CN114326741B - 基于四足机器人的海水淡化监视控制*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于四足机器人的海水淡化监视控制***，所述***根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，根据预设路径规划控制四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，获得海水淡化设备的图像数据和噪音数据；缺陷识别模块从预设数据库中提取设备正常运行的样本数据，根据样本和预设缺陷识别算法对数据进行缺陷特征识别，获得缺陷检测结果；远程智能巡检管理平台对缺陷检测结果进行缺陷分类，获取分类后的缺陷对应的故障等级，根据故障等级采取对应的措施进行故障控制操作，保障了海水淡化制水车间的稳定安全运转。

Description

基于四足机器人的海水淡化监视控制***

技术领域

本发明涉及设备检测技术领域，尤其涉及一种基于四足机器人的海水淡化监视控制***。

背景技术

海水淡化制水车间的制水设备、水泵、管网及滤水***主要为全厂供应工业水、除盐水、生活水及消防水的基本设施，是联系生产***各个部分的重要纽带，制水设备、水泵、管网及滤水***的安全是生产、生活设备及设施正常运转的基础，一旦发生故障，会造成化学制水***中断，生产线长时间停顿，造成的经济损失巨大。

现有的海水淡化制水车间的工厂设备巡检方式是通过人工巡检，即采用24小时轮班专人值守的方式，工作人员需按时巡查车间基础设施，并对基础运行数据进行检查核对分析，这种方式耗时费力、生产效率低、巡检标准化程度也相对较低，同时，海水淡化制水车间使用的酸碱液，在低浓度条件下长期作用于人体引起的伤害是典型的职业病危害；海水淡化制水车间巡检实际困难：车间设备类型多、数量大，需要巡检人员具有相当的专业知识背景，招聘、培养新人并不容易，现有配置的人员数量跟不上生产实际的需求。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于四足机器人的海水淡化监视控制***，旨在解决现有技术中海水淡化制水车间巡检困难，人工巡检效率低，容易错检漏检，在设备故障后容易引起生产线停顿，造成较大经济损失的技术问题。

第一方面，本发明提供一种基于四足机器人的海水淡化监视控制***，所述基于四足机器人的海水淡化监视控制***包括：

图像数据获取模块，用于根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，获得所述海水淡化设备的图像数据；

图像缺陷识别模块，用于从预设数据库中提取设备正常运行的样本图像，根据所述样本图像和预设缺陷图像识别算法对所述图像数据作图像定位分割和缺陷特征识别，获得缺陷检测结果，并将所述缺陷检测结果反馈至远程智能巡检管理平台；

噪音检测数据获取模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备进行噪音检测，对获得的噪音数据进行解压缩和重采样操作获得目标音频，对所述目标音频进行音频流分割，提取声音特征，对所述声音特征进行检测和识别定位，获得所述海水淡化设备的音频数据；

噪音缺陷识别模块，还用于对所述音频数据的时频域进行分析，根据时频域分析结果判断设备故障类别，并将所述设备故障类别进行反馈；

远程智能巡检管理平台，用于对所述缺陷检测结果进行缺陷分类，获取分类后的缺陷对应的故障等级，根据所述故障等级采取对应的措施进行故障控制操作。

可选地，所述图像数据获取模块包括：

区域确定模块，用于根据无轨定位导航***构建四足机器人的巡检地图，根据预设电子围栏确定可检区域和禁检区域；

路径确定模块，用于获取海水淡化设备对应车间的现有巡检路径，根据所述现有巡检路径、所述巡检地图、所述可检区域和所述禁检区域生成所述四足机器人的预设路径规划；

巡检控制模块，用于根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备对应的海水淡化泵间、海水淡化车间、水岛加药间、生活水加药间、锅炉补给车间及锅炉补给泵间的各待检测区域；

感知模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在各待检测区域的检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据。

可选地，所述感知模块包括：

工位确定模块，用于获取各待检测区域的各设备特性和检测要求，根据各设备特性和所述检测要求确定各待检测区域的检测工位，控制所述四足机器人移动至所述检测工位；

动作确定模块，用于获取各待检测区域的检测项目类型，根据所述检测项目类型从预设数据库中选定对应的动作作为预设检测动作；

图像感知模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据；

外控模块，用于接收到遥控部署终端的动作操控指令后，根据所述动作操作指令调整所述四足机器人的当前运动姿势和检测动作，控制所述四足机器人根据调整后的检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据。

