CN113820151A - 一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法 - Google Patents
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Abstract
本专利涉及一种使用多无人机检测洁净厂房中风机过滤单元(FFU)漏点的方法，属于室内环境洁净领域，该方法采用无人机作为检测平台，搭载激光测距传感器，光流传感器，UWB超宽带室内定位传感器，Openmv视觉定位传感器，颗粒物传感器等多种传感器，多无人机按照既定路径巡航检测FFU出风口，通过数据传输模块向控制***传输颗粒物浓度和FFU位置信息。针对洁净厂房中FFU的达标性检测，提供了一种简易的、低廉的、对生产环境无影响且效率高的检测方法。
Description
技术领域
本专利涉及室内环境洁净领域，特别涉及一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法。
背景技术
随着经济快速发展、科技不断进步，人们对于产品质量的要求越来越高，而生产环境的洁净度是决定产品成品率的关键因素，特别是在电子、制药、食品、生物工程、医疗、实验室等领域均对生产环境的洁净度有苛刻的要求。因此，洁净度满足生产需求是确保高效生产和产品质量的前提和基础。
目前，生产空间中广泛采用风机过滤单元(英文简称FFU，下文以FFU进行叙述)来净化室内通风，而生产空间通常占地面积很大且需要吊装大量的FFU才能满足生产洁净度标准，在安装过程中存在使FFU无法达到洁净度标准的风险，即安装后的FFU可能存在漏点的问题，而现有的风机过滤单元检漏方法主要采取人工检测，该方法耗时长、工作量大、且需要对检测后的场所进行二次消杀。
本专利介绍的一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法，采用无人机作为检测主体，具备耗时短，自动化程度高且运行成本低的优势，能快速发现未达标的风机过滤单元，及时指导工作人员对其进行维修或替换，确保洁净厂房达到生产标准。
综上所述，设计一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法是提高无人机过滤单元漏点检测效率的有效手段。在已有的风机过滤单元漏点检验方法中，还未有使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法。
发明内容
有鉴于此，本专利的目的在于提供了一种简易的、低廉的、对生产环境无影响且效率高的检测方法，通过在实验环境中进行实验验证方法可行性，适用于室内洁净领域。
本专利的目的通过如下技术方案实现：一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法。其特征在于，包括以下步骤：
1)启动无人机电源，将每个无人机与地面站连接完成。启动标志无人机，待其预热结束，达到起飞转速后开始巡检。
2)使待检测风机过滤单元处于工作状态。标志无人机飞达第一个风机过滤单元，将其作为基准风机过滤单元并设定为坐标原点FO，建立虚拟二维平面坐标系，随后其余无人机依次起飞到达需其检测的风机过滤单元处，按照即定路径巡检。
3)无人机通过直角转弯与直线掠过两种运动方式检测风机过滤单元。
4)无人机通过搭载的颗粒物传感器获取所需颗粒物浓度信息。
5)无人机通过搭载的UWB室内定位***获取FFU位置信息。
6)无人机通过数据传输模块将实时颗粒物浓度与FFU位置信息传输至控制***，对信息进行分析与处理。无人机巡检结束后返回地面，停止工作。
进一步地，所述步骤1中无人机通过数据传输模块与地面站进行连接，当数据传输模块指示灯保持常亮即连接成功，数据传输模块能将出现漏点问题的FFU坐标以及对应的颗粒物浓度发送至地面站，同时无人机与无人机之间通过Zigbee DL-20无线串口收发模块进行通信。
进一步地，所述步骤2中无人机通过Openmv视觉定位传感器用于辅助定位，利用视觉识别算法定位上方风机过滤单元，精准地将无人机移动至风机过滤单元风口正下方。
