[发明专利]基于图像数据库和巡检机器人的设备故障检测方法

权利要求书

1.一种基于图像数据库和巡检机器人的设备故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将巡检机器人配备可同步进行拍摄的可见光摄像头和热成像摄像头，设定巡检机器人在变电站的巡检线路，并在巡检线路上设定多个巡检机器人的停靠位，在每个停靠位设定多个巡检机器人的拍摄角度，在不同天气状态和时间条件下将巡检机器人在每个停靠位上每个拍摄角度拍摄的可见光图像进存储，然后建立以停靠位、拍摄角度、天气状态和时间为限定条件的图像数据库，并在图像数据库内每个可见光图像中标定其所含设备的位置、编号和温度阈值信息；

步骤2，巡检机器人沿设定的巡检线路巡检，并在每个设定的停靠点进行停靠，停靠后按照设定的拍摄角度进行拍摄，然后结合实时的天气状态和时间，将拍摄的实时可见光图像与图像数据库对应限定条件下的可见光图像进行配准，进而判断出配准后当前图像中各个设备的位置和编号；

步骤3，巡检机器人在采用可见光摄像头拍摄图像的同时采用热成像摄像头进行同步拍摄，并将实时的可见光图像与对应的热成像图像进行多模图像匹配，进而得到图像中各个设备的实时工作温度信息，并与图像数据库中对应图像中设定的各个设备的温度阈值进行比对，判断出设备的实时工作温度是否超出设定的温度阈值。

2.根据权利要求1所述的基于图像数据库和巡检机器人的设备故障检测方法，其特征在于：在步骤1中，建立图像数据库的限定条件中，天气状态包括晴朗、少云、多云、阴天、雨天、雪天、轻雾、浓雾共8种，时间条件包括日出、白天、黄昏、夜晚4种，其中白天每隔2个小时作为一种。

3.根据权利要求1所述的基于图像数据库和巡检机器人的设备故障检测方法，其特征在于：在步骤2中，在实时可见光图像与图像数据库对应限定条件下的可见光图像进行配准时，对实时图像进行中心区域的选取，该中心区域占实时图像面积的1/4，然后对该中心区域进行旋转、缩放和平移处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像数据库和巡检机器人的设备温度异常故障检测方法，其特征在于：在步骤2中，巡检机器人对实时天气状态进行识别，其步骤包括：第一步，根据每天相同时刻在晴朗、少云、多云、阴天、雨天、雪天、轻雾、浓雾八种天气状态下的可见光图像的平均亮度和方差都是逐步下降的这一规律，建立时间、天气状态以及可见光图像的平均亮度和方差之间的对应关系；第二步，巡检机器人提取所采集的实时可见光图像的平均亮度和方差；第三步，将采集的平均亮度和方差结合实时的时间，依据第一步中的对应关系，判断出实时的天气状态。