可选地，所述工位确定模块，包括：

检测条件确定模块，用于获取各待检测区域的各设备特性和检测要求，根据各设备特性和检测要求确定检测对象、背景环境和检测方式；

工位生成模块，用于根据所述检测对象、所述背景环境和所述检测方式确定各待检测区域的检测工位，控制所述四足机器人移动至所述检测工位。

可选地，所述图像感知模块，包括：

视觉检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏水、漏油、过热和表计的AI感知视觉检测，获得所述海水淡化设备的视觉检测数据。

可选地，所述视觉检测模块，包括：

表计识别模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备的开关阀门状态、指示灯状态和仪表表计进行AI感知视觉检测，获得所述当前海水淡化设备的表计图像及表计数值，将所述表计图像及表计数值作为所述当前海水淡化设备的表计识别视觉检测数据；

过热检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备的各预设测温点进行过热检测，获得所述海水淡化设备的红外热成像形成的红外视觉检测数据；

漏水检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏水视觉检测，获得所述海水淡化设备的漏水视觉检测数据；

漏油检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏油视觉检测，获得所述海水淡化设备的漏油视觉检测数据。

可选地，所述漏水检测模块，包括：

红外图像拍摄模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位以不同距离使用红外相机进行积水拍摄，获得红外图像；

分割模块，用于对所述红外图像进行RGB通道分割，对筛选出的R通道图像进行阈值分割处理，计算阈值分割后的图像中所有连通域，将不相连的区域都分割成单独的区域；

筛选模块，用于对各区域中大于预设面积的水团进行面积筛选，对面积筛选后的水团中的孔洞进行去除，获得水团特征；

特征增强模块，用于对所述水团特征进行特征增强处理，将增强处理后的水团特征与环境干扰特征进行对比，确定最终水团特征；

漏水区域判断模块，用于根据所述最终水团特征判断是否存在漏水区域，生成所述海水淡化设备的漏水视觉检测数据，并在存在所述漏水区域时进行报警或预警。

可选地，所述漏油检测模块，包括：

紫外补光模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位开启紫外线灯进行漏油视觉检测，将获得的荧光显影作为所述海水淡化设备的漏油视觉检测数据。

可选地，所述四足机器人通过外接扩展端口搭载可见光摄像头、红外热成像仪、拾音器、AI摄像机、激光扫描仪和紫外线灯。

本发明提出的基于四足机器人的海水淡化监视控制***，通过图像数据获取模块根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，获得所述海水淡化设备的图像数据；图像缺陷识别模块从预设数据库中提取设备正常运行的样本图像，根据所述样本图像和预设缺陷图像识别算法对所述图像数据作图像定位分割和缺陷特征识别，获得缺陷检测结果，并将所述缺陷检测结果反馈至远程智能巡检管理平台；噪音检测数据获取模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备进行噪音检测，对获得的噪音数据进行解压缩和重采样操作获得目标音频，对所述目标音频进行音频流分割，提取声音特征，对所述声音特征进行检测和识别定位，获得所述海水淡化设备的音频数据；噪音缺陷识别模块，用于对所述音频数据的时频域进行分析，根据时频域分析结果判断设备故障类别，并将所述设备故障类别进行反馈。远程智能巡检管理平台对所述缺陷检测结果进行缺陷分类，获取分类后的缺陷对应的故障等级，根据所述故障等级采取对应的措施进行故障控制操作。基于四足机器人的海水淡化监视控制***能够减轻人工工作量，提高工厂设备巡检频次，保障了设备安全性，解决了海水淡化制水车间运行人员少、工作强度大、人工错检和漏检等问题，能够对海水淡化制水车间区域内水泵、管网及滤水***等设备进行监视，提高了海水淡化监视控制的速度和效率，能够在海水淡化设备出现缺陷时及时进行故障处理，有效保障了海水淡化制水车间的稳定安全运转。