进一步地，所述步骤2中通过UWB室内定位***定位上述标志无人机在室内的坐标，标志无人机飞达的第一个风机过滤单元为正前方风机过滤单元矩阵的角点，所述虚拟二维平面坐标系中，无人机正前方为y轴正向，正左侧为x轴正向。从UWB中获得当前虚拟坐标系原点FO所对应真实室内坐标RO(xO，yO)，根据风机过滤单元的安装的规律性，即相邻风机过滤单元的距离不变(DX代表风机过滤单元之间的横向距离，DY代表风机过滤单元之间纵向距离)，能够获得第二出发、第三出发无人机的坐标，参照标志无人机的RO点坐标，能够映射出三个无人机对应的真实空间坐标，同时也能够得到风机过滤单元的坐标。
进一步地，所述步骤2中无人机与无人机之间利用蓝牙模块DL-20以点对点的方式进行无人机与无人机之间的全双工通信，传输的数据为：无人机到达风机过滤单元正下方的坐标数据。
进一步地，所述步骤3中风机过滤单元出风口平面为矩形，无人机采用直角转弯与直线掠过方式风机过滤单元存在的最不利检测点位于出风口平面的直角点处。
进一步地，所述步骤4中无人机获取的颗粒物浓度与生产环境中达标颗粒物浓度c进行比较，当未净化率大于0.01％时说明风机过滤单元未达标。
具体按照下式求得空气过滤单元的未净化率：
A代表单位时间内风机过滤单元出风口颗粒物浓度
B代表单位时间内风机过滤单元进风口颗粒物浓度
本发明提供的一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法，利用无人机作为载体，采用多无人机协同运行的方式，搭载各类辅助传感器，收集并分析颗粒物浓度和FFU位置信息，以此来定位并获取风机过滤单元运行情况，该方法耗时短，自动化程度高且运行成本低。
附图说明
图1为本发明一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法的无人机飞行姿态图
图2为本发明一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法的路径规划图
图3为本发明一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法的***流程图
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明提供的一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法，包括以下步骤：
1)启动无人机电源，将每个无人机与控制***连接完成。启动标志无人机，待其预热结束，达到起飞转速后开始巡检。
无人机通过蓝牙与控制***进行连接，当数据传输模块指示灯保持常亮即连接成功。
检验时确保无人机周围扰动较小，防止对无人机与控制***连接的影响。
2)使待检测风机过滤单元处于工作状态。标志无人机飞达第一个风机过滤单元，将其作为基准风机过滤单元并设定为坐标原点FO，建立虚拟二维平面坐标系，随后其余无人机依次起飞到达需其检测的风机过滤单元处，按照即定路径巡检。
无人机通过Openmv视觉定位传感器用于辅助定位，利用视觉识别算法定位上方风机过滤单元，精准地将无人机移动至风机过滤单元风口正下方。
通过UWB室内定位***定位一个无人机在室内的坐标，标志无人机飞达的第一个风机过滤单元为正前方风机过滤单元矩阵的角点，所述虚拟二维平面坐标系中，无人机正前方为y轴正向，正左侧为x轴正向。从UWB中获得当前虚拟坐标系原点FO所对应真实室内坐标RO(xO，yO)，根据风机过滤单元的安装的规律性，即相邻风机过滤单元的距离不变(DX代表风机过滤单元之间的横向距离，DY代表风机过滤单元之间纵向距离)，能够获得第二出发、第三出发无人机的虚拟坐标，参照标志无人机的RO点坐标，能够映射出三个无人机对应的真实空间坐标，即得到了风机过滤单元的坐标。多无人机检测风机过滤单元漏点方法的路径规划图如图2所示。
无人机与无人机之间利用蓝牙模块DL-20以点对点的方式进行无人机与无人机之间的全双工通信，传输的数据有：无人机到达风机过滤单元正下方的坐标数据。
