一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，具体涉及变压器检测领域，包括数据采集提取单元、缺陷检测单元、数据管理云终端以及PLC控制器。本发明专利技术通过视频、图像方式进行信息采集，利用图像获取识别模块进行识别，再由特征分类提取模块进行清洁度、划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字等信息提取，而数据采集提取完毕后，经数据传输给检测单元，则中央处理器控制清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块进行实时检测，同时将数据与参数设定模块设定的标准数据进行实时对比，从而达到实时监造目的，同时保证了数据的准确性及有效性，实现自动对供应商生产设备进行精准监督，满足大批量、高精度的生产、质量。度的生产、质量。度的生产、质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统


[0001]本专利技术涉及变压器检测领域，更具体地说，本专利技术涉及一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统。

技术介绍

[0002]在工业生产制造过程中，目前大都是人工方式进行现场监造和现场参观，这种方法存在监造方式效率低下、成本高、监造信息不及时以及数据不准确等问题，生产数据的采集主要依靠人工方式进行线下采集，该方式中监造、监测的方法难以满足大批量、高精度的生产、质量等方面的数据支撑，数据难以共享，准确性依赖现场监造人员；此外，人工检验的方式导致问题发现解决的及时性较差。
[0003]因此，我们通过结合图像AI识别算法的理论依据，基于深度学习算法进行远程监造，即远程通过视频、图像方式，AI自动对供应商生产设备进行监督，实现精准检测。
[0004]在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，本专利技术所要解决的技术问题是：现有监造方式效率低下、成本高、监造信息不及时以及数据不准确。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，包括数据采集提取单元、缺陷检测单元、数据管理云终端以及PLC控制器，所述数据采集提取单元、缺陷检测单元、数据管理云终端均与PLC控制器信号连接；通过PLC控制器来完成对数据采集提取单元、缺陷检测单元以及数据管理云终端的自动化控制，实现自动控制效果，并且在数据采集提取单元的作用下，实现对变压器表面的缺陷数据进行收集提取。
[0007]所述数据采集提取单元包括相互信号连接的数据采集模组、数据转换模块、图像获取识别模块、特征分类提取模块，分别用于对变压器表面缺陷数据进行采集、转换、识别、提取；
[0008]所述缺陷检测单元包括中央处理器、清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块，所述清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块均与中央处理器信号连接，用于对提取的数据进行检测。
[0009]在一个优选地实施方式中，所述图像处理模块中设置有可对所述图像获取模块中提取到的图像进行增强的图像增强单元。
[0010]在一个优选地实施方式中，所述数据采集模组分为视频采集模块、图像采集模块及设在视频采集模块、图像采集模块上的LED辅助照明灯。
[0011]在一个优选地实施方式中，所述特征分类提取模块提取的信息内容包括清洁度、
划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字。
[0012]在一个优选地实施方式中，在一个优选地实施方式中，所述检测系统还包括与PLC控制器信号连接的身份验证单元，所述身份验证单元与数据管理云终端信号信号连接，所述身份验证单元包括人脸识别验证终端、密码验证终端、指纹验证终端。
[0013]在一个优选地实施方式中，所述数据管理云终端包括数据储存库、数据建模模块、终端屏、数据分析模块，所述数据储存库信号连接有数据分类模块，所述数据储存库与数据建模模块、数据分析模块、终端屏信号连接。
[0014]在一个优选地实施方式中，所述数据管理云终端还包括无线数据传输模块，所述无线数据传输模块内置有网络模块。
[0015]在一个优选地实施方式中，所述中央处理器分别信号连接有数据临存模块、数据预分检模块，所述数据临存模块信号连接有预警模块，预警模块与外置喇叭信号连接，所述数据临存模块、数据预分检模块分别与数据管理云终端的数据储存库信号连接。
[0016]在一个优选地实施方式中，所述缺陷检测单元还包括与中央处理器信号连接的参数设定模块，所述参数设定模块与清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块信号连接。
[0017]本专利技术的技术效果和优点：