附图说明

图1为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第一实施例的功能模块图；

图2为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第二实施例的功能模块图；

图3为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第三实施例的功能模块图；

图4为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第四实施例的功能模块图；

图5为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第五实施例的功能模块图；

图6为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第六实施例的功能模块图；

图7为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***的巡检架构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的解决方案主要是：通过图像数据获取模块根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，获得所述海水淡化设备的图像数据；图像缺陷识别模块从预设数据库中提取设备正常运行的样本图像，根据所述样本图像和预设缺陷图像识别算法对所述图像数据作图像定位分割和缺陷特征识别，获得缺陷检测结果，并将所述缺陷检测结果反馈至远程智能巡检管理平台；噪音检测数据获取模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备进行噪音检测，对获得的噪音数据进行解压缩和重采样操作获得目标音频，对所述目标音频进行音频流分割，提取声音特征，对所述声音特征进行检测和识别定位，获得所述海水淡化设备的音频数据；噪音缺陷识别模块，用于对所述音频数据的时频域进行分析，根据时频域分析结果判断设备故障类别，并将所述设备故障类别进行反馈；所述远程智能巡检管理平台对所述缺陷检测结果进行缺陷分类，获取分类后的缺陷对应的故障等级，根据所述故障等级采取对应的措施进行故障控制操作。基于四足机器人的海水淡化监视控制***能够减轻人工工作量，提高工厂设备巡检频次，保障了设备安全性，解决了海水淡化制水车间运行人员少、工作强度大、人工错检和漏检等问题。

参照图1，图1为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第一实施例的功能模块图。

本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第一实施例中，该基于四足机器人的海水淡化监视控制***包括：

图像数据获取模块10，用于根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，获得所述海水淡化设备的图像数据。

需要说明的是，所述无轨定位导航***可以预先设置用于对四足机器人进行定位导航辅助，能够实现机器人自主避障或绕障，通过图像数据获取模块可以根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，所述预设路径规划为预先设置的对海水淡化车间的巡检路径规划，通过所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，所述待检测区域为预先设置的各种海水淡化设备的检测设备的区域范围，所述检测工位为在所述检测区域中进行设备检测的工位，即具体检测点位，通过控制所述四足机器人巡检至检测工位，可以获得对应设备的图像数据。

图像缺陷识别模块20，用于从预设数据库中提取设备正常运行的样本图像，根据所述样本图像和预设缺陷图像识别算法对所述图像数据作图像定位分割和缺陷特征识别，获得缺陷检测结果，并将所述缺陷检测结果反馈至远程智能巡检管理平台。

可以理解的是，所述预设数据库为预先设置的用于存储各种模型和样本数据的数据库，从所述预设数据库中可以提取设备正常运行的样本图像，所述预设缺陷图像识别算法为预先设置的机器缺陷图像识别算法，通过所述样本图像和预设缺陷图像识别算法对所述图像数据图像进行图像定位、分割处理及缺陷特征识别，从而获得对应的缺陷检测结果，并且可以反馈至远程智能巡检管理平台，所述远程智能巡检管理平台为对海水淡化设备进行巡检监视，并进行相应控制管理。

所述远程智能巡检管理平台30，用于对所述缺陷检测结果进行缺陷分类，获取分类后的缺陷对应的故障等级，根据所述故障等级采取对应的措施进行故障控制操作。

应当理解的是，所述远程智能巡检管理平台对所述缺陷检测结果进行缺陷分类，从而可以确定不同类型的缺陷，而不同类型的缺陷对应不同的故障等级，根据所述故障等级采取相应的故障控制操作，例如出现漏水漏油等故障，根据故障等级采取报警、下达人工巡检任务、制定不同的故障抢修方案等故障控制操作，本实施例对此不加以限制。

噪音检测数据获取模块40，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备进行噪音检测，对获得的噪音数据进行解压缩和重采样操作获得目标音频，对所述目标音频进行音频流分割，提取声音特征，对所述声音特征进行检测和识别定位，获得所述海水淡化设备的音频数据。

噪音缺陷识别模块50，用于对所述音频数据的时频域进行分析，根据时频域分析结果判断设备故障类别，并将所述设备故障类别进行反馈。

应当理解的是，在实际操作中，车间设备运行时会有声音干扰，判断所采集声音是否正常，将各类故障的声音分类别储存，可以实现声音自动分析功能，根据噪音的时频域的分析计算，控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备进行噪音检测，一般可以通过麦克风或声音传感器获取噪音数据，进而对噪音数据进行预处理，即对获得的噪音数据进行解压缩和重采样操作获得目标音频，进而对所述目标音频进行音频流分割，可以获得声音特征，即基于深度学***台，以供平台进行分析，为后续控制操作提供依据。

在具体实现中，可以对所述音频数据的时域和频域进行分析计算，根据分析计算后获得的时频域分析结果，可以判断设备故障类别，并将所述设备故障类别进行反馈，从而通知车间运行人员及时进行处理。