3)无人机通过直角转弯与直线掠过两种运动方式检测风机过滤单元。
风机过滤单元出风口平面为矩形，无人机采用直角转弯与直线掠过方式通过风机过滤单元存在的最不利检测点位于出风口平面的角点处。
无人机直角转弯与直线掠过风机过滤单元示意图如图1所示。
4)无人机通过搭载的颗粒物传感器获取所需颗粒物浓度信息。
无人机获取的颗粒物浓度与生产环境中达标颗粒物浓度进行比较，当未净化率大于0.01％时说明风机过滤单元未达标。
具体按照下式求得空气过滤单元的未净化率：
A代表单位时间内风机过滤单元出风口颗粒物浓度
B代表单位时间内风机过滤单元进风口颗粒物浓度
5)无人机通过数据传输模块将逐时颗粒物浓度与FFU位置信息传输至控制***，对信息进行分析与处理。无人机巡检结束后返回地面，停止工作。
上述实施例只是为了更清楚说明本发明专利的技术方案做出的列举，并非对本发明的限定，本领域的普通技术人员根据本领域的公知常识对本申请技术方案的变通亦均在本申请保护范围之内，总之，上述实施例仅为列举，本申请的保护范围以所附权利要求书范围为准。
Claims (7)
1.一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)启动无人机电源，将每个无人机与地面站连接完成，启动标志无人机，待其预热结束，达到起飞转速后开始巡检；
(2)使待检测风机过滤单元处于工作状态，标志无人机飞达第一个风机过滤单元，将其作为基准风机过滤单元并设定为坐标原点FO，建立虚拟二维平面坐标系，随后其余无人机依次起飞到达需其检测的风机过滤单元处，按照即定路径巡检；
(3)无人机通过直角转弯与直线掠过两种运动方式检测风机过滤单元；
(4)无人机通过搭载的颗粒物传感器获取所需颗粒物浓度与FFU位置信息；
(5)无人机通过数据传输模块将逐时颗粒物浓度与FFU位置信息传输至控制***，对信息进行分析与处理，无人机巡检结束后返回地面，停止工作。
2.如权利要求1所述一种使用无人机检测风机过滤单元漏点的方法，其特征在于所述步骤1中无人机通过数据传输模块与地面站进行连接，当数据传输模块指示灯保持常亮即连接成功，数据传输模块将出现漏点问题的FFU坐标以及对应的颗粒物浓度发送至地面站。
3.如权利要求1所述一种使用无人机检测风机过滤单元漏点的方法，其特征在于所述步骤2中无人机通过Openmv视觉定位传感器用于辅助定位，利用视觉识别算法定位上方风机过滤单元，精准地将无人机移动至风机过滤单元风口正下方。
4.如权利要求1所述一种使用无人机检测风机过滤单元漏点的方法，其特征在于所述步骤2中通过UWB室内定位***定位上述标志无人机在室内的坐标，标志无人机飞达的第一个风机过滤单元为正前方风机过滤单元矩阵的角点，所述虚拟二维平面坐标系中，无人机正前方为y轴正向，正左侧为x轴正向。从UWB中获得当前虚拟坐标系原点FO所对应真实室内坐标RO(xO，yO)，根据风机过滤单元的安装的规律性，即相邻风机过滤单元的距离不变(DX代表风机过滤单元之间的横向距离，DY代表风机过滤单元之间纵向距离)，能够获得第二出发、第三出发无人机的坐标，参照标志无人机的RO点坐标，能够映射出三个无人机对应的真实空间坐标，同时也能够得到风机过滤单元的坐标。
5.如权利要求1所述一种使用无人机检测风机过滤单元漏点的方法，其特征在于所述步骤2中无人机与无人机之间利用蓝牙模块DL-20以点对点的方式进行无人机与无人机之间的全双工通信，传输的数据为：无人机到达风机过滤单元正下方的坐标数据。
6.如权利要求1所述一种使用无人机检测风机过滤单元漏点的方法，其特征在于所述步骤3中风机过滤单元出风口平面为矩形，无人机采用直角转弯与直线掠过方式通过风机过滤单元存在的最不利检测点位于出风口平面的直角点处。
7.如权利要求1所述一种使用无人机检测风机过滤单元漏点的方法，其特征在于所述步骤4中无人机获取的颗粒物浓度与生产环境中达标颗粒物浓度进行比较，当未净化率大于0.01％时说明风机过滤单元未达标，具体按照下式求得空气过滤单元的未净化率：
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