[0018]1)本专利技术PLC控制器按设定程序由数据采集模组的视频采集模块、图像采集模块，即通过视频、图像方式进行信息采集，经数据转换模块转换后传给图像获取识别模块，再由特征分类提取模块进行清洁度、划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字等信息提取，而数据采集提取完毕后，经数据传输给检测单元，则中央处理器控制清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块进行实时检测，同时将数据与参数设定模块设定的标准数据进行实时对比，从而达到实时精准监造目的，保证了数据的准确性及有效性；
[0019]2)本专利技术当数据检测合格后，数据由数据预分检模块传给数据管理云终端中的数据储存库储存；当数据检测存在异常后，即不合格，则由数据临存模块进行存储，并开启预警模块将预警信息在外置喇叭中播放，以便于及时有效发现问题，通知处理，实现自动对供应商生产设备进行监督，满足大批量、高精度的生产、质量；而数据在数据储存库储存后，此时PLC控制数据建模模块、数据分析模块对数据进行分析、建模，在网络连接后，则由无线数据传输模块将数据进行传输，实现数据共享；同时监造人员可在后期进行查看数据，从而为后续对数据的分析提供数据支撑；
[0020]3)本专利技术当检测数据存储后，进行查看时，则利用设置的身份验证单元进行身份验证，当人脸识别验证终端、密码验证终端、指纹验证终端验证成功后，身份验证单元反馈信号给中央处理器，方可在终端屏上进行查看数据，实现对数据的加密，防止发生篡改、删减、数据泄露等问题，提高数据的安全性，便于查找问题相关责任人。
附图说明
[0021]图1为本专利技术系统检测流程框图。
[0022]图2为本专利技术系统原理总框图。
[0023]图3为本专利技术数据管理云终端、PLC控制器连接框图。
[0024]图4为本专利技术缺陷检测单元、PLC控制器连接框图。
[0025]图5为本专利技术身份验证单元、PLC控制器连接框图。
[0026]图6为本专利技术数据采集模组框图。
[0027]附图标记为：1、数据管理云终端；11、数据储存库；12、数据建模模块；13、终端屏；14、数据分析模块；15、无线数据传输模块；151、网络模块；16、数据分类模块；2、数据临存模块；3、缺陷检测单元；31、中央处理器；32、清洁度检测模块；33、锈迹检测模块；34、划痕检测模块；35、logo检测模块；36、参数设定模块；4、数据采集提取单元；41、图像获取识别模块；42、数据采集模组；421、视频采集模块；422、图像采集模块；423、LED辅助照明灯；43、数据转换模块；44、特征分类提取模块；5、数据预分检模块；6、PLC控制器；7、预警模块；8、身份验证单元；81、人脸识别验证终端；82、密码验证终端；83、指纹验证终端。
具体实施方式
[0028]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，其特征在于，包括图像获取模块，包括高速线阵相机及图像处理系统构成的机器视觉系统，通过机器视觉系统中的数据采集提取单元(4)对变压器上的数据进行获取；光源照明下，通过所述机器视觉系统中的光学镜头将产品表面成像于相机的传感器上；图像处理模块，与所述图像获取模块信号连接，在接受到光信号后转换为电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号；通过数字信号传递到缺陷检测单元(3)中；即进入到图像分析模块；所述图像分析模块，与所述缺陷检测单元(3)信号连接、且对所述图像处理模块中不同种类进行分类，并且在缺陷检测单元(3)中进行判定，符合条件的打上“合格”标签，不符合条件的打上“不合格”标签，并记录在数据管理云终端(1)中。2.根据权利要求1所述的一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，其特征在于：所述图像处理模块中设置有可对所述图像获取模块中提取到的图像进行增强的图像增强单元。3.根据权利要求1所述的一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，其特征在于：所述数据采集提取单元(4)包括相互信号连接的数据采集模组(42)、数据转换模块(43)、图像获取识别模块(41)、特征分类提取模块(44)所述数据采集模组(42)分为视频采集模块(421)、图像采集模块(422)及设在视频采集模块(421)、图像采集模块(422)上的LED辅助照明灯(423)。4.根据权利要求1所述的一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，其特征在于：所述特征分类提取模块(44)提取的信息内容包括清洁度、划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字。5.根据权利要求1所述的一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统，其特征在于：所述检测系统还包括与PLC控制器(6)信号连接的身份验证单元(8)，所述身份验证单元(8)与数据管理云终端(1)信号信...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑晓明，周祥赋，乐年华，黄洋界，彭汐单，胡皓月，杨小平，杨家隆，王靖，刘晓强，
申请(专利权)人：国家电网有限公司安徽继远软件有限公司，
类型：发明
国别省市：