本实施例通过上述方案，通过图像数据获取模块根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，获得所述海水淡化设备的图像数据；图像缺陷识别模块从预设数据库中提取设备正常运行的样本图像，根据所述样本图像和预设缺陷图像识别算法对所述图像数据作图像定位分割和缺陷特征识别，获得缺陷检测结果，并将所述缺陷检测结果反馈至远程智能巡检管理平台；噪音检测数据获取模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备进行噪音检测，对获得的噪音数据进行解压缩和重采样操作获得目标音频，对所述目标音频进行音频流分割，提取声音特征，对所述声音特征进行检测和识别定位，获得所述海水淡化设备的音频数据；噪音缺陷识别模块，用于对所述音频数据的时频域进行分析，根据时频域分析结果判断设备故障类别，并将所述设备故障类别进行反馈；所述远程智能巡检管理平台对所述缺陷检测结果进行缺陷分类，获取分类后的缺陷对应的故障等级，根据所述故障等级采取对应的措施进行故障控制操作。基于四足机器人的海水淡化监视控制***能够减轻人工工作量，提高工厂设备巡检频次，保障了设备安全性，解决了海水淡化制水车间运行人员少、工作强度大、人工错检和漏检等问题，能够对海水淡化制水车间区域内水泵、管网及滤水***等设备进行监视，提高了海水淡化监视控制的速度和效率，能够在海水淡化设备出现缺陷时及时进行故障处理，有效保障了海水淡化制水车间的稳定安全运转。

进一步地，图2为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第三实施例的功能模块图，如图2所示，基于第一实施例提出本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第三实施例，在本实施例中，所述图像数据获取模块10，包括：

区域确定模块11，用于根据无轨定位导航***构建四足机器人的巡检地图，根据预设电子围栏确定可检区域和禁检区域。

需要说明的是，所述巡检地图为根据无轨定位导航***生成的供于四足机器人进行设备巡检的地图信息，所述预设电子围栏为预先设置的巡检仿真环境下的虚拟围栏，预设虚拟墙为预先设置的全场景仿真环境下的虚拟墙体，根据所述预设电子围栏和所述预设虚拟墙可以确定预先设置的待巡检的巡检区域和禁止检测的禁检区域。

路径确定模块12，用于获取海水淡化设备对应车间的现有巡检路径，根据所述现有巡检路径、所述巡检地图、所述可检区域和所述禁检区域生成所述四足机器人的预设路径规划。

可以理解的是，所述现有巡检路径为所述海水淡化设备对应车间的现有路径规划中的巡检路径，通过所述现有巡检路径、所述巡检地图、所述可检区域和所述禁检区域可以构建出所述四足机器人巡检设备的预设路径规划。

巡检控制模块13，用于根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备对应的海水淡化泵间、海水淡化车间、水岛加药间、生活水加药间、锅炉补给车间及锅炉补给泵间的各待检测区域。

应当理解的是，根据所述预设路径规划可以控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备对应的海水淡化泵间、海水淡化车间、水岛加药间、生活水加药间、锅炉补给车间及锅炉补给泵间，各个车间对应有各待检测区域，当然除了上述车间，还可以包括除盐制水间等车间，本实施例对此不加以限制。

感知模块14，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在各待检测区域的检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据。

需要说明的是，所述预设检测动作包括对应的机器人步态动作和机器人拍摄动作，所述机器人步态动作包括但不限于行走、跳跃、奔跑等高性能步态，所述机器人拍摄动作为机器人进行拍摄的机器人操作动作包括但不限于仰视、俯视、偏左拍摄及偏右拍摄控制等，其中各个操作动作对应有不同的偏转角度和偏转速度，从而根据预设检测动作在各待检测区域的检测工位进行AI人工智能感知，从而获得所述海水淡化设备的图像数据。

本实施例通过上述方案，通过区域确定模块根据无轨定位导航***构建四足机器人的巡检地图，根据预设电子围栏确定可检区域和禁检区域；路径确定模块获取海水淡化设备对应车间的现有巡检路径，根据所述现有巡检路径、所述巡检地图、所述可检区域和所述禁检区域生成所述四足机器人的预设路径规划；巡检控制模块根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备对应的海水淡化泵间、海水淡化车间、水岛加药间、生活水加药间、锅炉补给车间及锅炉补给泵间的各待检测区域；感知模块控制所述四足机器人以预设检测动作在各待检测区域的检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据；能够对海水淡化制水车间的各个区域进行监视，提高了海水淡化监视控制的速度和效率，提升了设备巡检的及时性和全面性。

进一步地，图3为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第四实施例的功能模块图，如图3所示，基于第三实施例提出本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第四实施例，在本实施例中，所述感知模块14，包括：

