块；2、拍摄指引模块；3、边缘计算模块；4、图像结构化数据转换模块；5、设备隐患级别数据模型库模块；6、设备健康数据模型库模块；7、远端服务器；8、报警模块；箭头方向为数据或信号走向。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。
本技术领域技术人员可以理解的是，本发明中涉及到的相关模块及其实现的功能是在改进后的硬件及其构成的装置、器件或***上搭载现有技术中常规的计算机软件程序或有关协议就可实现，并非是对现有技术中的计算机软件程序或有关协议进行改进。例如，改进后的计算机硬件***依然可以通过装载现有的软件操作***来实现该硬件***的特定功能。因此，可以理解的是，本发明的创新之处在于对现有技术中硬件模块的改进及其连接组合关系，而非仅仅是对硬件模块中为实现有关功能而搭载的软件或协议的改进。
本技术领域技术人员可以理解的是，本发明中提到的相关模块是用于执行本申请中所述操作、方法、流程中的步骤、措施、方案中的一项或多项的硬件设备。所述硬件设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以采用通用计算机中的已知设备或已知的其他硬件设备。所述通用计算机有存储在其内的程序选择性地激活或重构。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”到另一元件时，它可以直接连接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”可以包括无线连接。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
实施例1
如图1所示，钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，包括钢铁安全生产控制模块1、拍摄指引模块2、边缘计算模块3、图像结构化数据转换模块4、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6、远端服务器7；
钢铁安全生产控制模块1，与拍摄指引模块2相连，用于控制拍摄指引模块2的工作；
拍摄指引模块2，用于存储各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度，并根据其存储的各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度对钢铁生产巡检设备进行拍摄；
边缘计算模块3，分别与拍摄指引模块2、图像结构化数据转换模块4、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6相连，用于将拍摄指引模块2拍摄得到的图像传输到图像结构化数据转换模块4，还用于控制图像结构化数据转换模块4、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6的工作；
图像结构化数据转换模块4，分别与设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6相连，用于将传来的图像转换为结构化数据，并将转换得到的结构化数据传输给设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6；
设备隐患级别数据模型库模块5，用于存储钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块4传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备隐患级别；
设备健康数据模型库模块6，用于存储钢铁生产巡检设备健康数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块4传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备健康数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备健康指数级别；
远端服务器7，分别与拍摄指引模块2、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6相连，用于接收并显示拍摄指引模块2拍摄得到的图像、设备隐患级别数据模型库模块5得到钢铁生产巡检设备隐患级别、设备健康数据模型库模块6得到钢铁生产巡检设备健康指数级别。
实施例1
如图2所示，钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，包括钢铁安全生产控制模块1、拍摄指引模块2、边缘计算模块3、图像结构化数据转换模块4、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6、远端服务器7；
钢铁安全生产控制模块1，与拍摄指引模块2相连，用于控制拍摄指引模块2的工作；
拍摄指引模块2，用于存储各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度，并根据其存储的各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度对钢铁生产巡检设备进行拍摄；
边缘计算模块3，分别与拍摄指引模块2、图像结构化数据转换模块4、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6相连，用于将拍摄指引模块2拍摄得到的图像传输到图像结构化数据转换模块4，还用于控制图像结构化数据转换模块4、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6的工作，实现对这三个模块弹性计算的算力进行按需分配；
图像结构化数据转换模块4，分别与设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6相连，拍摄采集到的巡检设备图像是非结构化文件，图像结构化数据转换模块4用于将传来的图像转换为结构化数据，并将转换得到的结构化数据传输给设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6，以便与已经训练好的设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6进行匹配或对比；其中，结构化数据可以包括巡检设备图像结构化隐患参数和健康参数，但不限于此；
