[发明专利]一种故障检测方法和系统

权利要求书

1.一种故障检测系统，其特征在于，包括无人机和与其通信连接的地面服务器(6)；所述无人机包括避障模块(1)、飞控模块(2)、处理器(3)、图传相机(4)、图传模块(5)和寻迹相机(7)；所述避障模块(1)、飞控模块(2)、图传相机(4)、寻迹相机(7)均与所述处理器(3)通信连接；所述图传相机(4)和所述地面服务器(6)均与所述图传模块(5)通信连接；

所述避障模块(1)用于提供无人机到障碍物的距离信息；

所述图传相机(4)用于按照预设的扫描方向对被检测物体件进行扫描并拍照；

所述图传模块(5)用于将采集到的图像信息发送到所述地面服务器(6)；

所述飞控模块(2)用于运行寻迹算法，使所述无人机按照预设的路径飞行；

所述地面服务器(6)用于运行深度神经网络算法对接收到的图像信息进行分析以完成对被检测物体的故障诊断分类；

所述寻迹相机(7)用于对被检测物体进行拍照。

2.一种故障检测方法，用于权利要求1所述故障检测系统，其特征在于，包括步骤：

所述无人机飞到被检测物体的正前方以确保所述寻迹相机(7)能够拍摄完整的被检测物体；

在所述无人机初次寻迹时，所述处理器(3)运行全轮廓提取算法完成被检测物体整个轮廓的提取，并且输出被检测物体各个局部部件与成像平面的方位角；

根据所述避障模块(1)提供的障碍物的距离信息和所述寻迹相机(7)提供的成像平面的方位角确定扫描方向，所述图传相机(4)按照所述扫描方向对被检测物体的局部部件进行扫描；

所述处理器(3)运行局部轮廓提取算法并输出所述局部部件与所述成像平面的方位角；

所述飞控模块(2)运行寻迹算法，所述图传相机(4)采集所述局部部件的图像信息并通过所述图传模块(5)将所述图像信息发送到所述地面服务器(6)；

所述地面服务器(6)运行深度神经网络算法对接收到的所述图像信息进行分析以完成对被检测物体的故障诊断分类。

3.根据权利要求2所述故障检测方法，其特征在于，在所述无人机初次寻迹时，所述处理器(3)运行全轮廓提取算法完成被检测物体整个轮廓的提取，并且输出被检测物体各个局部部件与成像平面的方位角包括：

通过Canny边缘检测算子与Hough变换相结合实现被检测物体的全轮廓检测；

通过Hough变换计算各局部部件与成像平面的方位角。

4.根据权利要求3所述故障检测方法，其特征在于，所述Canny边缘检测算子通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，并实行非极值抑制以取得图像的边缘；

所述高斯滤波器选择的二维高斯函数为：

在某一方向n上G(x,y)的一阶方向导数为：

式中，n表示方向，▽G为梯度矢量；

将图像函数f(x,y)和一阶方向导数G_n进行卷积得到：k＝f(x,y)*G_n，通过改变n的角度得到k的最大值，对应检测边缘的方向相互正交。