工位确定模块141，用于获取各待检测区域的各设备特性和检测要求，根据各设备特性和所述检测要求确定各待检测区域的检测工位，控制所述四足机器人移动至所述检测工位。

需要说明的是，所述检测工位为在所述检测区域中进行设备检测的工位，即具体检测点位，通过各设备特性和检测要求可以确定不同待检测区域的检查工位，通过控制所述四足机器人巡检至检测工位，通过拍摄可以获得对应设备的图像数据。

动作确定模块142，用于获取各待检测区域的检测项目类型，根据所述检测项目类型从预设数据库中选定对应的动作作为预设检测动作。

可以理解的是，所述检测项目类型为不同检测项目对应的类型，不同的项目类型对应不同的检测动作，可以从预设数据库中选定对应所述检测项目类型的动作作为预设检测动作，所述检测项目类型包括但不限于冒烟火灾、液体跑冒滴漏识别、红外成像温度识别、噪音频域识别，即设备转动异常或蒸汽泄漏等，本实施例对此不加以限制。

图像感知模块143，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据。

应当理解的是，控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行AI感知，一般可以通过结合高清相机、红外相机、以及激光扫描仪等图像采集设备对所述海水淡化设备进行测温、辨音、拍照和读数等感知，可以获得所述海水淡化设备的图像数据。

外控模块144，用于接收到遥控部署终端的动作操控指令后，根据所述动作操作指令调整所述四足机器人的当前运动姿势和检测动作，控制所述四足机器人根据调整后的检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据。

可以理解的是，所述动作操作指令为需要所述四足机器人执行的动作需求生成的动作操控指令，使用者通过外部控制设备，例如通过遥控部署终端可以根据不同的操作需求生成对应不同的动作操作指令，一般可以通过手持遥控部署终端发送指令，通过所述动作操作指令调整所述四足机器人的当前运动姿势和检测动作，控制所述四足机器人根据调整后的检测动作在检测工位进行AI感知，从而获得所述海水淡化设备的图像数据，所述遥控部署终端还可以用于配合巡检机器人在海水淡化制水车间完成建立环境地图、部署巡检路线以及记录要巡检的设备位置信息等一些巡检前的必要准备过程，本实施例对此不加以限制。

本实施例通过上述方案，通过工位确定模块获取各待检测区域的各设备特性和检测要求，根据各设备特性和所述检测要求确定各待检测区域的检测工位，控制所述四足机器人移动至所述检测工位；动作确定模块获取各待检测区域的检测项目类型，根据所述检测项目类型从预设数据库中选定对应的动作作为预设检测动作；图像感知模块控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据；外控模块接收到遥控部署终端的动作操控指令后，根据所述动作操作指令调整所述四足机器人的当前运动姿势和检测动作，控制所述四足机器人根据调整后的检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据，能够对海水淡化制水车间的各个区域以相应的动作在检测工位进行监视，提高了海水淡化监视控制的速度和效率，提升了设备巡检的及时性和全面性。

进一步地，图4为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第五实施例的功能模块图，如图4所示，基于第四实施例提出本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第五实施例，在本实施例中，所述工位确定模块141包括：

检测条件确定模块1411，用于获取各待检测区域的各设备特性和检测要求，根据各设备特性和检测要求确定检测对象、背景环境和检测方式。

工位生成模块1412，用于根据所述检测对象、所述背景环境和所述检测方式确定各待检测区域的检测工位，控制所述四足机器人移动至所述检测工位。

应当理解的是，不同的设备对应有不同的设备特性，不同的检测要求对应有不同的检测内容，通过各待检测区域的各设备特性和检测要求可以确定检测对象、背景环境和检测方式，其中背景环境为四足机器人所处的检测背景环境，包括但不限于光线和区域底色底纹等，通过所述检测对象、所述背景环境和所述检测方式可以确定各待检测区域的最佳检测点位，即所述检测工位，进而可以控制所述四足机器人移动至所述检测工位。

进一步地，图5为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第六实施例的功能模块图，如图5所示，基于第三实施例提出本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第六实施例，在本实施例中，所述图像感知模块143包括：

视觉检测模块1431，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏水、漏油、过热和表计的AI感知视觉检测，获得所述海水淡化设备的视觉检测数据。

可以理解的是，控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位可以进行漏水、漏油、过热和表计的AI感知视觉检测，即液体漏水检测规划、漏油检测规划、漏汽检测规划和冒烟检测规划；一般需要不断采集跑冒滴漏数据，识别工厂跑冒滴漏故障，从而获得所述海水淡化设备的视觉检测数据，实现现场的水、酸、碱、气、汽泄漏检测功能。