设备隐患级别数据模型库模块5，用于存储钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块4传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备隐患级别；
设备健康数据模型库模块6，用于存储钢铁生产巡检设备健康数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块4传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备健康数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备健康指数级别；
远端服务器7，分别与拍摄指引模块2、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6相连，用于接收并显示拍摄指引模块2拍摄得到的图像、设备隐患级别数据模型库模块5得到钢铁生产巡检设备隐患级别、设备健康数据模型库模块6得到钢铁生产巡检设备健康指数级别。远端服务器7还可以存储接收到的数据。
还包括报警模块8，所述的报警模块8与远端服务器7相连，用于根据远端服务器7接收到的钢铁生产巡检设备隐患级别、健康指数级别进行报警。其中，当隐患级别小于Ⅳ级（即Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级）或健康指数级别大于三级时（即四级、五级、六级），报警模块8进行报警。
本发明***的工作过程：
钢铁安全生产控制模块1控制拍摄指引模块2的工作；拍摄指引模块2根据其存储的各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度对钢铁生产巡检设备进行拍摄；边缘计算模块3将拍摄指引模块2拍摄得到的图像传输到图像结构化数据转换模块4，并控制图像结构化数据转换模块4、设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6的工作；图像结构化数据转换模块4将传来的图像转换为结构化数据，并将转换得到的结构化数据传输给设备隐患级别数据模型库模块5、设备健康数据模型库模块6，设备隐患级别数据模型库模块5将图像结构化数据转换模块4传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备隐患级别；设备健康数据模型库模块6将图像结构化数据转换模块4传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备健康数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备健康指数级别；远端服务器7接收、显示并存储拍摄指引模块2拍摄得到的图像、设备隐患级别数据模型库模块5得到钢铁生产巡检设备隐患级别、设备健康数据模型库模块6得到钢铁生产巡检设备健康指数级别；报警模块8根据远端服务器7接收到的钢铁生产巡检设备隐患级别、健康指数级别进行报警。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (4)

1.钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，其特征在于，包括钢铁安全生产控制模块（1）、拍摄指引模块（2）、边缘计算模块（3）、图像结构化数据转换模块（4）、设备隐患级别数据模型库模块（5）、设备健康数据模型库模块（6）、远端服务器（7）；
钢铁安全生产控制模块（1），与拍摄指引模块（2）相连，用于控制拍摄指引模块（2）的工作；
拍摄指引模块（2），用于存储各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度，并根据其存储的各个钢铁生产巡检设备类型及其相应的拍摄位置、角度对钢铁生产巡检设备进行拍摄；
边缘计算模块（3），分别与拍摄指引模块（2）、图像结构化数据转换模块（4）、设备隐患级别数据模型库模块（5）、设备健康数据模型库模块（6）相连，用于将拍摄指引模块（2）拍摄得到的图像传输到图像结构化数据转换模块（4），还用于控制图像结构化数据转换模块（4）、设备隐患级别数据模型库模块（5）、设备健康数据模型库模块（6）的工作；
图像结构化数据转换模块（4），分别与设备隐患级别数据模型库模块（5）、设备健康数据模型库模块（6）相连，用于将传来的图像转换为结构化数据，并将转换得到的结构化数据传输给设备隐患级别数据模型库模块（5）、设备健康数据模型库模块（6）；
设备隐患级别数据模型库模块（5），用于存储钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块（4）传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备隐患级别数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备隐患级别；
设备健康数据模型库模块（6），用于存储钢铁生产巡检设备健康数据模型，还用于将图像结构化数据转换模块（4）传来的结构化数据与其内存储的钢铁生产巡检设备健康数据模型进行对比，得到钢铁生产巡检设备健康指数级别；
远端服务器（7），分别与拍摄指引模块（2）、设备隐患级别数据模型库模块（5）、设备健康数据模型库模块（6）相连，用于接收并显示拍摄指引模块（2）拍摄得到的图像、设备隐患级别数据模型库模块（5）得到钢铁生产巡检设备隐患级别、设备健康数据模型库模块（6）得到钢铁生产巡检设备健康指数级别。
2.根据权利要求1所述的钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，其特征在于，还包括报警模块（8），所述的报警模块（8）与远端服务器（7）相连，用于根据远端服务器（7）接收到的钢铁生产巡检设备隐患级别、健康指数级别进行报警。
3.根据权利要求2所述的钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，其特征在于，当隐患级别小于Ⅳ级时，报警模块（8）进行报警。
4.根据权利要求2所述的钢铁生产设备隐患级别自动识别报警***，其特征在于，当健康指数级别大于三级时，报警模块（8）进行报警。
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