[发明专利]一种空调主控板故障自检测方法及空调

权利要求书

1.一种空调主控板故障自检测方法，其特征在于，在空调的主控板上方设置红外摄像头，在空调运行过程中，采集不同工作时刻主控板的热源图像，并将采集到的热源图像进行处理后存储，将空调主控板在前一次工作时刻与后一次工作时刻的图像数据进行特征点匹配处理，根据特征点对得到两图像间的仿射变换模型，将后一次工作时刻处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换后，再与前一次工作时刻处理后的图像做差分运算，得到差分灰度图像，通过差分灰度图像与预设灰度阈值的对比判断主控板是否存在故障。

2.根据权利要求1所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，采集不同工作时刻主控板的热源图像是指：设置多个固定的工作时刻，在每一个工作时刻采集主控板的热源图像，相邻工作时刻之间的时间间隔Δt相等。

3.根据权利要求2所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，空调主控板故障自检测方法包括以下详细步骤：

步骤1，空调开始运行，设置多个工作时刻t；

步骤2，在到达每一个工作时刻t时采集主控板的热源图像；

步骤3，设相邻两个工作时刻为前一次工作时刻t_n－1和后一次工作时刻t_n，将前一次工作时刻t_n－1采集的热源图像和后一次工作时刻t_n采集的热源图像分别进行处理；

步骤4，将前一次工作时刻t_n－1处理后的图像和后一次工作时刻t_n处理后的图像分别存储在主控板不同的数据区；

步骤5，将前一次工作时刻t_n－1处理后的图像和后一次工作时刻t_n处理后的图像进行特征点匹配处理，建立仿射变换模型；

步骤6，将后一次工作时刻t_n处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，得到后一次工作时刻t_n的仿射修正图像；

步骤7，将步骤6中后一次工作时刻t_n的仿射修正图像与前一次工作时刻t_n－1处理后的图像作差分运算，得到差分灰度图像；

步骤8，将与预设的灰度阈值进行对比，当大于或等于预设的灰度阈值，则判断主控板存在故障，空调停机；当小于预设的灰度阈值时则判定主控板不存在故障，返回步骤2。

4.根据权利要求3所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤3中热源图像处理包括灰度化、去噪、特征点提取，得到去噪后的主控板灰度图像、去噪后的红外热源图像、特征点数据。

5.根据权利要求4所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤5中将前一次工作时刻t_n－1处理后的图像和后一次工作时刻t_n处理后的图像进行特征点匹配处理，是指将前一次工作时刻t_n－1去噪后的红外热源图像与后一次工作时刻t_n去噪后的红外热源图像进行特征点匹配处理。

6.根据权利要求4所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤6将后一次工作时刻t_n处理后的图像通过仿射变换模型进行仿射变换，是指将后一次工作时刻t_n去噪后的主控板灰度图像通过仿射变换模型进行仿射变换。

7.根据权利要求4所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤7中将步骤6中后一次工作时刻t_n的仿射修正图像与前一次工作时刻t_n－1处理后的图像作差分运算，是指后一次工作时刻t_n的仿射修正图像与前一次工作时刻t_n－1去噪后的主控板灰度图像作差分运算。

8.根据权利要求3所述的空调主控板故障自检测方法，其特征在于，所述步骤8中，判断主控板存在故障后，则记录发生故障的二维空间位置，得到位置集，并将位置集发送给用户。

9.一种空调，其特征在于，应用权利要求1-8任一所述的空调主控板故障自检测方法。