进一步地，图6为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第七实施例的功能模块图，如图6所示，基于第五实施例提出本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***第七实施例，在本实施例中，所述视觉检测模块1431包括：

表计识别模块14311，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备的开关阀门状态、指示灯状态和仪表表计进行AI感知视觉检测，获得所述当前海水淡化设备的表计图像及表计数值，将所述表计图像及表计数值作为所述当前海水淡化设备的表计识别视觉检测数据。

需要说明的是，控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行智能表计AI感知视觉检测，即对巡检区域的开关状态、仪表表计等进行检测，辨识指针位置和数值显示，从而获得所述当前海水淡化设备的表计识别视觉检测数据。

应当理解的是，控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位可以对当前海水淡化设备的巡检区域的开关状态(指示灯、开关、阀门位置等)、仪表表计(压力表、温度表、数显表、液位计等)等进行检测，辨识指针位置和数值显示，从而获得所述当前海水淡化设备的表计图像及表计数值，将所述表计图像及表计数值作为所述当前海水淡化设备的表计识别视觉检测数据。

过热检测模块14312，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备的各预设测温点进行过热检测，获得所述海水淡化设备的红外热成像形成的红外视觉检测数据。

可以理解的是，预设测温点为预先设置的各海水淡化设备的测量温度的位置点，在各预设测温点进行过热检测，一般的可以在所述四足机器人配备在线式红外热成像仪，能对设备的温度进行采集，对工厂设备温度进行测量和识别，从而进行设备致热现场检测与缺陷诊断。

需要说明的是，海水淡化制水车间的动力设备容易发热，如依靠人工巡检，在热量开始时难以观察，等到设备温度达到了临界值，设备的损坏就相对较高，实际调查结果和统计数据表明，在整个设备故障中，异常发热的缺陷比例超过一半，将四足巡检机器人红外测温诊断应用于设备检测工作，可以有效解决问题，提高技术人员发现设备安全隐患的能力，改善检测工作，使车间运行更安全，更稳定。

在具体实现中，通过巡检机器人搭载的红外热成像仪，可同时检测数千个测温点，实现热图像可视化，可对海水淡化制水车间区域内水泵、管网、滤水***等设备的温度等进行测量和识别，可进行设备致热现场检测与缺陷诊断。根据致热设备运行状况进行诊断分析，在温度出现异常情况下可以实时报警，并提示运行人员及时处理。

漏水检测模块14313，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏水视觉检测，获得所述海水淡化设备的漏水视觉检测数据。

可以理解的是，通过控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏水视觉检测，可以获取所述海水淡化设备的积水区域或漏水区域检测对应的图像检测数据。

漏油检测模块14314，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏油视觉检测，获得所述海水淡化设备的漏油视觉检测数据。

应当理解的是，通过控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏油视觉检测，可以获取所述海水淡化设备的油液泄露处检测对应的图像检测数据。

进一步的，所述漏水检测模块14313，包括：

红外图像拍摄模块01，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位以不同距离使用红外相机进行积水拍摄，获得红外图像；

分割模块02，用于对所述红外图像进行RGB通道分割，对筛选出的R通道图像进行阈值分割处理，计算阈值分割后的图像中所有连通域，将不相连的区域都分割成单独的区域；

筛选模块03，用于对各区域中大于预设面积的水团进行面积筛选，对面积筛选后的水团中的孔洞进行去除，获得水团特征；

特征增强模块04，用于对所述水团特征进行特征增强处理，将增强处理后的水团特征与环境干扰特征进行对比，确定最终水团特征；

漏水区域判断模块05，用于根据所述最终水团特征判断是否存在漏水区域，生成所述海水淡化设备的漏水视觉检测数据，并在存在所述漏水区域时进行报警或预警。

需要理解的是，在不同距离使用红外相机进行积水拍摄，可以获得红外图像，在实际操作中，在设备运行现场，漏水积水在环境温度场中呈现出低温特征，通过红外相机可以检测积水液体特征。

进一步的，所述漏油检测模块14314，包括：

紫外补光模块06，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位开启紫外线灯进行漏油视觉检测，将获得的荧光显影作为所述海水淡化设备的漏油视觉检测数据。

在具体实现中，由于油液泄露识别时，车间内环境复杂，有些漏油的位置人工检测时不易被发现，导致人工看不到油液泄露的情况，而且油液本身特征并不明显，油液颜色为半透明淡黄色，在不同颜色的底面上会呈现与背景颜色极为相近，通过一般光源打光难以取得良好效果，并且油液作为液体没有规则的形状和面积，也没有特定的纹理。即颜色特征、形状特征、面积特征和纹理特征均不明显，不利于准确快速的观察到油液，会增大误检的可能，因为油液在紫外灯照射下会发生荧光反应呈现出蓝紫色的光，所以利用荧光效应来检测油液，控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位开启紫外线灯进行漏油视觉检测，可以获得对应的荧光显影作为所述海水淡化设备的漏油视觉检测数据。

进一步地，图7为本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***的巡检架构示意图，如图7所示，基于第一实施例提出本发明基于四足机器人的海水淡化监视控制***的巡检架构示意图，参见图7，巡检架构包括巡检机器人服务端、巡检机器人***、机器人自动充电站及手持遥控部署终端；其中，巡检机器人***包括四足机器人和外接扩展端口，所述四足机器人通过外接扩展端口搭载可见光摄像头、红外热成像仪、拾音器、AI摄像机、激光扫描仪和紫外线灯。

所述巡检机器人服务端、所述巡检机器人***、所述机器人自动充电站及所述手持遥控部署终端通过无线AP，即无线访问接入点(Wireless Access Point，AP)进行通信连接，所述巡检机器人服务端包括AI数据服务端，硬盘录像机和本地客户端，其中，本地客户端电脑为运维人员提供远程智能巡检管理平台的前端交互界面；网络硬盘摄像机用于长时间的记录各种网络摄像头的视频数据，以备需要时回放查看；AI数据服务器用于AI模型的训练和推理，并为整个管理平台提供***服务。

需要说明的是，所述四足机器人通过外接扩展端口搭载可见光摄像头、红外热成像仪、拾音器、AI摄像机、激光扫描仪和紫外线灯，其中，所述可见光摄像头可以为高清AI摄像头，对于漏油检测，以及现场仪表读数识别，主要采用高清图像识别技术，考虑到电厂设备油斑等缺陷对感光度，颜色，噪点，像素解析度要求高，可以选择CMOS彩色工业相机，配备千兆数据接口，实现数据快速传输。

可以理解的是，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，在巡检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。

在具体实现中，可以利用拾音器实时进行拾取设备声音，测量声音频率是否正常，可判断设备是否存在机械故障，识别统计设备的运转状态，通过后续数据库建模及二次开发，将各类故障的声音分类别储存，可以实现声音自动分析功能，根据噪音的时频域的分析计算，判断故障类别，从而通知车间运行人员进行处理。

所述四足机器人包括运动控制主机、自主导航主机、人工智能(ArtificialIntelligence，AI)AI感知主机，三者通过千兆网***换机互联，在实际操作中，运动控制主机连接惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)和12个电机驱动关节模块，负责机器人运动控制解算和状态预测；自主导航主机连接激光雷达和4个深度摄像头，负责建图、定位、导航、任务及路径规划；AI感知应用主机连接红外热像仪、可见光摄像头、拾音器，负责视觉识别、热红外检测、声音检测等功能。

手持遥控部署终端用于配合巡检机器人在海水淡化制水车间完成建立环境地图、部署巡检路线以及记录要巡检的设备位置信息等一些巡检前的必要准备过程。

机器人自动充电站为四足机器人提供充电续航服务，四足机器人能够自动识别归位充电，无需人为干预，为实现7*24小时无人值守巡检打下基础。

巡检机器人服务端是海水淡化制水车间无人值守平台的AI大脑，为整套***的稳定运行提供数据、算力和服务。巡检机器人服务端的软件部分是远程智能巡检管理平台，实现了整个巡检***的服务框架。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括列出要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于四足机器人的海水淡化监视控制***，其特征在于，所述基于四足机器人的海水淡化监视控制***包括：

图像数据获取模块，用于根据无轨定位导航***构建四足机器人的预设路径规划，根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备的待检测区域的检测工位，获得所述海水淡化设备的图像数据；

图像缺陷识别模块，用于从预设数据库中提取设备正常运行的样本图像，根据所述样本图像和预设缺陷图像识别算法对所述图像数据作图像定位分割和缺陷特征识别，获得缺陷检测结果，并将所述缺陷检测结果反馈至远程智能巡检管理平台；

噪音检测数据获取模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备进行噪音检测，对获得的噪音数据进行解压缩和重采样操作获得目标音频，对所述目标音频进行音频流分割，提取声音特征，对所述声音特征进行检测和识别定位，获得所述海水淡化设备的音频数据；

噪音缺陷识别模块，用于对所述音频数据的时频域进行分析，根据时频域分析结果判断设备故障类别，并将所述设备故障类别进行反馈；

远程智能巡检管理平台，用于对所述缺陷检测结果进行缺陷分类，获取分类后的缺陷对应的故障等级，根据所述故障等级采取对应的措施进行故障控制操作；

其中，所述四足机器人通过外接扩展端口搭载可见光摄像头、红外热成像仪、拾音器、AI摄像机、激光扫描仪和紫外线灯；

其中，所述图像数据获取模块包括：

区域确定模块，用于根据无轨定位导航***构建四足机器人的巡检地图，根据预设电子围栏确定可检区域和禁检区域；

路径确定模块，用于获取海水淡化设备对应车间的现有巡检路径，根据所述现有巡检路径、所述巡检地图、所述可检区域和所述禁检区域生成所述四足机器人的预设路径规划；

巡检控制模块，用于根据所述预设路径规划控制所述四足机器人巡检至海水淡化设备对应的海水淡化泵间、海水淡化车间、水岛加药间、生活水加药间、锅炉补给车间及锅炉补给泵间的各待检测区域；

感知模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在各待检测区域的检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据；

其中，所述图像感知模块，包括：

视觉检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏水、漏油、过热和表计的AI感知视觉检测，获得所述海水淡化设备的视觉检测数据；

其中，所述视觉检测模块，包括：

表计识别模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备的开关阀门状态、指示灯状态和仪表表计进行AI感知视觉检测，获得所述当前海水淡化设备的表计图像及表计数值，将所述表计图像及表计数值作为所述当前海水淡化设备的表计识别视觉检测数据；

过热检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位对当前海水淡化设备的各预设测温点进行过热检测，获得所述海水淡化设备的红外热成像形成的红外视觉检测数据；

漏水检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏水视觉检测，获得所述海水淡化设备的漏水视觉检测数据；

漏油检测模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行漏油视觉检测，获得所述海水淡化设备的漏油视觉检测数据。

2.如权利要求1所述的基于四足机器人的海水淡化监视控制***，其特征在于，所述感知模块包括：

工位确定模块，用于获取各待检测区域的各设备特性和检测要求，根据各设备特性和所述检测要求确定各待检测区域的检测工位，控制所述四足机器人移动至所述检测工位；

动作确定模块，用于获取各待检测区域的检测项目类型，根据所述检测项目类型从预设数据库中选定对应的动作作为预设检测动作；

图像感知模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据；

外控模块，用于接收到遥控部署终端的动作操控指令后，根据所述动作操作指令调整所述四足机器人的当前运动姿势和检测动作，控制所述四足机器人根据调整后的检测动作在检测工位进行AI感知，获得所述海水淡化设备的图像数据。

3.如权利要求2所述的基于四足机器人的海水淡化监视控制***，其特征在于，所述工位确定模块，包括：

检测条件确定模块，用于获取各待检测区域的各设备特性和检测要求，根据各设备特性和检测要求确定检测对象、背景环境和检测方式；

工位生成模块，用于根据所述检测对象、所述背景环境和所述检测方式确定各待检测区域的检测工位，控制所述四足机器人移动至所述检测工位。

4.如权利要求1所述的基于四足机器人的海水淡化监视控制***，其特征在于，所述漏水检测模块，包括：

红外图像拍摄模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位以不同距离使用红外相机进行积水拍摄，获得红外图像；

分割模块，用于对所述红外图像进行RGB通道分割，对筛选出的R通道图像进行阈值分割处理，计算阈值分割后的图像中所有连通域，将不相连的区域都分割成单独的区域；

筛选模块，用于对各区域中大于预设面积的水团进行面积筛选，对面积筛选后的水团中的孔洞进行去除，获得水团特征；

特征增强模块，用于对所述水团特征进行特征增强处理，将增强处理后的水团特征与环境干扰特征进行对比，确定最终水团特征；

漏水区域判断模块，用于根据所述最终水团特征判断是否存在漏水区域，生成所述海水淡化设备的漏水视觉检测数据，并在存在所述漏水区域时进行报警或预警。

5.如权利要求1所述的基于四足机器人的海水淡化监视控制***，其特征在于，所述漏油检测模块，包括：

紫外补光模块，用于控制所述四足机器人以预设检测动作在检测工位开启紫外线灯进行漏油视觉检测，将获得的荧光显影作为所述海水淡化设备的漏油视觉检测数据。